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基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的太湖藻華暴發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判預(yù)警

時(shí)間：2024-11-04 來(lái)源：

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文章題目：基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的太湖藻華暴發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判預(yù)警

作者姓名：吳娟，金松，林荷娟

作者單位：太湖流域管理局水文局（信息中心）上海 200434

摘要：基于支持向量機(jī)（SVM）、長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、極端梯度提升樹（XGBoost）、多元線性回歸（Linear）、輕量級(jí)梯度提升器（LightGBM）與貝葉斯模型（BMA）等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，本研究構(gòu)建了太湖藻華暴發(fā)面積短期預(yù)測(cè)模型，利用事理圖譜構(gòu)建了太湖藻華暴發(fā)風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)制。結(jié)果表明：全太湖的XGBoost、LightGBM、BMA模型，貢湖的BMA、XGBoost模型，南部沿岸區(qū)的XGBoost模型，中西北湖區(qū)BMA、LightGBM模型率定期與驗(yàn)證期模擬效果較好。與傳統(tǒng)藻華機(jī)理模型相比，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的太湖藻華暴發(fā)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判預(yù)警模型在精度提高的同時(shí)，效率提高了3~5倍，并在太湖水生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善和2020—2022年應(yīng)急調(diào)水中發(fā)揮了重要作用。

關(guān)鍵詞：太湖；藻華暴發(fā)；機(jī)器學(xué)習(xí)；事理圖譜；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判預(yù)警