从2005年到2024年在一个大浅湖的总动态的可解释数据驱动的建模
Weipeng Lin1, Yongqiang Zhou1, Ze Ren1
1State Key Laboratory of Lake and Watershed Science for Water Security, Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China; University of Chinese Academy of Science, Beijing, 100049, China; College of Nanjing, University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 211135, China.
这项研究开发了一种可解释的机器学习模型,用于监测湖泊中的总 (TP). 该模型准确地追踪了TP的下降,揭示了改善的流域管理和减少藻类繁殖的关键驱动因素.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- (P) 对于水生生物的生产力至关重要,但在淡水系统中会导致肥胖.
- 由于高度变化和复杂的相互作用,在浅,动态的湖泊中监测总 (TP) 是具有挑战性的.
- 遥感为现场监测提供了具有成本效益的补充,但需要准确的TP估计模型.
研究的目的:
- 开发一个可解释的机器学习框架,用于估计浅,动态湖的TP动态.
- 评估模型的性能与其他算法相比,并分析TP变量的机制驱动因素.
- 追踪长期的TP趋势,并确定影响太湖缩的因素.
主要方法:
- 开发了一个轻度梯度增强机回归器 (LGBMR) 框架.
- 在多源数据上训练LGBMR:MODIS卫星反射率,现场测量和气象变量.
- 使用Shapley添加式解释 (SHAP) 进行模型解释性和驱动器分析.
主要成果:
- 与其他13种算法相比,LGBMR模型显示出优异的预测性能 (R2 = 0.70,MAPE = 27.9%).
- 对太湖的长期分析显示,在过去二十年中,TP度的显著下降趋势,从2017年到2024年加速.
- SHAP分析显示,总悬浮物质 (TSM) 和藻类相关的P减少,这与流域管理和风力驱动混合减弱有关.
结论:
- 集成的,可解释的机器学习模型是有效的跟踪动态在浅 eutrophic湖.
- 这些发现为优化管理提供了可操作的见解,突出了流域改善和气候相关因素的影响.
- 该框架通过阐明水文,气象和生物地质化学驱动因素之间的机制联系来推进环境监测.
相关概念视频
The Phosphorus Cycle
Design Example: Creating a Hydraulic Model of a Dam Spillway
Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Physiological Models
Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Distributed Parameter Models
The distributed parameter models are specifically designed to account for variations and differences in some drug classes. This model is particularly useful for assessing regional concentrations of anticancer or...
Design Example: Analyzing Capacity Contours for Flood Risk Assessment
Analysis Methods of Pharmacokinetic Data: Model and Model-Independent Approaches
The model approach uses mathematical models to describe changes in drug concentration over time. Pharmacokinetic models help characterize drug behavior in patients, predict drug concentration in the body fluids, calculate optimum dosage regimens, and evaluate the risk of toxicity. However, ensuring that the model fits the experimental data accurately...


