【文献精选】Groundwater for Sus Dev｜基于机器学习的印度南部热带半干旱区地下水水化学特征调查与水质预测

本研究针对印度泰米尔纳德邦图蒂科林半干旱沿海含水层，通过水文地球化学调查与机器学习技术，系统分析了地下水化学特征及水质状况。背景显示该区域地下水受海水入侵影响严重，总溶解固体等多项指标超过WHO限值。研究目的在于结合熵权重水质指数（EWQI）和随机森林（RF）模型，评估和预测地下水质量，并探讨可持续开发策略。结论表明，Na-Cl型水为主导水型，岩石风化和盐水入侵是主要控制因素；RF-EWQI模型预测精度高（R²>0.95），揭示约11.24%区域为极差水质，主要分布在沿海冲积层，季风后水质略有改善但仍面临显著挑战。