基于提供的五篇文献摘要，无法直接回答用户关于“如何根据污水处理厂出水、降雨量、河流流量具体计算溢流量”的问题。现有文献并未提供具体的溢流体积计算公式或定量模型。相反，这些研究共同表明：降雨引发的污水溢流（CSO）事件会导致河流中溶解性有机质（DOM）的化学指纹发生显著变化，特别是人为污染来源（如蛋白质、脂类化合物）的贡献率在雨季显著升高 [1]；虽然无法直接计算溢流体积，但可以通过监测特定水质指标（如 DON、COD、特定荧光组分）在降雨期间的异常峰值，结合机器学习模型来定性识别溢流发生的关键河段并预测有机污染负荷的变化趋势 [1][4][5]。
所提供的文献从不同的科学视角揭示了降雨、污水溢流与水质响应之间的复杂关系，但未涉及水力学层面的溢流量计算：
污染源示踪与定性识别机制： 文献 [1] 提供了最接近“溢流检测”的方法论，但其侧重于源解析而非流量计算。该研究利用超高分辨率质谱（UHR-MS）发现，雨季期间人为污染因子（高含量的 CHOS、蛋白质和脂类）的得分最高，这直接反映了降雨导致的污水溢流现象 [1]。通过追踪这些特定分子标志物的升高趋势，可以定位发生直排或渗漏的关键河段（如 S2-S3, S8-S9 等），这是一种基于化学指纹的“存在性”判断，而非“量化”计算 [1]。
水文过程对污染物通量的非线性影响： 文献 [2] 和 [3] 深入探讨了降雨强度如何改变污染物的迁移转化机制，间接说明了单纯依靠线性关系计算溢流影响的局限性。文献 [2] 指出，虽然 DOC 浓度与河流流量呈正相关，但 DON（溶解有机氮，常作为污水指标）的动态更为复杂，其峰值通量在极端降雨期间可超过 7000 kg N d⁻¹，且主要归因于污水处理厂等点源排放 [2]。文献 [3] 进一步细化了降雨强度的影响，发现极端降雨会触发快速的陆 - 水碳传输，使生物可利用的蛋白质类 DOM 比例激增至 41-63%，而中等降雨则主要促进碳酸盐风化 [3]。这表明，不同强度的降雨下，溢流带来的物质组成截然不同，简单的流量 - 浓度线性外推可能失效。
预测模型的构建策略差异： 在预测方法上，文献 [4] 和 [5] 展示了数据驱动与经验关系的互补性。文献 [4] 证明，传统的多元线性回归（MLR）在降雨事件中预测能力不足，而引入土地利用数据的机器学习模型（如 XGBoost）能显著提高对总有机碳（TOC）的预测精度（R=0.77），其中 COD、TP、TN 和悬浮物是降雨期间的关键预测因子 [4]。文献 [5] 则从空间分布角度补充，指出城市河流中低芳香度、内源性为主的 DOM 特征与污水输入密切相关，且 COD 浓度与陆源 DOM 荧光强度呈正线性关系，暗示可通过光谱特性反推外源输入强度 [5]。
综合对比：文献 [1] 侧重于微观分子层面的溯源定位；文献 [2] 和 [3] 强调了宏观水文条件下的通量爆发与组分演变；文献 [4] 和 [5] 则提供了利用多参数耦合（土地利用 + 常规水质指标）进行污染负荷预测的工具。没有任何一篇文献提出将“污水处理厂出水、降雨量、河流流量”作为输入变量来直接解算“溢流体积”的水力学或经验公式。
综合结论： 现有文献一致确认，降雨是导致污水处理厂溢流及河流有机污染负荷剧增的关键驱动力，其特征表现为特定人为源有机质（蛋白质类、脂类、DON）浓度的非保守性跃升 [1][2][3]。虽然无法直接计算溢流量，但可以通过整合高分辨率质谱指纹、常规水质指标（COD, TN, TP）以及土地利用数据，利用机器学习算法有效识别溢流事件的发生并预测其对受纳水体有机碳/氮负荷的影响 [4][5]。
现有局限与信息盲区： 严格基于提供的摘要，回答用户问题存在以下关键缺失：
因此，若需解决“计算溢流量”的具体工程问题，当前的文献资料仅能辅助判断溢流发生的时间窗口和污染特征，而无法提供直接的水量计算依据。