利用机器学习模型通过浮游植物参数掌握湖泊富营养化的水质动态变化|新闻
作者：by Frontiers of Environmental Science & Engineering
Anhui大学的研究人员通过利用浮游植物的数据来跟踪与湖泊富营养化湖相关的水质变化的动态变化。发表在环境科学与工程前沿，这项研究提出了一种新的方法来识别中国休茨湖的富营养化，这可能会推进环境监测和管理。
富营养化是水体中营养物质过多的丰富性，是一个紧迫的环境问题，通常导致有害的藻华。监测的传统方法主要依赖于浮游植物指标，例如叶绿素-A，这可能无法完全捕获营养相互作用的复杂性及其在天然湖泊中的时间变化。
该研究开发了五种基于树的ML模型，分析了5个月内Huates Lake Basin中34个地点的数据。XGBoost和LightGBM模型作为强大的工具出现，XGBOOST准确预测了总氮与总磷比率（TN/TP）和LightGBM有效地基于浮游植物参数来有效表征水质。该研究强调了由于盆地的低流量和深水特征，磷在富营养中的重要作用。
该团队采用了广泛的数据集，涵盖了水文，水质和气象数据集。通过应用ML算法，他们在预测关键的富营养化指标（例如浮游植物香农多样性指数（Hâ²）和TN/TP比率等关键富营养指标方面达到了很高的精度。
这些发现强调了将ML模型与生态数据集成以提高监测能力的潜力。这些进步可以指导政策制定并增强管理富营营养状况的战略。通过更有效地预测和跟踪营养动态，利益相关者可以实施及时的干预措施来减轻环境影响。
这项研究得到了中国国家自然科学基金会和安海省的主要科学技术项目的支持。为了进一步见解，可以在期刊中访问完整的研究环境科学与工程前沿：https://journal.hep.com.cn/fese/en/10.1007/s11783-025-1934-6。未来的研究旨在探索更广泛的污染源和时空量表，以进一步验证这些有希望的发现。
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