一种预测河流溶解N2O浓度的机器学习方法

本发明公开了一种预测河流溶解N2O浓度的机器学习方法，包括以下步骤：计算目标流域各区域的N2O溶存浓度，根据N2O溶存浓度进行各区域N2O浓度分组；分别获取目标流域的宏观特征、环境物理化学指标与微观特征并作为解释变量，将各区域的N2O浓度分组结果作为响应变量，构建数据集分别训练对应的分类模型，选取分类效果最好的分类模型对应的解释变量，将N2O溶存浓度作为响应变量，构建新的数据集训练回归模型；从解释变量中筛选最优参数，使用最优参数训练最优回归模型，根据最优回归模型预测的N2O溶存浓度计算N2O排放通量预测值。本发明在提升N2O浓度预测精度的同时，揭示微生物对N2O生成的关键调控机制。