在安徽花亭湖的碧波之下，一場由機器學習驅(qū)動的生態(tài)保衛(wèi)戰(zhàn)正悄然展開。2025年發(fā)表于《環(huán)境科學與工程前沿》的研究顯示，通過XGBoost和LightGBM算法，科學家首次實現(xiàn)湖泊富營養(yǎng)化關(guān)鍵參數(shù)的高精度動態(tài)預(yù)測，其中總氮總磷比（TN/TP）預(yù)測精度達88%，浮游植物香農(nóng)指數(shù)（H′）預(yù)測誤差僅4.95%。這項技術(shù)突破為破解我國湖泊“藍藻圍城”困局提供了智能解決方案。

傳統(tǒng)監(jiān)測遇瓶頸：浮游植物“密碼”難破譯

湖泊富營養(yǎng)化是全球性難題，我國60%以上湖泊面臨藻華威脅。傳統(tǒng)監(jiān)測依賴葉綠素a等單一指標，難以捕捉營養(yǎng)鹽限制性因素的動態(tài)變化。論文第一作者方勇指出：“就像僅憑體溫無法診斷病因，葉綠素a只能反映藻類總量，卻無法解釋究竟是氮還是磷推動了污染升級?！?/p>

安徽花亭湖的困境極具代表性：流域內(nèi)農(nóng)業(yè)面源、工業(yè)廢水與生活污水交織，34個監(jiān)測點的數(shù)據(jù)顯示，入湖河流磷濃度超湖體均值17.3%，九月TP峰值達0.141mg/L，成為藍藻暴發(fā)的“燃料庫”。然而，傳統(tǒng)方法需耗時數(shù)周的實驗室分析，難以及時預(yù)警。

機器學習“透視”湖泊：XGBoost鎖定磷污染

研究團隊構(gòu)建五個月的多維度數(shù)據(jù)庫，涵蓋水文、氣象及浮游植物群落等29項參數(shù)，訓練出五類樹基機器學習模型。關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)包括：

1. XGBoort精準狙擊磷污染：在TN/TP比預(yù)測中，XGBoost模型R2值達0.88，特征權(quán)重分析顯示磷（TP）貢獻度超90%，證實花亭湖為典型磷限制型富營養(yǎng)化湖泊。深度解析表明，湖體低流速、深水特性導(dǎo)致磷更易沉積，而氮可通過反硝化作用部分逸散，形成“磷富集陷阱”。
2. LightGBM解碼生態(tài)警報：針對浮游植物參數(shù)，LightGBM對香農(nóng)指數(shù)（H′）預(yù)測精度最高（R2=0.92），其閾值分析顯示湖體處于中營養(yǎng)狀態(tài)。當H′值低于1.5時，藍藻占比超60%，微囊藻毒素（MC）濃度同步飆升，模型通過溶解氧（DO）、水溫等關(guān)聯(lián)因子實現(xiàn)毒素風險提前預(yù)警。
3. 動態(tài)污染圖譜：空間聚類分析將湖區(qū)劃分為四類生態(tài)區(qū)，北部入湖口（LS-2）九月TP濃度達峰值，對應(yīng)香農(nóng)指數(shù)最低值0.48，揭示人類活動密集區(qū)生態(tài)脆弱性。

技術(shù)落地：從實驗室到治理前線

這項技術(shù)的應(yīng)用前景廣闊：

• 智能監(jiān)測網(wǎng)：嵌入模型的浮標傳感器可實時計算TN/TP比，當磷負荷超閾值時，自動觸發(fā)濕地凈化系統(tǒng)或生態(tài)調(diào)水方案。
• 精準控源：特征權(quán)重顯示農(nóng)業(yè)面源貢獻突出，指導(dǎo)流域內(nèi)推廣緩釋磷肥，預(yù)計可削減入湖磷負荷45%。
• 應(yīng)急響應(yīng)：通過H′指數(shù)預(yù)測藻華暴發(fā)窗口期，2024年試驗中成功將蕪湖某水庫藍藻規(guī)?？刂圃谇叭昃档?0%。

研究團隊已與安徽省生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心合作，在巢湖布設(shè)首批50個智能監(jiān)測節(jié)點。項目負責人黃如汀透露：“模型算力持續(xù)進化，未來可融合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全流域小時級污染推演?！?/p>

挑戰(zhàn)與未來：從湖泊到城市水體的技術(shù)遷移

盡管突破顯著，技術(shù)仍需完善：

1. 污染源擴展：當前模型聚焦氮磷，未來需整合有機污染物、抗生素等新興威脅因子。
2. 氣候變量耦合：升溫速率影響藻類代謝，計劃引入氣象預(yù)測模型，評估氣候變化對富營養(yǎng)化的倍增效應(yīng)。
3. 跨流域適配：針對太湖等淺水型湖泊，需調(diào)整沉積物-水體交換參數(shù)，提升模型普適性。

中國科學院南京地理所專家評論稱：“這項研究標志著湖泊治理從‘經(jīng)驗驅(qū)動’轉(zhuǎn)向‘數(shù)據(jù)驅(qū)動’。當機器學習解開浮游植物的生態(tài)密碼，我們便擁有了對抗藻華的智慧之眼?！币鼓唤蹬R，花亭湖的監(jiān)測浮標仍在閃爍，每一組數(shù)據(jù)都在為綠水青山寫下新的注腳。

來源: FESE Message