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地下水资源在世界各国水资源中占有举足轻重的地位,对人类生存发展、维系生态系统健康发挥着重要作用。现阶段地下水污染日益严重,地下水环境背景值研究和污染风险评价对地下水污染防治工作具有重要意义。由于地下水污染影响因素复杂,地下水化学组分空间分布的非均质性、地下水样品采集的小样本问题与大尺度区域的高计算代价,都对传统的污染风险评价方法构成了极大挑战。机器学习作为人工智能的核心,已成为水文地质领域研究的前沿热点,通过智能高效的数据处理和挖掘,在地下水化学组分的分布、变化以及赋存机制等方向已得到探索和尝试。本文全面介绍了近年来在地下水污染研究方面应用的机器学习方法,涵盖了以聚类为主的非监督学习算法,以回归为主的监督学习算法,以提升算法效率为目标的混合算法,以及以神经网络为核心的深度结构算法,展示了不同类型算法在地下水污染研究方面的成果,详细归纳了各种算法的机理,对算法的技术优劣及适用方向进行了探讨;最后对机器学习在地下水污染方面的应用发展趋势进行了展望,建议探索高效集成学习模型,以弥补单一算法的不足,同时发展面向小样本的深度学习建模技术,提高地下水污染评价精度,拓展和丰富新方法新技术在地下水污染研究方面的应用。 相似文献
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大清河流域是海河流域地下水超采最为突出的地区,为了解决地下水超采问题,本研究开展了流域内山区-平原一体化地下水回补适宜性评价。选取地下水位埋深、渗透系数、距离南水北调中线干渠距离、距离水库距离、降水入渗系数、有效储水空间、坡度和地表高程构建GIS-AHP决策模型得到研究区回补适宜性分区图,并使用数值模拟评估回补效果。研究表明：回补适宜区主要分布在拒马河、青龙河、唐河、磁河的近山前河段,占总评价区域的4.5%;同时,根据回补适宜评价结果对河道分段精细化补水,能大大减缓地下水储变量下降速度,回补最佳。因此,基于GIS与数值模拟结合的流域地下水回补适宜评价,有助于大幅提高区内水资源利用效率,提供最优超采治理方案。 相似文献
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