AI與大數(shù)據(jù)在水環(huán)境中的應(yīng)用案例

02夜光藻赤潮的環(huán)境影響因素及預(yù)測研究中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)/大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源研究背景近年來赤潮的頻繁發(fā)生和規(guī)模的不斷擴(kuò)大，嚴(yán)重破壞了海洋生態(tài)系統(tǒng)的平衡、漁業(yè)資源和海產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)，赤潮毒素也嚴(yán)重威脅著人類的生命安全。我國沿海共發(fā)生赤潮73次，12次造成災(zāi)害，直接經(jīng)濟(jì)損失20.15億元我國管轄海域共發(fā)現(xiàn)赤潮68次，累計(jì)面積7484平方千米我國沿海共發(fā)生赤潮56次，累計(jì)面積7290平方千米。我國沿岸海域共發(fā)生赤潮35次，累計(jì)面積2809平方千米我國沿海共發(fā)生赤潮46次，有毒赤潮7次20122013201420152016夜光藻赤潮是我國赤潮發(fā)生頻率較高的種類之一。夜光藻雖然本身不含毒素，但由于它形成赤潮時(shí)，大量的夜光藻粘附于魚鰓上，阻礙了魚類呼吸導(dǎo)致魚類窒息死亡；同時(shí)夜光藻死亡分解過程中所產(chǎn)生的尸堿和硫化氫，使海水變質(zhì)，危害水體生態(tài)環(huán)境。此外，它還能滲透出高濃度的氨和磷，不利于海產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展。因此，研究赤潮發(fā)生機(jī)理，有效預(yù)測和防治赤潮發(fā)生迫在眉睫。研究背景夜光藻赤潮的環(huán)境影響因素赤潮的發(fā)生是各種生物、化學(xué)、物理因素的綜合作用結(jié)果，且不同海域有著不同的赤潮藻類，影響赤潮發(fā)生的主要影響因子也不盡相同。大量研究表明，海水的富營養(yǎng)化狀況與赤潮的發(fā)生概率有著密切的關(guān)系，水文氣象和海水理化因子是誘發(fā)赤潮發(fā)生的重要原因。在此研究水溫、溶解氧、鹽度、總氮、可溶性無機(jī)磷、浮游植物密度等環(huán)境因素與夜光藻密度的關(guān)系，夜光藻密度越大越容易發(fā)生赤潮，為夜光藻赤潮的預(yù)測和防治提供依據(jù)。通過數(shù)據(jù)圖表，無法直觀看出環(huán)境因素與夜光藻赤潮的關(guān)系。運(yùn)用相關(guān)性分析和多元線性回歸研究水溫、溶解氧、鹽度、總氮、可溶性無機(jī)磷、浮游植物密度等環(huán)境因素與夜光藻密度的定量關(guān)系。STEP1STEP2STEP3STEP4選擇相關(guān)性分析——相關(guān)系數(shù)；選擇時(shí)間：1989年~2015年；選擇地區(qū)：中國；設(shè)置指標(biāo)：夜光藻密度、水溫、溶解氧、鹽度、總氮、可溶性無機(jī)磷、浮游植物密度。結(jié)果及結(jié)果分析夜光藻赤潮與環(huán)境因素的相關(guān)性分析相關(guān)系數(shù)矩陣表根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣表得，浮游植物密度和可溶性無機(jī)磷與夜光藻密度呈負(fù)相關(guān)，說明浮游植物密度和可溶性無機(jī)磷越高，越不利于夜光藻赤潮的發(fā)生，營養(yǎng)物質(zhì)磷是赤潮藻類生長的限制性因子；而溶解氧、水溫、鹽度、總氮與夜光藻密度呈正相關(guān)，說明溶解氧、水溫、鹽度、總氮越高，越有可能導(dǎo)致赤潮的發(fā)生。其中，可溶性無機(jī)磷、總氮與夜光藻密度的相關(guān)性較高，相關(guān)系數(shù)分別為-0.58996、0.49462；而水溫與夜光藻密度的相關(guān)性很低，相關(guān)系數(shù)為0.14155。夜光藻赤潮與環(huán)境因素的線性回歸分析以夜光藻密度為被解釋變量，水溫、溶解氧、鹽度、總氮、可溶性無機(jī)磷、浮游植物密度等環(huán)境因素為解釋變量，運(yùn)用線性回歸進(jìn)一步研究夜光藻赤潮與環(huán)境因素的數(shù)量關(guān)系。運(yùn)用不同的解釋變量組合構(gòu)建模型，根據(jù)結(jié)果選擇最優(yōu)模型。夜光藻赤潮與環(huán)境因素的線性回歸分析經(jīng)過多個(gè)模型的比較，最終以可溶性無機(jī)磷、總氮、浮游植物密度為解釋變量的模型較優(yōu)。但是，調(diào)整R^2=0.453，說明該回歸方程對夜光藻密度的擬合效果不是特別好，則夜光藻赤潮與環(huán)境因素有更加復(fù)雜的關(guān)系，僅用線性回歸無法刻畫?；谂袆e分析的夜光藻赤潮預(yù)測

