期刊信息
曾用名：水利水电技术(水文副刊)
主办：水利部信息中心(水利部水文水资源监测预报中心)
ISSN：1000-0852
CN：11-1814/P
语言：中文;
周期：双月
影响因子：1.161
被引频次：43225
数据库收录：
JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2022) CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(2021-2022年度)(扩展版) WJCI 科技期刊世界影响力指数报告（2021）来源期刊 北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊： 1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2011年版,2014年版,2017年版,2020年版期刊分类：工程科技；基础科学
期刊热词：
地球物理学；水利水电工程
基于多模型的洱海藻密度预测与SHAP可解释性分析
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】:研究背景与问题: 洱海作为中国高原湖泊的典型代表，近年来面临日益严重的富营养化和水华问题。藻密度作为衡量藻类数量的关键指标，对洱海的生态系统稳定性和水华预警至关重要研究背景与问题:
洱海作为中国高原湖泊的典型代表，近年来面临日益严重的富营养化和水华问题。藻密度作为衡量藻类数量的关键指标，对洱海的生态系统稳定性和水华预警至关重要。然而，藻密度的准确预测及其驱动因子的明晰对于水华的早期预警和生态风险管理具有重要意义。因此，研究洱海藻密度的变化规律和影响因素，成为解决洱海水环境问题的关键环节。
目前，针对洱海藻密度预测的研究主要集中在单一模型的运用，难以充分考虑不同模型的优点和适应性。因此，如何提高藻密度预测的准确性，以及如何解析预测结果的驱动因子，成为亟待解决的问题。
研究方法:
本研究以洱海为研究区，采用一种基于多模型融合的藻密度预测方法，并辅以SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释性分析方法。具体步骤如下： 1. 收集洱海藻密度及与藻密度相关的多种环境因子数据。 2. 对数据进行分析，筛选出与藻密度相关性较高的因素。 3. 利用多种机器学习模型，如随机森林、支持向量机、神经网络等，分别对洱海藻密度进行预测。 4. 采用加权平均方法将不同模型的预测结果进行融合，提高预测精度。 5. 应用SHAP方法对模型预测结果进行可解释性分析，识别藻密度变化的驱动因子。
核心结果:
研究结果表明，多模型融合预测方法在洱海藻密度预测方面具有更高的准确性，较单一模型提高了约10%。此外，通过SHAP分析发现，洱海藻密度变化主要受到温度、氮、磷等环境因素的影响。具体来说，温度的升高、氮和磷浓度的增加，是导致洱海藻密度增加的主要原因。
进一步分析表明，不同模型在预测洱海藻密度方面存在差异，这可能与模型对特定环境因素的敏感度有关。加权平均方法有效地融合了这些差异，使得预测结果更为可靠。
结论与意义:
本研究提出的基于多模型的洱海藻密度预测与SHAP可解释性分析方法，为洱海藻密度变化预测及其驱动因子解析提供了一种有效手段。该方法具有较高的预测精度，同时通过SHAP分析揭示了藻密度变化的潜在影响因素，为洱海水华预警与生态风险管控提供了科学依据。本研究成果有助于提高洱海生态系统稳定性，保障湖泊水质安全，具有重要的理论意义和实际应用价值。
文章来源：《水文》 网址: http://www.shuiwenzz.cn/qikandaodu/2026/1027/331.html