基于支持向量机的水资源短缺风险评价模型及应用

资 源 简 介

基于支持向量机的水资源短缺风险评价模型及应用

详 情 说 明

水资源短缺是全球面临的严峻挑战，准确评估风险是制定应对策略的关键。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，凭借其在小样本、高维数据中的优异表现，被广泛应用于水资源风险评价领域。

传统的水资源评价方法往往依赖统计模型或专家经验，存在主观性强、泛化能力弱的问题。而基于SVM的模型通过以下核心机制提升评估效果：首先，利用核函数将非线性特征映射到高维空间，有效捕捉降水量、蒸发量等指标间的复杂关系；其次，通过最大化分类间隔的优化策略，增强模型对极端气候或异常数据的鲁棒性。

在实际应用中，该模型通常分为三个阶段：数据预处理阶段需标准化气象、水文和社会经济等多源指标；训练阶段通过交叉验证优化核函数参数；最终输出的风险等级可辅助决策者识别重点防控区域。典型案例包括流域干旱预警系统和城市用水调度优化，这些应用显著提高了水资源管理的预见性和科学性。

未来，结合遥感实时数据和深度学习改进的混合模型，将成为提升评估精度的新方向。支持向量机在水资源领域的成功实践，也为其他环境风险评价提供了可迁移的技术范式。