基于APCS模型输入优化的水质污染因子识别分析

来源：水利水运工程学报杂志 2025年第2期北京时间：

作者：陈向阳,黄国情,雷少华,肖巍峰

摘要：河流在城市生态系统中扮演着重要角色，但随着城市化加剧，大量未经处理的生活污水和工业废水排放严重恶化了水质。为准确识别和量化长江南通段水质污染因子，采用绝对主成分分析（APCS）优化输入的多模型回归分析方法，包括多元线性回归（MLR）、岭回归（RR）和套索回归（LR）。结果表明：APCS-RR模型在处理高度相关的水质数据方面表现优异，有利于精准识别和量化不同季节的污染因子贡献；长江南通段水质在枯水期与丰水期呈现显著差异，枯水期以无机盐类和矿物质污染为主，丰水期则以有机物和营养盐污染为主导；加强工业排放管控、优化农业种植模式、实施分季节的水质管理政策和措施等，可有效应对水质季节性差异带来的挑战。研究结果可为当地水质与水环境管理策略奠定数据基础，也可为其他地区精确识别水质污染因子提供借鉴。

关键词：水质污染, 污染因子识别, 多模型回归, 绝对主成分, 长江南通段