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文献分享 | ESE：可解释的深度学习识别淡水有害藻华的模式和驱动因素

流域面源污染控制与水环境修复 2025-05-12 18:47
文章摘要
本研究针对中国湖泊和水库中有害藻华（HABs）频发的问题，提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）与Shapley加性解释（SHAP）的可解释深度学习方法。研究利用2021-2023年全国水环境与气象日尺度监测数据，对161个湖库进行分析，发现LSTM模型在102个核心站点预测精度显著优于传统方法。水温（WT）被识别为最关键的影响因素，尤其在中低纬度地区敏感性更高。研究还通过迁移学习策略在缺资料区域提升了模型预测性能，为淡水水体管理与HABs控制提供了科学支撑。
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查看文献： Explainable deep learning identifies patterns and drivers of freshwater harmful algal blooms
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