为了准确预测中国南北方水质等级，本研究使用多种ML算法建立模型，在所有构建的模型中对比选出合适的预测算法。同时，在模拟过程中采用聚类算法在建模前对水质参数进行预分类，以讨论数据量对预测效果的影响。此外，本研究将探讨输入变量的特征重要性。这对于科学合理地预测水质等级有着重要的意义。

基于建立不同区域的水质等级预测模型以解决高速发展带来的水质恶化问题，本研究将通过建立具有区域“决定性特征水质因子”的ML算法机器学习水质等级预测模型。本研究将以中国环境监测总站全国自动监测平台上水质参数数据为训练数据，在建模前采用聚类算法对训练数据进行预分类，将实验数据划分为验证集和测试集。

具体工作如下：

1.     数据处理

首先，对训练数据进行时空匹配，并且对于数据的单位进行统一，方便后期的公式计算。在时间维度上，确保所有数据在时间范围(例如月、季度或年)内具有相同的时间粒度，对数据进行增删少补的处理。其次，对于数据进行归一化处理确保模型基于相同的标准来解释和评估所有的特征并降低数据维数以简化计算复杂程度。最后，通过交叉验证法（即不重复抽样将数据集D划分为k个互斥子集。每次挑选其中1份作为测试集，剩余k-1份作为训练集，重复 k 次挑选测试集与余下部分作为训练集的步骤。得到 k 组测试结果的平均值作为模型精度的估计，并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标）获得最佳的模型训练集、验证集及测试集的划分比例。

2.     模型构建

通过引入Python语言中的numpy库（用以所得数据矩阵进行预处理工作）、neurolab库（提供接口以构建和训练神经网络模型）及matplotlib.pyplot库（用以对模型数据可视化工作）来进行不同算法机器学习模型的构建。本研究将使用不同ML算法，例如长短期记忆LSTM（一种循环神经网络的变种，其单元由单元、输入门、输出门和遗忘门组成专门用于处理序列数据，在时间序列分析中其能够通过控制门状态实现在捕捉序列数据中的长期依赖关系时表现出更出色的性能。）、随机森林RF（一种由决策树组成的集成算法，其能够搜索随机特征子集中最重要的特征。）、支持向量机SVM（其寻求最大边距超平面，使之在训练周期的多维特征空间中与每边最近的数据点的距离最大。在分类中，利用超平面来区分不同类别的特征点。）等构建水质等级预测模型。

3.     算法对比

对建立完成的水质等级预测模型，输入测试集中的历史水质等级数据以及相关特征参数以输出判定时间节点之后一至两天的水质等级。对比不同ML算法模型的输出数据与验证集中的水质等级差值判定不同ML算法模型的准确性并计算模型的R²和RMSE值以对比不同算法建立模型的鲁棒性。以模型准确性及鲁棒性判定优势算法，筛选出最优算法以应用到下一环节中的模型特征因子解释与分类。

4.     特征因子解释

通过对最优算法所得的水质等级预测模型进行增加或减少输入数据量以探究模型建立时输入数据量对于模型预测精准性的影响，并讨论极端降水数据对于水质等级预测的精确度是否有严重影响。探讨数据量对传统机器学习与深度学习的影响程度。运用SHAP算法（即对特征集合中某一特征因子（水温, pH,溶解氧,电导率,浊度,高锰酸盐指数,氨氮,总磷,总氮,叶绿素, 藻密度），计算该特征在预测上的差值来判定它对预测结果的边际贡献。计算该特征在所有特征组合的子集上的边际贡献的（加权）平均值，作为该特征的贡献量，即Shapley值）以解释不同特征因子模型建立过程中的贡献度，从而对模型输入特征因子的重要性进行排序。

5.     特征因子分类

利用SHAP算法所得到的不同区域所对应的“决定性特征因子”以探讨地理因素对于南北方、沿海内陆不同区域水质等级预测特征因子的影响。建立不同区域的水质等级预测模型并分类出不同区域的重要特征因子。

随着工业化和城镇化的快速发展,以湖泊、河流为主的地表水水污染状况变得非常严峻,尤以城市取水水源地水质污染状况最为严重,水污染问题已经被列入全球环境问题，成为环境科学领域研究的热点问题。据报道，中低城市化水平国家的平均城市化水平为57.75%，而中国在2020年达到63.9%。快速的城市化进程导致了不透水区域的扩张，阻碍了水的渗透，增加了城市地表径流的强度，并在干旱天气时期成为污染物藏垢的场所。降雨初期阶段污染物排放导致接收水体水质恶化，在持续的气候变化和持续的城市扩张的背景下，初期降雨阶段污染物排放造成的水质恶化引起了越来越多的关注。良好的水环境是人类社会经济可持续发展的前提和必备因素^[1]，在河流水环境不断被污染和破坏的前提下，水质的预测工作格外关键^[6]。最近研究指出，机器学习在水质预测方面的应用应该引起足够重视。

