一些研究對多種DD建模技術(shù)在有害藍藻水華預(yù)測中的性能和局限性進行了比較。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水庫藍藻細胞、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)了最大有害藍藻水華的濃度，這也是水資源管理人員最感興趣的，因為細胞濃度最大值通常與最危險的情況有關(guān)。此外，支持向量機(SVM)、隨機森林方法和Boosted樹也表現(xiàn)出良好的性能，在60000 cells.ml-1濃度以下，支持向量機方法的均方根誤差(RMSE)比較小。在澳大利亞菲茨羅伊瀑布水庫，比較ANN、DTs(極端隨機樹和模型樹)和用多元回歸預(yù)測時間尺度為一周的藍藻、綠藻和硅藻種群。根據(jù)作者的說法，極端隨機樹方法的表現(xiàn)是最好的。有學(xué)者通過對ANN、SVM、回歸樹和隨機森林的比較，預(yù)測了中國密云水庫藻類細胞密度和群落變化。隨機森林(DTs)在訓(xùn)練步驟中的表現(xiàn)是最好的，而在使用缺失數(shù)據(jù)的測試中表現(xiàn)不佳。對于這個案例，作者建議使用DTs，因為它們的表現(xiàn)更好，只需要容易測量的水質(zhì)變量。rdI新型光催化網(wǎng)_水庫治理_河道治理_水生態(tài)修復(fù)_水環(huán)境治理與修復(fù)_江蘇雙良環(huán)境科技有限公司

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　　還可以結(jié)合DD建模技術(shù)來提高預(yù)報和預(yù)測性能。結(jié)合模型樹和GP來預(yù)測以色列Kineret湖的有害藍藻水華。模型表現(xiàn)根據(jù)所選狀態(tài)變量的數(shù)量和類型在不斷變化。作者考慮了輸入狀態(tài)變量的可靠性(或不確定性)和便于在選擇最合適的模型時測量變量。rdI新型光催化網(wǎng)_水庫治理_河道治理_水生態(tài)修復(fù)_水環(huán)境治理與修復(fù)_江蘇雙良環(huán)境科技有限公司

　　DD模型概述數(shù)據(jù)驅(qū)動模型通過多種統(tǒng)計技術(shù)被廣泛應(yīng)用于有害藍藻水華的預(yù)測。DD模型與PB模型相比的一個主要優(yōu)點是它們對專業(yè)知識的要求較低，具有發(fā)展優(yōu)勢。然而，對與有害藍藻水華相關(guān)的潛在現(xiàn)象的認知理解可以應(yīng)用于優(yōu)化輸入變量，進而提高DD模型的性能。由于DD模型強烈依賴于數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量，如果數(shù)據(jù)不匹配模型的目的，則模型性能可能受到嚴重限制。此外，由于預(yù)測規(guī)則是完全從數(shù)據(jù)中提取的，因此它們的預(yù)測性能通常僅限于觀測數(shù)據(jù)的變化范圍。DD模型的另一個局限是，并不是所有的輸出(即預(yù)測規(guī)則和觀察到的模式)都允許用戶獲得驅(qū)動有害藍藻水華過程的因子。換句話說，一些預(yù)測規(guī)則可說明數(shù)學(xué)模式，可以幫助預(yù)測選定變量的值，但缺乏與有害藍藻水華的直接或間接的物理原因。然而一些建模技術(shù)，如DTs、GPs和BNS能夠提供預(yù)測規(guī)則，表明有害藍藻水華與環(huán)境因素之間的因果關(guān)系，從而有助于基本的過程認識。在這個層面上，DD和PB模型都可以很好地相互補充地評估有害藍藻水華。rdI新型光催化網(wǎng)_水庫治理_河道治理_水生態(tài)修復(fù)_水環(huán)境治理與修復(fù)_江蘇雙良環(huán)境科技有限公司

