歐陽群文

（廣州市城建規(guī)劃設計院有限公司，廣東廣州 510000）

廣州以河長制為“統(tǒng)領”，深入開展清四亂和源頭控污工作，全市水環(huán)境治理水平及治理成效實現(xiàn)了根本性提升，完成了對原有黑臭河湖的治理。然而河道水安全和水環(huán)境依然較為脆弱，各類問題有反彈風險，治水成效難以鞏固，河湖水質存在返黑返臭風險。隨著廣州河長制工作的不斷深入，以信息化為主要手段的河長管理機制不斷更新迭代，并積累了大量數(shù)據(jù)[1-3]。但現(xiàn)有的廣州河長信息管理系統(tǒng)主要功能是收集整理和發(fā)布河湖管理方面的基本信息，缺乏對數(shù)據(jù)的深入分析與挖掘，并沒有結合實際需求進行模型的開發(fā)，例如如何進行水質預警、如何根據(jù)預報結果進行針對性治理等[4]。利用數(shù)據(jù)資源指導實際工作是河長制信息化推進的主要方向。鑒于此，文章利用廣州河長管理信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)（下稱“系統(tǒng)數(shù)據(jù)”），通過對數(shù)據(jù)進行深入挖掘與分析，基于擅長挖掘數(shù)據(jù)縱深的LightGBM（light gradient boosting machine）算法建立水質預測模型。通過建模型預測水質等級，并據(jù)此分析河湖水質變化趨勢及系統(tǒng)數(shù)據(jù)的重要程度，從而提高河長對河湖事件的預測能力以及河湖管理的執(zhí)行能力，全面促進河長制實施。

1 模型目標及算法選擇

模型中，采取廣州河長管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)（河涌問題數(shù)據(jù)、河長行為數(shù)據(jù)等）、河涌上月水質數(shù)據(jù)作為特征數(shù)據(jù)，河涌本月水質數(shù)據(jù)作為標簽數(shù)據(jù)，通過多分類機器學習算法深入挖掘特征數(shù)據(jù)與標簽數(shù)據(jù)之間的映射關系，得到一個可以根據(jù)上月特征數(shù)據(jù)預測當月水質的機器學習模型，即LightGBM的水質預測模型。通過內業(yè)模型輸出結果指導外業(yè)對于水質較差以及有變差趨勢的河涌，并執(zhí)行定向巡查，通過多分類機器學習算法實現(xiàn)水質預測的目標。

2 基于LightBGM的水質預測模型構建

模型構建環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)整合、樣本劃分、數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練及參數(shù)優(yōu)化、模型結果分析評價、變量重要性評分及內外業(yè)融合分析。

2.1 數(shù)據(jù)整合

根據(jù)廣州河長管理信息系統(tǒng)中的不同數(shù)據(jù)源，將不同來源的數(shù)據(jù)整合成一張建模寬表。由于每條河涌對應多個河長，故河涌對應的河長行為數(shù)據(jù)采用均值平滑方法處理，即采用多個河長的行為數(shù)據(jù)均值作為特征數(shù)據(jù)。

2.2 樣本劃分

考慮到樣本數(shù)據(jù)比較有限，為了保證模型能夠充分地訓練，需要擴大訓練集的占比，所以采取9∶1的比例將1 771條樣本數(shù)據(jù)劃分成訓練集及測試集，其中訓練集1 593條，測試集178條。

2.3 數(shù)據(jù)預處理

鑒于設備故障、網(wǎng)絡通信等不可控因素的影響，原始數(shù)據(jù)中可能存在臟數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)等情況。因此，首先對原始數(shù)據(jù)進行預處理。預處理工作主要包括數(shù)據(jù)清洗、特征分類、缺失值處理、異常值檢測等，包括數(shù)據(jù)清晰、特征分類、數(shù)據(jù)缺失值處理、數(shù)據(jù)異常值處理。

