一种利用机器学习模型进行喀斯特地区水文和水质模拟的新方法

《Ecological Indicators》：pA novel method for hydrology and water quality simulation in karst regions using machine learning model

喀斯特地区水文与水质协同模拟研究采用新概念框架整合基流分割与降雨-洪水流响应分析，通过可解释机器学习模型实现流域尺度动态预测。以西南喀斯特赤水河与南盘江为案例，验证模型对流量（R2>0.6，3天预测）及CODMn、TN、TP（R2>0.59，2天预测）的模拟效能，揭示降雨通过基流-洪水流耦合机制显著加剧水质恶化，其中皱谷-峰间地貌、岩溶裂隙发育区对污染物迁移响应最敏感。研究成果为喀斯特非点源污染防控提供时空预警工具。

　　在西南地区的喀斯特地貌区域，水文和水质模拟一直是一个具有挑战性的课题。这些地区独特的地质条件使得传统的水文模型难以准确预测水质变化和污染负荷迁移。本研究提出了一种新的概念模型，将基流分割与降雨-径流响应事件相结合，通过可解释的机器学习方法实现对水文和水质的模拟。研究选取了中国西南部的两个典型流域——赤水河和南盘江流域作为案例，旨在探讨如何通过新的方法提升喀斯特地区水文和水质预测的准确性和可解释性。

喀斯特地貌是由于可溶性碳酸盐岩与水的化学和物理相互作用而形成的地质构造，这种独特的地质特征使得水文过程具有显著的异质性。由于这些区域的地表和地下水流系统复杂，传统的水文模型往往需要大量参数，且难以全面模拟水质变化。因此，建立一种能够有效整合水文过程与水质变化关系的模型成为研究的重点。此外，非点源污染在喀斯特地区尤为显著，它对水质的影响往往比点源污染更为复杂和广泛。

本研究提出的模型结合了降雨-径流响应事件和基流分割方法，旨在模拟水文和水质的动态变化。通过分析降雨对基流和径流的延迟响应，模型能够更好地解释水文过程的时间尺度。在模型构建中，研究团队使用了多种机器学习方法，包括CatBoost、LightGBM、随机森林和XGBoost，以提高模型的预测能力。模型不仅能够模拟水文过程，还能解释水质变化的驱动因素，从而为喀斯特地区的水资源管理和污染控制提供科学依据。

通过模型的验证，研究团队发现该方法在模拟赤水河和南盘江流域的流量、化学需氧量（COD_Mn）、总氮（TN）和总磷（TP）方面取得了显著成果。其中，流量的预测时间跨度最大可达3天，而COD_Mn、TN和TP的预测时间跨度则为2天。这些结果表明，该模型能够有效地捕捉水文和水质变化的动态特征，并为喀斯特地区的环境管理提供支持。

降雨在水文和水质模拟中起到了关键作用。研究发现，降雨能够有效削弱这些参数的强自相关性，同时对水体污染负荷的迁移具有显著影响。特别是在赤水河流域，降雨和径流的增加对水质的恶化影响最为显著，尤其是COD_Mn和TP。这表明，在喀斯特地区的水体中，降雨可能通过促进地表和地下污染物的迁移，对水质产生不利影响。

此外，研究还发现，喀斯特地区的地貌特征对降雨的影响具有显著的空间差异。例如，在山脊-沟谷、断裂盆地和断裂山地等区域，降雨对水质的影响更为明显。这些区域的特殊地质条件可能使得降雨更容易引发地表径流和地下径流，从而促进污染物的迁移和沉积。因此，研究提出，应重点监测这些区域的污染源，并采取相应的控制措施。

本研究还通过可解释的机器学习分析，揭示了气象和水文过程对喀斯特地区水质变化的影响机制。例如，使用SHAP值和部分依赖图（PDP）分析了不同输入特征对模型预测结果的贡献度，从而能够识别出对水质变化具有重要影响的因素。这些分析表明，降雨在水质变化中起到了主导作用，其影响程度与流域内的污染负荷和水文条件密切相关。

在实际应用方面，研究提出该模型可以用于喀斯特地区的水环境管理，特别是在识别关键污染源区域和快速预测水文和水质变化方面具有重要价值。通过该模型，可以确定最大可行的预测时间窗口，并据此制定相应的环境管理措施。例如，在预测流量超过预警阈值时，当地水利部门可以立即采取洪水防控措施；在预测水质超标时，可以采取控制非点源污染的措施，如限制化肥使用、规范农田和城市道路的污染物排放等。

未来的研究方向包括进一步探讨污染物在喀斯特地区的转化过程及其与水化学特征（如溶解氧、pH值等）的关系。此外，可以考虑利用图神经网络等方法，探索不同监测站点之间的时空依赖性。同时，研究还指出，尽管本研究已经对喀斯特地区的水文和水质模拟进行了探索，但对地下水与地表水之间的相互作用及其对水质的影响仍需进一步研究。通过结合因果推理的机器学习方法，可以更准确地量化地下水对流量和污染物迁移的贡献，从而提高模型的可解释性和预测能力。

本研究为喀斯特地区的水文和水质模拟提供了一种新的视角，并为环境管理和决策支持提供了直接的应用价值。通过结合机器学习与水文过程的解释，该方法不仅提高了预测的准确性，还增强了模型的可解释性，使得研究者能够更清晰地理解水质变化的驱动因素。这为喀斯特地区的可持续水资源管理提供了科学依据和技术支持。