一种河流汛期污染强度预测预警方法及系统

本发明提供了一种河流汛期污染强度预测预警方法及系统，涉及水利工程技术领域，该方法包括获取流域内的多源数据，并对多源数据进行预处理；构建对整个流域从上游到下游的水文循环过程进行计算的水文水质模型；对点源与面源污染负荷进行计算，得到水质浓度；根据水质浓度，构建预测数据集，并利用预测数据集对XGBoost机器学习模型进行训练；利用训练后的XGBoost机器学习模型，预测不同气象条件影响下汛期内污染物浓度以及进行超标浓度预警。本发明可通过融合气象预报、水文模型和实时监测数据，提前预测短期河流水质变化峰值，实现水质变化提前预警，最后集成至流域管理决策平台，实现管理部门提前调控，污染预先防治。