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随着全球淡水资源日益紧张，水污染问题愈发严峻。为解决污染溯源及化学需氧量（COD）浓度估算难题，研究人员开发监测与缓解框架（MMF）。结果显示，MMF 核心算法精准度高，对水污染治理意义重大。
在过去的 100 年里，全球淡水资源的使用量增长了 6 倍，自 20 世纪 80 年代以来，每年还以约 1% 的速度持续增长。与此同时，快速的城市化、气候变化以及低效的水资源管理，使得近几十年来人均淡水资源可利用量下降了 20% 。水资源短缺的形势愈发严峻，而水污染更是雪上加霜。工业、农业和城市活动产生的污染物不断排入河流等水体，其中化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）作为衡量水污染的关键指标，其超标会对水生生态系统造成严重破坏。此外，全球范围内每年都有数千起意外污染泄漏和故意非法排放事件发生，这些都给水资源保护带来了巨大挑战。传统的监测系统在及时检测和准确识别污染源方面存在很大困难，因此，开发一种高效的水污染监测和管理方法迫在眉睫。
在这样的背景下，来自国外的研究人员开展了一项关于河流污染源定位和 COD 浓度随时间变化监测的研究。他们开发了一种监测与缓解框架（Monitoring and Mitigation Framework，MMF），旨在最大限度地减少污染物泄漏造成的损害，实时识别污染源，并实时估计 COD 流量浓度。该研究成果发表在《Environmental Technology 》上，为水资源保护和管理提供了新的思路和方法。
研究人员在开发 MMF 时，运用了多种关键技术方法。首先，利用地理信息系统（GIS）数据获取河流的几何数据和主要水力参数，包括数字高程模型（DEM）、土地利用和土壤特征地图等。然后，借助美国环境保护署的暴雨洪水管理模型（SWMM），对河流的水流和污染物传输进行模拟。此外，研究人员还开发了启动多场景算法（LMS 算法），用于生成大量模拟场景，构建学习数据库。在构建 MMF 的核心逆估计（IE）算法时，采用了人工神经网络算法，通过学习数据库对其进行训练和测试。
研究结果
- 回归算法测试：在测试案例 I（使用学习数据库中的测试数据集）和测试案例 II（使用新的测试数据集）中，使用 Scikit-learn 库训练的 IE 算法在考虑高 COD 流量浓度的整体测试案例中表现优于使用 TensorFlow 库训练的算法。对于测试案例 I，Scikit-learn 库的平均绝对误差（MAE）为 2.52mg/L，均方误差（MSE）为 151.7mg2/L，均方相对误差（MSRE）为 9.18%，平均绝对相对误差（MARE）为 1.14%；对于测试案例 II，Scikit-learn 库的 MAE 为 1.33mg/L，MSE 为 26.7mg2/L，MSRE 为 4.87%，MARE 为 1.04%。同时，测试还发现，考虑 COD 流量浓度低于 1000mg/L 的案例时，平均误差更低。
- 分类算法测试：在测试案例 I 和测试案例 II 中，使用 TensorFlow 库训练的 IE 算法在识别污染源头位置方面表现出色。在测试案例 I 中，算法的准确率达到 85%，考虑前后段都正确时准确率高达 98%，精确率为 90%，召回率为 87%，F1 分数为 88%；在测试案例 II 中，准确率为 84%，考虑前后段都正确时准确率为 96%，精确率为 93%，召回率为 91%，F1 分数为 91%。
研究结论与讨论
MMF 在实时水污染检测、污染源定位和 COD 流量浓度估计方面表现卓越。IE 算法的高精度和高效率为水污染治理提供了有力支持。通过 Scikit-learn 库训练的 IE 算法在 COD 浓度估计上展现出优势，特别是在处理较高浓度的 COD 时，误差指标明显低于 TensorFlow 库。在污染源头定位方面，IE 算法的高准确率、精确率、召回率和 F1 分数，表明该系统具有较高的可靠性。
然而，MMF 也存在一些局限性。人工智能技术在环境监测中的应用面临建模复杂、环境数据不足、传感器维护和校准困难等问题。此外，AI 模型在不同地理区域和环境条件下的通用性和适应性有待提高，其结果解释在复杂环境系统中也存在不确定性，并且成本较高，在发展中地区的可及性较差。
尽管如此，MMF 仍具有广阔的未来研究前景。未来研究可以将该方法应用于二维水动力和水质模型，更准确地预测污染羽的到达时间和评估河流断面多点污染情况。实时评估河流段的曼宁系数，并将其与河流关键位置的流量传感器数据相结合，能够提升 MMF 的预测能力。与相关部门合作，在实际河流中进行测试，有助于进一步优化该框架，使其在水质管理中得到更广泛的应用。
总的来说，MMF 为检测环境犯罪、追踪责任企业以及协助执法部门管理缓解措施提供了有效工具，对水资源保护和可持续利用具有重要意义，有望推动全球水污染治理工作取得新的进展。
