新的优化策略提高水质降低引水成本

世界各地的湖泊正在努力应对富营养化的影响，例如藻类大量繁殖，这主要是由于氮和磷过量造成的。人类活动和气候变化对环境的有害影响进一步加剧了这一情况，因此需要采取改进和有效的措施。跨流域调水已成为一种突出的解决方案，中国的南水北调工程和牛栏江-滇池调水工程等项目。这些项目旨在通过增加可用水资源和加速水循环来提高湖泊水质。然而，传统的引水措施一直面临着提高水质同时最大限度地减少引水量的难题。

在《环境科学与生态技术》 杂志上发表的一项新研究中，北京大学的研究人员制定了一项名为动态调水优化(DWDO)的创新策略，以强调解决改善富营养化湖泊水质这一持续挑战的迫切需要。这一创新策略将深度强化学习与复杂的水质模型相结合，并在中国最大的富营养化淡水湖滇池进行了测试。DWDO模型使总氮和总磷浓度分别显着降低了7%和6%，而年引水量则大幅下降了75%。

强调

提出了动态调水优化(DWDO)。

DWDO 将深度强化学习和复杂的水质模型结合起来。

DWDO 可同时改善水质并降低引水成本。

DWDO 在各种模型参数不确定性下都是高效且鲁棒的。

DWDO 将深度强化学习集成到综合水质模型中。这种开创性的方法确定了气象指标以及源头和湖泊的水质等各种因素对最佳引水的影响。它展示了调水对单个输入变量具体值和影响调水实时调节的多个因素的适应性。DWDO 的功效在于其在不同不确定性下的鲁棒性以及与传统仿真优化算法相比更短的理论训练时间。这种稳健性使其能够支持水质管理中的有效决策，从而扩大其更广泛应用的潜力。研究人员还能够通过可解释的机器学习从 DWDO 中提取关键见解。他们发现了最佳引水决策背后的重要驱动因素及其对水质改善的贡献。DWDO 还在多种超参数下进行了严格测试，证实了其稳健性和灵活性。

总体而言，DWDO 策略为富营养化控制提供了一个有前途的工具。通过确保水质改善和运营成本之间的动态平衡，DWDO 可以成为未来水质管理和恢复策略的重要组成部分。这种创新方法标志着在应对改善富营养化湖泊水质这一全球挑战方面取得了重大进展。随着我们继续面临人类活动增加和气候变化的双重威胁，对这种适应性强的解决方案的需求只会加剧。

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