基于贝叶斯自适应LASSO Tobit分位数回归的微囊藻毒素预测模型：面向水质合规性评估的创新方法

为解决微囊藻毒素(MC)管理中传统均值回归与百分位合规评估脱节的问题，来自中国的研究团队首次将贝叶斯自适应LASSO Tobit分位数回归(BALTQR)模型引入环境研究。该模型成功识别叶绿素a(CHL)、pH和水温(WT)为关键驱动因子，证实CHL与pH在0.1-0.9分位数均呈正效应，而WT在0.7-0.9分位呈现意外负效应，为水质标准达标率评估提供了精准量化工具。

　　微囊藻毒素(MC)作为危害水生生态系统和人类健康的主要污染物，其浓度预测一直面临左截尾数据和百分位评估需求的挑战。研究团队创新性地构建了贝叶斯自适应LASSO Tobit分位数回归(BALTQR)模型，该技术融合三大优势：采用Tobin思想处理检测限以下数据，通过自适应LASSO解决环境因子多重共线性，利用MCMC算法实现参数估计。基于美国大陆湖泊数据集，模型揭示叶绿素a(CHL)和pH在所有分位数(0.1-0.9)均显示稳定正效应，贡献度相当；而水温(WT)在高端分位数(0.7-0.9)呈现"温度悖论"负效应。这项研究首次实现了驱动因子解析与90^th百分位水质达标的精准衔接，为制定基于合规概率的蓝藻毒素管控策略提供了革命性方法论。该模型框架可推广至其他左截尾环境变量的研究，如重金属污染和抗生素残留监测等领域。