人工智能模型在数据稀缺地区地下水质量指数预测中的应用与优化——以印度那加兰邦为例

为解决数据稀缺地区地下水质量评估难题，研究人员在印度那加兰邦开展了一项创新研究，应用ANN、AR、LLR等8种AI模型预测地下水质量指数（GQI）。研究发现MLR和ANN分别在完整参数和敏感参数场景下表现最优（R=0.9999，MAE=0.0001），揭示了TDS与TH是GQI的关键驱动因子，为复杂地形区域的水质管理提供了高效技术方案。

　　

在全球水资源危机日益严峻的背景下，地下水作为重要的淡水来源正面临前所未有的污染威胁。世界卫生组织报告显示，超过50%的地下水源受到农业径流、工业废水等污染影响，而地形复杂的偏远地区由于监测数据匮乏，水质评估更是举步维艰。印度那加兰邦正是这类地区的典型代表——这里群山环绕、海拔落差大，地下水监测站点稀疏，传统水质检测方法成本高昂且效率低下。如何在这种数据稀缺的环境中实现精准的地下水质量预测，成为摆在科学家面前的重大挑战。

印度理工学院（IUT）的研究团队独辟蹊径，将8种先进人工智能模型引入地下水研究领域。这项发表在《Dynamics of Atmospheres and Oceans》的研究创新性地设计了双场景预测框架：第一种场景利用全部水质参数优化计算效率，第二种场景则通过敏感性分析筛选关键参数。研究团队收集了该地区112组地下水样本数据，涵盖Na⁺、Mg²⁺、SO₄^2-等关键指标，采用Pearson相关系数矩阵和敏感性分析确定参数权重，随后运用包括人工神经网络（ANN）、多元线性回归（MLR）等在内的8种模型进行系统对比。

关键方法

研究首先通过Pearson相关性分析确定TDS与Na⁺（r=0.936）、Mg²⁺与GQI（r=0.922）等强关联关系；随后采用敏感性分析识别TDS和总硬度（TH）为GQI核心驱动因子；最终在完整参数场景下测试MLR等模型性能，在敏感参数缩减场景下验证ANN等模型的适应性。

研究结果

1. 水质参数相关性：Pearson分析揭示Na⁺-TDS、Mg²⁺-GQI等存在极强线性关系，为参数筛选提供理论依据。

2. 模型性能对比：MLR在完整参数场景表现惊艳（R=0.9999，RMSE=0.0002%），而ANN在敏感参数场景更具优势（RAE=3.5463%）。

3. 敏感性分析：TDS和TH被确认为GQI变化的最敏感参数，可简化监测指标而不显著降低预测精度。

结论与意义

这项研究首次系统评估了8种AI模型在地形复杂、数据稀缺地区的地下水质量预测效能，创新性地提出"双场景"预测策略。其价值体现在三方面：技术上，证实MLR和ANN分别适用于不同数据条件的GQI预测；实践上，为那加兰邦等地区提供了低成本、高效率的水质监测方案；理论上，建立了水质参数敏感性分级体系。研究成果不仅为全球类似地区的水资源管理提供了范式，更推动了AI技术在环境科学中的跨界应用。正如作者Subhrajyoti Deb强调的，这种数据驱动的方法将显著提升发展中国家水资源管理的科学性和时效性。