基于机器学习的评估：耦合超顺磁-太阳能曝气处理系统在河流网络中对氮/磷去除效果的影响

《Journal of Water Process Engineering》：Machine learning-based assessment on the effect of nitrogen/phosphorus removal by coupled superparamagnetic-solar aeration treatment system in river network

随机森林模型耦合超顺磁净化与太阳能曝气系统在河网氮磷污染控制中的应用研究，通过高频率水质数据揭示pH、溶解氧等关键参数的非线性影响机制，实现TN（R2=0.78）和TP（R2=0.89）精准预测。

　　本研究聚焦于如何有效控制河流网络中的氮（N）和磷（P）污染问题，这一直是环境治理中的关键挑战。氮和磷的过量排放主要源于人类活动的加剧，如农业面源污染、城市污水排放和工业废水处理等。在淡水和沿海生态系统中，氮和磷的高浓度会加速富营养化进程，从而破坏生态平衡、降低生物多样性，并对水资源的可持续利用构成威胁。富营养化的主要表现包括藻类的异常繁殖，这不仅会降低水体的透明度，还会导致水体中溶解氧的消耗，进一步引发水体生态系统的长期退化。

在河流网络中，氮和磷的污染具有显著的时间滞后性，这种滞后性主要源于外部输入与内部生物地球化学过程之间的复杂相互作用。虽然减少营养物质的输入是控制污染的重要手段，但沉积物和水体内部的循环过程同样可能导致营养物质浓度的持续升高。特别是在缺氧条件下，磷的释放仍然是一个长期存在的难题。此外，氮在土壤和地下水中的滞留也会逐渐转移到地表水体中，维持其富营养化的状态。因此，开发新的治理技术对于有效控制氮和磷污染至关重要。

近年来，一些新兴的治理技术，如基于超顺磁粒子的分离技术以及太阳能驱动的生态曝气系统，已经在提高磷和氮的固定效率以及增强氧气转移能力方面展现出良好的前景。这些技术能够通过物理或化学手段直接干预水体中的污染物，从而加速富营养化水体的恢复过程。然而，如何准确预测这些技术在不同环境条件下的效果，仍然是一个亟待解决的问题。传统的水质监测和预测方法，如经验模型和多元线性回归，往往难以捕捉氮和磷在水体中的复杂动态行为。这些方法通常基于线性假设和稳态条件，而现实中的水体环境往往具有高度的非线性和动态性，使得传统方法在实际应用中受到一定限制。

为了应对这些挑战，本研究采用了一种基于随机森林（Random Forest, RF）的机器学习模型，用于预测河流网络中总氮（TN）和总磷（TP）的浓度变化。随机森林算法因其强大的非线性建模能力和对异质数据的处理能力，已被广泛应用于多个学科领域。与传统的数值模型不同，随机森林不需要明确的物理过程描述，而是通过学习大量数据中的输入输出关系，直接构建预测模型。这种方法特别适用于处理高维、非线性和动态变化的水体系统。此外，随机森林还能够提供特征重要性分析和部分依赖图（Partial Dependence Plot, PDP），从而揭示关键驱动因素对营养物质浓度变化的影响机制。

本研究的创新之处在于，它不仅评估了随机森林模型在预测总氮和总磷浓度方面的性能，还结合了高频率的水质监测数据，以探索不同水文阶段下氮和磷浓度的变化规律。通过分析治疗前（样本数为240）和治疗后（样本数为929）的数据，研究者能够识别出影响营养物质浓度的主要物理化学因素，如pH值、溶解氧（DO）、电导率（EC）、浊度和温度等。这些变量之间的非线性相互作用是传统方法难以捕捉的，而随机森林模型则能够有效揭示这些复杂的关联性。

研究结果表明，随机森林模型在预测总氮和总磷浓度方面表现出优异的性能。对于总氮，模型的决定系数（R2）达到0.78，均方根误差（RMSE）为1.26 mg/L；而对于总磷，R2为0.89，RMSE为33.13 μg/L。这些指标表明，模型能够较为准确地反映实际水体中氮和磷的动态变化。此外，特征重要性分析和部分依赖图揭示了关键驱动因素对不同水文阶段下营养物质浓度的单一和协同作用。例如，在某些阶段，pH值可能对氮的去除起到主导作用，而在另一些阶段，溶解氧和温度的协同作用则可能是影响磷浓度变化的主要因素。

