一种基于机器学习的全球河流氮、磷浓度估算方法

本发明公开了一种基于机器学习的全球河流氮、磷多年平均浓度估算方法，包括以下步骤：获取多源异构数据并进行预处理；将全球流域划分为数据充足流域与数据缺乏流域；基于数据充足流域的多源异构数据，构建氮磷浓度模拟模型；利用所构建的模型对数据缺乏流域的氮、磷多年平均浓度进行模拟估算，并生成全球氮磷浓度数据集。本发明实现了对全球不同流域氮、磷浓度的系统估算，为水环境精准治理与决策提供了重要技术支撑。