机器学习（Machine Learning，ML）是机器从经验中自动学习和改进的过程，不需要人工编写程序指定规则和逻辑。近年来，机器学习作为人工智能领域的主流算法,在水务行业的数据量呈指数级增加,以机器学习为主流算法的人工智能技术在水务行业中的应用逐步得到拓展。基于机器或深度学习方法的数据驱动模型发展迅速，因为它适用于处理具有非线性和非平稳特性的实际径流序列。支持向量回归结合人工神经网络模型、随机森林和长短期记忆（LSTM）网络应用于多时间尺度的水质预测。多机器学习模型在预测水质方面优于单一模型，如基于人工蜂群算法的反向传播神经网络来预测水质指数。目前，国内外研究者通过建立了基于机器学习算法的水质预测模型^[7]对水质数据进行科学有效地监测^[8]，并且利用现有水质数据对未来水质变化进行预测^[9]。此外，为应对突发水质事件，一些研究团队致力于开发基于机器学习的实时水质监测与预警系统，将其广泛应用于城市供水管理、河流和湖泊监测等领域，并且已经取得了一定的成果。

虽然研究者利用优势算法所预测的水质数据与验证级的数据对比来验证并提高模型的准确性，但水质时间序列数据存在数据呈现出季节性、周期性、样本不平衡、附有大量噪声、波动无序的特点,这使得传统的异常检测及预测方法难以对水质时间序列数据进行建模^[10]。针对水质监测数据的高维特性，国内研究者探索各种特征提取和选择方法，以提高模型的预测性能。总体而言，国内外在水质预测方面的机器学习研究都处于不断发展和探索的阶段，未来有望通过更加深入的研究和技术创新，提高水质预测的准确性和可靠性，为水环境保护和管理提供更好的支持。

主要参考文献及出处：

(1) R.A. Hill, C.C. Moore, J.M. Doyle, S.G. Leibowitz, P.L. Ringold, B. Rashleigh Estimating biotic integrity to capture existence value of freshwater ecosystems Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A., 120 (18)(2023), Article e2120259119

(2) Sheng Huang, Jun Xia, Yueling Wang, Jiarui Lei, Gangsheng Wang,Water quality prediction based on sparse dataset using enhanced machine learning,Environmental Science and Ecotechnology,2024,100402,ISSN 2666-4984

(3) Ismail Essamlali, Hasna Nhaila, Mohamed El Khaili,Advances in machine learning and IoT for water quality monitoring: A comprehensive review,Heliyon,2024,e27920,ISSN 2405-8440

(4) Maryam Imani, Md Mahmudul Hasan, Luiz Fernando Bittencourt, Kent McClymont, Zoran Kapelan,A novel machine learning application: Water quality resilience prediction Model,Science of The Total Environment,Volume 768,2021,144459,ISSN 0048-9697

(5) Wenbin Jiang, Beepana Pokharel, Lu Lin, Huiping Cao, Kenneth C. Carroll, Yanyan Zhang, Carlos Galdeano, Deepak A. Musale, Ganesh L. Ghurye, Pei Xu,Analysis and prediction of produced water quantity and quality in the Permian Basin using machine learning techniques,Science of The Total Environment,Volume 801,2021,149693,ISSN 0048-9697,

(6) 林闽微. 闽江流域水质预测模型研究[J]. 信息系统工程, 2023, (08): 124-127.

(7) 薛亚婷, 吴升伟, 王江涛. 基于机器学习算法的水质预测及相关算法比较研究[J]. 水资源开发与管理, 2023, 9 (07): 67-74+60.

(8) 季铁梅, 姚勇华, 葛婷婷, 杨喆. 基于Sentinel-2遥感数据的上海市河道水质参数反演研究[J]. 红外, 2023, 44 (11): 42-50.

(9) 李思敏,产青青,金鑫,等.机器学习在水务行业中的应用现状与发展前景[J].水电能源科学,2024,42(03):43-48.DOI:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230789.

(10)徐鹏.基于深度学习的水质时间序列数据预测与异常检测研究[D].东莞理工学院,2023.DOI:10.44357/d.cnki.gdgut.2023.000067.

1.   学术思想和选题方面的特色和创新：

水体污染问题是国际研究热点问题。最近的研究表明，水质等级预测能够有效提高对水体状况的掌控，促进防护措施的制定与实施。近年来, 国内外已经有相关团队致力于开发基于机器学习的实时水质监测与预警系统，并取得了一定的成果。然而，目前利用机器学习系统性对比南北方水质等级的研究还鲜见报道，难以针对南北方不同的水质制定具体的防护措施。因此，本项目从机器算法角度，对南北方水质等级进行预测，在选题方面富有创新。

2．研究内容和成果方面的特色和创新：

研究通过建立水质等级分类预测模型，进行模型评估。此外还探讨了数据量增多对模型预测效果的影响，以及各输入变量的特征重要性。本研究的开展能够建立南北方不同区域水质等级预测模型，为后续研究影响水质等级的重要特征因子提供重要依据，在研究内容和成果方面富有创新。

1、技术路线

2、拟解决问题

(1)  建立做水质等级分类预测模型并对比各ML算法

(2)  探讨数据量增多对模型预测效果的影响

(3)  利用前面评价好的算法去预测后面一天两的水质并与实际情况做对比

(4)  输入变量的特征重要性及可解释机器学习

(5)  采用聚类算法在建模前进行预分类

(6)  南北方、沿海内陆水质对比，特征因子解释

3、预期成果

(1)  建立水质等级分类预测模型并对比各ML算法在水质分析中的优势和劣势

(2)  揭示数据量增多对模型预测效果的影响

(3)  研究影响水质等级的重要特征因子

(4)  发表学术论文1~2篇