淡水分析的机器学习方法

从保护生物多样性到确保饮用水安全，各地河流和溪流的生化成分对人类和环境福利至关重要。研究发现，人类活动和城市化正在推动全国淡水资源的盐碱化(含盐量增加)。盐度过高会使水无法饮用，增加水处理成本，并危害淡水鱼和野生动物。

随着盐度的增加，碱度也随着时间的推移而增加，过去的研究表明盐化可能会增强碱化。但与盐度过高不同，碱化可以对环境产生积极影响，因为它能够中和水的酸度并吸收地球大气中的二氧化碳——这是应对气候变化的关键组成部分。因此，了解影响盐度和碱度的过程具有重要的环境和健康意义。

锡拉丘兹大学和得克萨斯 A&M 大学的一组研究人员应用机器学习模型来探索人类活动在何处以及在多大程度上促成了水文地球化学变化，例如河流中盐度和碱度的增加。

该小组使用来自 226 个河流监测站点的数据，并建立了两个机器学习模型来预测每个站点的每月盐度和碱度水平。选择这些地点是因为至少有 30 年的长期连续水质测量记录。从城市到农村，该模型探索了各种各样的流域，这些流域是所有流动的地表水汇聚到一个点的区域，例如河流或湖泊。它评估了水文、气候、地质、土壤化学、土地利用和土地覆盖等 32 个分水岭因素，以确定导致盐度和碱度上升的因素。该团队的模型将人类活动确定为河流盐度的主要贡献者，而碱度上升主要归因于自然过程而不是人类活动。

该团队包括锡拉丘兹大学研究人员 Tao Wen，文理学院 地球与环境科学系 (EES) 助理教授，EES 研究生 Beibei E， 环境系统大学教授Charles T. Driscoll工程与计算机科学学院特聘教授 、德州农工大学助理教授 张爽最近在《全面环境科学》杂志上发表了他们的研究结果 。

是什么导致盐碱化?

该小组的钠预测模型的结果与之前的研究一致，该模型检测到人类活动(例如道路撒盐)是河流盐度的主要贡献因素。该模型特别揭示了人口密度和不透水表面百分比(人造表面，例如道路)是河流含盐量较高的两个最重要因素。

温说，盐度模型的准确性为研究团队提供了重要的概念证明。

“关于河流盐度的成因，我们的机器学习模型的结果与之前侧重于实地观察、实验室工作和统计分析的研究结果相匹配，”温说。“这证明我们的方法是有效的。”

随着盐度结果证实了团队模型的准确性，他们随后将注意力转向了碱度。他们的模型将自然过程确定为导致河流碱度变化的主要原因，这与之前将人类活动确定为导致碱化的主要因素的研究形成对比(Kaushal 等人，2018 年)。他们发现当地的气候和水文地质条件，包括径流、沉积物、土壤 pH 值和湿度，是影响河流碱度的最大因素。

对碳循环至关重要

他们的发现具有重要的环境和气候影响，因为河流中的碱度构成了碳循环中的重要环节。考虑暴雨期间碳的运动。下雨时，大气中的二氧化碳与水结合形成碳酸。当碳酸到达地面并与某些岩石接触时，它会引发化学反应，从大气中提取气态二氧化碳，并通过湖泊和河流等陆地水系统将其输送到海洋。这种自然过程被称为岩石风化，数百万年来不断侵蚀岩石并封存大气中的二氧化碳。它也是导致全球变暖的温室气体的关键调节剂。

“岩石风化是天然水体碱度的主要来源，也是降低空气中二氧化碳含量的主要方式之一，”温说。将其视为一个反馈回路：当大气中二氧化碳过多时，温度升高会导致岩石风化加剧。由于岩石风化加剧，更多的岩石被溶解到流域中，碱度升高，进而降低二氧化碳。

“碱度是碳循环的重要组成部分，”温说。“虽然我们发现自然过程是碱化的主要驱动力，但这些自然因素仍然可以被人类改变。我们可以通过改变自然参数来改变河流的碱度水平，因此我们需要投入更多资金来恢复流域的自然条件，应对全球变暖和气候变化，以应对河流的碱化。”

该团队的研究结果有助于为未来关于增强岩石风化作用的研究提供信息——岩石被磨碎并散布在各个领域。通过在大面积分布岩尘，它增加了雨水与岩石之间的接触量，从而增强了大气中的碳去除。温说，该团队的模型可以帮助回答有关不同地区自然条件演变的问题——这是更有效地实施强化岩石风化所需的重要一步。