【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环境保护领域，涉及一种基于可解释机器学习的水污染溯源方法。
技术介绍
1、随着工业化和城市化的加速推进，人类活动对自然环境的影响日益加剧，尤其是河流等地表水体的污染问题，已成为制约社会经济可持续发展的关键因素。居民生活和工农业生产带来的污水排放，不仅影响了水生态系统的平衡，还威胁到人类饮用水安全和公共健康。因此，科学有效地识别并定量分析主要污染源，已成为推进水环境治理的重要前提和基础保障。
2、在污染源解析领域，清单分析、扩散模型和受体模型是最常用的三种技术。其中，清单分析法通过观测和模拟污染源排放量、排放特征及其地理分布等因素，构建污染源信息列表，虽能获取大范围、长时间跨度的信息，但其数据滞后性显著，计算结果的不确定性较大。扩散模型技术则通过模拟污染物从源到汇的水文过程，但由于需要详尽的污染源、环境资料及迁移扩散特征参数，且模型校正需要大量实测数据，一定程度上限制了该方法的推广。在此背景下，受体模型技术近年来在污染源解析领域得到了更多应用。
3、在各种受体模型技术中，正定矩阵因子分解(pmf)模型...
【技术保护点】
1.一种基于可解释机器学习的水污染溯源方法，其特征在于，步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于可解释机器学习方法的水污染溯源方法，其特征在于，所述的水质参数包括水温WT、溶解氧DO、高锰酸盐指数CODMn、五日生化需氧量BOD5、氨氮NH4+-N、化学需氧量CODCr、挥发酚VP、氰化物CN-、砷As、石油类TPH、总磷TP、铜Cu、锌Zn、粪大肠杆菌E.coil、电导率EC和总氮TN。
3.根据权利要求1所述的基于可解释机器学习方法的水污染溯源方法，其特征在于，所述的描述统计分析包括获得水质参数的最小值、最大值、平均值、标准差。
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