大规模水质预测的系统性评估：分解-深度学习模型的时空可扩展性研究

针对大规模水质预测中数据稀疏性和模型泛化性挑战，研究人员系统评估了10种序列分解算法(CEEMDAN/EWT/VMD等)与6种机器学习模型(GRU/XGBoost等)的60种组合在350个监测站的表现。研究发现EWT-GRU模型最优，使88%站点RMSE平均降低47.7%，并验证了其在时空尺度上的稳健性，为流域水质管理提供了普适性框架。

　　

水环境安全正面临前所未有的挑战。随着人类活动加剧和气候变化，水体自净能力下降、河流连通性减弱，导致富营养化问题日益严重，直接威胁生态系统平衡和饮用水安全。传统基于物理机制的过程驱动模型(如WASP、EFDC)虽能模拟复杂水环境，但存在计算资源消耗大、参数不确定性高等局限。而新兴的数据驱动模型(如LSTM、XGBoost)虽擅长处理非线性关系，却对水质监测数据中的噪声和波动异常敏感。更棘手的是，现有研究对分解-深度学习混合模型在大规模数据集上的系统性评估严重不足，且水质数据普遍存在的稀疏性问题如何影响模型时空预测能力尚不明确。

针对这些关键科学问题，河海大学等单位的研究团队在《Journal of Cleaner Production》发表重要成果。研究团队创新性地整合了10种具有互补优势的分解算法(涵盖时频域分析的EWT、时域分析的EMD、频域分析的VMD等)与6类预测模型(包括RF、XGBoost等传统机器学习和TCN、GRU等深度学习模型)，构建了60种混合模型组合。利用中国七大流域350个监测站的总氮(TN)和总磷(TP)数据，通过单站点独立训练(评估时间尺度性能)和跨站点训练(评估空间迁移能力)两种模式，系统检验了模型在数据稀疏条件下的表现。关键技术包括：经验小波变换(Empirical Wavelet Transform)进行多尺度信号分解、门控循环单元(Gated Recurrent Unit)处理时序依赖关系，以及通过均方根误差(Root Mean Square Error)等指标量化模型性能。

模型性能比较
深度学习方法显著优于传统机器学习，其中GRU模型表现最佳。与GBDT/RF/XGBoost相比，GRU在TN和TP预测中分别使R²提高0.21和0.18，RMSE降低34.2%和31.7%。这证实了深度学习捕捉水质时序动态的优越性。

分解算法在大规模预测中的性能
EWT在计算效率和分解质量上展现全面优势，其运行速度比VMD快3.2倍，适应度评分达0.89。特别在数据稀疏场景下，EWT分解的模态分量熵值稳定性比EMD高58%，说明其抗干扰能力更强。

数据稀疏性影响
当采样频率从每日降至每周时，EWT-GRU的RMSE增幅仅9.8%，远低于非分解模型的26.4%。在跨站点预测中，该模型在80%新站点的误差波动范围<15%，证实其强大的空间泛化能力。

外部因素分析
流域土地利用类型是预测误差空间分异的主控因子，农业区站点误差比城市区高23%，这与面源污染的时空异质性直接相关。而气象因素对模型性能的影响呈现季节性差异，雨季预测精度普遍下降12-18%。

该研究确立了EWT-GRU作为大规模水质预测的优选框架，其创新性体现在三方面：首次系统验证了分解算法对深度学习模型时空扩展性的增强机制；揭示了数据稀疏条件下模型性能的衰减规律；构建了可适用于不同流域特征的普适性预测范式。这些发现不仅为水质预警提供了可靠工具，更通过量化外部驱动因素与预测误差的关联，为靶向性流域管理策略制定提供了理论依据。研究成果对实现联合国可持续发展目标(SDG)6.3的水质改善要求具有重要实践价值。