基于 WQImin 模型的貴州草海水質(zhì)評(píng)價(jià)分析

近年來，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口的增長，大量工業(yè)、農(nóng)業(yè)廢水和生活污水進(jìn)入湖泊，導(dǎo)致湖泊水質(zhì)惡化，對(duì)人類健康、生物多樣性產(chǎn)生嚴(yán)重威脅[1-2].水質(zhì)評(píng)價(jià)是水環(huán)境治理的重要基礎(chǔ)之一，旨在通過監(jiān)測(cè)水體的物理、化學(xué)和生物指標(biāo)，采用科學(xué)方法對(duì)水體污染程度進(jìn)行綜合評(píng)估.在此基礎(chǔ)上，深入分析污染時(shí)空變化特征，識(shí)別關(guān)鍵污染因子，并采取針對(duì)性的水污染防治措施，具有重要意義[3].

當(dāng)前，水質(zhì)評(píng)價(jià)方法主要有單因子評(píng)價(jià)法、主成分分析法、水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)法等[4-6].其中，水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)（WQI）法是將各種水質(zhì)參數(shù)整合，得到一個(gè)可代表整體水質(zhì)的無量綱數(shù)值，具有充分利用水質(zhì)參數(shù)信息、綜合反映水質(zhì)狀況等優(yōu)點(diǎn)，在水資源管理中發(fā)揮著重要的作用 [7-8] .然而， WQI 法需要考慮大量水質(zhì)參數(shù)，數(shù)據(jù)處理過程較為復(fù)雜.最簡水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù) ）在 WQI 的基礎(chǔ)上，選取有限的關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，能夠使分析和監(jiān)測(cè)成本大幅降低[5.9].研究表明[9-10]， WQI 與 WQI_min 具有較強(qiáng)的線性相關(guān)性，因此可通過 快速得到WQI.值得注意的是， WQI_min 的關(guān)鍵指標(biāo)會(huì)隨著不同區(qū)域的水體特征而發(fā)生變化.由于所選定關(guān)鍵指標(biāo)和權(quán)重的差異，模型的精確度也會(huì)存在一定的差別[10-11].因此， 模型的性能需要根據(jù)特定的研究對(duì)象進(jìn)行精準(zhǔn)評(píng)估，

草海作為貴州最大的高原天然淡水湖泊，對(duì)當(dāng)?shù)刈匀缓蜕鐣?huì)環(huán)境有著重要影響.當(dāng)前，草海面臨水質(zhì)富營養(yǎng)化和水生植物衰退等問題.對(duì)草海水質(zhì)時(shí)空分布特征進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，制定針對(duì)性的水污染防治措施十分必要.采用基于多項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)的WQI法對(duì)草海水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，將有助于更加全面地理解草海水質(zhì)變化規(guī)律[12].而WQI與 模型用于高原湖泊的水質(zhì)評(píng)價(jià)還未見報(bào)道.因此，本研究采用單因子評(píng)價(jià)法探討了草海水質(zhì)基本特性，運(yùn)用WQI法揭示了草海及入湖支流水質(zhì)時(shí)空分布規(guī)律.在此基礎(chǔ)上，結(jié)合草海流域特點(diǎn)、氣候條件構(gòu)建僅考慮關(guān)鍵參數(shù)的 模型，以期降低分析測(cè)試成本.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

草海 （26^°47^′～26^°52^′N，104^°09^′～104^°20^′E） 位于貴州省威寧彝族回族苗族自治縣，是一個(gè)由水域、沼澤、草甸、林地構(gòu)成的完整、典型的高原湖泊濕地生態(tài)系統(tǒng)，為國家級(jí)自然保護(hù)區(qū).草海屬亞熱帶高原季風(fēng)氣候，流域年平均氣溫 10.9^°C ，年日照時(shí)數(shù)介于 1 374～1 634h 之間，年均降雨量介于 626.5～1124.1mm 之間，豐水期為 6～10 月份，平水期為5、11月份，枯水期為 1～4 月份與12月份.草海流域面積 96km² ，水域面積 25km² ，最大水深小于 5m ，屬于淺水湖泊.草海表層沉積物氧化還原電位平均值為 （-102.1±4.34）mV 底質(zhì)環(huán)境受到歷史積累因素的影響，湖區(qū)重金屬風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較高.湖區(qū)水生植物以沉水植物和浮葉植物為主，敞水區(qū)物種相對(duì)較少.匯入草海的河流大多數(shù)是發(fā)源于泉水的短小河溪，主要有大中河、東山河、白馬河和萬下河.

