方法
為了評估有害藍藻水華預測和預報模型的當前知識，進行了系統(tǒng)的文獻綜述(SLR)。具體來說，是對應用于靜水水體淡水系統(tǒng)中已發(fā)表的有害藍藻水華模型的案例進行了批判性綜述。
SLR通過明確界定搜索關鍵詞和納入/排除標準，對現(xiàn)有文獻進行了可靠的評估。此外，它還是可重復的。SLR從數(shù)據(jù)源的標識和搜索標準的定義開始。然后，根據(jù)一組與研究目的相關的任意標準，文章會被包括或排除在最終樣本中。最后，從樣本全文中提取感興趣的數(shù)據(jù)，然后進行分析和總結(jié)。我們知道，即使從SLR中提取了一個重要的樣本，并不是所有相關的參考資料都被SLR所收集。在某些情況下，盡管SLR的結(jié)果中沒有包含的一些參考文獻，但也涵蓋在這次討論中。在這次SLR中應用的方法如圖1所示。
1.數(shù)據(jù)來源和檢索標準
于2019年10月在Scopus、Web of Science、ProQuest數(shù)據(jù)庫上進行文獻檢索。通過將多個關鍵詞與布爾運算符AND、OR和NOT組合在三個數(shù)據(jù)庫中進行相同的搜索。搜索標準詳見補充材料1。只包括同行評審的期刊文章和用英語發(fā)表的圖書章節(jié)。
2. 納入和排除標準
接著將文章在三個不同層次上進行納入和排除(圖1)：i)標題和關鍵詞，ii)摘要，iii)全文，按以下三個標準：
I)研究必須是在天然或人工淡水湖泊中進行的(排除小型臺架控制實驗模型，在流水、咸水、海洋環(huán)境的研究，以及純概念模型)。
II)研究必須模擬藍藻動態(tài)或有害藍藻水華相關的環(huán)境或生理條件(排除水華模擬對人類或其他動物的經(jīng)濟影響或毒性的研究)。
III)模型必須包括藍藻動態(tài)行為的預報、預測，而不僅僅是倒推、驗證或?qū)τ^測數(shù)據(jù)提供定性的解釋。
如果沒有足夠的信息在標題篩選期間排除一種文章，就將它包括在下一級(例如摘要篩選等)，直到對全文進行了評估。最后共有122份同行評議的期刊論章是全文評估的方式進行。
在篩選所有期刊論文后，按照相同的標準篩選圖書章節(jié)。章節(jié)只有在它們提出了新的案例研究時，才被包括在篩選的期刊論文庫中。在最后的樣本中增加了一個章節(jié)，因此最終包括123份文章。每個級別篩選的文章和排除數(shù)量如圖1所示。
3. 數(shù)據(jù)提取與匯總
從文章的最后樣本中提取數(shù)據(jù)，分為四組：
(1) 研究地點的特征：研究地點的信息，如模擬湖泊的數(shù)量、位置、營養(yǎng)狀態(tài)和循環(huán)模式;
(2)研究材料和方法：監(jiān)測特性如監(jiān)測持續(xù)時間、取樣頻率、地點數(shù)目和監(jiān)測技術。對于DD模型，還提取了用作模型訓練輸入變量的物理、化學、生物和土地利用變量的類型;
(3)建模技術：提取每個研究案例的建模技術的數(shù)量和類型，并將其分類為PB模型或DD模型。確定了每個建模方法中最經(jīng)常出現(xiàn)的變量，以及用于優(yōu)化輸入變量或確定主要預測因素的統(tǒng)計程序。此外，盡可能提取和量化用于評估模型性能的指標;
(4)預測水平和模型應用：通過預測水平和/或應用于場景評估來評估模型的性能。此外，還記錄了藍藻分類水平和質(zhì)量/體積方面的最終模型輸出結(jié)果。
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