基于机器学习的降雨对珊溪水库水质影响  

作　　者：张朦幻 徐舒 潘永地 袁波 潘大坚 

机构地区：[1]浙江华坤地质发展有限公司,浙江温州325000 [2]温州市地质资源与生态环境重点实验室,浙江温州325000 [3]浙江省温州生态环境监测中心,浙江温州325000 [4]温州市气象局,浙江温州325000

出　　处：《西部资源》2023年第2期28-30,58,共4页Western Resources

摘　　要：降雨及其导致的地表径流是营养盐和有机污染物进入湖库的主要途径,是影响水环境质量的关键因素。为揭示降雨对水库水质的影响,以珊溪水库为研究对象,分析降雨与水质的时间分布特征和相关关系,并通过线性回归、决策树和随机森林3种机器学习算法,预测降雨后水质情况。结果表明,强降雨的累计降雨量较大,在总降雨中占据重要比例,弱降雨累计降雨天数较多,是降雨的常见形式。在弱降雨和强降雨强度下,CODMn、TN、TP、NH3-N和Chl.a降雨前后数据均呈现极显著正相关(P<0.01),且相关系数相对较高。3种机器学习模型对水质指标建模的决定系数(R2)均在0.719以上,均方根误差(RMSE)均在0.320以下,线性回归模型总体性能优于决策树和随机森林模型,是最优水质预测模型①。

关 键 词：机器学习 降雨 水质 时间分布特征 珊溪水库 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] X143[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TV697[环境科学与工程—环境科学]