综述：机器学习在地下水监测中的系统评价

这篇综述系统评价了机器学习（ML）在地下水监测中的应用，探讨了数据预处理（如PCA、KNN插补）、模型训练（如ANN、SVM、LSTM）及性能指标（如RMSE、R2），强调了ML在污染预测和水质评估中的变革潜力，为未来研究提供了实用见解。

　　

引言

地下水作为重要的淡水资源，其污染问题日益严峻。传统监测方法因数据复杂性和规模限制面临挑战，而机器学习（ML）通过高效分析环境数据（如pH、EC、重金属浓度），为地下水监测提供了新思路。

研究趋势与数据集

输入参数以pH（7.4%）、电导率（EC，7%）和金属离子（如As、Cr）为主，输出聚焦硝酸盐（NO₃，9.9%）和水质指数（WQI，7.4%）。公开数据集包括美国地质调查局（USGS）的砷浓度数据和加州水资源部的连续监测数据，但数据隐私问题限制了共享。

预处理与特征工程

• 主成分分析（PCA）：通过降维保留关键水质特征（如离子浓度），用于污染源解析。
• KNN插补：处理缺失数据，如对pH或EC异常值基于邻近样本修复。
• 离散小波变换（DWT）：分解时间序列数据，提取季节性和异常波动特征。
• SMOTE：解决类别不平衡问题，如少数类污染物样本的过采样。

机器学习模型

1. 常规模型：随机森林（RF）和XGBoost在硝酸盐预测中表现优异（R²>0.9）。
2. 深度学习：LSTM捕获时间依赖性，如地下水水位（GWL）预测（RMSE<0.5）；CNN处理空间数据（如污染扩散图像）。
3. 混合模型：自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结合模糊规则与神经网络，提升EC和pH预测精度。

性能与挑战

RMSE和Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）是主流评估指标。ML模型虽在精度上超越传统方法（如数值模拟），但面临数据噪声、解释性差及计算成本高的限制。

未来方向

整合物联网（IoT）传感器实时数据、开发可解释AI（XAI）模型，以及建立跨机构数据平台（如DDE计划）将是关键突破点。

（注：以上内容均基于原文所述方法、案例及结论，未添加主观推断。）