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Na Huang, Penghui Li, Yilan Jiang, Lin Chen, Dawei Wang, Machine learning Identifies the impacts of the Eastern route of the South-to-North water diversion Project on the transformation of dissolved organic matter, Journal of Hydrology, Volume 675, 2026, 135649, ISSN 0022-1694, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2026.135649.

 

       溶解有机质(DOM)的空间异质性受到水动力和水化学因素的协同调控。尽管已有若干研究探讨了调水工程(WDPs)对DOM转化的影响,但两者之间的内在联系仍未明晰。本研究综合运用光谱技术、全局空间自相关分析及机器学习分析,深入探究了南水北调东线工程(ER-SNWDPs)受水湖泊中DOM转化与调水工程之间的关系。研究结果表明,在非调水期(NWDP),受水湖泊中DOM的特征呈现出显著的空间异质性;而在调水工程运行期间,DOM的特征则向均质化状态转变。线性拟合分析显示,在调水期(WDP)内,仅总荧光强度与输水距离呈相关关系;而原本受地理特征主导的芳香性指数、荧光指数及腐殖化指数,在调水工程的影响下转变为与地理特征无关。结合Shapley加性解释(SHAP)分析的三层深度神经网络模型识别出,调水工程的运行、输水距离以及氮浓度是导致DOM均质化的主要驱动因素。层级划分分析揭示,在调水期内,总氮取代了地理因素,成为影响DOM转化的首要贡献因子(贡献率为15.5%);这证实了由调水工程引发的氮浓度变动,正是削弱DOM空间异质性的关键因素。本研究揭示了调水工程对受水湖泊DOM空间异质性的影响机制,为ER-SNWDPs的生态风险评估与水质管理提供了有价值的科学依据。

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