基于多元分析与智能算法的水资源质量影响因素研究——以白鹤滩大坝为例

本研究针对干旱半干旱地区水资源质量管理的关键问题，采用多元统计与机器学习方法（SVM、MLP-ANN、RFA、GPR）对白鹤滩大坝地下水质量参数（EC、TDS、SAR）进行建模预测。研究发现四类主控因子解释87.58%水质变异，其中SVM-RBF模型预测精度最高（R2>0.99），为水电工程区水质评估提供了创新方法体系。

　　

在全球气候变化和人类活动加剧的背景下，水资源质量已成为制约干旱半干旱地区可持续发展的关键因素。特别是在大型水电工程区域，复杂的地质条件与人为干扰使得地下水化学特征呈现高度非线性变化，传统水质评估方法面临巨大挑战。如何准确预测关键水质参数如电导率(EC)、总溶解固体(TDS)和钠吸附比(SAR)，成为水资源管理者亟待解决的科学难题。

为应对这一挑战，来自中国的研究团队以世界第二大水电站——白鹤滩大坝为研究对象，在《Scientific Reports》发表了开创性研究成果。该研究通过整合地质水文数据与机器学习算法，首次系统揭示了该区域地下水质量的主控因素，并建立了高精度预测模型。

研究团队采用四项关键技术方法：(1)采集66个钻孔水样进行水化学全分析；(2)运用主成分分析(PCA)提取87.58%解释度的四类主控因子；(3)构建支持向量机(SVM)、多层感知机神经网络(MLP-ANN)、随机森林(RFA)和高斯过程回归(GPR)等智能模型；(4)通过Wilcoxon检验和Kruskal-Wallis测试验证模型可靠性。

【研究区域地质特征】

白鹤滩大坝位于金沙江上，地质剖面显示其基岩主要由玄武岩和沉积岩（石灰岩、白云岩）构成。研究通过14个勘探钻孔获取水样，岩性变化显著区域设置13个钻孔（各5个样本），单一岩性区设置1个钻孔。

【水质参数分析】

水质指标检测显示所有参数符合WHO饮用水标准，但具有强腐蚀性（LSI=-1.09）。Grubbs检验证实数据无异常值（p>0.05），Pearson理论支持多元分析适用性。电导率与TDS呈现强相关性（R=1.00），推导出区域特异性转换方程：TDS=0.72EC-30.03。

【主成分分析】

PCA提取的四个主成分中，第一主成分（55.12%方差）包含EC、Na⁺、Cl^-等参数，反映区域自然特征影响；第二主成分（14.61%）与Ca²⁺、Mg²⁺相关，表征碳酸盐溶解作用；第三主成分（9.61%）包含HCO₃^-和NO₃^-，指示农业污染；第四主成分（8.25%）仅含pH值。

【智能模型构建】

以Na⁺、Cl^-、Na%等为输入变量，建立EC/TDS/SAR预测模型：

• SVM-RBF核函数表现最优（R2>0.99，RMSE<0.04）

• MLP-ANN中Levenberg-Marquardt算法最精准

• RFA通过2000次Bootstrap采样确保稳定性

• GPR采用平方指数核函数处理非线性关系

【模型验证】

Kruskal-Wallis检验证实预测值与实测值无显著差异（p>0.05）。SVM模型对EC、SAR、TDS的预测误差分别为0.20%、1.5%和4%，显著优于传统多元线性回归（R2=94.06-99.90%）。

该研究创新性地将地质水文数据与机器学习相结合，证实智能算法在水质预测中的优越性。特别是SVM-RBF模型的高精度特性（A₂₀=1.00，WAI=1.00），为大型水电工程区水质动态监测提供了可靠工具。研究提出的四主控因子理论框架，不仅适用于白鹤滩地区，也为类似地质条件下的水资源管理提供了方法论参考。成果对实现联合国可持续发展目标（SDG6）中"清洁饮水和卫生设施"的指标具有重要实践价值。