基于机器学习和超参数优化的河流水质预测模型开发与可靠性评估研究

本研究针对传统水质指数(WQI)模型存在的不确定性和适用性局限，开发了基于根均方(RMS)-WQI框架的机器学习(ML)/人工智能(AI)预测模型。研究人员评估了五种超参数优化技术对十种ML/AI算法预测性能的影响，结果表明梯度提升回归(GBR)结合Optuna(OPT)优化器在预测水质指标方面表现最优（训练集R2=0.99，测试集R2=0.98），为水质监测提供了可靠的数据驱动工具。

　　

在全球水资源面临严峻挑战的背景下，河流水质监测与评估显得尤为重要。然而，传统水质指数(WQI)模型存在诸多局限性，如模型结构复杂、不确定性高、适用水体类型有限等问题，导致水质评估结果可靠性存疑。更令人担忧的是，现有模型往往无法准确反映水质真实状况，特别是在面对日益复杂的环境压力和人类活动影响时。这些问题的存在使得水质管理部门难以制定有效的保护措施，也阻碍了水生态系统的可持续发展。

爱尔兰国立大学高威分校（National University of Ireland Galway）的研究团队针对这一科学难题开展了一项创新性研究。他们开发了一种基于根均方(Root Mean Square, RMS)-WQI框架的新型水质评估体系，并系统评估了不同机器学习算法与超参数优化技术的组合在水质预测中的表现。这项发表在《Journal of Environmental Sciences》上的研究为水质监测领域提供了重要的方法论突破。

研究采用了多项关键技术方法：首先利用蒙特卡洛模拟进行不确定性分析；其次采用五种超参数优化技术（随机搜索RS、网格搜索GS、贝叶斯优化BO、TPOT和Optuna）对十种ML/AI算法进行调优；通过计算纳什效率系数(NSE)和模型效率因子(MEF)评估模型性能；最后使用ArcGIS Pro 3.5.0进行水质空间分布可视化。研究数据来源于爱尔兰环境保护署(EPA)提供的15条河流32个监测站点两年（2021-2022）的水质监测数据。

研究结果部分显示：

1. 水质指标特征分析表明，溶解氧(DOX)和溶解无机氮(DIN)是影响水质的主要因素，多数监测站点这两项指标超出欧盟水框架指令(WFD)标准，主要归因于农业径流和城市污水排放。

2. 机器学习模型比较发现，梯度提升回归(GBR)结合Optuna优化器表现最优，训练阶段RMSE=0.84，测试阶段RMSE=0.45，显著优于其他模型组合。泰勒图分析验证了该模型在数据偏差和相关性方面的优越性。

3. 超参数优化分析揭示了GBR模型的最佳参数设置：n_estimators=249，learning_rate=0.116，max_depth=10等，这些参数有效平衡了模型复杂度和过拟合风险。

4. 模型验证结果显示，RMS-WQI具有高灵敏度(R²≈1)和低不确定性(<1.25%)，且75%监测站点未出现"遮蔽效应"和"模糊问题"，证明其架构设计的合理性。

5. 水质状况评估发现，Galway Bay流域多数河流水质处于"一般"状态，与WFD评估结果存在差异，突显了传统方法可能低估了某些水质参数（如DOX）的重要性。

这项研究的科学价值在于：首次系统评估了超参数优化技术对水质预测模型性能的影响，为水质监测提供了可靠的数据驱动工具。研究开发的GBR-OPT模型架构具有推广价值，可应用于不同类型水体的水质评估。同时，研究结果对完善现有水质评估体系（如WFD）具有重要参考价值，为水资源管理者制定保护措施提供了科学依据。该研究也启示未来水质监测应更多关注机器学习方法与实际环境问题的结合，特别是在处理长期监测数据和实时压力因素方面仍需进一步探索。