基于物联网属性与混合机器学习的可持续水生态系统水生植物监测策略

为解决水生生态系统脆弱性监测难题，研究人员创新性融合物联网(IoT)技术与混合机器学习策略(HMLS)，通过图神经网络(GNN)、时间序列分析和轮廓聚类算法，实现对水生植物健康状态(94%准确率)、生态聚类(93.5%)及水质时序变化(94.22%预测精度)的多维度智能监测，为生态可持续管理提供实时预测性解决方案。

　　

水生生态系统如同地球的"蓝色脉搏"，其健康状况直接关乎生物多样性、水质净化等核心生态服务功能。然而，这些系统对气候变化和人类活动异常敏感，传统监测方法往往滞后于环境变化速度。随着物联网(IoT)传感器网络的普及，实时采集水温、pH值、溶解氧等关键参数已成为可能，但海量异构数据的解析仍是巨大挑战。现有技术难以捕捉水生植物（生态系统的"哨兵物种"）与环境因子的复杂时空关联，导致预测性管理策略缺失。

为突破这一瓶颈，研究人员开发了混合机器学习策略(HMLS)，整合图神经网络(Graph Neural Network, GNN)、长短期记忆网络(LSTM)和轮廓聚类算法。研究采用开源数据集，包含多维度IoT平台采集的水质参数与植物生长指标。技术核心在于：1) GNN建模植物-环境交互网络；2) LSTM解析水质时序规律；3) 轮廓聚类识别空间生态模式。所有数据通过亚马逊云服务(AWS)实现高效处理。

研究结果

植物健康评估体系
GNN模型在植物健康分类中达到94%准确率，显著优于传统CNN方法。通过分析叶片形态学特征与水质参数的非线性关系，系统可提前48小时预测胁迫征兆。

生态聚类分析
轮廓聚类算法以93.5%的精度将监测区域划分为6类生态功能区，其中溶解氧(<2 mg/L)与浊度(>50 NTU)被识别为关键聚类边界指标。该技术成功定位了3处潜在生态退化热点。

时序预测性能
LSTM网络对pH值波动(94.22%预测精度)和温度变化(91.8%)的建模显示，日间光合作用引起的溶解氧周期性波动是影响植物生长的最敏感时序特征。

结论与展望
该研究首次实现IoT-GNN-LSTM-轮廓聚类的四维协同分析框架，其预测性监测能力超越传统静态方法2-3个数量级。特别值得注意的是，系统在低溶解氧(<4 mg/L)环境下的预警特异性达96%，这对防范藻华等生态危机具有关键价值。未来工作将扩展至多物种互作网络建模，并开发边缘计算设备以降低云端依赖。这项发表于《Aquaculture》的研究，为应对气候变化下的水生生态保护提供了智能化的"数字孪生"解决方案。