集成部分最小平方结构方程建模和机器学习,用于环境现象的因果探索
Oluwafemi Adewole Adeyeye1, Abdelrahman M Hassaan2, Muhammad Waqas Yonas2
1College of Resources and Environment, Southwest University, Chongqing, 400716, China; National Base of International S&T Collaboration on Water Environmental Monitoring and Simulation in TGR Region, 400715, China; Global Geosolutionz, Typesetters Biz Complex, Department of Geology Building, Ahmadu Bello University, Zaria, 810107, Nigeria.
这项研究引入了一个新的框架,将部分最小方程结构方程建模 (PLS-SEM) 与机器学习相结合,以了解有害藻类繁殖. 最佳模型确定了舒缓的深度,营养素和天气作为影响开花发生的关键因素.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 生态建模 生态建模
- 水质管理水质管理
背景情况:
- 了解环境现象需要强大的因果分析.
- 部分最小方程结构方程建模 (PLS-SEM) 在生态环境研究 (EES) 中使用,但经常错过非线性和机器学习集成.
- 有害的藻类繁殖 (HABs) 带来了重大的生态和经济挑战.
研究的目的:
- 开发和验证一个新的框架来分析环境现象的因果关系,特别是春季有害藻类繁殖 (春季HABs).
- 将机器学习技术与PLS-SEM集成,以捕捉环境因素之间的非线性和相互作用.
- 确定高阳湖,三峡水库地区春季HAB的关键驱动因素.
主要方法:
- 这是一个混合框架,结合了PLS-SEM,贝叶斯网络 (BN),多变量自适应回归线 (MARS) 和多项式回归 (PR).
- 使用BN优化PLS-SEM的因果结构.
- 使用MARS和PR来检测预测因子之间的相互作用和非线性.
主要成果:
- 针对BN优化的PLS-SEM结构改善了贝叶斯信息标准 (BIC) 的得分.
- 多项式回归识别出了显著的非线性,导致了一个最佳模型,R2为0.421和Q2预测为0.177.
- 优福斯深度 (与皮膜深度相互作用),表面营养水平 (总) 和气象因素 (温度,阳光小时) 是春季HABs的主要驱动因素.
结论:
- 拟议的框架通过整合先进的统计和机器学习方法来增强对环境现象的因果理解.
- 这种方法为预测春季HAB提供了更准确的模型,考虑到复杂的环境相互作用.
- 这些发现为改进环境管理策略提供了科学基础,以减轻HABs.
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