利用可解释性人工智能和时变三维数字孪生技术开发水库水质指数：以阿曼瓦迪代卡大坝为例

《Environmental Development》：Developing a Water Quality Index for Reservoirs Using Explainable AI and a Time-Varying 3D Digital Twin: A Case Study, Wadi Dayqah Dam, Oman

本研究针对水库水质量指数（WQI）的两个核心问题展开：1）单一加权方法的适用性；2）生物效应对物理指标的影响。通过CTD传感器采集31,322个数据点，构建3D数字孪生模型，结合可解释AI（XAI）分析各指标贡献，提出动态贡献加权框架。结果表明单一加权不适用于时空多变的复杂水库环境，且PAR能显著反映光依赖性生物过程对水质的影响。

　　

Keyvan Habibi|Mohammad Reza Nikoo|Seied Hosein Afzali|Rouzbeh Nazari|Ashok Mishra|Reza Kerachian|Jiri Simunek|Amir H. Gandomi

伊朗设拉子大学土木与环境工程系

摘要

水质指数（WQI）是评估水质的常用工具。本研究探讨了与水库水质指数开发相关的两个主要研究方向：1）在不同时间、深度和位置对多个水库点应用单一权重方法的可行性；2）生物效应对水质相关物理指标的影响。本文提出了以下创新方法来应对这些挑战：1）使用电导率-温度-深度（CTD）传感器在水库内的31,322个点上测量水质指标，并通过优化变分自编码器（OVAE）创建基于传感器的三维（3D，包括纬度、经度和深度）数字孪生模型；2）利用可解释人工智能（XAI）算法确定各种水质指标的影响；3）实施基于贡献的权重分配方案，分析光合有效辐射（PAR）与物理参数之间的相关性。主要研究结果表明：1）单一权重方法不适用于水库内不同位置、时间和深度的情况；2）使用成本效益高的参数对PAR进行建模，能够准确反映光依赖性生物过程对整体水质的影响。

引言

水是自然环境的基本组成部分，对维持生态系统和所有生命形式至关重要。然而，淡水短缺已成为一个严重的全球性问题，这一问题因水资源需求的持续增长而加剧（Vasistha等人，2024年）。此外，在可持续性科学领域发展定量框架对于评估气候条件、流域特征以及上游人类活动对河流和水库水质的影响至关重要（Vasistha等人，2020年、2022年）。

已经开发出多种水质评估方法，其中水质指数（WQI）模型尤为突出（Abba等人，2023年；Rana等人，2020年）。尽管WQI模型被广泛使用，但其82%的应用集中在评估河流水质上（详见表S1）。目前已引入了35种不同的WQI模型，根据高引用率的研究，加拿大环境部长理事会（CCME）指数是全球使用最广泛的指数之一，占调查研究的约34%（J. Park等人，2022年；Uddin等人，2021年）。使用CCME WQI评估水质对于制定水资源政策和指导方针、保护人类和生态用水具有重要意义（Mia等人，2023年；Sami等人，2024年）。

包括浮游植物在内的多种因素会影响水质（Essa等人，2024年）。浮游植物在调节氧气动态方面起着关键作用，其死亡后的分解会进一步降低氧气水平，可能导致缺氧或厌氧区域，这对水生生物来说是致命的（Kunlasak等人，2013年）。高浓度的浮游植物会增加水的浑浊度，限制光线穿透并影响水下植被。通过代谢活动，浮游植物还会影响pH值和碱度，进而影响水生化合物的溶解度和毒性，这可能引发有害藻类大量繁殖（HABs）并提高叶绿素-a的水平（García–Nieto等人，2024年；Liang等人，2024年）。光合有效辐射（PAR）调节浮游植物的生长，这一过程对水生生态系统的功能至关重要（Gallegos，2001年；Kirk，1976年）。光合作用发生的光合层深度由光合有效辐射（PAR）强度的垂直分布决定（Noriega Gardea等人，2021年）。浮游植物的生长和分布直接受季节变化、昼夜光照周期和水体清澈度变化的影响，这些因素共同决定了光线的可用性（Musleh等人，2024年；Zhang等人，2024年）。

