在发表于ESE期刊的一项突破性研究中，来自厦门大学的研究人员开发出一种先进的可解释性深度学习模型，用于预测和分析中国淡水湖泊和水库中的有害藻华（HABs）。随着有害藻华对水生态系统和公众健康造成的威胁越来越大，这项研究为了解有害藻华的内在驱动因素和潜在的缓解策略提供了至关重要的见解。该研究在发表后得到了The Microbiologist、ScienMag、EurekAlert等国际科技新闻媒体的报道。
国际媒体报道截图
有害藻华是一种受多种生态和气候因素影响的复杂现象。传统模型往往难以准确预测这些藻华或提供可解释的见解。为了克服这些挑战，研究团队采用了一种增强解释性技术的长短期记忆（LSTM）神经网络。该模型在中国102个监测点的数据基础上进行训练，平均纳什效率系数达到0.48，相较于传统机器学习方法有了显著提升。
水温是影响藻华动态的最大因素，平均占预测方差的11.7%。值得注意的是，中低纬度地区对温度变化更为敏感，这强调了气候变化对有害藻华发生的潜在影响。
“我们的可解释性深度学习模型不仅提高了预测准确性，还有助于政策制定者理解有害藻华背后的关键因素，”第一作者陈胜粤说，“这种方法可以为高风险湖泊和水库的针对性管理策略提供参考。”
此外，该研究还证明，迁移学习可以通过利用监测良好地区的信息，有效改善数据稀缺地区的预测，为监测基础设施有限的地区提供可扩展的解决方案。这项开创性的研究凸显了将人工智能与水文预测相结合的力量。
文章配图
图1 图片摘要
图2 模型性能。a-b，长短期记忆（LSTM）和八个基线模型在测试阶段的纳什效率系数（NSE）值（a）和经验累积分布函数（ECDF，b）。c，LSTM模型在核心组中的空间性能。d-g，4个代表性地点的观测值与预测值的散点图：于桥水库库心（d）、洪湖库心（e）、武昌湖（f）和山美水库库心（g）
图3 a, 核心组中全局重要性（GI，%）最高的驱动因素的空间表现。b, 13个最高驱动因素的计数和GI值。c, 核心组输入特征的平均GI值大小。WT，水温；Chl-a，叶绿素-a；EC，电导率；TP，总磷；CODMn，高锰酸盐；N/P，氮磷比；TN，总氮；DO，溶解氧；NH3-N，氨氮。
作者信息
第一作者：陈胜粤，厦门大学环境与生态学院2021级博士生，现于马克思普朗克生物地球化学研究所进行CSC联合培养。
通讯作者：黄金良，厦门大学环境与生态学院教授，近年来主要研究方向为变化环境下的水生态环境响应机制研究。
引用信息
Chen, S., Huang, J., Huang, J., Wang, P., Sun, C., Zhang, Z., & Jiang, S. (2024). Explainable deep learning identifies patterns and drivers of freshwater harmful algal blooms. Environmental Science and Ecotechnology 23: 100522.
doi: 10.1016/j.ese.2024.100522
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期刊简介
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