文章摘要:随着社会经济快速发展和水资源系统复杂性的日益增强，我国水环境质量的演变逐渐呈现跨区域、多因素耦合影响的特点。围绕大空间范围的水质预测问题，针对传统水质预测方法中对水文、气象及社会经济多因素考虑的不足，以广东省31个水质监测站在2008年到2016年间每周的水质等级数据为训练样本，选取降雨、蒸发和气温等气象指标以及GDP、总人口数、人口密度等社会经济指标为预测参数，运用支持向量机、决策树以及人工神经网络等机器学习技术，建立区域水质等级的预测模型。结果表明，机器学习方法可融合气象和社会经济等多源的、不同时空尺度的数据，对水质等级进行预测。其中，基于随机森林的预测模型表现性能最佳，预测准确率达到77.11%；基于支持向量机的预测模型次之，预测准确率达到74.99%。与现有的水质预测方法相比，本文提出的方法的计算速度快、不需要提取数据的统计特征、操作简单、能够分析社会经济因素对水质的影响，更容易在水环境治理中使用。

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