1.2 樣品采集與檢測(cè)

研究區(qū)域共布設(shè)17個(gè)采樣點(diǎn)，其中湖區(qū)13個(gè)采樣點(diǎn)，4條入湖支流各1個(gè)采樣點(diǎn)（如圖1所示）.采樣時(shí)間為2022年1月至2023年3月，按照《水質(zhì)采樣技術(shù)指導(dǎo)》（HJ494-2009）每月采樣1次，水質(zhì)指標(biāo)為水溫（t）、pH 值、溶解氧（DO）、電導(dǎo)率、濁度（ Tur ）、高錳酸鹽指數(shù)（ COD_Mn ）、化學(xué)需氧量（ COD_Cr ）、總氮（TN）、硝酸鹽氮（ NO₃ -N）、亞硝酸鹽氮（ ）、氨氮（ NH₄-N） ！總磷（TP）、懸浮物（SS）、葉綠素 等14個(gè).

pH 值、溶解氧、電導(dǎo)率 采用SX751型pH/ORP/電

導(dǎo)率/溶解氧儀測(cè)定，濁度采用WGZ-20O 濁度計(jì)測(cè)定， COD_Mn 采用《水質(zhì)高酸鹽指數(shù)的測(cè)定》（GB/T11892一89）測(cè)定， COD_Cr 采用重鉻酸鹽法（HJ828-2017）測(cè)定，TN采用堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法（HJ636-2012）測(cè)定， NH₄-N 采用納氏試劑分光光度法（HJ535-2009）測(cè)定，TP采用鉬酸銨分光光度法（GB11893一89）測(cè)定， _{NO3-N，NO2-N} 采用CIC-D100 離子色譜儀測(cè)定（HJ84-2016），SS采用重量法（GB11901－89）測(cè)定， Chla 采用分光光度法（HJ897-2017）測(cè)定.

1.3 WQI分析方法

本研究采用WQI法對(duì)水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算公式如下：

式中，WQI為水質(zhì)綜合指數(shù)； C_i 為第 i 種水質(zhì)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化得分； P_i 為第 i 種水質(zhì)指標(biāo)的權(quán)重， P_i 的最小值為1，最大值為4.基于地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（ （GB3838-2002） 以及相關(guān)文獻(xiàn)，確定各指標(biāo)的權(quán)重[10，13－14].隨后將各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理， C_i 計(jì)算公式如下：

式中， T_i 為第 i 個(gè)指標(biāo)的實(shí)際監(jiān)測(cè)值， S_i，k 和 S_i，k+n 為第 i 個(gè)指標(biāo)在標(biāo)準(zhǔn)化過程中所處的第 k 和 k+n 級(jí)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)， I_i，k 為第 i 個(gè)指標(biāo)的歸一化值， n 為標(biāo)準(zhǔn)化值相同的個(gè)數(shù).值得注意的是，本研究中僅 COD_Cr 的第1類和第 I 類的標(biāo)準(zhǔn)化值相同， n=2 ，其他情況下 n=1 采用多元線性逐步回歸法確定 模型的關(guān)鍵參數(shù).基于 值將水質(zhì)劃分為5類，（80，100]為優(yōu)，（60，80]為良，（40，60]為中，（20，40]為差，[0，20]為非常差.采用決定系數(shù) （R²） 評(píng)估 模型的擬合度，不同模型的預(yù)測(cè)能力由百分比誤差 （PE） 和均方根誤差 RMSE ）判斷，二者數(shù)值越小，模型準(zhǔn)確度越高[15].采用2022年1至12月份監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為 模型訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，2023年1至3月份為測(cè)試集數(shù)據(jù).

