33、罗马尼亚多布罗加地区地下水潜力评估：人工智能与双变量统计方法

罗马尼亚多布罗加地区地下水潜力评估：人工智能与双变量统计方法

1 引言

在地壳的关键区域内，地下水是至关重要的资源之一。它不仅为家庭、工业和农业等提供水源，还对其他领域的发展起到推动作用。随着对高质量水资源需求的增加以及全球气候变化带来的压力，迫切需要定量方法来评估含水层系统的地下水产量。

影响特定区域地下水出现和运动的因素众多，包括地形、岩性、地质构造等。传统的勘探方法，如水文地质和地球物理电阻率调查，由于影响地下水运动和出现的因素复杂多样，并不总能准确解释其情况。而遥感和地理信息系统（GIS）技术在地下水水文学中具有巨大潜力，它们能提供广泛的信息。GIS 是处理空间数据和做出明智决策的重要工具，可用于地质学和环境等多个领域。

近年来，许多先进的多标准决策分析或机器学习技术被用于提高地下水潜力评估的准确性，如 AdaBoost、随机森林等。本研究将提出一种新方法，利用机器学习先进算法评估罗马尼亚多布罗加地区的地下水潜力，涉及支持向量机（SVM）、深度学习神经网络和分类回归树，同时使用频率比双变量统计方法推导系数，并通过 ROC 曲线方法验证结果。

2 研究区域

研究聚焦于罗马尼亚东南部的多布罗加地区，该地区由图尔恰和康斯坦察两个县组成。其东部为黑海，北部以多瑙河的奇利亚支流为界与乌克兰接壤，西部是多瑙河，南部与保加利亚接壤。该地区面积约 15,500 平方公里，主要有三个地貌单元：多布罗加高原、拉齐姆 - 锡诺耶泻湖复合体和多瑙河三角洲。该地区多年平均气温在 10.1 - 11.8°C 之间，年平均降雨量在 257.5 - 535 毫米之间，潜在蒸散量在 639.2 - 700.9 毫米之间，是罗马尼亚最干旱的地区。该地区的水文和地下