2019年9月，Elsevier旗下期刊Environment International正式出版了我院杨家宽教授团队最新研究文章（Rui Qu, Keke Xiao*, Jingping Hu, Sha Liang, Huijie Hou, Bingchuan Liu, Fu Chen, Qi Xu, Xiang Wu, Jiakuan Yang*. Predicting the hormesis and toxicological interaction of mixtures by an improved inverse distance weighted interpolation. Environment International, 2019, 130, 104892）。该论文以华中科技大学环境科学与工程学院为第一完成单位，屈锐博士后为论文的第一作者，杨家宽教授和肖可可副教授为论文的共同通讯作者。Environment international作为环境健康领域的知名国际期刊，2019年公布的最新影响因子为7.943，近5年影响因子8.763。该论文的发表将为促进我校环境科学与生态学ESI优势学科的稳步前进做出贡献。

实际环境中，污染物往往是以混合物的形式存在。在研究混合污染物的毒性时，人们常用浓度加和模型(CA)和独立作用模型(IA)预测混合物的联合毒性。但是CA和IA模型无法预测混合物的协同作用或者拮抗作用。同时，对于含有毒物兴奋效应(Hormesis)物质的混合物，CA和IA也无法准确预测其毒性。针对以上问题，该论文首先将单个物质和混合物视为散布为多维空间中的散点，构建多维空间体系。然后，通过欧氏距离法选择相似度较高的混合物作为插值节点，最后通过距离反比插值法预测更多未知混合物的毒性。论文以16组二元混合物体系为数据集，进行了内部验证。通过3组二元混合物体系，进行了外部验证。两种验证方法的结果表明距离反比法预测含有Hormesis物质的混合物毒性或者混合物的毒性相互作用都具有较高的准确性。

该论文提出的方法将有效改善混合污染物的毒性预测，对于完善混合物的风险评价具有重要意义。该论文受到国家自然科学基金青年基金(21806046)和国家重点研发计划(2018YFD1100604、2018YFC1900105)的资助。

全文链接：https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.06.002v

杨家宽教授团队长期致力于固废处理与资源化研究，本研究成果在国家自然科学基金项目（21806046），国家重点研发计划项目（2018YFD1100604、2018YFC1900105）的资助下，团队将继续在固废高值化利用及污染风险控制方面开展研究。