结合经验小波变换和变分模态分解的机器学习技术在沉积物浓度估算中的应用

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Application of Machine Learning Techniques with Empirical Wavelet Transform and Variational Mode Decomposition for Sediment Concentration Estimation

机器学习与信号分解技术结合预测Euphrates流域泥沙浓度的研究。比较了EWT和VMD预处理结合LS-SVM、GAM、MARS、GPR的8种混合模型，在7个监测站点的泥沙浓度估算中，VMD-GPR和EWT-MARS模型表现最优，R2达0.994，RRMSE低于28.67，为流域水利工程和侵蚀分析提供可靠数据支撑。

　　在河流系统中，泥沙浓度的准确估计对于水文工程、水资源管理和环境保护具有重要意义。本研究聚焦于幼发拉底河流域，旨在通过结合多种机器学习方法与数据预处理技术，探索泥沙浓度预测的最优模型。幼发拉底河流域作为土耳其最大的流域之一，拥有丰富的农业资源和复杂的水文结构，因此对泥沙浓度的精确预测能够为流域内的水坝建设、水利工程规划以及土壤侵蚀分析提供关键支持。

泥沙在河流中的运输不仅影响水体的水质，还可能对水利工程造成严重威胁。例如，泥沙沉积会导致水坝库容减少，降低其使用寿命和效率。此外，泥沙的积累还可能影响河流的流动能力，加剧河床侵蚀，对桥梁等基础设施构成风险。因此，准确预测泥沙浓度，有助于提前采取措施，防止这些问题的发生，从而保障水资源的可持续利用和生态系统的稳定。

传统方法在泥沙浓度预测中存在一定的局限性。例如，"泥沙关键曲线"是一种常用的方法，用于展示泥沙含量与流量之间的关系。然而，这种方法通常假设两者之间存在线性关系，但在实际应用中，这种关系往往是非线性的。不同流速层次的泥沙含量可能不同，尤其是在高流速区域，泥沙含量可能显著高于低流速区域。因此，使用这种线性方法可能会导致预测误差，特别是在复杂的水文环境中。此外，泥沙含量还受到流域形态、历史水文变量等多种因素的影响，这些因素在传统方法中难以充分考虑。

鉴于上述挑战，近年来，机器学习和人工智能技术被广泛应用于泥沙浓度预测。这些方法能够处理复杂的非线性关系，无需对数据做出过多假设，从而提高了预测的准确性。本研究采用的机器学习方法包括最小二乘支持向量回归（LS-SVM）、广义可加模型（GAM）、多元自适应回归样条（MARS）、高斯过程回归（GPR）。同时，还引入了两种数据预处理技术：经验小波变换（EWT）和变分模态分解（VMD）。这些技术通过将原始数据分解为多个子信号，有助于提取更具代表性的特征，提高模型的预测能力。

在研究中，七处监测站的数据被用于评估模型的性能。每个监测站的泥沙浓度和流量数据均来自不同的时间段，从1968年至2011年不等。通过对这些数据的分析，研究者能够比较不同模型在预测泥沙浓度方面的表现，并找出最适合幼发拉底河流域的模型组合。结果显示，VMD-GPR模型在三个监测站（2102、2133、2164）中表现出色，其决定系数（R2）达到0.994，相对均方根误差（RRMSE）为12.70%，而纳希-苏特克效率（NSE）为0.993。这些指标表明，VMD-GPR模型在预测泥沙浓度方面具有较高的准确性和较低的误差。

EWT-MARS模型在监测站2119（幼发拉底河-凯马海峡）中表现突出，其R2值为0.998，RRMSE为6.16%，NSE为0.998。这一结果表明，EWT-MARS模型在该监测站的泥沙浓度预测中具有极高的精度。相比之下，VMD-GPR模型在其他监测站中的表现同样优秀，例如在监测站2166（Peri Suyu-Lo?mar）中，EWT-GPR模型的R2值为0.990，RRMSE为17.48%。这些结果表明，不同的预处理技术与机器学习方法的组合在不同监测站中的表现存在差异，但总体而言，VMD和EWT与GPR和MARS的结合能够显著提升预测性能。

