机器学习与水质指数融合：旁遮普地下水可持续利用的智能评估框架

本研究针对旁遮普农业区地下水质量评估的复杂性，创新性地将机器学习算法（SVM、RF等）与水质指数（WQIs、SAR、PI等）相结合，构建了高精度预测模型。结果显示SVM模型对多数指数（如SSP、MH）预测R2达0.99，为区域灌溉与饮用水安全决策提供了动态化、数据驱动的科学工具。

　　

旁遮普作为印度农业核心区，其75%的灌溉依赖地下水，但过度施肥与不合理灌溉导致水质恶化，引发土壤盐渍化、渗透性下降等连锁问题。传统水质评估方法效率低下且难以应对时空异质性，而机器学习在复杂环境建模中的潜力尚未充分挖掘。为此，研究人员通过整合六类水质指数（WQI_s）与五种机器学习算法，构建了旁遮普地下水适宜性的智能评估体系。

研究采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）等模型，基于中央地下水委员会提供的物化参数数据集，通过最优子集回归筛选特征，以MSE、R²等指标验证性能。关键技术包括：1) 多指数联合评估框架（涵盖SAR、KR等7类指标）；2) 机器学习超参数优化；3) 皮尔逊相关性分析揭示参数关联性。

主要结果

1. 模型性能对比：SVM在SSP、MH等5项指数预测中表现最优（R² 0.96-0.99），而线性回归（LR）对KR预测效果突出（R²=0.92）。复合指数GWQI预测中，RF与SVM联合实现灌溉适用性（GWQI_i）R²=0.84，饮用水适用性（GWQI_d）R²=0.76。
2. 参数相关性：钠离子相关指标（SAR、%Na）与电导率显著相关（r>0.7），印证盐碱化主导水质变异。
3. 地理空间分析：西南部沙丘区水质参数空间异质性显著，需差异化治理。

结论与意义
该研究证实机器学习可突破传统静态评估局限，其中SVM凭借核函数处理非线性关系的优势，成为水质指数预测的优选工具。通过量化镁危害（MH）、渗透性指数（PI）等关键阈值，为农户提供灌溉风险预警。成果发表于《Journal of Water Process Engineering》，为干旱区农业-水文协同管理树立了新范式，其方法论可推广至全球面临类似挑战的农业流域。