采用判別分析，根據(jù)各環(huán)境因素和夜光藻密度的歷史數(shù)據(jù)，判別新的數(shù)據(jù)是否發(fā)生赤潮。歷史數(shù)據(jù)取26組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，包括3類：1類為赤潮樣本，2類為赤潮前樣本，3類為正常樣本。然后對其余第27組、第28組數(shù)據(jù)進(jìn)行判別歸類，判斷其是否發(fā)生赤潮?；谂袆e分析的夜光藻赤潮預(yù)測對變量進(jìn)行篩選，根據(jù)待引入變量表，在第一步中環(huán)境因素水溫的判別F值最大，且判別F>Fin，引入環(huán)境因素水溫，同理依次引入環(huán)境因素可溶性無機(jī)磷、鹽度、溶解氧；根據(jù)待剔除變量表，發(fā)現(xiàn)在每一步中最小的判別F>Fout，即沒有變量剔除。綜上，最終用來進(jìn)行判別分析的環(huán)境因素為水溫、可溶性無機(jī)磷、鹽度、溶解氧，這四個(gè)變量的判別作用較大，其余變量的判別作用低微?；谂袆e分析的夜光藻赤潮預(yù)測根據(jù)判別效果表發(fā)現(xiàn)

F統(tǒng)計(jì)量>F0.05，說明兩兩類別間均值在顯著性水平0.05下具有顯著性差異，即赤潮發(fā)生前、赤潮發(fā)生、未發(fā)生赤潮時(shí)的環(huán)境因素和夜光藻密度間的差異較大，所以能采用判別分析對夜光藻赤潮進(jìn)行預(yù)測。采用逐步判別分析對26組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類情況進(jìn)行回判，除第14組、第22組、第26組數(shù)據(jù)的判別分類與原始分類結(jié)果不一致外，其余均一致，即判別分析的判對率為88%，說明模型效果較好。用訓(xùn)練的判別模型對第27組、第28組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類得到第27組歸為第2類，即為赤潮前情況；第28組歸為第1類，即為發(fā)生赤潮情況。結(jié)論運(yùn)用相關(guān)性分析和線性回歸分析，研究水溫、溶解氧、鹽度、總氮、可溶性無機(jī)磷、浮游植物密度等環(huán)境因素對夜光藻赤潮的影響；運(yùn)用逐步判別研究環(huán)境因素和夜光藻密度歷史數(shù)據(jù)，并判別新數(shù)據(jù)是否會(huì)發(fā)生夜光藻赤潮。得到以下結(jié)論：（1）根據(jù)相關(guān)性分析得，浮游植物密度和可溶性無機(jī)磷與夜光藻密度呈負(fù)相關(guān)，說明浮游植物密度和可溶性無機(jī)磷越高，越不利于夜光藻赤潮的發(fā)生，營養(yǎng)物質(zhì)磷是赤潮藻類生長的限制性因子；而溶解氧、水溫、鹽度、總氮與夜光藻密度呈正相關(guān)，說明溶解氧、水溫、鹽度、總氮越高，越有可能導(dǎo)致赤潮的發(fā)生。結(jié)論（2）根據(jù)線性回歸分析得，浮游植物密度、可溶性無機(jī)磷、總氮對夜光藻密度的線性關(guān)系顯著。其中，當(dāng)可溶性無機(jī)磷增加1mol/L，夜光藻密度每立方米減少989979個(gè)；總氮增加1mol/L，夜光藻密度每立方米增加136830個(gè)；浮游植物密度每立方米增加10^4個(gè)，夜光藻密度每立方米增加1238個(gè)。但是，夜光藻赤潮與環(huán)境因素有更加復(fù)雜的關(guān)系，僅用線性回歸無法刻畫。