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  • DD建模技术的比较与组合
    DD建模技术的比较与组合

    2022-08-14

    一些研究对多种DD建模技术在有害蓝藻水华预测中的性能和局限性进行了比较。有学者比较了12种DD建模技术，包括利用简单回归、ANN和DTs预测美国Cheney水库蓝藻细胞、微囊藻毒素和土臭素浓度。利用立体回归模型更好地再现了最大有害蓝藻水华的浓度，这也是水资源管理人员最感兴趣的，因为细胞浓度最大值通常与最危险的情况有关。

  • 遗传程序设计
    遗传程序设计

    2022-08-14

    遗传程序设计(GP)是一种计算方法，它使用达尔文自然选择理论的原理来解决问题，而不是直接地编程。GP通过多次迭代和交叉进行符号回归来进行程序归纳。GP可能不绝对地被归类为DD模型，因为它通常被用作其他算法的优化模型(例如逻辑回归、人工神经网络等)，最近这种技术被应用于几个湖泊的有害蓝藻水华预测。

  • 数据驱动（DD）模型及其应用
    数据驱动（DD）模型及其应用

    2022-08-14

    在SLR中发现了大量的DD建模技术，这些技术从简单的索引到机器学习算法都有。为了便于分析，将这些技术分类为五组：回归和指数、人工神经网络(ANN)、遗传规划(GP)、决策树(DT)和贝叶斯网络(BN)。大多数研究(使用DD建模的73篇文章中占63%)只用唯一一种方法来预测有害蓝藻水华。

  • 基于过程的（PB）模型及其应用
    基于过程的（PB）模型及其应用

    2022-08-14

    在SLR中确定了几个湖泊的单个PB模型，或专门为单个湖泊开发的其他模型，并侧重于主要的环境或生理因素。一些著名的模型如PROTECH、DYRESM-CAEDYM、CLAMM、MyLake、PCLake、SALMO、SALMO-OO和DBS，这些模型已被应用于几个不同环境条件的湖泊。

  • 淡水湖泊蓝藻水华预测模型(二)
    淡水湖泊蓝藻水华预测模型(二)

    2022-08-14

    为了评估有害蓝藻水华预测和预报模型的当前知识，进行了系统的文献综述(SLR)。具体来说，是对应用于静水水体淡水系统中已发表的有害蓝藻水华模型的案例进行了批判性综述。

  • 淡水湖泊蓝藻水华预测模型(一)
    淡水湖泊蓝藻水华预测模型(一)

    2022-08-14

    湖泊和水库中有害蓝藻水华(CyanoHABs)的毒性和造成的经济影响对全球水资源管理部门来说是一个重大风险。预测水华发生和理解有害蓝藻水华的主要驱动因素是优化水资源管理的必要条件。通过综述有害蓝藻水华预报预测模型的应用及其案例的分析，总结了该领域的知识现状、局限性和未来前景机会。