基于过程的建模与机器学习方法，用于理解沉积物沉积过程以保护淡水贻贝

《Journal of Ecohydraulics》：Process-based modeling and machine learning approach to understand sediment deposition for freshwater mussel protection

沉积物沉降预测与机器学习模型在密苏里州淡水 mussel 栖息地保护中的应用。通过拉格朗日粒子追踪模型模拟41600次水力条件下沉积物分布，训练九种机器学习模型（如随机森林、XGBoost）并开发在线计算器，实现沉降概率密度函数预测及风险快速评估。

　　淡水 mussel（淡水 mussel）是生态系统中极为敏感的物种之一，它们的生存与水质、沉积物分布以及水流条件密切相关。在工程建设过程中，由于施工活动可能导致大量沉积物进入水体，从而引发沉积物溢出（spill）事件，这些沉积物可能对 mussel 的栖息地造成严重影响。沉积物的毒性以及掩埋效应是导致 mussel 死亡的主要原因，因此，对沉积物沉积区域的预测成为保护 mussel 生态的重要环节。本研究通过应用基于物理过程的拉格朗日粒子追踪模型（Lagrangian Particle Tracking, LPT），在密苏里州的多种水流条件下进行了41,600次模拟，旨在评估沉积物溢出事件对 mussel 栖息地的潜在影响，并通过训练和评估九种机器学习模型，开发出一种实用的在线工具，用于预测沉积物沉积概率密度函数。

研究结果表明，对于直径在0.01至20毫米之间的颗粒，其沉积距离的中位数范围为0至40米，沉积距离的方差范围则在0至60平方米之间。其中，直径为1.5毫米的对数正态分布颗粒的沉积距离中位数为0至20米，方差范围为0至110平方米。这些结果被用于训练九种机器学习模型，以预测沉积物沉积区域的概率密度分布。在训练过程中，研究发现随机森林（Random Forest）、极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting）和梯度提升树（Gradient Boosting Trees）模型在预测沉积距离分布方面表现出色，其决定系数（R-squared）均超过0.99。这表明这些模型能够有效地捕捉沉积物在不同水流条件下的沉积规律，为实际应用提供了可靠的工具。

为了更高效地进行沉积物沉积预测，研究团队开发了一个在线的沉积物沉积计算器。该工具基于训练后的机器学习模型，用户只需输入水流速度和水深等基本参数，即可快速获得沉积物沉积区域的概率密度分布图，以及中位数和方差等关键统计数据。该工具的界面简洁，操作方便，特别适用于工程项目的初期规划阶段，为决策者提供了快速的环境评估支持。此外，所有用于该工具的模型均发布在GitHub公共仓库中，便于进一步测试和应用。虽然该模型在密苏里州的河流和溪流中经过验证，但其应用范围并不仅限于此，只要输入的水流参数在研究范围内，即可适用于其他类似水体。

在模型构建过程中，研究团队首先通过拉格朗日粒子追踪模型模拟了沉积物在不同水流条件下的运动轨迹。该模型基于三维平均流速和湍流速度，追踪每个沉积物颗粒的运动路径，直到其沉降到河床。为了简化模型的计算过程，研究团队采用了深度平均流速和水深作为输入参数，并假设垂直速度分布符合幂律分布。通过这种方式，模型能够在不依赖复杂流场数据的情况下，预测沉积物在不同水流条件下的沉积位置。此外，研究团队还引入了雷诺数（Rouse number）的概念，用于判断沉积物是否会被水流携带，从而决定其沉积距离。研究发现，水深和雷诺数是影响沉积物沉积距离和沉积范围的关键因素，而水流速度的影响相对较小。

机器学习模型的评估结果显示，对于单个直径颗粒的沉积距离预测，随机森林、极端梯度提升和梯度提升树模型在所有模拟条件下均表现出优异的性能，其决定系数均超过0.999。而对于直径呈对数正态分布的颗粒群，预测性能略有下降，但随机森林、极端梯度提升和梯度提升树模型依然保持较高的预测精度，决定系数超过0.999。这表明这些模型能够有效地捕捉沉积物在不同水流条件下的沉积行为，为实际应用提供了可靠的基础。此外，研究团队还通过特征重要性分析，揭示了水流速度、水深和雷诺数等参数对沉积物沉积距离和范围的影响。结果显示，水深在所有模型中都具有最高的重要性，而水流速度和雷诺数则在不同模型中表现出不同的敏感性。

尽管机器学习模型在预测沉积物沉积距离方面表现出色，但研究团队也指出了其局限性。首先，这些模型是基于实验室模拟和已有的水流数据进行训练的，因此其适用性可能受到水流条件和沉积物特性的限制。其次，模型未考虑颗粒之间的相互作用和沉积物的聚集效应，这在实际环境中可能会对沉积物的沉积行为产生影响。此外，模型假设颗粒能够立即达到终端沉降速度，这一假设在细颗粒沉积物的模拟中可能较为合理，但在粗颗粒沉积物的模拟中则可能不准确。因此，在实际应用中，应结合详细的现场调查和先进的水力学模型，以确保预测结果的准确性。

本研究的成果不仅为淡水 mussel 的保护提供了科学依据，也为工程建设中可能引发的沉积物溢出事件的管理提供了实用工具。通过该工具，资源管理者可以在项目初期阶段快速评估沉积物可能影响的范围，从而制定相应的保护和缓解措施。此外，该工具的开发也为未来研究提供了新的思路，即利用数据驱动的方法，结合物理过程模型，提高沉积物沉积预测的效率和精度。研究团队建议，对于更复杂的水流环境或特定的沉积物特性，应进一步优化模型，以提高其适用性和准确性。未来的研究可以结合更多的现场数据和实验验证，以完善模型的预测能力，并拓展其应用范围。