2 結(jié)果與分析

2.1 草海水質(zhì)特性分析

2022 年草海水質(zhì)變化特性如圖2所示.2022年草海最高水溫為 23.18^°C ，最低水溫為 2.4^°C.pH 平均值為8.37，表明草海水體整體處于堿性狀態(tài).年平均溶解氧質(zhì)量濃度為 6.82mg/L ，除2022年4月份與8月份外，整體優(yōu)于Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn).水體電導(dǎo)率在 1～7 月份較高， 8～12 月份較低，約為 250μS/cm ，而濁度在2月份最低，隨后至8月份呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)，二者可能與夏季降雨量較大有關(guān). COD_Mn 年均值為 8.46mg/L ，總體上高于Ⅲ類水體標(biāo)準(zhǔn).值得注意的是， COD_Cr 年均值為 31.41mg/L ，劣于地表水Ⅳ類水平.湖區(qū)TN與 NH₄-N 值波動(dòng)較大，其中8月份 ΔNH₄-N 達(dá)到最低值.而 Chla 與TN、 ΔNH₄-N 的變化趨勢(shì)相反，7月份質(zhì)量濃度最高為 20.54μg/L. 研究表明，不同湖泊水質(zhì)特性在豐水期、枯水期存在明顯差異，部分湖泊水質(zhì)在時(shí)間上差異不明顯，而部分湖泊降雨徑流污染，導(dǎo)致豐水期水體中氮、磷濃度較高[16-17].草海 TP 年均質(zhì)量濃度為0.02mg/L ，最大值為 0.09mg/L ，優(yōu)于 I 類水.與貴州紅楓湖、云南滇池等高原湖泊類似，草海呈現(xiàn)出TP質(zhì)量濃度較低，TN質(zhì)量濃度較高的特性[18].將草海 COD_Cr、COD_Mn 、氮、磷等主要單因子指標(biāo)按照豐水期-平水期-枯水期進(jìn)行分析，結(jié)果如圖3所示.可以看到，豐水期草海 NH₄–N 值較低，而TP在平水期值較高. COD_Cr 與 COD_Mn 在豐水期相對(duì)較高，但顯著性分析表明兩項(xiàng)指標(biāo)在豐水期和平水期沒有明顯差異（ _Plt;0.05 ，說明降雨徑流污染對(duì)湖泊 COD_Cr F COD_Mn 具有一定貢獻(xiàn)，但影響程度有限，

2.2 草海及入湖支流WQI分析評(píng)價(jià)

圖4為湖區(qū)不同點(diǎn)位的WQI評(píng)價(jià)時(shí)間分布差異.從時(shí)間上來看，15月的平均值均為中等，所有月份的水質(zhì)指數(shù)均值均大于40.其中，2022年1月份和9月份水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果最佳，評(píng)分分別為56.82和55.67，5月份水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果最差，評(píng)分僅為49.83.從2022年1月份至7月份，草海WQI呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢(shì)，隨后呈現(xiàn)出升高趨勢(shì)，在9月份達(dá)到最佳水平，之后呈降低趨勢(shì).

如圖5所示，草海4條人湖支流WQI指數(shù)均值均大于50.2022年1月份和3月份WQI指數(shù)表現(xiàn)最佳，均值分別為67.17、68.55.而4至7月份期間，WQI降低至較低水平.人湖河流的水質(zhì)在時(shí)間上與草海水質(zhì)呈現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)，這可能是由于雨季集中在4至7月份，降雨徑流攜帶污染物進(jìn)入河道或湖泊，使水質(zhì)變差.草海人湖河流流量較小，水體中污染物濃度極易受到降雨的影響，導(dǎo)致WQI值隨時(shí)間波動(dòng)較大[19].

