一种基于混合机器学习模型的农业-湿地系统退水量阈值反推方法

本发明提出一种基于混合机器学习模型的农业‑湿地系统退水量阈值反推方法，属于水资源管理与环境保护技术领域。首先，采用水质模型对湿地水质进行正向模拟，分析不同退水量对水质指标(如总氮TN、总磷TP)的影响。然后，基于机器学习模型构建训练数据集，并通过敏感性分析验证模型的准确性。接着，利用反向推导方法，在满足水质目标的前提下，推算出合适的退水量范围。最后，通过多指标优选方法，综合考虑水质目标和农业灌溉需求，筛选出最适宜的退水量方案。本发明能给确定农业‑湿地系统中的最优退水量阈值，兼顾水质目标与农业生产目标的平衡，为湿地水质管理与农业灌溉提供了科学依据，推动水质与农业生产的可持续协调。