基于时间序列、主成分聚类和机器学习耦合作用的水环境质量研究:全过程视野下的解析

人类活动不断增强导致水环境恶化的问题日益凸显,直接影响着人们的生产生活,因此水环境质量受到密切关注。但现有对水环境问题的研究多是基于单一维度的阐述,缺乏系统性解析。针对上述问题,该文结合近年来快速发展的智能化、大数据技术,通过时间序列、机器学习和主成分聚类等方法,建立了一套涵盖数据抓取与整理、水环境时空演变分析、敏感因子路径辨识和管理策略整合的全过程链模型。基于上述方法体系,以长江流域为对象,对流域水环境质量开展溯源分析。