草海及入湖支流的WQI空間分布如圖6所示.WQI指數(shù)在空間上的變化較小，不同點(diǎn)位的WQI指數(shù)均大于50，評(píng)價(jià)為中等.其中，點(diǎn)位C3和C4的WQI值較高，分別為53.36 和 53.29.C8～C13 點(diǎn)位WQI指數(shù)較低，說明草海西部水質(zhì)總體上優(yōu)于東部水質(zhì).對(duì)4條入湖河流而言，WQI均值由高到低：Z3（東山河）、Z4（萬下河）、Z2（白馬河）、Z1（大中河）.其中東山河與萬下河水質(zhì)較為接近，WQI分別為63.29、63.26，水質(zhì)評(píng)價(jià)為良好;大中河水質(zhì)最差，WQI為56.99，水質(zhì)評(píng)價(jià)為中等.研究表明，湖泊水質(zhì)情況與湖泊周邊城市化率、人為活動(dòng)強(qiáng)度、土地利用類型等因素存在一定的相關(guān)性[19].草海流域東北部區(qū)域城市化率較高，污染負(fù)荷輸出顯著高于西南部區(qū)域，導(dǎo)致草海水質(zhì)污染程度由西向東漸增，城市生活污水的匯人可能是草海富營養(yǎng)化的主要原因[20].值得注意的是，4條入湖河流的WQI均值顯著高于湖區(qū)，說明入湖河流水質(zhì)優(yōu)于湖區(qū).如表2所示，單因子評(píng)價(jià)得到草海湖區(qū)2022與2023年水質(zhì)類別均為V類，超標(biāo)因子為 COD_Cr ；4條入湖河流中，大中河和白馬河水質(zhì)較差，2022與2023年水質(zhì)類別均為V類，人湖支流水質(zhì)優(yōu)于湖區(qū)水質(zhì)，該結(jié)果與WQI評(píng)價(jià)結(jié)果一致.由于草海濕地分布30 余條入湖溝渠，雨季時(shí)地表徑流沖刷的污染物可能通過溝渠進(jìn)入湖泊.此外，草海水生植物近年來大面積退化，其殘?bào)w沉積于湖底腐爛消解產(chǎn)生的內(nèi)源污染也可能成為重要的污染源[21].

2.3 基于 的水質(zhì)分析評(píng)價(jià)

以14個(gè)水質(zhì)指標(biāo)為自變量，以WQI為因變量進(jìn)行多元線性逐步回歸分析，如表3所示.可以看到，COD_Mn 對(duì)WQI的貢獻(xiàn)最大，能夠解釋W(xué)QI變異的 46.4%（?lt;0.05） .將 TN、SS、 NH₄. -N納入模型時(shí)，模型的顯著性依次增加，分別能解釋W(xué)QI變異的 59.8%.68%?76.4% .而溶解氧、濁度、 Chla 作為模型的第5、第6、第7參數(shù)，模型性能進(jìn)一步提高 （R²=0.873） ：

根據(jù)多元線性逐步回歸的結(jié)果，選擇 COD_Mn，TN，SS，NH₄-N 作為 模型的基本參數(shù)，溶解氧、濁度、 Chla 作為補(bǔ)充參數(shù).各 WQI_min 模型包含的指標(biāo)如表4所示，其在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)如圖7所示.通過比較RMSE，PE 和 R² 可以發(fā)現(xiàn)，隨著參數(shù)的增多， 模型的準(zhǔn)確性逐步提高.其中，當(dāng) WQI_min2 增加溶解氧指標(biāo)時(shí)，模型擬合系數(shù)由0.775增加到了0.846，且 的決定系數(shù)均大于0.8，均表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)性能.其中， 表現(xiàn)最佳，RMSE和 PE 值最低，分別為 1.72、2、44% ，決定系數(shù)達(dá)到0.895.此外，按照豐水期-平水期-枯水期分別構(gòu)建了不同水期的 WQI_min 模型，如附錄表 S1～S2 所示.結(jié)果表明，豐水期 模型中關(guān)鍵參數(shù)為 COD_Mn 、 NO₂-N 、濁度、SS、 NH₄-N ，此時(shí)豐水期 模型 R² 為0.744;在平水期， 模型中關(guān)鍵參數(shù)為 COD_Mn 、溫度、 NH₄-N 、濁度、SS，當(dāng)考慮以上參數(shù)時(shí)，模型 R² 為0.900.枯水期 模型中關(guān)鍵參數(shù)為 COD_Mn 、 TN 、 Chla 、SS、 ΔNH₄-N ，當(dāng)考慮以上參數(shù)時(shí)，模型 R² 為0.882.