2.4 特征工程

特征工程是指將預處理后的數(shù)據(jù)進行加工，轉變?yōu)槟Ｐ退枰奶卣鲾?shù)據(jù)，同時將原有特征通過計算、組合等方式轉換為新的特征[5-9]。研究中，對于河涌問題數(shù)據(jù)進行了縱向（多級河長）與橫向（同級河長上報的不同問題）的特征工程處理，共得到31個特征數(shù)據(jù)。

2.5 模型訓練及參數(shù)優(yōu)化

將上月特征數(shù)據(jù)作為輸入，當月水質等級預測作為輸出，構建基于LightGBM的水質預測模型。采用LightGBM算法在訓練集中訓練模型，并通過模型在驗證集上的表現(xiàn)進行算法參數(shù)優(yōu)化。初步訓練時，設置參數(shù)如下：決策樹的數(shù)量設置為200，樹最大深度設置為3，其他參數(shù)均使用默認參數(shù)。初步訓練的準確率為48.31%，參數(shù)優(yōu)化效果以此基準模型作為參考。

LightGBM模型參數(shù)較多，研究選取LightGBM最重要的7個參數(shù)進行算法優(yōu)化，以準確率為評價指標通過網(wǎng)格搜索法選取最優(yōu)參數(shù)。優(yōu)化的結果如圖1所示，評價指標均為測試集上的準確率。

圖1 LightGBM模型參數(shù)調優(yōu)結果

由圖1可知，將決策樹的數(shù)量初始值設為20，準確率為0.48，當決策樹的數(shù)量取50時，準確率變?yōu)?.51，繼續(xù)增大決策樹的數(shù)量到100、200、300、400、500、600，準確率呈現(xiàn)下降趨勢。將浮點數(shù)設定為0.6～1.0的調整范圍，當浮點數(shù)取值為0.7、0.8、0.9時，準確率趨于穩(wěn)定。當樹最大深度取值小于4時，準確率上升，當取值大于4時，準確率呈上下波動變化，但均小于取值為4的準確率。最小樣本數(shù)量在4種取值下（10、30、50和100）的準確率分別為0.51、0.52、0.47和0.47。將正則化系數(shù)設定為0～3.0的調整范圍，隨著參數(shù)增大，模型預測效果反而變差，調參后最優(yōu)解仍保持為0。選擇兩種正則化系數(shù)進行調參，正則化系數(shù)1.0與正則化系數(shù)2.0參數(shù)取值范圍相同，調參后最優(yōu)解為1。對于學習速率，0.1為最佳取值。由以上分析可知，參數(shù)決策樹的數(shù)量、浮點數(shù)、樹最大深度、最小樣本數(shù)量、正則化系數(shù)1、正則化系數(shù)2.0、學習速率的最優(yōu)取值分別為50.0、0.9、4.0、30.0、0、1.0、0.1。特征選擇結果如表1所示。

表1 特征選擇結果

2.6 模型結果分析評價

研究采用“準確率”為評價指標。將上述尋優(yōu)的參數(shù)代入模型，輸出預測結果。通過混淆矩陣可以得出，Ⅱ類、Ⅵ類（劣五類）水質的河涌預測比較準確，Ⅱ類、Ⅲ類水質容易相互混淆?？傮w準確率為53.37%。除了準確率之外，還可以通過針對某一類別的查準率、查全率分析模型的分類結果。對于重點關注的Ⅴ類、Ⅵ類（劣五類）水質，計算其查準率、查全率。Ⅴ類查準率為40%，Ⅴ類查全率為11.76%，Ⅵ類查準率為63.16%，Ⅵ類查全率為68.57%。因此，5類水質河涌的查準及查全表現(xiàn)較低，尤其是查全率，原因在于訓練樣本中Ⅴ類水質河涌的樣本數(shù)過少，模型無法學習到相應特征。雖然Ⅴ類水質的模型效果并不理想，但Ⅵ類水質的查準和查全比較理想，查全率達到68.57%，Ⅵ類水質的模型效果對于河涌黑臭預警、水質惡化預警有重要意義。