通过随机森林模型的应用，研究者不仅获得了更精确的预测能力，还深入理解了营养物质去除过程中的机制。这一发现对于制定更加科学、有针对性的河流管理策略具有重要意义。特别是在复杂的水体系统中，传统的治理方法往往难以适应多变的环境条件，而基于机器学习的模型则能够提供更灵活和高效的解决方案。本研究强调了将机器学习与生态工程相结合的潜力，这种结合不仅可以优化营养物质污染的控制，还能够提升对水体生态系统动态变化的理解。

在研究区域方面，本研究选择了中国浙江省嘉兴市的乍浦河网，该区域位于杭州湾的北岸，地形平坦，水系密集，排水沟纵横交错，代表了长江三角洲平原典型的沿海河网系统。该区域的主要水体包括乍浦河、内城河和牛桥港，这些水体之间存在复杂的水力连接。研究区域的水质受到多种因素的影响，包括季节性变化、降雨量、人类活动等。因此，选择该区域作为研究对象，有助于揭示不同环境条件下氮和磷污染的演变规律。

在时间变化方面，研究发现，在治疗实施前，NH??-N、NO??-N、TN、有机磷（OP）、PO?3?-P和TP的浓度通常呈现出从11月到次年5月的上升趋势。这一趋势可能与季节性降雨、农业活动增加以及水体中的生物地球化学过程有关。而在治疗实施后，这些营养物质的浓度变化则表现出更加复杂的模式。治疗过程中，超顺磁净化和太阳能驱动的生态曝气技术共同作用，使得氮和磷的去除效率显著提高。这种两阶段的处理系统不仅能够有效降低污染物的浓度，还能够改变水体中生物地球化学过程的运行机制。

在讨论部分，研究进一步探讨了这些治理技术对氮和磷去除过程的具体影响。第一阶段的超顺磁净化技术主要通过物理吸附和分离作用，去除水体中的悬浮颗粒和溶解性污染物。这一阶段的处理能够有效减少氮和磷的输入负荷，从而降低水体中的总浓度。而在第二阶段，太阳能驱动的生态曝气技术则通过增加水体中的溶解氧含量，促进水体中氮和磷的氧化和沉降过程。溶解氧的增加有助于微生物的活动，从而加速污染物的降解和转化。此外，曝气过程还能改善水体的物理结构，增强水体的自净能力。

研究结果表明，这种两阶段的处理系统在实际应用中表现出良好的效果。通过结合超顺磁净化和太阳能曝气技术，水体中的氮和磷浓度得到了显著降低，同时水体的生态环境也得到了一定程度的改善。这种综合性的治理策略不仅能够提高污染物的去除效率，还能增强水体的自我调节能力，为实现可持续的水环境管理提供了新的思路。

在结论部分，研究强调了随机森林模型在揭示水体系统中氮和磷动态机制方面的价值。与传统的经验模型或基于过程的模型相比，随机森林模型能够根据数据动态调整其预测能力，从而适应不同水文和物理化学条件下的环境变化。这种灵活性使得随机森林模型成为一种强有力的工具，用于识别关键的管理措施，并为制定更有效的治理策略提供科学依据。此外，研究还指出，溶解氧的增加在打破内部营养物质循环中起到了核心作用，而其他因素如pH值和温度则在不同阶段表现出不同的影响。

本研究的意义不仅在于提供了一种新的水质预测工具，还在于揭示了氮和磷污染治理过程中的关键机制。通过结合机器学习和生态工程，研究者能够更全面地理解污染物在水体中的行为，并据此制定更加科学、高效的治理措施。这种跨学科的研究方法为未来水环境治理提供了新的方向，同时也为应对复杂水体系统中的污染问题提供了理论支持和实践指导。随着人工智能和机器学习技术的不断发展，它们在环境科学中的应用将越来越广泛，为实现更加精准和可持续的水资源管理奠定基础。