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学术报告：机器学习在河流水质管理中的应用综述

一、主要作者及研究机构、发表时间和期刊

本文由 Sanja Cojbasic、Sonja Dmitrasinovic、Marija Kostic、Maja Turk Sekulic、Jelena Radonica、Ana Dodig 和 Milan Stojkovic 等研究者共同完成。主要作者分布于以下机构：Novi Sad 大学技术科学学院环境工程与职业健康与安全系，以及 Institute for Artificial Intelligence R&D of Serbia（塞尔维亚人工智能研究与开发研究所）。此文发表于 2023 年，在期刊《Water Science & Technology》的第88卷第9期上，该期刊专注于水科学与技术领域。

二、研究背景

近年来，河流等地表水体的水质因污染物及废弃物排放受到严重影响（如 Khullar 和 Singh 2021 年的研究所述），这不仅危及人类和水生生物的健康，也破坏了整个生态系统。随着气候变化进一步加剧（如低水流季节水质恶化，或全年的水温升高），水质管理面临巨大挑战。

为了解决这一问题，基于人工智能（AI）的机器学习（Machine Learning，ML）技术因其能够通过数据驱动的方法分析复杂非线性问题，而被广泛应用于环境工程领域，包括水质预测与管理。本综述文章聚焦于机器学习算法在河流水质管理中的应用，涵盖水质参数的监测、预测、分类及异常检测，并且讨论了机器学习技术在提高水质模拟和管理效率方面的潜力。

文章的主要目的是回顾当前机器学习算法在水质管理领域的应用现状，分析其优点与局限性，并展望未来的技术发展方向。

三、文章主要内容

本综述详细论述了机器学习在河流水质管理中的应用，核心内容包括以下几个部分：

1. 机器学习在环境工程及水质管理中的应用概览

文章首先回顾了机器学习在环境科学与工程领域的广泛应用。根据 Zhong 等人（2021 年）的研究，从 1990 年至 2020 年，共有约 5855 篇关于环境工程中应用 ML 的文章。水质管理（占比 47.63%）是最主要的应用领域，其次是空气质量（27.32%）、土壤（21.02%）和沉积物（4.02%）。机器学习在水质管理领域的典型应用包括以下四个方面： - 预测（如水质指标参数或污染物浓度的预测）； - 特征重要性识别（如识别影响水质的关键因素）； - 异常检测（如识别水质中不符合常规的异常数据）； - 发现新特性或化学物质。

具体到河流水质管理中，文章探讨了多种常见的 ML 算法，包括监督学习（如人工神经网络 ANN、支持向量机 SVM）、无监督学习（如聚类算法）、深度学习（如长短期记忆网络 LSTM）等技术的应用。

2. 河流水质分类

水质分类的最终目标是通过指标（如溶解氧 DO、化学需氧量 COD、生物需氧量 BOD、浊度等）量化水体健康状况，并分级归类。这些参数还可通过“水质指数”（Water Quality Index，WQI）进一步整合，用一个无量纲值直观表示水质。

机器学习在水质分类中表现出优势：使用 ANN、决策树（Decision Tree，DT）、随机森林（Random Forest，RF）等模型，可对复杂的非线性关系进行建模。文章列举了多项研究： - Hassan 等（2021 年）的研究通过多元逻辑回归（MLR）、RF 和 SVM 等模型，对印度的水质进行实时预测，其准确率超过 98%。 - Shamsuddin 等（2022 年）的研究表明，SVM 和 ANN 更适用于水质多分类问题（准确率 > 96%）。

此外，文章还介绍了集成模型（如混合 ANN 和模糊推理系统）的优势，这些模型在处理多变量输入时表现出更强的灵活性和准确性。

3. 河流水质预测

水质预测旨在预估未来某一时间段或地理区域的水质状况，帮助规划水资源管理策略。本文总结了诸多预测案例，并强调了一些常用算法和参数： - 预测常用的 ML 算法：ANN、DNN、LSTM、随机森林和支持向量回归（SVR）等； - 常用水质参数：DO、温度（WT）、SS、硝酸盐（NOx）、浑浊度、PH、COD 和 BOD 等。

文章还探讨了模型优化策略，包括数据整合、特征选择和缺失数据补偿等。例如，通过添加水文或气象数据，ML 模型可有效应对数据缺失的问题。同时，混合模型如 Bi-LSTM 展现出优于单一模型的性能。

文章特别提及了深度学习模型（如 CNN 和 LSTM）在水质预测中的潜力，例如综合鲁棒性及短期预测效果。但研究也指出，复杂深度模型的过拟合问题需通过优化算法（如基因算法 GA）进一步改善。

4. 异常检测

异常检测主要用于水质实时监控，帮助识别问题数据或异常状况。文章回顾了几种异常检测模型： - SVM 是最常用的算法，在非平衡数据集上表现优异（F1 分值：0.9891）。 - ANN 和 DNN 通过模拟人脑结构，能够有效检测异常，但对数据平衡性较敏感。

文章还特别提及了基于循环神经网络（如 GRU 和 LSTM）的混合模型——如 Conv-GRU，可对时间序列数据中的趋势变化进行敏感预测，在水位检测和异常点发现上表现出色。

5. 机器学习应用中的挑战与展望

虽然 ML 技术已经展现出显著优势，研究也指出了其局限性： - 许多算法无法很好地模拟现实环境中的复杂状况，特别是跨不同气候、地质和水文类型的泛化能力。 - 数据缺失依然是很大的瓶颈，需通过补充气象数据或优化参数选择来改善。 - 单一 ML 模型在复杂问题中效能有限，混合模型受到更多关注，成为未来研究的热点。

文章展望了未来 ML 研究的方向，包括：整合更多变量、优化模型泛化能力、探索高级模型（如集成学习和生成对抗网络 GAN）等。

四、本文的重要意义与价值

本文通过系统综述，将传统环境工程与现代人工智能技术相结合，为未来河流水质管理提供了科学依据。它不仅深化了对现有算法优缺点的认识，同时为实际应用中的模型选择、改进及评估提供了参考。研究指出，混合模型和智能水质预测技术将成为未来发展方向。

本综述具有重要的科学价值和实际指导意义，是人工智能在河流水质管理领域的综合性总结。