基于斯皮尔曼相关分析与随机森林模型的乌梁素海富营养化预警研究

来源：环境工程技术学报杂志2025年第5期北京时间：

作者：张晓蝶, 杜彩丽, 崔江龙, 包巍, 兰海金, 谢振峰, 曾鸿鹄, 张列宇

摘要：为解决传统水体富营养化预警模型预测精度不足、难以满足精准监测需求的问题，收集2011—2020年乌梁素海的水质数据，包含水温、化学需氧量、总氮、总磷以及叶绿素a浓度等关键指标，以叶绿素a表征水体富营养化水平，探究叶绿素a浓度时空变化规律，构建了融合斯皮尔曼相关分析与随机森林的水体富营养化预警模型，对乌梁素海水体富营养化状态进行预测，采用准确率、召回率、F1值、ROC曲线和混淆矩阵等多种评估指标验证模型预测的精确性和稳定性。结果表明：乌梁素海2011—2020年叶绿素a浓度波动明显，年均值呈“下降—上升—回落”的趋势。模型在训练集上的准确率达到95.89%，能够准确区分富营养化与非富营养化状态（类别1与类别0）。测试集中总计发生80次类别0判断，16次类别1预警，其中90次与实际水体状态相符，测试准确度达93.75%，召回率为85.71%，F1值为0.8，证明了模型在实际场景中的预警能力，混淆矩阵和ROC曲线分析进一步验证了模型的高效性和可靠性。在训练集训练过程中经过超参数调优，模型的交叉验证平均准确率达到91.32%。特征重要性分析表明，氨氮、总磷等水质指标在水体富营养化状态预测中具有重要影响。该模型为水体富营养化的精准监测和湖泊管理提供了有效预警工具，具备实际应用潜力。

关键词：乌梁素海, 叶绿素a, 随机森林, 富营养化, 预警