基于集成学习与多变量分析的松花江流域气候响应型地表水质评估框架

针对气候变化下复杂水文污染交互作用导致的水质评估难题，哈尔滨工业大学团队开发了融合改进水质指数(WQI)、多变量分析和自适应ElasticForest模型的集成预测框架。该模型在松花江流域实现0.978-0.989的预测精度，揭示Hg/Cd/Ni等重金属与TN/DO/BOD的生态关联，为气候敏感型水质管理提供新范式。

　　

随着全球气候变化加剧，地表水质管理正面临前所未有的挑战。松花江流域作为中国东北重要的生态屏障，其水质受季节性冰封期(IP)与丰水期(WP)的交替影响，呈现复杂的污染特征。传统水质评估方法难以捕捉气候-水文-污染的动态耦合关系，尤其在极端天气事件频发的背景下，现有模型的预测稳定性和解释性亟待提升。

哈尔滨工业大学的研究团队在《Journal of Water Process Engineering》发表创新成果，通过融合改进水质指数(WQI)与机器学习技术，构建了气候响应型水质预测框架。该研究突破性地整合了多变量统计分析（包括主成分分析PCA和因子分析FA）与新型ElasticForest集成算法，不仅解决了高维数据下的多重共线性难题，更首次系统揭示了沉积物重金属与水质参数的生物地球化学关联。

研究团队运用三项核心技术：1) 基于层次分析法(AHP)的改进WQI构建；2) 结合ElasticNet正则化与Random Forest的混合建模；3) 气候因子(水温/降雨)驱动的动态特征选择。通过对松花江流域Dadingzi河段24个月的水质监测数据分析，研究取得系列重要发现：

【Assessment and grouping of water quality data】
聚类分析将水文年划分为特征鲜明的IP(冰期)和WP(湿期)，PCA/FA提取出营养盐(TN/TP)和有机污染(COD/BOD)两大主成分。随机森林特征选择显示，IP期DO和NH₃-N、WP期BOD和IMn成为关键预测指标。

【Conclusion】
ElasticForest模型在IP/R²=0.978和WP/R²=0.989的预测精度显著优于传统模型。重金属分析发现Hg/Cd/Ni与TN/DO呈正相关，而Cu/Zn与营养盐负相关，证实沉积物通过生物地球化学过程调控污染动态。

这项研究开创性地建立了气候-水质-沉积物的多维评估体系，其提出的弹性正则化集成框架为流域智能管理提供了可解释的决策工具。特别是模型对极端气候事件的水质响应预测能力，对实现"双碳"目标下的水生态安全预警具有重要实践价值。研究获得黑龙江省"头雁"创新团队计划和广东水科院联合项目的支持，相关方法论可推广至全球温带季风区流域治理。