基于元启发式算法的水库水质不确定性分析与优化管理：融合数据驱动替代模型与混合优化框架

本研究针对水库水质管理中的不确定性挑战，开发了集成CE-QUAL-W2模拟器与监督学习(SL)替代模型的混合优化框架。通过构建预测精度达85%的SL模型替代高计算负荷的CE-QUAL-W2，结合粒子群优化(PSO-SL)和增强振动粒子系统(EVPS-SL)算法，实现了总溶解固体(TDS)浓度优化与下游需水平衡，计算效率提升30%。蒙特卡洛与拉丁超立方采样(LHS)量化不确定性，为复杂环境下的水质管理提供新范式。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，水库作为重要的淡水储存和供应系统，其水质管理面临严峻挑战。气候变化、人类活动和自然波动等因素带来的不确定性，使得传统水质管理方法难以应对复杂多变的现实需求。尤其总溶解固体(TDS)浓度超标问题，不仅影响饮用水安全，还可能破坏下游生态系统。尽管CE-QUAL-W2等水动力学模型能精确模拟水质变化，但其庞大的计算需求严重制约了实时决策能力。如何在高精度与高效率之间取得平衡，成为当前水资源管理领域的核心难题。

针对这一科学问题，国内研究人员开展了一项创新性研究，通过融合数据驱动技术与元启发式算法，构建了新型的水库水质优化管理框架。研究团队首先利用监督学习(SL)开发了CE-QUAL-W2的替代模型，在保持85%预测精度的同时大幅降低计算成本。进而将粒子群优化(PSO)和增强振动粒子系统(EVPS)算法与SL模型耦合，形成PSO-SL和EVPS-SL混合优化框架。为量化环境不确定性，研究采用蒙特卡洛模拟和拉丁超立方采样(LHS)技术生成随机入流情景。最终通过可靠性、脆弱性和恢复力等指标评估优化效果，相关成果发表在《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》。

关键技术方法包括：1)基于伊朗Ekbatan水库2019-2020年实测数据校准CE-QUAL-W2模型(NSE=0.99)；2)开发SL替代模型模拟TDS等水质参数；3)整合PSO与EVPS元启发式算法进行多目标优化；4)应用蒙特卡洛和LHS进行不确定性传播分析。

【Calibration of the geometry and water surface elevation of Ekbatan Reservoir in the CE-QUAL-W2】
研究团队利用Ekbatan水库2019-2020水文年的实测数据，对CE-QUAL-W2模型进行严格校准。通过体积-水面-高程曲线定义水库几何结构，模型验证显示极高精度：蓄水量Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)达0.99，水位偏差百分比(PBIAS)仅-0.05%，证实模型可可靠用于替代模型训练。

【Methodology】
研究提出分阶段框架：1)采用CE-QUAL-W2生成高保真训练数据；2)构建SL模型捕捉水质非线性关系；3)开发PSO-SL和EVPS-SL混合优化器；4)通过蒙特卡洛和LHS量化入流不确定性。EVPS算法通过改进的平衡位置更新机制提升收敛速度。

【Conclusion】
PSO-SL结合蒙特卡洛采样展现最佳平衡性能，实现41%可靠性和26%脆弱性，而EVPS-SL+LHS虽计算时间减少30%，但可靠性降至16%。研究表明数据驱动替代模型可有效降低计算负荷，混合优化框架能协同解决水质-水量矛盾。

该研究开创性地将元启发式算法与数据驱动建模相结合，为复杂不确定性环境下的水库管理提供了新思路。SL替代模型85%的精度验证了数据驱动方法在资源密集型模拟中的可行性，而EVPS算法30%的加速效果展示了元启发式优化的潜力。研究建立的可靠性-脆弱性评估体系为水质风险管理提供了量化工具，尤其对干旱半干旱地区水库运营具有重要实践价值。这项工作不仅推进了环境系统建模的理论方法创新，也为实现联合国可持续发展目标(SDG)6"清洁饮水和卫生设施"提供了技术支撑。