基于PSO-ANN混合模型的饮用水质量与社会经济因素关联性研究及区域差异分析

为解决全球饮用水污染导致的健康危机，研究人员开发了一种新型PSO-ANN混合模型，整合pH、TDS、EC等水质指标与依赖比、人均可用水量等社会经济参数。研究发现硝酸盐(NO3-)和pH值对水质影响最显著，同时揭示了基础设施覆盖不均与污染风险的区域差异，为水质评估提供了可扩展的AI解决方案。

　　

清洁饮用水获取是公共卫生的核心议题，全球每年因水污染导致的死亡案例高达数百万。传统水质评估方法难以应对污染因子的复杂关联，而现有AI研究又缺乏标准化框架与社会经济维度整合。这项研究创新性地将粒子群优化算法(PSO)与人工神经网络(ANN)耦合，系统评估了区域供水基础设施、氯化物(Cl^-)、硫酸盐(SO₄^2-)、总溶解固体(TDS)等18项关键指标。

灵敏度分析显示，pH值与硝酸盐(NO₃^-)浓度是水质波动的核心驱动因子，而社会经济参数中依赖比与平均供水量同样具有显著解释力。研究首次量化了不同区域在硬度(CaCO₃当量)超标风险与电导率(EC)异常方面的空间异质性，为智慧水务管理提供了动态评估工具。

特别值得注意的是，该模型通过特征权重分析揭示了基础设施缺口与硝酸盐污染的强相关性，这对发展中国家制定阶梯式改善策略具有重要指导价值。文末声明所有作者均无利益冲突。