在模型评估方面，研究者使用了多种统计指标，包括R2、RMSE、MAE、RRMSE、R、OI、NSE和Wilmott的改进指数（WI）。这些指标能够全面反映模型的预测能力，帮助研究者识别最优模型。例如，R2值用于衡量模型对数据的拟合程度，值越接近1，表示模型的预测能力越强。而RMSE和MAE则用于评估模型的预测误差，数值越小，模型的预测精度越高。RRMSE则以相对误差的形式表示模型的预测性能，有助于在不同数据尺度下进行比较。

通过对比不同模型的性能，研究发现GPR和MARS方法在结合EWT和VMD预处理技术后，能够提供更精确的泥沙浓度预测。这些模型不仅能够处理非线性关系，还能够捕捉到复杂水文现象中的细微变化。例如，在监测站2102（Murat River-Palu）中，VMD-GPR模型在所有评估指标中均表现最佳，表明其在处理该区域的泥沙数据时具有显著优势。而在监测站2119（幼发拉底河-凯马海峡）中，EWT-MARS模型的预测性能同样优异，显示出其在该区域的适用性。

研究还指出，VMD和EWT预处理技术在提升模型性能方面起到了关键作用。这两种技术能够有效分解原始数据，提取出更具代表性的特征信号，从而提高模型的预测能力。EWT通过自适应的小波滤波器银行，将信号分解为幅度和频率调制成分，而VMD则基于变分模态分解的原理，将信号分解为多个模态分量。这些预处理技术不仅能够减少数据噪声，还能够突出数据中的关键特征，使得机器学习模型在训练过程中能够更好地学习这些特征，提高预测的准确性。

此外，研究还强调了数据预处理在模型构建中的重要性。通过使用不同的预处理技术，研究者能够从原始数据中提取出更有价值的信息，从而优化模型的性能。例如，在某些监测站中，EWT和VMD的结合能够显著降低预测误差，提高模型的稳定性。这种预处理与机器学习方法的结合，不仅提高了预测的准确性，还增强了模型的泛化能力，使其能够在不同监测站之间实现更一致的预测效果。

本研究的创新之处在于，它首次系统地比较了多种机器学习方法与EWT和VMD预处理技术的组合效果。以往的研究多集中在单一方法的应用，而本研究则通过构建八个不同的混合模型，探索了不同技术组合对泥沙浓度预测的影响。这种系统性的比较不仅有助于识别最优模型，还为未来的研究提供了新的思路和方法。例如，研究者可以进一步探索其他预处理技术与机器学习方法的结合，或者在不同流域中应用这些模型，以验证其适用性。

从研究结果来看，VMD-GPR和EWT-MARS模型在幼发拉底河流域的泥沙浓度预测中表现出色。这表明，在该流域的特定条件下，这些模型能够提供更精确的预测结果。然而，研究者也指出，模型的适用性可能因监测站的具体条件而有所不同。因此，在实际应用中，需要根据监测站的地理特征、水文条件和数据特性，选择最适合的模型组合。

本研究的结论对于环境和水文建模具有重要意义。它不仅展示了机器学习和人工智能技术在泥沙浓度预测中的潜力，还提供了针对幼发拉底河流域的具体应用案例。通过比较不同模型的性能，研究者能够为相关领域的工程师和研究人员提供有价值的参考，帮助他们选择最合适的预测方法。此外，本研究的结果还能够为水坝管理、水利工程设计和流域侵蚀分析提供科学依据，促进水资源的可持续利用和生态环境的保护。

总之，本研究通过结合多种机器学习方法与数据预处理技术，为幼发拉底河流域的泥沙浓度预测提供了新的视角和方法。VMD-GPR和EWT-MARS模型在多个监测站中表现出色，显示出其在该区域的适用性。这些模型的高准确性和低误差率，为未来的水文研究和工程实践提供了重要的支持。同时，研究也强调了数据预处理在提升模型性能中的关键作用，鼓励进一步探索和优化预处理技术与机器学习方法的结合。通过这样的研究，可以更好地理解和预测河流系统中的泥沙运输现象，为水资源管理和环境保护提供科学依据和技术支持。