2022-08-14
自20世紀(jì)80年代來，關(guān)于這一主題的研究論文的數(shù)量一直在增加(圖2)。2008年以后，每年的文章總數(shù)迅速增加。特別是，2013年之后，發(fā)表的研究論文的數(shù)量快速增加，得益于藻類原位熒光法和衛(wèi)星遙感監(jiān)測等新技術(shù)的應(yīng)用(圖2)。對有害藍(lán)藻水華的研究理解還得益于監(jiān)測技術(shù)(例如，產(chǎn)生了大量可用的觀測數(shù)據(jù))，還包括計算機(jī)性能和藍(lán)藻生態(tài)學(xué)、生理學(xué)和生態(tài)風(fēng)險知識。
2022-08-14
補(bǔ)充材料2提供了SLR所分析的文章的完整清單，按營養(yǎng)狀態(tài)和循環(huán)模式分組。每一組的湖泊都從高緯度到低緯度排列。每個湖的文章都按DD或PB方法進(jìn)行了分組。SLR表明71%的文章使用PB模型預(yù)測未來情景，而DD模型主要用于短期有害藍(lán)藻水華預(yù)報。
2022-08-14
許多模型被用來識別對有害藍(lán)藻水華影響最大的輸入變量。在SLR中分析的文章中，大約用70%的文章確定了最敏感的變量，在這里命名為主要預(yù)測因子(表4)。如靈敏度分析、數(shù)據(jù)挖掘、主成分分析可用于評價輸入變量與模型輸出之間的統(tǒng)計關(guān)系，預(yù)報/預(yù)測性能最敏感的變量。
2022-08-14
一些研究對多種DD建模技術(shù)在有害藍(lán)藻水華預(yù)測中的性能和局限性進(jìn)行了比較。有學(xué)者比較了12種DD建模技術(shù)，包括利用簡單回歸、ANN和DTs預(yù)測美國Cheney水庫藍(lán)藻細(xì)胞、微囊藻毒素和土臭素濃度。利用立體回歸模型更好地再現(xiàn)了最大有害藍(lán)藻水華的濃度，這也是水資源管理人員最感興趣的，因為細(xì)胞濃度最大值通常與最危險的情況有關(guān)。
2022-08-14
遺傳程序設(shè)計(GP)是一種計算方法，它使用達(dá)爾文自然選擇理論的原理來解決問題，而不是直接地編程。GP通過多次迭代和交叉進(jìn)行符號回歸來進(jìn)行程序歸納。GP可能不絕對地被歸類為DD模型，因為它通常被用作其他算法的優(yōu)化模型(例如邏輯回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)，最近這種技術(shù)被應(yīng)用于幾個湖泊的有害藍(lán)藻水華預(yù)測。
2022-08-14
在SLR中發(fā)現(xiàn)了大量的DD建模技術(shù)，這些技術(shù)從簡單的索引到機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有。為了便于分析，將這些技術(shù)分類為五組：回歸和指數(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、遺傳規(guī)劃(GP)、決策樹(DT)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)。大多數(shù)研究(使用DD建模的73篇文章中占63%)只用唯一一種方法來預(yù)測有害藍(lán)藻水華。
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