基于2023年1至3月份數(shù)據(jù)對(duì) WQI_min 模型進(jìn)行了驗(yàn)證，如圖8所示.可以看到，4個(gè)模型在測(cè)試集上均表現(xiàn)出良好的擬合效果，其中 擬合效果最好，具有最高的決定系數(shù)（ R²=0.788） ， RMSE=2.68 ，PE=4.66% .值得注意的是， 模型在訓(xùn)練集上決定系數(shù) R²=0.846 ，當(dāng)繼續(xù)增加水質(zhì)指標(biāo)時(shí)，相關(guān)性盡管有一定程度的增加，但增加幅度較小;而在測(cè)試集上，增加水質(zhì)指標(biāo)， WQI_min3 與 WQI_min4 的準(zhǔn)確性略微下降.因此，綜合考慮模型精度和監(jiān)測(cè)成本后，可將 作為草海最佳的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型.

3討論

研究表明，評(píng)價(jià)對(duì)象水質(zhì)特征直接決定 WQI_min 模型的關(guān)鍵因子[14].陳麗華等[12]采用TLI和PCA法對(duì)草海水質(zhì)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)時(shí)發(fā)現(xiàn)， COD_Mn 和 TN可能是影響草海水質(zhì)的主要原因.2013至2022年，草海COD_Mn，NH₄-N，TN 顯著升高，水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果主要為V類，超標(biāo)因子為 COD_Mn 、 TN^[22] .在本研究中， COD_Mn 、TN 在草海 模型中具有最高的解釋度.其中， COD_Mn 為首要參數(shù)，是因?yàn)椴莺Ｋw中 COD_Mn 較高.草海沉積物中TN含量較高，甚至高于部分典型的富營養(yǎng)化湖泊[18].因此，TN作為反映草海水質(zhì)狀況的重要指標(biāo)，有必要將其納人 模型[23].在WQI模型構(gòu)建中，選取的SS權(quán)重 P_i 要小于 ΔNH₄-N 和溶解氧（表1），但在 模型中SS具有更高的解釋度，說明懸浮物顆粒在草海水質(zhì)評(píng)價(jià)中起到重要作用.溶解氧對(duì)水生生物生長等復(fù)雜的生化過程具有顯著影響，能夠反映出水體自凈能力，是水生態(tài)系統(tǒng)的敏感性指標(biāo)，在草海 WQI_min 模型得到了考慮[24].TP作為湖泊營養(yǎng)狀況評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，并未納入草海 模型，是由于草海TP質(zhì)量濃度較低，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果解釋力較弱[25].

WQI法不僅能定性地評(píng)價(jià)水質(zhì)隨時(shí)間的變化，也能夠在空間上對(duì)不同水體斷面或人湖河流進(jìn)行單獨(dú)評(píng)價(jià)[26].WQI法對(duì)數(shù)據(jù)有較高的要求，需要盡可能包含全面的監(jiān)測(cè)指標(biāo)，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)成本增加. 通過篩選能夠準(zhǔn)確解釋水質(zhì)變化的關(guān)鍵指標(biāo)，降低了水質(zhì)監(jiān)測(cè)的復(fù)雜性，在一定程度上彌補(bǔ)了WQI法的不足.本研究構(gòu)建的草海 WQI_min2 模型中，所選取的5個(gè)指標(biāo)均易于監(jiān)測(cè)，有利于當(dāng)?shù)厮|(zhì)分析評(píng)價(jià)工作的開展.值得注意的是，水質(zhì)評(píng)估中存在不確定性，主要受采樣時(shí)間和方式的影響[15].此外，標(biāo)準(zhǔn)化處理在WQI分析中同樣具有重要影響，部分指標(biāo)可以依據(jù)國家地表水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn) （GB3838-2002） 進(jìn)行評(píng)估，部分指標(biāo)還需要進(jìn)一步研究，以消除權(quán)重和歸一化參考范圍的影響[27].總體而言， 模型的構(gòu)建和驗(yàn)證過程具有很強(qiáng)的推廣性.在后續(xù)草海生態(tài)環(huán)境治理工作中，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注 COD_Mn 、 TN 、SS、 NH₄ -N、DO等5項(xiàng)指標(biāo)，同時(shí)可將濁度、 Chla 作為輔助參考指標(biāo).在污染源方面，除入湖河流外，環(huán)草海溝渠中輸入的污染物也需引起關(guān)注，并重視湖泊底泥產(chǎn)生的內(nèi)源污染.

