李若楠,王 琦,刘书明

基于典型相关系数和随机森林的水质预警方法

李若楠1,王 琦2*,刘书明3

(1.中国政法大学民商经济法学院,北京 100088；2.广东工业大学土木与交通工程学院,广东 广州 510006；3.清华大学环境学院,北京 100083)

针对突发水污染事件提出一种高精度的预警方法.首先,通过模拟实验建立包含22种常见污染物的突发水污染事件数据库,然后采用典型相关系数准确揭示污染事件发生后多元水质参数之间的协同反馈规律.最后,基于多参数协同反馈规律构建“典型相关系数-随机森林”水质预警模型.结果表明预警模型对已知和未知污染物的平均准报率分别为96.78%和98.33%,对水质监测基线的平均误报率为0.16%.本研究成果可为降低突发水污染事件损失和保障供水安全提供有效的技术支撑.

突发污染；水质预警；多参数协同反馈；典型相关系数；随机森林

建立有效的水质在线监测预警系统是保障供水安全的重要举措.目前我国已建成了2767个国控地表水监测点,覆盖约80%的县区[1].相较于紫外荧光等新兴在线监测技术,基于常规水质参数的传统监测技术发展较为成熟,运行成本较低,维护方便且不易受消毒剂影响,具有广阔的应用前景[2-3].当前基于常规水质参数的水质预警方法研究亟需解决的问题主要包括:(1)污染事件数据基础薄弱;(2)预警模型准确率低.因此,现有预警系统的有效性受到了广泛质疑.例如,在2017年5月四川发生的铊污染事件中,水质预警系……