深度学习在水质预测中的应用：长期挑战、解决方案与未来展望
深度学习在水质预测中的应用：长期挑战、解决方案与未来展望
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，它们为水质预测和分析提供了新的视角和方法。本文综述了深度学习在水质预测中的应用，探讨了其优势、面临的挑战以及未来展望。
理解和预测内陆水域的水质是一项极具挑战性的任务，尤其是在未来气候极端事件加剧的背景下。这些挑战源于多方面因素：水质调控过程的复杂性、数据收集的艰巨性和高昂的成本，以及由此导致的数据稀缺问题。传统基于物理过程和统计的模型往往难以有效预测水质。本综述认为，深度学习是一种尚未得到充分利用但具有潜力的方法，能够解开高维数据中错综复杂的关系结构，填补时间和空间上的数据空白，并通过识别水质的关键驱动因素来帮助检验科学假设。本综述强调了深度学习方法相对于传统方法的优势和局限性，并指出其作为一种新兴且不可或缺的方法，在克服挑战和发现水质科学新知识方面的巨大潜力。
水质预测面临的长期挑战
水质预测的复杂性主要源于流域水质过程的复杂性和数据的稀缺性。首先，水化学过程复杂，涉及诸多变量，而水质数据的采集和测试相对复杂。与流量数据相比，水质数据往往更为稀疏、不连续，且在时间、空间和频率上的覆盖也更为有限（图1）。其次，水质数据的采集往往无法捕捉到完整的流量变化范围（例如洪峰期间），导致在水质建模时常出现偏差。传统基于统计和物理过程的模型在预测水质时常常因为数据稀缺和过程的复杂性而力不从心。然而，深度学习技术的出现为解决这一难题提供了可能。
图1. 全球监测站点的发展历程和数据分布。（a）水文站点和径流数据和（b）水质站点和代表性的水质变量。
深度学习的优势和数据解决方案
深度学习模型具有灵活性、可适应性、整合性、可扩展性和速度优势。深度学习模型无需预先设定特征，能够从原始数据中学习复杂关系，并有效捕捉水质数据的时空动态变化。其次，深度学习模型直接从包含空间和时间信息的数据中学习，减少了模型参数对时空尺度的依赖性。模型利用硬件进步和优化算法的优势，能高效处理高维参数空间，为探索多变的环境场景和进行广泛空间及时间跨度的预测提供了强大工具。此外，深度学习模型还能模拟气候和地球模型中不够精准的物理过程，为科学研究提供新的思路。例如，一个国家尺度的LSTM模型可以利用零散、稀疏的水质数据进行训练，并在逐日分辨率下对过去40年的水质数据进行重建（图2）。
图2. 国家尺度上运用LSTM深度学习模型来填补水质数据时空上的缺失。
助力知识发现：深度学习从“黑箱”到“玻璃箱”
深度学习方法因其“黑箱”特性而受到批评：算法仅提供输入和输出间最佳匹配，却无法解释内部机制，从而阻碍了对物理过程的理解。为了增加深度学习的可信度，相关领域正在研究如何将深度学习发展为透明的“玻璃箱”（图4）。可解释深度学习（XDL）旨在揭示模型决策过程中蕴含的知识和规律，包括特定模型解释法和与模型结构无关的两类方法，该方法可以识别影响模型预测的重要特征、关系和机理。
图4. 深度学习从“黑箱”到“玻璃箱”助力模型预测和知识发现。
深度学习未来展望
全球气候变化加剧了洪水、干旱等极端事件的发生频率和强度，对水质造成了重大影响。传统的监测和预测方法难以满足实时、精准、高效的需求，水资源管理面临着严峻挑战。深度学习技术在水质预测方面展现出了巨大潜力，并在快速发展进步。我们预测，深度学习的潜力将通过以下途径实现：1) 汇总公开可用的空间和时间数据，探索它们与水质变量的关系以进行时空预测；2) 引入新工具和新视角来发现隐藏的模式、过程和关系；3) 预测未来和极端事件下的水质状况，探索在快速变化的世界中缓解水质损害的选项。未来，深度学习不仅在水质预测的实用方面具有重要价值，还将推动水质理论发展，促进水资源管理水平的提升。
本文原文发表于2024年3月《自然-水》