4結(jié)論

本研究采用WQI法對(duì)草海水質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，篩選得到關(guān)鍵指標(biāo)并構(gòu)建 模型，得到以下結(jié)論：（1）草海水體中TP質(zhì)量濃度較低，TN質(zhì)量濃度較高.此外，水體中 COD_Cr 質(zhì)量濃度長期高于地表水N類水平.（2）WQI評(píng)價(jià)表明草海和入湖河流水質(zhì)呈現(xiàn)出季節(jié)性變化，總體上評(píng)價(jià)為“中等\"水平，其中8至9月份水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果最優(yōu).而草海4條主要入湖支流的WQI評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)于草海湖區(qū)，表明入湖河流對(duì)草海水質(zhì)影響較小.（3）研究提出草海 模型，關(guān)鍵水質(zhì)指標(biāo)包括 COD_Mn 、TN、SS、 NH₄ -N、溶解氧等 模型在水質(zhì)評(píng)價(jià)方面表現(xiàn)出優(yōu)異的性能.

附錄見電子版（DOI：10.16366/j.cnki.1000-2367.2024.08.30.0001）.

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Evaluation of water quality of Guizhou Caohai based on the model

Wan Yingl，Du Mingpul，Guo Yanmin'，Liu Kunyun2，Sun Heying1，Wang Yingcai'，Li Ruiwen'

1.EcologyandEnvioentMonitoingndSitifiResearchCente，ChangngBasinEcologandEnvioentdmiistratioMistryf Ecologyand Environment，Wuhan430olo，China；2.Guizhou Ecological EnvironmentMonitoringCenter，Guiyang 550oo，China）

Abstract：Caohai，thelargest plateau lake in Guizhou Province，has garnered significant attention due to recent water qualitydeterioration.This study assessed water qualityof Caohai using the water quality index（WQI）method，analyzing month-to-month monitoringdata spanning January 2022 to March 2O23from Caohai lakeand rivers entering the lake.Results indicatedalowtotalphosphorus（TP）contentbuthightotalnitrogen（TN）levels inthelake，withrainfallrunoffcontributing relatively minimally to nitrogen and phosphorus pollution.The average WQI value across the study area was 54.49 ，reflecting a \"medium\" waterquality evaluationgrade.Temporall，the best water qualityevaluation results were presentedfrom August to September.Spatiall，the western region exhibited superior waterqualitycompared totheeastern area，and inlet rivers showed better evaluations thanthelake，which exerted leser influence on lake water quality.Employing stepwise multiple linearregression，5 key indicators，including permanganate index（ COD_Mn ），total nitrogen（TN），suspended solids（SS），ammonia nitrogen（ NH₄ -N），dissolved oxygen（DO），were selected from 14 water quality indicators，establishing the minimum comprehensive water quality index（ ）model. The model demonstrated robust predictive capabilities in both the training and test sets，showing an excellent fit （R²=0.846 ） with low root mean square error （RMSE=2.09 ） and a percentage error ratio of （20 3.45% in the training set.The resultsof thestudyare intended to providea decision-making basis for the ecological management of the Caohai.

Keywords： plateau lake； Caohai； water quality assessment； minimum comprehensive water quality index（ WQI_min ）spatial and temporal distribution characteristics