基于XGBoost-MIKE21耦合模型的缺资料水库富营养化模拟

摘要

针对水质监测数据缺失导致的富营养化精准防控难题，提出基于XGBoost-MIKE21耦合模型的富营养化评价方法，旨在提升数据不足情况下的水质预测精度。以小浪底水库为研究对象，通过XGBoost挖掘水质变量间的相关性特征，采用分阶段数据延展策略，对短序列的日尺度水质数据进行高精度延展（R2>0.7），生成长序列年尺度数据。将延展数据代入MIKE21中，构建水动力-富营养化耦合模拟，系统地揭示了库区富营养化的年内变化情况。结果表明：模型水动力模块平均误差为5.72%，富营养化模块综合平均误差为12.65%，库区富营养化存在典型的季节性变化特征（夏季>秋季≈春季>冬季）；富营养化主要受营养盐输入情况、水文气象条件及藻类生长动力学的综合影响，库区藻类生长由春季潜在磷限制向夏季氮磷协同限制转变。研究成果为缺资料水库的富营养化评价提供了可靠的技术路径。

关键词

MIKE 21 / XGBoost / 数据延展 / 富营养化模拟 / 小浪底水库