基于随机森林-投影寻踪法的生物滞留系统多目标评价方法

生物滞留系统性能受植物和介质土的影响显著,且各性能指标具有多样性和不相容性,而传统评价方法具有较强的主观性易导致评价结果出错。采用随机森林模型对原始数据进行特征筛选以降低数据维度,构建投影寻踪模型对不同植物和土壤的水力渗透性能和污染物去除性能进行多目标评价,并利用高鲁棒性的遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行模型求解。植物评价结果表明,风车草为生物滞留系统的最佳植物,且评价结果与层次分析模型和BP神经网络模型方法相似;介质土评价结果表明,RST2（9.8%壤砂土+88.2%细砂+2%蛭石）为生物滞留系统的最佳介质土配置方案,且评价结果与传统投影寻踪法相似。研究结果证实了随机森林-投影寻踪（RF-PP）模型适用于生物滞留系统多目标评价。     

河道形态改造对城市河流生态水力性能的影响

为探究城市河道形态改造的有效性,根据河道自然修复理念,采用正弦函数对典型城市渠化河道的河宽、水深和蜿蜒度等地形几何变量进行振荡波动,并借助数字河道合成技术生成6种河道数字地形模型,在此基础上采用二维水动力模型考察不同河道形态改造对河床干扰度、水力形态多样性指数和浅滩缓流生境面积等生态水力指标的影响。结果表明:研究河段城市渠化河道生态水力性能随地形几何变量的振荡波动而变化,且河道空间形态越复杂,河道生态水力性能越好；在高流量(8~12m³/s)下,“深潭-浅滩”形态构造下河床干扰度平均减少88.2%,水力形态多样性指数平均提高37.4%,而浅滩缓流生境面积增加24.9倍,表明河流生态水力性能得到显著改善；城市河道近自然形态重构能大幅降低河道对于流量变化的敏感性,并显著提高河道生态结构稳定性,有助于河流生态系统的恢复。     

生物滞留系统去除典型重金属的影响因素识别

生物滞留系统具有雨水径流削减和污染控制双重功能，但其对重金属的去除效果易受设计参数和环境因素的影响而不稳定。基于文献数据驱动，利用CART算法构建了生物滞留系统设计参数和环境变量的二叉树机器学习模型，并对生物滞留系统去除Cu、Zn和Pb等典型重金属的影响因素进行识别。结果表明，影响Cu和Pb去除的最敏感因素为入流浓度，而影响Zn去除的最敏感因素为介质土深度。二叉树模型对3种重金属影响因素的识别准确率(p₀)分别为0.86、0.80和0.74，分类性能均取得了中等以上的一致性，Cohen’s Kappa系数(K_a)分别可达到0.72、0.60和0.48。研究证实，单变量相关性分析法难以识别出生物滞留系统去除典型重金属的敏感因素，而基于文献数据驱动的机器学习方法不仅可有效挖掘出生物滞留系统中敏感因素的影响程度，还能识别出相应的阈值，可为后续优化设计和运维管理提供一定参考。