本研究探讨了与水库水质指数开发相关的两个主要方向：1）在不同时间、深度和位置对多个水库点应用单一权重方法的可行性；2）生物效应对水质相关物理指标的影响。这些方向将通过以下目标和知识空白进行探讨：

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需要一个全面的多维水质评估系统，以有效描述水库的水质和生态系统生物多样性。

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在水质评估中，对水质指标的权重分配起着关键作用。考虑到各种环境（如水库）中的生物影响，确定是否可以在不同时间和深度的多个水库点采用统一的权重分配方法非常重要。

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鉴于浮游植物的作用，评估生物因素对物理参数权重分配的影响至关重要。传统的生物变量测量方法通常劳动密集、成本高昂且技术要求高，因此需要更高效的方法。

本研究的新颖之处在于提出了以下步骤，以实现加权CCME（WCCME）WQI的开发：

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使用电导率-温度-深度（CTD）传感器（AAQ-RINKO）收集了31,322个水质指标的测量数据，以开发优化变分自编码器（OVAE），并生成基于传感器的三维（3D，包括纬度、经度和深度）数字孪生模型。

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应用可解释人工智能（XAI）算法有助于识别不同水质指标的相对重要性，提供关于它们的空间、深度依赖性、生物因素和不确定性贡献的见解。

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通过研究PAR作为生物活动指标与物理参数之间的相关性，并应用OVAE利用易于测量且成本效益高的变量来预测PAR，从而建立基于贡献的权重分配框架。

方法论

尽管存在多种水质指数，但CCME WQI仍然是监管机构最广泛采用的指数。本研究将CCME WQI应用于阿曼最大的水库。该水库位于炎热干旱地区，仅有两个主要季节：夏季和冬季；因此，本研究的时间依赖性分析是针对这些季节划分进行的。采用多标准决策（MCDM）方法开发了一种新的权重分配方案。

Zamani等人（2023年）

结果与讨论

尽管已有许多研究调查了Wadi Dayqah水库，但同时结合所有CTD测量参数和生物效应的全面大规模评估仍然有限。本研究通过提供超越以往研究的综合分析填补了这一空白。例如，Zare等人（2024年）使用Wadi Dayqah的地表水数据（包括盐度、密度和温度）来估算溶解氧（DO）、叶绿素-a等参数。

结论

本研究为水库定制了一种基于贡献的CCME WQI权重分配方案，能够捕捉时间、空间和深度的变化。显著的权重变化（37%）表明需要适应性管理，ORP和Chl-a被确定为关键驱动因素，H₂S证实了生物活动的作用。XAI的鲁棒性和三维数字孪生模型的集成使得高分辨率数据收集和情景模拟成为可能，支持基于数据的明智决策。

作者贡献声明

Amir H. Gandomi：撰写 – 审稿与编辑、验证、资源准备、概念构思。Jiri Simunek：撰写 – 审稿与编辑、验证、概念构思。Reza Kerachian：撰写 – 审稿与编辑、验证、资源准备、概念构思。Ashok Mishra：撰写 – 审稿与编辑、验证、数据整理。Rouzbeh Nazari：撰写 – 审稿与编辑、可视化、验证。Seied Hosein Afzali：撰写 – 审稿与编辑、验证、资源准备。Mohammad Reza Nikoo：撰写 – 审稿与

未引用参考文献

Kong和Zhang，2024年；Musleh和Rahman，2024年；Park和You，2023年；Rana和Ganguly，2020年；Saeed和Omlin，2023年；Vahdat和Kautz，2020年；Vasistha和Ganguly，2020年；Vasistha和Ganguly，2022年；Vasistha和Ganguly，2024年。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

作者感谢Sultan Qaboos大学在His Majesty（HM）的资助编号SR/ENG/CAED/22/01下提供的财政支持。此外，作者还感谢农业、渔业和水资源部提供的数据。