结合小波分解与深度学习的河流蓝藻水华预测模型创新研究

《Environmental Modelling & Software》：Enhancing riverine cyanobacterial bloom prediction: A hybrid deep learning approach combining wavelet decomposition, double-layer LSTM, ARIMA, and residual compensation

为解决蓝藻水华预测精度不足的难题，研究人员开发了一种融合离散小波变换(DWT)、长短时记忆网络(LSTM)、自回归积分滑动平均(ARIMA)和粒子群优化人工神经网络(PSO-ANN)的混合深度学习模型。该模型通过多尺度分解和残差补偿机制，在澳大利亚墨累河流域五个站点实现了RMSE低至647 cells/ml、Nash-Sutcliffe效率系数达0.988的精准预测，显著优于随机森林模型，为水环境风险管理提供了创新技术方案。

　　

随着全球水体富营养化加剧，蓝藻水华暴发已成为威胁水生生态系统和人类健康的重大环境问题。传统预测模型往往难以捕捉蓝藻生长的复杂非线性动态，特别是在具有高度异质性的河流环境中，模型预测精度面临严峻挑战。在这一背景下，中国石油大学（华东）控制科学与工程学院的研究团队在《Environmental Modelling》发表了一项创新研究，通过融合多种先进算法构建了新型混合预测模型，为河流蓝藻水华精准预测提供了突破性解决方案。

研究团队采用的核心技术方法包括：离散小波变换(DWT)进行时间序列多尺度分解、自回归积分滑动平均(ARIMA)处理线性趋势、单层与双层长短时记忆网络(LSTM)分别捕捉不同频率特征，以及粒子群优化人工神经网络(PSO-ANN)进行残差补偿。实验数据来源于澳大利亚墨累河流域下游五个典型站点（Lock 9、Morgan、Mannum、Murray Bridge、Tailem Bend）的长期监测数据。

比较分析五个站点的预测性能

通过与传统随机森林模型的对比验证，新型混合模型在测试集（104个数据点）中表现出显著优势。均方根误差(RMSE)范围降至647-3,230 cells/ml，纳什-苏特克利夫效率系数(NSE)达到0.876-0.988，皮尔逊相关系数(R²)为0.941-0.989，各项指标均明显优于参照模型。这表明该模型能有效适应不同地理位置的预测需求，具备良好的泛化能力。

模型预测性能的深入解析

消融实验揭示了各组件的重要性排序：小波分解(DWT)贡献最大，其次是高频预测器（双层LSTM）、残差补偿模型(PSO-ANN)和低频预测器（ARIMA结合单层LSTM）。这种分级重要性证实了多尺度分解对捕捉蓝藻生长复杂时序特征的关键作用，而残差补偿机制有效解决了长期预测中的误差累积问题。

研究结论与讨论

该研究成功构建了集成分解算法、线性模型、深度学习网络和优化算法的综合预测框架。模型创新性地将蓝藻浓度时间序列解耦为不同频率组分，分别采用最适合的算法进行建模：ARIMA处理线性趋势，单层LSTM捕捉趋势分量的非线性残差，双层LSTM预测高频细节，PSO-ANN则负责修正最终预测残差。这种"分而治之"的策略充分发挥了各算法的优势，显著提升了预测精度。

该研究的核心价值在于突破了单一模型的技术局限，通过多算法协同实现了对蓝藻水华多尺度动态的精准刻画。特别是在处理突发性水华事件方面，模型的高频细节预测能力展现出独特优势。研究成果不仅为水域生态环境保护提供了可靠的预警工具，也为复杂生态环境系统的建模研究提供了可借鉴的方法论框架。未来，该技术方案有望推广至更多类型的水体生态系统监测场景，为全球水环境治理贡献中国智慧。