2.7 特征重要性分析

研究中采用Gini Importance方法得到重要性評估結果如圖2所示。

圖2 變量重要性評價結果

由圖2可知，責任一般河湖數(shù)量、上月水質、連續(xù)打卡式巡河的次數(shù)是影響水質的3個重要特征。責任一般河湖數(shù)量是指河涌對應河長所管轄的一般河湖數(shù)量，反映出河涌管理者的精力分散程度，由此結果可以推測，河涌管理者的精力分散程度對水質有較大影響，此結論對于河長的人手分配、河涌分配具有指導意義。連續(xù)打卡式巡河次數(shù)反映出河長巡河行為對水質的影響，此結論對河長管理、培訓、督導具有指導意義。另外，特征重要性分析結果表明，所有問題、問題上報率、一般河湖巡河率等特征對河涌水質也會產(chǎn)生較大影響。此外，可以發(fā)現(xiàn)在眾多河涌問題中，工業(yè)廢水排放是影響水質的最大問題。

3 模型驗證及模型應用

3.1 模型驗證

為了進一步驗證模型效果，采用后一個月具有水質數(shù)據(jù)的河涌共計422條作為驗證樣本，將河涌的前一個月特征數(shù)據(jù)輸入訓練好的模型中，輸出各河涌后一個月水質預測數(shù)據(jù)，根據(jù)輸出的預測結果與實際結果進行比對，對模型進行驗證。

驗證結果顯示其總體準確率為53.10%，基本不變。對于重點關注的Ⅴ類、Ⅵ類（劣五類）水質，計算其查準率、查全率分別為：Ⅴ類查準率為40%、Ⅴ類查全率為18.60%、Ⅵ類查準率為63.63%、Ⅵ類查全率為67.96%。與測試集的模型效果相比，總體準確率略有下降，但Ⅴ類查全率有明顯提升、Ⅵ類查準率略微提升，Ⅵ類查全率略微下降，模型錯分樣本大部分集中在Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類水質?？傮w來說，模型效果與測試集上相當，說明模型比較穩(wěn)定、泛化能力強，具有應用價值。

3.2 模型應用

根據(jù)LightGBM水質預測多分類模型輸出結果，可以構建兩個重點河涌庫，其一是Ⅵ類（劣Ⅴ類）水質河涌庫；其二是水質惡化河涌庫，根據(jù)預測的水質等級與河涌上月水質等級做對比，等級衰退兩個以上的河涌應被列為“有水質惡化傾向”的河涌。在實際工作過程中，根據(jù)模型分析結果，分別對南沙區(qū)、荔灣區(qū)相關河涌進行現(xiàn)場調研反饋，從現(xiàn)場調研情況看，其河涌存在的問題能夠反映出河涌存在一定的黑臭風險。從而得出，基于LightGBM水質預測模型能有效指導外業(yè)定向巡查、定向督導河長，防患于未然，對于重點河涌進行提前干預，提前發(fā)現(xiàn)問題，防止河涌水質惡化以及反黑反臭。

4 結語

以廣州河長管理信息系統(tǒng)中2020年3月—11月的樣本數(shù)據(jù)為例，基于LightGBM的水質預測模型輸出結果，在訓練集和測試集上，準確率都超過了53%，重點類別河涌Ⅵ類（劣Ⅴ類）的查準率達到63%以上、查全率達到68%以上，模型整體預測效果較好，具有應用價值。同時將水質等級預測與重要性評估的內業(yè)工作成果相結合，針對性地對水質有變差趨勢的河涌及疑似劣Ⅴ類河涌開展外業(yè)專項巡查工作，找出重大污染源的來源以及分析河涌流域污染源的分布、特性。通過內業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，并結合外業(yè)專項的巡查，能夠彌補內業(yè)發(fā)現(xiàn)問題的局限性，在有限的資源利用背景下，達到最優(yōu)化分配，減少資源浪費，提升督導巡查效率和準確性，實現(xiàn)了對河長的定向督導，進一步壓實河長履職責任，提升履職水平。