一、基本原理
本技术通过加密监测点位获得目标区域各参数空间分布特征，基于“指标筛选-因子解析-目标建模-算法优化”的技术框架，通过三级递进式指标筛选流程（初选→优选→精选）确定核心监测参数；基于水系特征、水质参数、排污口分布及土地利用等关键流域信息，利用地理加权回归分析（GWR）识别影响水质动态的关键影响因子；在此基础上定义监测网络优化目标（如最优农田结实度、最小点位数量等），设置多约束参数体系，并通过多目标离散粒子群优化模型（MO-DPSO）输出多层级监测网络的空间配置方案，对于大流域，基于子流域划分，进行分布式筛选优化，实现从污染源识别到环境响应全过程覆盖的精准监测布局。本技术适用于10 km2~3000 km2范围内面源污染长期监测点位布设方案的制定。
二、技术流程
技术流程为“优化监测指标—地理加权回归评估—优化监测点位”，具体如下：
1、初选水污染因子：根据流域区域特征，将污染物分担率筛选出的污染因子与流域水污染特征因子进入耦合，初选水污染因子；
2、优选水污染因子：基于主成分分析，水污染指标的载荷绝对值大于0.6为主要影响因子，优选出水污染因子；
3、精选水污染因子：基于结构方程模型，得到水污染因子之间的路径系数，利用权重叠加法，计算各因子的权重；将水污染因子的权重进行排序，精选出水污染因子，即得到水污染主控因子；
4、地理加权回归：通过加密监测点位，以农田面积、农村居民点面积、城镇用地、排污口最小距离为自变量，开展地理加权回归分析，明确各点位水质参数变化的关键影响因素，识别最具有面源污染代表性的点位；
5、优化监测点位：基于地理加权回归分析结果，定义监测网络优化目标，并通过多目标离散粒子群优化模型（MO-DPSO）筛选出最优监测点位。
三、技术创新点
本技术基于“指标筛选-因子解析-目标建模-算法优化”全流程框架，实现从数据处理到方案输出的闭环逻辑；通过“初选→优选→精选”动态筛选流程，逐层剥离冗余参数，精准锁定核心监测指标，克服传统方法依赖经验或单一统计的局限性，提升参数筛选的科学性；融合多源流域特征的地理加权回归（GWR），整合了水系、水质、排污口、土地利用等空间数据，量化了局部空间效应，突破全局模型忽略地域差异的缺陷，实现“一区一策”因子解析；多约束体系贴合管理场景，解决监测点位离散组合优化难题，输出可直接落地的分级布点方案。
四、技术应用概况
1、重庆永川示范区域为临江河流域和圣水河，示范规模为730 km2；
2、江苏常州示范区域为湖区（主要是武进区、新北区、金坛区、溧阳市的部分区域）和薛埠河，示范规模为8500 km2；
3、内蒙古巴彦淖尔示范区域为巴彦淖尔灌区，示范规模为13800 km2。
