使用敏感性分析对非线性环境指数进行机器学习建模以评估地下水

我们脚下的水为何重要

在世界许多干旱地区——包括伊朗南部——人们依赖地下水作为主要的饮用水和灌溉水源。但这一隐匿的资源可能在地表没有明显警示的情况下，逐渐变得过咸或受污染。本研究关注为一个城市和数百个村庄供水的Marvdasht含水层，展示了现代数据工具如何追踪水质何处仍可饮用、何处在恶化，以及水中哪些成分最为关键。

引用: Azma, A., Liu, Y. & Alemu, E.T. Machine learning modelling of a nonlinear environmental index with sensitivity analysis for groundwater assessment. Sci Rep 16, 14595 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44906-6

关键词: 地下水质量, 水盐度, 机器学习, 水资源, 含水层监测