基于机器学习的综合优化框架,用于地表水质量指数,比较中国广西的沿海和非沿海情况
Xizhi Nong1, Fengcheng He2, Lihua Chen2
1College of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning 530004, China; State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China.
这项研究开发了一个先进的水质指数 (WQI) 模型,使用机器学习进行地表水的评估. 优化的框架确定了中国广西的水质"好"到"中等",非沿海地区的表现更好.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水资源管理 水资源管理
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 地表水质量评估对于环境保护和资源管理至关重要.
- 现有的水质指数 (WQI) 模型往往缺乏全面的优化和先进的分析技术.
- 机器学习为提高WQI模型的准确性和稳定性提供了潜力.
研究的目的:
- 使用先进的机器学习开发和优化一个全面的水质指数 (WQI) 模型框架.
- 为了比较水质参数选择,规范化,加权和聚合的不同方法.
- 评估拟议的WQI模型在不同地理区域的性能和适应性.
主要方法:
- 使用随机森林 (RF) 算法对水质参数的重要性排名.
- 采用等级顺序中心 (ROC) 方法来确定参数权重.
- 适用于参数规范化和多重线性回归 (MLR) 的国家标准,用于灵敏度分析.
- 对比了四种不同的WQI模型,包括加权二次平均 (WQM) 和未加权根平均平方 (RMS).
主要成果:
- 开发的WQI模型框架在中国广西证明了其稳定性和适应性.
- 广西的总体水质被评为"好"或"中等",空间异质性显著.
- 与沿海地区 ("中等"水平) 相比,非沿海地区的水质更好 ("好"水平).
结论:
- 权重二次平均 (WQM) 和无权重根平均平方 (RMS) 模型被确定为最适合广西的沿海和非沿海地区.
- 该研究为有效的水环境风险预防和管理提供了可靠的科学参考.
- 优化的WQI模型框架提高了地表水质量评估的准确性和可靠性.
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