通过再空气化过程和水力参数即时预测河流系统的水质指数

摘要 河流生态系统正受到工业发展和农业等人类活动的日益影响，导致水质变量的变化，并威胁到生态可持续性。在这里，我们提出了一种将再空气化过程与水力参数相结合的建模方法，以改善河流系统水质指数的预测。我们开发了一种遗传编程模型，以估算再空气化系数，该系数以二阶速率常数的形式表达，并用作水质的关键预测因子。模型表明，该系数可以可靠地从弗劳德数推导得出，弗劳德数是流动状态的无量纲指标。通过迭代回归，去除了影响较小的变量，形成了一个简化的方程，保持了高预测精度。浊度、温度和再空气化系数被识别为水质的主要驱动因素。所提出的框架计算高效，具有成本效益，适合于在多样化的河流系统中进行实时监测。