基于深度学习的双层藻华预警系统AlgAlert：融合回归与分类模型的水质管理新策略

针对有害藻华(HAB)对水生生态系统和经济造成的威胁，研究人员开发了名为AlgAlert的双层机器学习框架，通过KNN回归预测叶绿素a(Chl-a)浓度（MAE=0.25 μg/L）和定制分类器识别藻华事件（F1-score达0.98）。该模型整合实时水质、气象及潮汐数据，为温带河口系统提供精准预警，显著提升水环境管理决策时效性。

　　

藻华暴发是威胁全球水生态安全的重大环境问题，其引发的缺氧、毒素释放等连锁反应不仅破坏生物多样性，更造成渔业损失和公共卫生危机。传统监测依赖耗时的人工采样和实验室分析，难以满足实时预警需求。尤其在温带河口系统如澳大利亚天鹅-坎宁河(Swan-Canning Estuary)，复杂的盐楔分层和营养盐动态使得藻华预测更具挑战性。

针对这一难题，研究人员开发了创新性的AlgAlert双层预测框架。该研究首先通过系统评估七种回归模型，确定K最近邻(KNN)算法在预测叶绿素a(Chl-a)浓度上表现最优（MAE=0.25 μg/L，R²
=0.60），较随机森林(RF)等模型误差降低40%。随后构建深度神经网络分类器，以10 μg/L的Chl-a阈值为界，实现藻华事件的二元分类（F1-score达0.98）。研究采用5折交叉验证和标准化预处理，确保模型在2075组小时级水质-气象-潮汐数据上的稳健性。

关键技术方法包括：1) 使用YSI EXO2多参数探头采集溶解氧、水温等实时数据；2) 整合澳大利亚气象局(DPIRD)的太阳辐射等气象数据；3) 采用StandardScaler标准化处理多源异构数据；4) 构建包含ReLU激活函数的深度神经网络分类器；5) 通过Adam优化器和早停策略防止过拟合。

研究结果揭示：

1. 回归模型比较：KNN在预测Chl-a浓度时展现最低误差（MAPE=22.45%），其空间相似性度量特性更适应环境参数的非线性关系；
2. 分类性能：定制分类器对"藻华/非藻华"的识别准确率达99%，较传统SVM提升3个百分点；
3. 系统集成：AlgAlert框架将KNN回归输出作为分类特征，实现端到端预测，验证损失稳定在0.028-0.057区间；
4. 时效分析：KNN模型推理速度（0.038秒）较RF（8.318秒）提升200倍，更适合实时监测场景。

该研究的突破性在于首次将高频传感器数据（10分钟间隔）与机器学习结合，克服了传统周尺度监测的滞后性。模型对盐楔河口特殊水文条件的适应性，为全球类似生态系统提供了可迁移的解决方案。未来通过纳入营养盐数据和藻种鉴定，可进一步区分藻华毒性等级。研究结果发表于《Ecological Informatics》，为智慧水务和生态风险管理树立了新标杆。