基于小波变换耦合长短期记忆神经网络的恒河水污染特征分析与预测方法研究

针对恒河多污染物协同预测难题，印度Babasaheb Bhimrao Ambedkar大学团队创新性提出Wavelet-LSTM模型，通过db3小波分解提取DO/BOD时序特征，结合LSTM网络实现94%-99%的R2预测精度，为发展中国家河流治理提供AI驱动的动态监测方案。

　　

被誉为印度"母亲河"的恒河正面临前所未有的生态危机。作为供养5亿人口的命脉水系，其污染程度已跃居全球第五，每年承受着40.4×10⁹升工业废水和7×10⁴吨固体废弃物的侵袭。传统监测方法存在采样周期长、误差率高等缺陷，而现有预测模型多局限于单一污染物指标，难以应对铅(Pb)、镉(Cd)等68种有毒金属与有机污染物的复合效应。更严峻的是，水温升高导致溶解氧(DO)饱和度下降，大肠菌群超标达20916.67 MPN/100mL，严重威胁流域4亿居民的饮水安全。

针对这一挑战，印度巴巴萨希布·阿姆倍伽尔大学的研究团队开发了创新型Wavelet-LSTM预测系统。研究选取北方邦6个典型河段（坎普尔、瓦拉纳西等）进行36个月水质监测，整合pH值、电导率(EC)、总溶解固体(TDS)等12项理化参数，结合ICP-MS重金属检测数据，构建了首个多指标协同预测模型。

关键技术包括：1) 采用Daubechies小波(db3)进行4级信号分解，提取D₃、D₄高频和A₄低频特征；2) 构建128节点LSTM网络，通过输入门/遗忘门机制捕捉时序依赖；3) 创新性设计滑动窗口(l=6)数据归一化方法，将RMSE降低至0.022-0.259区间。

3.1 水质特征解析
数据显示坎普尔段污染最严重，总悬浮物(TSS)达786±40.22 mg/L，铬(Cr)超标9倍(18.19 μg/L)。小波分析揭示DO与水温呈显著负相关(r=-0.89)，夏季pH值因藻类繁殖升至8.4±0.22，导致BOD波动幅度达4.19 mg/L。

3.2 微生物污染评估
加济布尔段大肠菌群污染最严峻，粪大肠菌群(12633.3 MPN/100mL)超标准252倍，膜过滤技术证实其与伤寒沙门氏菌存在显著共现关系(p<0.01)。

3.3 模型性能比较
Wavelet-LSTM在坎普尔段BOD预测中表现最优(R²=0.994)，较传统LSTM提升41.2%。GRU模型虽训练速度更快，但在处理D₄高频噪声时误差增加15.7%。

这项发表于《Cleaner Water》的研究开创性地实现了多污染物协同预测，其提出的动态分解-学习框架为发展中国家河流治理提供了可扩展的AI解决方案。特别是对铅(Pb)(46.09 μg/L)等重金属的预警能力，可帮助政府在72小时内启动应急净化措施。该模型已成功预测2023年北方邦12个月的水质变化趋势，误差率控制在±0.025 mg/L，为联合国可持续发展目标(SDG6)的实践提供了关键技术支撑。