机器学习模型预测农业面源污染负荷及保护性耕作措施效果评估

《Ecological Informatics》：Machine learning models for water quality: Predicting pollutant loads and assessing conservation practice's effectiveness in agricultural fields

本研究针对农业面源污染实时监测难题，开发了九种机器学习模型（MLR、KNN、RF、XGB、HGB、ANN、LSTM、CNN及混合CNN-LSTM），基于2016-2022年美国阿肯色州棉田的日尺度水文气象数据，精准预测了径流、泥沙、总磷（TP）和总氮（TN）负荷。结果表明混合模型在控制田的径流预测中表现最优（R2=0.87），保护性耕作措施（覆盖作物+植被过滤带）使处理田污染物负荷显著降低（径流33%、泥沙46%、TP 47%、TN 44%）。该研究为农业面源污染智能监测提供了有效工具。

　　

在全球水资源安全面临严峻挑战的背景下，农业面源污染已成为水体富营养化的主要推手。传统的水质监测方法存在成本高、时效性差等局限，而基于物理过程的机理模型（如SWAT、APEX）又需要复杂的参数输入和专业操作技能。如何快速精准地预测农田污染物负荷，并科学评估保护性耕作措施的减排效果，成为农业环境管理领域亟待突破的瓶颈。

近日发表于《Ecological Informatics》的研究论文《Machine learning models for water quality: Predicting pollutant loads and assessing conservation practice's effectiveness in agricultural fields》给出了创新性解决方案。该研究首次系统比较了九种机器学习模型在美国阿肯色州商业棉田污染物负荷预测中的表现，并量化了覆盖作物与植被过滤带组合措施的环境效益。

研究团队创新性地采用了并行架构的混合CNN-LSTM模型，将卷积神经网络（CNN）的空间特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）的时间序列建模优势相结合。通过2016-2022年连续七年的日尺度监测数据（包括温度、降雨、灌溉、径流等水文气象指标），构建了覆盖作物+过滤带处理田与常规对照田的对比研究体系。研究采用随机搜索结合5折交叉验证进行超参数优化，并引入SHapley加法解释（SHAP）方法解析特征贡献度，同时通过不确定性分析和可靠性评估验证模型稳健性。

模型性能比较

研究发现不同机器学习模型在污染物负荷预测中各具优势：混合CNN-LSTM模型对对照田径流预测效果最佳（R²=0.87），而K最近邻（KNN）算法更适合处理田径流预测（R²=0.82）。LSTM模型在泥沙负荷预测中表现突出（对照田R²=0.81），随机森林（RF）模型对总磷（TP）负荷预测最优（处理田R²=0.68），人工神经网络（ANN）则最擅长总氮（TN）负荷预测（处理田R²=0.71）。模型性能从径流到营养盐预测呈现递减趋势，反映了误差传递效应。

特征重要性解析

SHAP分析揭示了关键环境驱动因子：降雨和灌溉是径流生成的主要贡献者（平均绝对SHAP值>0.1），径流量直接决定泥沙负荷，而总磷（TP）负荷同时受径流和泥沙共同影响。这种可解释人工智能（XAI）技术的应用，有效破解了机器学习模型的"黑箱"难题。

保护措施效果评估

通过比较处理田与对照田的污染物负荷，研究量化了保护性耕作措施的减排效益：覆盖作物+过滤带组合使径流减少35.89%，泥沙负荷降低43.37%，总磷（TP）和总氮（TN）负荷分别下降46.59%和51.43%。季节性分析进一步显示，覆盖作物在冬季休耕期的污染物拦截效果尤为显著。

模型优势验证

与传统的APEX机理模型相比，机器学习模型展现出更高预测精度（径流预测R²提高0.1以上），且输入参数要求大幅简化（仅需水文气象数据而非土壤-作物管理参数）。不确定性分析表明，先进机器学习模型（LSTM、CNN、混合模型）的95%置信区间带宽更窄，可靠性指数普遍超过20%。

该研究通过多模型比较验证了机器学习在农业面源污染预测中的适用性，开发的混合CNN-LSTM架构为复杂环境系统建模提供了新范式。研究首次在商业棉田尺度实现了保护性耕作措施效果的日尺度量化评估，为智慧农业环境管理提供了可落地的技术方案。未来通过集成更多环境变量（如土壤入渗率、蒸散发等），有望进一步提升模型精度，推动机器学习在农业面源污染防控中的深度应用。