将AE-AM模型与SMI-P框架相结合用于水环境安全评估：以楚山甸水库流域为例

《Ecological Indicators》：Integrating the AE-AM model and the SMI-P framework for water environmental security assessment: A case study of the Chushandian Reservoir basin

水环境安全评估中融合AE-AM模型与SMI-P框架，基于 шутите-贩卖水库流域2016-2023年数据，构建多源指标体系，揭示时空动态特征与关键驱动因素（SPEI、RUSLE），提出区域差异化管理策略，并通过不确定性分析与专家验证确保方法可靠性。

　　水环境安全问题已成为社会经济快速发展背景下日益突出的议题。随着全球气候变化和人类活动对水资源系统的干扰加剧，水资源的可持续利用与生态安全变得尤为关键。科学地评估水环境安全状况，不仅有助于识别潜在风险，还能为水资源保护和区域协同发展提供有力支持。本文提出了一种基于AE-AM模型与SMI-P框架的精细化栅格尺度水环境安全评估方法，以楚山甸水库流域为案例，分析了2016至2023年间水环境安全的时空动态变化，并进一步探讨了影响因素及其对水环境的综合影响。研究结果表明，气候干旱与湿润的交替变化以及水土流失是影响水环境安全的主要因素，而总水储量、水体水质、水位和土壤水分等则在次要层面发挥作用。此外，研究还发现，在水库周边和山区植被区域，水环境安全水平较高，而在城市化程度高和耕作强度大的区域则相对较低。通过对障碍度和SHAP贡献度的分析，进一步验证了这些因素对水环境安全的正负影响。不确定性分析表明，数据层和模型层的不确定性均在可接受范围内，且权重与专家判断保持一致，这体现了所提出方法的稳健性。综上所述，该研究为水环境安全的动态评估提供了新的思路，并为适应性管理与流域治理提供了重要的科学依据和实践指导。

在水资源安全的背景下，水环境的保护与治理成为多学科交叉研究的重要课题。近年来，随着极端气象灾害的频发、水污染问题的加剧以及水资源安全风险和冲突的升级，对水资源安全的精细化评估需求不断上升。传统的评估方法通常采用单指标量化、多指标综合、多准则整合等阶段，旨在通过多维度的指标体系揭示复杂系统中的因果关系，并减少单一视角带来的局限性。然而，这些方法在处理大规模数据、捕捉非线性关系和识别动态变化特征方面存在一定的不足，因此，研究者开始探索基于深度学习的精细化评估策略。

深度学习技术以其在特征提取、目标识别和数据预测方面的卓越能力，成为提升水环境安全评估精度的重要工具。通过深度学习模型，可以更有效地挖掘隐含的模式，优化评估流程，减少冗余信息，并具备较大的潜力来改进基于指标的评估系统。在水环境安全评估领域，深度学习已被广泛应用于多种场景，包括贝叶斯决策、人工神经网络、图卷积神经网络（GCNs）、自编码器（Autoencoders）、生成对抗网络（GAN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。自编码器能够通过无监督学习进行非线性降维和特征压缩，从而客观地消除冗余信息，同时保留关键结构。注意力机制则能够动态分配特征权重，识别变量之间的相互作用，并在一定程度上实现半主观的权重调整。相比传统的数据融合方法（如主成分分析、加权回归和滤波等），AE-AM模型能够动态学习特征的重要性，更有效地捕捉复杂非线性关系。此外，相较于传统的机器学习方法（如支持向量机和随机森林），AE-AM模型能够直接从原始数据中学习潜在表示，同时降低维度并抑制冗余特征。相比其他深度学习方法（如卷积神经网络、图神经网络和生成对抗网络），该框架具有无监督学习、自动特征权重分配和对关键信息的适应性强调等优势，同时具备跨模态整合、提升可解释性以及识别长期趋势的能力。其核心理念在于：由于指标体系结果缺乏先验知识，因此适合采用无监督学习方法；注意力机制能够在训练过程中优先识别最具影响力的特征，同时忽略不相关的信息，从而与指标权重确定过程高度契合。

本研究以楚山甸水库流域为案例，结合多源数据和高分辨率栅格分析，构建了一个基于SMI-P框架的AE-AM模型，旨在实现以下目标：（1）选择具有低冗余的精细化栅格尺度指标；（2）基于SMI-P框架和AE-AM模型对水环境安全进行评估；（3）提出具有针对性的水环境保护策略和措施。该方法通过系统的数据处理和模型构建，最终实现了对水环境安全的多维度、多尺度的综合评估。研究结果将水环境安全划分为五个等级：高风险、低安全、中等安全、相对安全和安全，从而为不同区域的水环境治理提供了科学依据。

在具体的研究过程中，首先进行了单指标量化分析。通过Spearman系数和方差膨胀因子（VIF）对指标之间的单调关系和多重共线性进行分析，以筛选出最具代表性的指标。Spearman系数虽然缺乏严格的高相关性定义，但通常认为其值在0.4至0.6之间为中度相关，因此本研究采用>0.5作为筛选阈值。VIF值在0至10之间时，多重共线性被认为是可忽略的。这一过程被称为“先验证据测试”，是数据预处理中的第一步。在指标选择与分组方面，最终确定了12个指标，并将其归类为四个主要类别：水环境条件（WEC）、水环境质量（WEQ）、水环境风险（WER）和人类活动与水环境（WEH）。这一分类有助于从不同维度理解水环境安全的复杂性，并为后续的综合评估提供支持。

