中国环境科学

作者：杨京, 杨忠勇, 和玉芳, 熊励伟, 胡怡玲, 纪道斌

单位：1. 三峡大学水利与环境学院, 湖北 宜昌 443002;2. 三峡大学, 三峡水库生态系统湖北省野外科学观测研究站, 湖北 宜昌 443002;3. 河北省水利规划设计研究院有限公司, 河北 石家庄 050021

关键词：藻类水华,香溪河,机器学习,环境因子,贡献率分析

基金：国家自然科学基金资助项目(U24A20180,42477086,52379069);湖北省中央引导地方科技发展专项(2024CFA022);水资源高效利用与工程安全国家工程中心开放基金资助项目(GJGCZX-JJ-202418)

为明确香溪河库湾水华暴发的主控环境因子,基于2024年8月9~30日的高频监测数据,以叶绿素a(Chl.a)为水华表征指标,采用随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)和偏最小二乘回归(PLS)模型识别关键驱动因子.结果表明,香溪河库湾水华过程具有显著的日内节律变化特征,夜间低扰动和热分层的稳定条件显著促进水华形成,而白昼扰动和高温环境则抑制水华积累.流速(WV)和气温(AT)是水华暴发的即时驱动因子,贡献率分别为27.1%和18.1%,电导率(SP)作为重要调节因子贡献率为17.1%,而溶解氧(DO)、pH值和水温(WT)则表现为次要的反馈性因子.此外,各因子在水华过程中表现出显著的非线性与滞后响应特征.

来源：2026年第3期

《中国环境科学》期刊编辑部

查看中国环境科学杂志2026年第3期