一种基于机器学习的非点源污染风险评估方法

本发明涉及污染风险评估技术领域，具体公开一种基于机器学习的非点源污染风险评估方法，通过采集历史时期内目标流域在多种气象条件下的水质监测数据，并同步采集对应时期的气象监测数据；提取气象极值事件及其对应的水质响应特征，构建气象‑水质关联数据集，利用机器学习方法，训练气象因子与污染负荷峰值之间的预测模型，并基于预测结果评估非点源污染的短期风险等级；根据评估得到的风险等级，生成风险预警信号，通过多源数据融合与机器学习建模，能够为流域管理提供高时效、高精度的风险决策支持，显著增强应对突发性污染事件的能力，同时为优化治理资源分配、降低水环境灾害风险提供关键技术保障。