基于深度学习的河流突发性污染快速溯源与智能预警研究

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近年来，因工业废水排放、农业面源污染等因素，河流突发性污染事件频繁发生。传统污染监测方法主要依靠人工采样及实验室分析，存在监测频率较低、响应时间较长、空间覆盖不全等局限性。现有研究多集中在单一污染源质量浓度的预测上，缺少针对突发性污染的快速溯源定位与实时预警集成技术。深度学习已应用于时空数据挖掘、复杂模式识别等领域，为河流污染溯源与预警技术的创新提供了全新的技术路径。（剩余3918字）

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