基于迁移学习的神经网络模型在数据稀缺站点的黄河水质预测研究

为解决数据稀缺站点地表水质预测难题，研究人员开展基于迁移学习(TL)的神经网络(NN)模型研究。通过构建P-FT等5种对比模型，验证TL可使预测性能中位数提升50%，并提出P-RMSER等相似性度量指标。该研究为水质监测网络扩展提供高效AI解决方案，具有重要环境管理应用价值。

　　

随着我国地表水自动监测站点的快速扩展，新建站点普遍面临历史数据匮乏的困境。传统神经网络(NN)模型依赖大量训练数据，在数据稀缺站点存在预测精度低、泛化能力差等问题。这一矛盾严重制约了人工智能技术在水环境领域的应用效果。黄河作为我国重要流域，其水质预测对生态保护和污染防控具有战略意义，但现有研究多集中于数据丰富的成熟站点，对数据稀缺新站点的预测方法亟待突破。

针对这一科学难题，研究人员创新性地将迁移学习(TL)技术引入地表水质预测领域。研究选取黄河流域龙门、潼关等5个典型站点构建实验对，通过设计P-FT（迁移学习）、T（目标域有限数据）、P（源域预训练）、D-T（混合数据）和Benchmark（理想基准）五类对比模型，系统评估了TL在数据稀缺场景下的应用效果。研究首次提出P-RMSER（源域模型误差比）等相似性度量指标，为源域选择提供量化依据。

关键技术方法包括：1）构建包含pH、DO、TOC等指标的标准化水质数据集；2）采用最大均值差异(MMD)进行域间分布差异分析；3）设计分层冻结策略优化TL超参数；4）通过双线性插值处理缺失数据。实验数据来自国家地表水水质自动监测系统，涵盖2019-2020年3800余组小时级监测数据。

研究结果部分显示：

1. 预测模型性能比较：P-FT-min模型在20组源-目标域实验中表现最优，其RMSE较T模型降低38.6%-82.3%，中位提升达50%。当以花园口为源域时，对龙门等站点的预测MAPE<8.6%，接近Benchmark水平。

2. 相似性度量分析：新提出的P-RMSER和DISTANCE指标准确识别出最优源域，成功率100%，显著优于传统MMD等指标。数据分布显示花园口站与其他站点具有高度相似性，验证了度量指标的有效性。

3. 迁移学习超参数优化：通过测试集验证确定最佳超参数组合，如冻结层数（0-2层）、学习率（0.00001-0.0001）等。研究发现使用目标域预留验证集可有效指导参数选择，不同测试期参数一致性达80%。

4. 源域选择策略：研究证实相似性测量指数与预测误差呈显著负相关（R2>0.7）。当源-目标域P-RMSER<1.5时，P-FT模型性能可提升70%以上，为站点配对提供量化标准。

研究结论表明，迁移学习能有效解决数据稀缺站点的水质预测问题，其性能优势主要体现在三方面：一是显著降低对目标域数据量的依赖，仅需540个样本即可达到理想效果；二是计算效率优于D-T模型，节省50%以上训练资源；三是通过相似性度量可实现知识跨站点迁移，为新建监测站提供"即插即用"预测方案。该成果发表于《Water-Energy Nexus》，为智慧水务建设提供了重要的方法学支撑，对落实黄河流域生态保护战略具有实践指导价值。

讨论部分指出，当前研究聚焦自然因素主导的水质指标（pH、DO），未来需加强NH₃-N等人为影响指标的研究。同时建议：开发自动化超参数优化工具提升AI模型易用性；加强神经网络可解释性研究以揭示水环境系统内在规律；完善理论体系，探索TL方法与动力系统理论的深度融合。这些方向将推动水质预测从"黑箱"走向"白箱"，更好地服务于国家水污染防治行动计划。