基于GBDT-LSTM的闽江流域水质预测

作     者：肖扬岚 沈惠柔 许一涵 尤添革 郑艺婧 谢候展 宁静 XIAO Yangan;SHEN Huirou;XU Yihan;YOU Tiange;ZHENG Yijing;XIE Houzhan;NING Jing

作者机构：福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建省统计信息研究中心福建福州350002 

出 版 物：《生态环境学报》 (Ecology and Environmental Sciences)

年 卷 期：2024年第33卷第4期

页      面：597-606页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0815[工学-水利工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：福建省社会科学规划项目(FJ2018B063)。 

主　　题：闽江流域 水质预测 水质综合指数 长短期记忆神经网络 梯度提升树 水质评价 

摘      要：闽江作为福建省最大的河流,其生态保护对维护全省水生态环境而言意义重大。为进一步利用水质评价和预测方法对水质状况进行有效分析,选取闽江流域2017年1月-2023年8月共20处水质监测站数据作为研究对象,采用水质综合指数法对各站点水质状态进行判断;比较LSTM模型和GBDT-LSTM模型的拟合结果,并对各指标数据进行预测。结果表明,1)闽江流域各监测点除总氮外的水质指标均呈现较好趋势,各监测点的总氮浓度存在差异,整体情况较差,其中位于三明和南平市的河段由于当地重工业发达,导致水体中的硝态氮不断增加,进而致使河段内总氮浓度过高。2)流域水质的WQI值呈现逐年上升的趋势,水质状况普遍处于中等及以上水平,仅有少数监测点的水质状况处于很差状态,从中上游携带的泥沙等固体的堆积导致了连江琯头的水质情况较差;沙县斑竹溪渡口由于位于三明和南平的交界处,且沿岸分布较多重工业城市,故水质状态略差;相较于南平和三明的大型重工业企业,位于古田县的监测点以农业、轻工业为主,对水质指标的影响相对较小,水质状况因此较好。3)采用GBDT对变异程度较高的各水质指标在预测模型中的重要性进行排序,发现GBDT-LSTM混合模型的拟合效果相较于LSTM模型更好,更有利于对水质状况进行精确地预测。4)水体中总氮、高锰酸盐指数等含量的不断增加主要源于大量的工业废水,建议加强对临近闽江流域高污染高排放企业的控制,科学合理地实现工业污染排放和污染物容量在时空上的合理分配。