基于CEEMDAN与AI驱动的水文气候分析提升数据稀缺区域TDS预测精度的创新框架

为解决数据稀缺区域总溶解固体(TDS)预测精度不足的问题，研究人员开发了融合CEEMDAN信号分解与GWO-SVM混合模型的创新框架。该研究仅使用降水、蒸发、径流和氯离子浓度四个易获取参数，在伊朗三种气候带验证中实现R2 达0.70-0.96的6个月超前预测，首次证实CEEMDAN预处理可使SVM和RF模型预测性能提升146%-193%，为水资源管理提供了高效可靠的解决方案。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，河流水质监测成为生态保护的核心课题。总溶解固体(TDS)作为反映水中溶解盐浓度的关键指标，其浓度变化直接影响农业灌溉、工业用水和饮用水安全。然而，传统TDS监测依赖大量化学参数和复杂设备，在数据稀缺地区面临巨大挑战。更棘手的是，现有预测模型多局限于短期预报，且对气候多样性区域的适应性不足，这给跨区域水资源统筹管理带来严峻考验。

为突破这些瓶颈，来自国内水资源研究机构的团队在《Environmental Modelling》发表了创新性研究成果。该研究首次将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与人工智能技术相结合，构建了适用于不同气候带的通用型TDS预测框架。研究人员从伊朗西北部雪域、北部雨林到南部干旱区的3个水文站获取1975-2016年数据，仅选取降水、蒸发、径流和氯离子浓度四个易获取参数，通过CEEMDAN分解原始信号为9个本征模态函数(IMF)以消除噪声，继而采用灰狼优化算法(GWO)调参的混合支持向量机(SVM)进行预测。

关键技术方法包括：1) CEEMDAN信号分解预处理；2) 基于滞后相关分析构建23种输入组合；3) GWO优化SVM超参数(C、ε、γ)；4) 随机森林(RF)特征重要性评估。实验采用70%训练集和30%测试集划分，通过R²
、RMSE和散点指数(SI)等指标验证。

3.1 同质性分析结果
通过Levene检验证实所有输入参数方差齐性(Sig>0.05)，确保模型输入数据的可靠性。

3.2 滞后相关性结果
滞后交叉分析显示TDS与自身滞后值(TDS_t-1
)相关性最高(r=1)，与氯离子浓度呈正相关，与降水、径流呈负相关，这种关系在6个月滞后期内持续存在。

3.3 CEEMDAN分解结果
将原始信号分解为9个IMF后，高频波动被有效分离，IMF9清晰呈现出TDS的长期趋势，为模型提供了更稳定的输入特征。

3.4 机器学习算法结果
在四大实验场景中，CEEMDAN-GWO-线性SVM组合表现最优：

• 无CEEMDAN且不含TDS输入时，1个月预测R²
  为0.661
• 加入CEEMDAN后性能提升10%，R²
  达0.751
• 引入TDS作为输入时，R²
  跃升至0.889
• 全组合(CEEMDAN+TDS输入)实现R²
  0.965的突破性精度

3.5 特征重要性分析
RF算法揭示氯离子浓度是最关键预测因子，其次为径流、降水和蒸发，这一排序在三个气候区呈现一致性。

这项研究开创性地证明了数据降维与智能算法的协同效应。通过CEEMDAN预处理，模型成功提取了被噪声掩盖的水文气候周期特征；GWO算法将SVM的核参数优化效率提升40%；而仅使用4个易获取参数的策略，使模型在数据稀缺地区的应用成为可能。研究建立的6个月预测能力，较传统1个月预测范围实现数量级突破，为湖泊盐化防控、农业灌溉调度等提供了革命性工具。特别在伊朗乌尔米亚湖等敏感水域，该框架可提前预警盐度危机，为生态保护争取关键响应时间。

未来研究可探索该框架在其他水质参数(如溶解氧DO)预测中的迁移应用，并通过卫星遥感数据替代地面监测，进一步扩大其在偏远地区的适用性。这项成果不仅为水文预报树立了新标杆，更验证了信号处理与人工智能融合在环境建模中的巨大潜力。