基于机器学习与GIS技术的Mahanadi河流域地表水质评估及污染源解析：水质指数模型构建与性能验证

本研究针对印度Odisha邦Mahanadi河流域地表水质量恶化问题，创新性整合水质指数(WQI)、地理信息系统(GIS)和六种机器学习算法(LOR/RF/ANN/SVM/DT/KNN)，系统评估了13项水质参数。研究发现36.36%样本水质优良，63.64%存在污染，其中浊度(turbidity)和总大肠菌群(coliform)严重超标。随机森林(RF)模型以R2=0.986的精度成为最佳预测工具，为流域水安全管理提供了智能化决策支持。

　　

在印度Odisha邦，被誉为"生命之河"的Mahanadi河正面临严峻挑战——快速工业化、农业径流和城市污水导致的地表水质恶化已威胁到数百万居民的饮水安全。作为该州最大的河流，其流域面积达141,600平方公里，不仅是重要的农业灌溉水源，更是沿岸居民日常生活的命脉。然而，传统水质监测方法存在耗时费力、主观性强等缺陷，难以应对复杂的水环境变化。更令人担忧的是，流域内普遍存在的高浊度(8.2-24.5 NTU)和超标大肠菌群(2017-7200 MPN/100 mL)问题，可能引发肝炎、伤寒等水源性疾病，这促使科学家们寻求更智能的解决方案。

针对这一紧迫问题，研究人员开展了一项创新性研究，成果发表在《Desalination and Water Treatment》期刊。该研究首次将六种机器学习算法与GIS空间分析技术相结合，对Mahanadi河流域地表水质量进行全面评估。研究团队在2020-2024年季风季节，系统采集了11个采样点(SS-1至SS-11)的水样，检测包括pH值(7.7-7.89)、总溶解固体(TDS, 82.3-205 mg/L)、钙离子(Ca²⁺, 9.43-27.26 mg/L)等13项关键参数。通过离子平衡误差计算(±5%)确保数据可靠性后，研究人员构建了LOR、ANN、SVM、DT、RF和KNN六种预测模型，并采用最小-最大归一化处理提高模型性能。

研究首先揭示了流域水化学特征：阳离子浓度呈Mg²⁺ > Ca²⁺ > Na⁺ > K⁺序列，阴离子为HCO₃^- > Cl^- > SO₄^2- > NO₃^-，表明硅酸盐矿物风化是主导的水文地球化学过程。水质指数分析显示，36.36%样本达到优良标准，但63.64%存在污染，其中SS-7站点WQI值高达397，主要污染指标为浊度、TDS、总硬度(TH)和coliform。空间插值(IDW)显示污染集中在流域中部、东南和东北部工业密集区。

在模型性能方面，随机森林(RF)展现出卓越的预测能力，训练集R²=0.986、RMSE=1.34，验证集R²=0.992，显著优于逻辑回归(LOR, R²=0.98)等其他模型。泰勒图分析进一步证实RF模型在捕捉水质非线性特征方面的优势。值得注意的是，研究首次将决策树(DT)的特征重要性分析应用于污染源解析，发现SS-2、7、6等站点受工业废水排放显著影响。

讨论部分强调了该研究的双重价值：方法学上，建立的ML-GIS框架实现了从"经验判断"到"数据驱动"的范式转变，WQI计算效率提升80%以上；实践层面，精准识别的污染热点为靶向治理提供了依据，如建议在SS-7站点优先采用离子交换树脂处理重金属。研究同时指出局限性：样本量较小(13个)可能影响模型泛化能力，未来需结合遥感数据扩大监测范围。

这项研究为发展中国家河流治理提供了标杆案例。其创新性体现在三方面：(1) 首次在Mahanadi流域实现多模型水质预测；(2) 开发了可解释的机器学习管道，特征重要性分析揭示TDS和coliform是关键污染因子；(3) 构建的GIS污染图谱支持空间差异化治理。正如作者强调，该技术框架可推广至类似流域，为联合国可持续发展目标(SDG 6)的实现提供技术支撑。随着算法不断优化，这种智能监测模式有望成为水资源管理的"标准配置"，守护更多河流的健康生命。