　　監(jiān)測和輸入變量目前確定用于開發(fā)和驗證有害藍藻水華預(yù)測和預(yù)測模型的四種主要藍藻監(jiān)測方法：顯微鏡、色素分析、原位熒光法和遙感(圖2)。傳統(tǒng)的監(jiān)測包括顯微鏡和色素分析。顯微鏡用于通過專家目視來估算細胞濃度和生物體積，并允許通過形態(tài)特征進行物種分類。然而，這種微觀評估是非常耗時且昂貴的，而且需要熟練的專業(yè)人才。色素分析是指葉綠素a，也有時是通過實驗室定量提取的化學(xué)色素或其他光學(xué)活性化合物，然后進行光譜、色譜或熒光分析。葉綠素a是一種色素，存在于包括藍藻在內(nèi)的所有浮游植物群中，因此它不能評估不同、不能區(qū)分物種。一般需要人工取樣和運輸?shù)綄嶒炇曳治?，這會增加時間和成本，也會影響結(jié)果。最新的監(jiān)測技術(shù)是指原位熒光法和遙感技術(shù)。原位熒光法是一種光學(xué)方法，通過特定的發(fā)射波長和激光波長來估計葉綠素a或藻藍素(phycocyanin, PC)的色素濃度。光子吸收后細胞被激發(fā)，然后它們返回到原來的基激發(fā)狀態(tài)。在返回過程中，能量較低的光子從細胞中發(fā)射并通過熒光發(fā)射測量出來?？梢栽诤邪惭b幾個監(jiān)測探頭，提供高頻數(shù)據(jù)(采樣間隔在秒和小時之間)，這樣的監(jiān)測成本相對較低。然而，由于多個潛在的光干擾，就需要在特定地點通過傳統(tǒng)的采樣進行持續(xù)的數(shù)據(jù)校準。在垂直剖面系統(tǒng)(VPS)中，葉綠素a和PC熒光探頭可以與其他探頭(例如測量濁度或熒光溶解有機物)一起安裝，提供整個水柱的實時數(shù)據(jù)。這一技術(shù)已被世界各地許多自來水公司采用，并成為大多數(shù)實時水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)的方法基礎(chǔ)。由于PC主要是藍藻特有的色素，它可以提供藍藻群體的生物量、生物體積或細胞密度的估計值。然而它不能區(qū)分藍藻不同物種。遙感監(jiān)測依靠藍藻的光學(xué)特性，利用衛(wèi)星多光譜傳感器，無人機或飛機。哨兵3號是一個廣泛使用的觀測衛(wèi)星，該衛(wèi)星的任務(wù)是支持多種環(huán)境的應(yīng)用，如海面地形測量、海洋和陸地表面、溫度測量、內(nèi)陸水體監(jiān)測、天氣預(yù)報、水和土地顏色測量等。從觀測衛(wèi)星的圖像中，已經(jīng)獲得了許多經(jīng)驗、半經(jīng)驗和分析算法來提取特定的頻帶，并估計水體整個表面的葉綠素a和PC。與傳統(tǒng)的取樣監(jiān)測相比，該技術(shù)可以為用戶提供低成本、高效率的有害藍藻水華的空間信息，考慮到已經(jīng)部署的衛(wèi)星和廣泛獲取的衛(wèi)星圖像。然而，信息的質(zhì)量取決于天氣條件(例如云量會阻礙其應(yīng)用)。遙感范圍僅限于地面和近地下水域，還需要對具體地點進行校準。多(超)光譜信號缺乏足夠空間和時間分辨率的數(shù)據(jù)，也被認為是利用遙感技術(shù)預(yù)測有害藍藻水華的關(guān)鍵限制。使用這種方法對PC進行準確估計仍然是一個挑戰(zhàn)，這可能限制了它作為有害藍藻水華模型中數(shù)據(jù)源的使用。有趣的是，即使遙感和原位熒光法可提供一個高的時空分辨率，低成本的解決方案，來估計湖泊的表面的葉綠素a或PC，但是很少有研究將這兩種監(jiān)測技術(shù)結(jié)合起來。rdI新型光催化網(wǎng)_水庫治理_河道治理_水生態(tài)修復(fù)_水環(huán)境治理與修復(fù)_江蘇雙良環(huán)境科技有限公司

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量是預(yù)報和預(yù)測模型性能的基礎(chǔ)。因此，考慮到監(jiān)測的特殊性(例如，定量化方法、采樣頻率、地點、時間和深度等)至關(guān)重要。評估不同的藍藻監(jiān)測方法是否會影響加拿大伊利湖有害藍藻水華模型的性能。對于每一種監(jiān)測方法，有研究者開發(fā)了一個增強的回歸樹模型來預(yù)測季節(jié)性和年度的藍藻動態(tài)。對于每種監(jiān)測技術(shù)來說，模型預(yù)測性能和所識別的有害藍藻水華的驅(qū)動因素并不相同，這說明了監(jiān)測方法對模型的結(jié)構(gòu)和準確性來說是十分重要的。開發(fā)DD預(yù)報模型，顯微鏡和色素分析技術(shù)是收集藍藻數(shù)據(jù)最常用的方法。這些技術(shù)比熒光和遙感等新傳感技術(shù)有更高的精準度，但仍然具有局限性。有研究通過在顯微鏡分析前僅改變采樣量，評估了烏拉圭Salto Grande水庫銅綠微囊藻的檢測效率和預(yù)測精度。他們發(fā)現(xiàn)，樣本量的增加顯著提高了預(yù)測性能。rdI新型光催化網(wǎng)_水庫治理_河道治理_水生態(tài)修復(fù)_水環(huán)境治理與修復(fù)_江蘇雙良環(huán)境科技有限公司