基于数据分析的水质抗生素溯源方法及系统

本申请公开了一种基于数据分析的水质抗生素溯源方法及系统，包括：首先将水系网络构建为拓扑图，并建立一种物理信息‑图注意力网络作为污染物传播预测模型，该模型将污染物对流扩散偏微分方程作为物理约束融入损失函数，以实现对水体中抗生素浓度时空分布的物理保真预测；其次，将污染源溯源问题构建为逆向强化学习任务，采用对抗性逆向强化学习框架，以所述传播预测模型为动态环境，通过生成器与判别器的对抗性训练，从真实的下游监测数据中反向学习一个能最优解释观测结果的污染源奖励函数；最后，根据该奖励函数生成上游候选污染源位置的概率分布图，并结合水动力学约束条件进行精准定位，显著提升了溯源的准确性、鲁棒性和计算效率。