利用优化的M-K趋势检测方法和岭回归技术对黄河中下游流域溶解氧动态进行综合评估

《Science of The Total Environment》：Integrated assessment of dissolved oxygen dynamics using optimized M-K trend detection and ridge regression in the Middle and Lower Yellow River Basin

黄河流域中下游溶解氧（DO）时空特征及关键驱动因素研究，通过整合机器学习（随机森林）与M-K趋势分析和Ridge回归模型，基于2022年12站9项水质指标数据，发现pH、水温、浊度、总氮及CODMn为DO主要影响因素，模型预测精度达R2=0.90。该方法优化了传统模型的变量筛选能力，揭示了有机物负荷和水温对DO时空变异性主导作用，为流域DO污染治理提供新路径。

　　本研究聚焦于黄河流域中下游地区的溶解氧（DO）变化，探讨其影响因素及管理策略。DO作为衡量水体健康和水质的重要指标，其浓度的波动往往反映了水生态系统受到的污染压力和环境变化。随着社会经济的发展，水体污染问题日益突出，DO浓度的下降对水生生物的生存和水质安全构成了严重威胁。因此，准确预测和全面分析DO变化对于维护流域水体质量及生态系统的健康具有重要意义。

研究采用了一种融合机器学习技术与传统分析方法的综合策略，旨在提升DO动态分析的精度和效率。具体而言，研究将随机森林算法与M-K趋势分析及岭回归模型相结合，以更全面地识别影响DO的关键因素，并评估其在不同空间和时间尺度上的变化特征。这种多模型融合的方法不仅能够捕捉复杂的非线性关系，还能有效处理高维数据，为DO预测和污染管理提供科学依据。

研究数据来源于2022年黄河流域中下游地区12个监测站的水文监测信息，涵盖了九项主要水质指标。通过对这些数据的分析，研究团队识别出影响DO浓度的五个主要因素：pH值、水温（WT）、浊度（TUR）、总氮（TN）以及高锰酸钾指数（CODMn）。其中，pH值、水温、浊度被确定为物理因素，而总氮和高锰酸钾指数则属于化学因素。这些指标在DO预测中的重要性通过Spearman相关性分析和随机森林模型的变量重要性评估方法进行验证，结果显示其对DO变化的贡献度较高。

在实际应用中，随机森林模型因其强大的非线性建模能力和对异质数据集的适应性而被广泛采用。该模型能够提供变量重要性排序，从而帮助研究人员更直观地识别哪些因素对DO浓度的变化影响最大。此外，随机森林模型的预测精度达到R2=0.90，表明其在DO预测任务中具有很高的可靠性。这一结果为后续的模型优化和污染控制策略制定提供了坚实的基础。

M-K趋势分析作为一种非参数方法，被用于检测水文和水质参数的长期变化趋势。然而，该方法在实际应用中存在一定的局限性，例如容易受到外部干扰因素的影响，导致趋势判断不够准确。同时，M-K分析在处理多变量数据时可能会因变量间的高度相关性而降低分析效率。为了解决这些问题，研究团队引入了随机森林模型的变量重要性评估结果，以优化M-K趋势分析过程。通过这种方式，研究不仅提高了趋势识别的准确性，还增强了模型对关键驱动因素的敏感性。

岭回归模型则主要用于解决多变量数据中变量间多重共线性的问题，以更精确地量化每个变量对DO变化的独立贡献。在本研究中，岭回归模型被用来评估不同水质参数对DO的影响程度，并进一步结合随机森林模型的变量重要性分析，以识别出对DO浓度变化影响最显著的变量。这一方法不仅克服了传统回归模型在处理多重共线性时的不足，还提高了模型对复杂水环境系统的适应能力。

研究发现，有机物负荷和水温是影响DO时空变化的两个主要因素。其中，CODMn和TN对DO变化的影响尤为显著。进一步分析表明，总氮（TN）主要来源于生活污水排放，这为流域内的污染源控制提供了明确的方向。研究团队指出，随着城市化进程的加快，生活污水的排放量不断增加，成为DO浓度下降的重要原因之一。因此，针对生活污水的治理措施应成为改善DO状况的重要手段。

此外，研究还强调了温度变化对DO浓度的影响。水温的升高会加速水体中氧气的消耗，从而降低DO浓度。在黄河流域中下游地区，由于气候条件的变化，水温的波动对DO的时空分布产生了显著影响。因此，在DO管理策略中，应充分考虑气候变化带来的潜在影响，并采取相应的适应性措施。

在实际应用中，研究团队通过多模型融合的方法，提高了DO预测和分析的科学性和实用性。随机森林模型的引入不仅增强了对复杂水环境系统的建模能力，还为后续的污染控制策略提供了更加精准的变量筛选依据。M-K趋势分析和岭回归模型的优化则进一步提升了模型对长期变化趋势和关键驱动因素的识别能力，使研究人员能够更全面地理解DO变化的机制。

研究结果表明，DO污染管理需要综合考虑多种因素，包括物理、化学和环境因素。其中，CODMn和TN作为主要的化学污染指标，其浓度的升高往往意味着水体受到有机物污染的威胁。因此，在制定污染控制策略时，应重点关注这些指标的来源和治理途径。例如，针对生活污水的处理，可以加强污水处理厂的运行管理，提高污水净化效率，减少氮、磷等营养物质的排放。

同时，研究还指出，水温的变化对DO浓度的影响不容忽视。在气候变化背景下，水温的升高可能导致DO浓度的持续下降，进而影响水生生物的生存环境。因此，在DO管理策略中，应结合气候预测模型，提前预警可能的DO浓度变化趋势，并采取相应的调控措施，如增加水体流动、优化水温调控系统等。

此外，研究团队还通过数据可视化手段，对DO的时空分布进行了详细分析。结果表明，DO浓度在不同监测站点之间存在显著差异，且其变化趋势与季节性因素密切相关。例如，在夏季高温时期，DO浓度普遍较低，而在冬季低温时期，DO浓度则相对较高。这种季节性变化特征为流域内的DO管理提供了重要的参考依据，使管理人员能够根据季节变化制定相应的应对策略。

本研究的创新之处在于将机器学习技术与传统分析方法相结合，形成了一种新的DO分析框架。这种方法不仅提高了DO预测的准确性，还增强了对关键驱动因素的识别能力。通过这种多模型融合的策略，研究人员能够更全面地理解DO变化的机制，并为流域内的污染控制和生态修复提供科学依据。

总体而言，本研究为黄河流域中下游地区的DO污染管理提供了新的思路和方法。通过融合随机森林、M-K趋势分析和岭回归模型，研究团队成功识别出影响DO浓度的主要因素，并为后续的污染控制策略提供了理论支持。这些成果不仅有助于改善流域内的水体质量，还为其他类似流域的DO管理提供了借鉴。未来，随着数据采集技术的不断进步和机器学习算法的持续优化，DO预测和分析的精度有望进一步提高，从而为实现可持续水资源管理提供更加有力的支持。