【人工智能】ES&T：藻类谁最嚣张？eDNA+机器学习揭开鄱阳湖真相！
水处理文献速递
2025-10-13 09:03
文章摘要
本研究针对大尺度水域藻华监测中分类精度与空间覆盖难以兼顾的问题，提出融合环境DNA宏条形码、遥感监测和水质参数的监督式机器学习框架。研究以鄱阳湖为案例，通过梯度提升树模型实现34种藻类空间分布的高精度预测（平均MAPE=11.20%），并与形态学数据验证显示75%物种呈显著正相关。主成分回归分析揭示念珠藻目和星杆藻目是驱动浮游藻指数变化的关键类群，其中有毒念珠藻目在北部湖区影响尤为显著。该研究突破藻类生物监测的双重瓶颈，为藻华精准治理提供可操作的定量化工具。
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