综述：人工神经网络在有害藻华建模中的应用研究

【编辑推荐】本文综述了人工神经网络（ANN）在有害藻华（HABs）研究中的突破性应用，揭示了ANN通过非线性建模、实时监测和早期预警系统提升藻华预测精度的潜力，为环境治理提供智能化解决方案。

　　

ABSTRACT

有害藻华（HABs）作为威胁生态平衡的双刃剑，虽贡献了大气中70%的氧气，其爆发却可能引发环境灾难。研究表明，藻华动态受多重环境因子非线性调控，传统模型难以捕捉其复杂性。人工神经网络（ANN）凭借自适应学习能力，在HABs研究中展现出独特优势：

非线性行为解码

ANN通过深度学习算法解析温度、营养盐、光照等因子的协同效应，成功预测了美国伊利湖微囊藻毒素浓度动态，误差率较传统模型降低23%。其隐藏层结构可模拟藻类种群增长的阈值效应，揭示环境因子间的突跃式关联。

智能监测突破

卷积神经网络（CNN）在卫星遥感图像处理中实现92.4%的赤潮识别准确率，较传统光谱分析提升37%。长短期记忆网络（LSTM）通过处理流速、pH值等时序数据，将佛罗里达沿岸HABs预警时间提前14天。

跨学科应用前景

迁移学习技术使ANN模型在不同水域的泛化能力显著增强，日本琵琶湖建立的混合神经网络系统整合了气象数据和浮游生物计数，实现藻华生物量_Chl-a浓度预测R²值达0.89。

挑战与机遇并存

当前ANN模型面临小样本过拟合、藻种互作机制不明确等局限。未来研究可结合元学习框架与微生物组数据，开发具有因果推理能力的下一代生态智能模型。