随后，对指标进行了多指标合成分析。AE-AM模型通过将自编码器与注意力机制相结合，实现了对降维和关键信息提取的协同优化。自编码器首先对输入数据进行非线性降维，压缩数据的同时保留其关键信息。注意力机制随后应用于降维后的特征，以分配权重，突出关键特征并抑制冗余信息。最后，解码器将加权特征重构为与原始输入相似的数据。在训练过程中，通过监测重建误差和主损失，优化模型参数，以提高特征表示的可解释性和模型的泛化能力。这种模型结构不仅能够提升数据处理的效率，还能在复杂系统中实现更精确的特征识别。

为了进一步验证模型的有效性，研究还引入了障碍度模型和SHAP值分析。障碍度模型用于识别影响水环境安全的主要制约因素，而SHAP值分析则提供了对每个指标贡献的量化评估，增强了模型结果的可解释性。研究发现，SPEI和RUSLE是水环境安全的主要制约因素，而TWS、WC、WY和SSM则处于次要地位。此外，SHAP值分析进一步确认了RUSLE和WC对水环境安全的负面影响，以及TWS、SPEI、WY和SSM的正面影响。这一结果不仅反映了水环境安全的多因素耦合特性，也表明在实际应用中，需要综合考虑自然因素和人为活动的影响。

在不确定性分析方面，研究采用了蒙特卡洛模拟和独立性准则，从数据层、模型层和传播模式三个层面系统评估了水环境安全评估过程中的不确定性。数据层的不确定性主要来源于数据融合和中间指标的传播，而模型层的不确定性则主要来自训练过程中Dropout机制引入的随机性以及编码器和解码器在特征表示上的变化。通过采用精细化点插值方法（点提取+克里金插值），研究有效提升了空间精度和一致性。数据融合过程保留了较高的信息量，并表现出较强的结构相似性，说明数据冗余和信息损失均处于可接受的范围。在不确定性传播模式方面，通过在指标选择阶段去除高度相关的指标，使得数据层的不确定性可近似为独立的。同样，自编码器在第二阶段进行的降维处理，使得模型层的不确定性也趋于独立。因此，可以采用线性传播模型对不确定性进行评估和量化。结果表明，TWS、WC和EF是不确定性传播的关键因素，而这些不确定性主要来源于数据重采样过程中的尺度和精度变化。这一发现提示，未来在水环境安全评估中，需要进一步探索更合适的不确定性控制方法。

为了验证所提出方法的科学性和稳健性，研究还进行了比较分析，将AE-AM模型与传统的E-TOPSIS方法进行对比。结果显示，本文的方法更全面地考虑了水环境安全的影响因素，包括非水体指标（如土地侵蚀、气候波动和农业用水）对水循环、水存储、农业生产力和生态系统韧性的深远影响。相比之下，传统的E-TOPSIS方法主要关注水体相关指标（如EF、WN和WP），虽然在宏观尺度上具有一定的参考价值，但在处理高相关性的栅格尺度地理指标时，其适应性较弱，尤其在捕捉空间异质性和局部驱动因素方面存在局限。此外，本文还通过实地验证和专家评分法进一步验证了模型的可靠性。研究选取了典型风险区域（如Tongbai县、Laoyahe水库）和安全区域（如Shuanghe水库周边）作为验证对象，评估结果与实际水环境安全状况高度一致。同时，引入了三位来自不同领域的专家进行评分，专家评分结果与模型权重保持高度一致，进一步增强了研究结果的科学性和实用性。

在管理实践方面，本文提出了针对不同区域的精细化治理措施。对于水资源安全的薄弱环节，如西北部的荒漠化区域和水库周边的裸地区域，应优先实施生态修复和水土保持措施。在东南部的农业和林业区域，需加强灌溉效率和推广高质高效的农业与林业模式。对于人口密集区域，应强化水资源管理并严格执行用水总量控制政策。水库和大坝区域则需持续实施水土保持措施，并加强动态变形监测。这些策略的实施，不仅有助于改善当前水环境安全状况，也为未来流域的可持续发展提供了科学依据。

然而，本研究仍存在一定的局限性。首先，目前尚无成熟的栅格尺度水环境安全评估方法作为直接参考，且尚未在其他流域进行验证；其次，该方法依赖于数据的完整性和平衡性，数据重采样和融合过程中可能引入一定的不确定性；最后，权重估计主要基于全球尺度，未来还需进一步细化到像素级别，以提升评估的精确度。因此，未来的研究方向将包括：扩展训练数据的时间跨度，进行下采样分析以提升时空分辨率；改进权重方法，引入迁移学习以增强自监督过程的适应性；并在其他流域中应用和验证该模型，以提升其通用性和实际应用价值。

综上所述，本文提出的基于AE-AM模型和SMI-P框架的精细化栅格尺度水环境安全评估方法，为水环境安全的动态分析提供了新的视角，并为水环境治理提供了科学依据。研究结果表明，水环境安全受到多种因素的共同影响，包括气候变化、水土保持和水资源储存等。通过系统的时空分析和不确定性评估，研究揭示了水环境安全的复杂性和多维度特性，为区域可持续发展和水环境治理提供了重要参考。未来，随着深度学习技术的不断进步和多源数据融合能力的提升，水环境安全评估有望实现更高精度和更广泛的应用，为全球水资源管理和生态保护提供更科学的决策支持。