近期，我校赵洋毅研究团队在国际知名期刊Ecological Indicators（中国科学院一区TOP期刊，IF=7.4）上发表了题为 " A novel method for hydrology and water quality simulation in karst regions using machine learning model" 的研究论文。

此论文以西南林业大学水土保持学院水土保持与荒漠化防治专业的博士研究生王万宾为第一作者、水土保持学院赵洋毅教授为通讯作者等作者共同完成，该研究针对喀斯特地区水文与水质模拟的创新性研究取得重要进展。研究成功开发了一种融合基流分割与降雨-径流分析的新型概念模型，并采用可解释的机器学习方法予以实现，有效应对了喀斯特区域因地质条件复杂独特而长期存在的模拟难题。

本研究以中国西南喀斯特地区的两个典型流域——赤水河与南盘江流域作为案例进行验证。研究成果表明：首先，该创新方法成功实现了对径流量、高锰酸盐指数、总氮和总磷的全面模拟预测。其次，研究发现降雨在喀斯特地区水文和水质模拟中扮演着显著的正向驱动角色，能够有效削弱这些参数固有的强自相关性。研究进一步揭示，基流与暴雨径流的增加会加剧水质恶化，这一现象在赤水河流域的高锰酸盐指数和总磷指标上表现最为突出。第三，受独特地质特征影响，垄槽谷地、裂隙盆地及裂隙山区等特定地貌单元的水质对降雨的响应更为敏感，所受影响也更显著。

这项研究所提出的方法，能够有效应用于存在面源污染的喀斯特区域，其成果可直接服务于水环境预测预报工作，并为精准识别关键污染源区域提供科学依据和技术支持，对喀斯特地区的水资源管理与水环境保护具有重要的现实意义。

该研究得到了云南省科技厅科技计划项目（No.202203AC100001）、国家自然科学基金（42067005）、云南省人才项目（YNWR-QNBJ-2019-215）、云南省水土保持与荒漠化防治学一流学科开放课题（SBK20240045）等资助。（来源：水土保持学院/图：赵洋毅/文：葛白瑞雪/审核：刘建祥/初审：张凡/复审：冷瑾，张冉/终审：张武先， 柏顺文/责任编辑：张凡）