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研究简介：氰基式卫星监控湖泊的预测
湖泊到处都有有害的藻华，可能会影响水质，化学和物理过程，生物多样性，生态系统健康和环境服务。因此，预测蓝细菌盛开是研究概论的重要[...]：在卫星监测的湖泊中预测的氰基habs在湖泊科学家中首次出现在湖泊科学家身上。
来源:湖泊科学家湖泊到处都有有害的藻华，可能会影响水质，化学和物理过程，生物多样性，生态系统健康和环境服务。因此，预测蓝细菌开花是资源管理中重要的未来一步。
哥白尼前哨3美国东部的卫星图像（信用：包含改良的哥白尼前哨数据（2018年），由ESA，CC BY-SA 3.0 IGO
cc by-sa 3.0 igo发表在《环境管理杂志》上的一项2024年的研究试图使用卫星湖数据创建蓝细菌预测模型。1
环境管理杂志 1该研究的目的是使用卫星数据进行2192个连续的美国湖泊和储层的准确预测蓝细菌有害藻类布鲁姆（Cyanohabs）。1
方法
使用贝叶斯分层的嵌套拉普拉斯近似（INLA）模型来估计时空效应和预测效应以及预测的蓝细菌开花。 2192卫星重新涉及的湖泊在每周的时间戳进行采样。
在INLA模型上的性能进行了“与支持矢量分类器和随机森林机器学习模型；以及密集的神经网络，长期短期记忆（LSTM），复发性神经网络（RNN）和GNERARENT网络（GNU）神经网络模型。” 1
预测变量包括地表水温，降水，平均湖泊深度，湖面面积以及环境空气温度和降水。
将INLA预测模型应用于连续美国的2192湖，并进行了评估。预测试图预测符合或超过世界卫生组织娱乐警报标准的盛开1。
结果
“ INLA模型的表现优于机器学习和神经网络模型，其预测精度为90％，灵敏度为88％，特异性为91％，精度为49％。” 1
来源