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中国科学院水生所等研发出基于大数据挖掘和深度学习的有害藻类水华预警系统
大数据挖掘 预警系统 水生态环境
2024/3/26
2024年3月25日日，中国科学院水生生物研究所毕永红团队联合德国卡尔斯鲁厄工学院，研发出基于大数据挖掘和深度学习的有害藻类水华预警系统。相关研究成果作为封面文章，发表在《环境科学与技术》（Environmental Science & Technology）上。
2024年3月21日，中国科学院水生生物研究所毕永红团队联合德国卡尔斯鲁厄工学院（KIT）研发出基于大数据挖掘和深度学习的有害藻类水华预警系统。相关论文以封面文章形式发表在环境科学领域权威期刊Environmental Science & Technology。
中科院上海分院城市环境研究所构建水环境动态数据挖掘框架（图）
城市环境 水环境 动态数据
2022/12/19
水环境动态性是环境科学和生态学在水域生态系统的主要交叉研究主题之一。根据水域生态系统边界特征，水环境动态性关联机制包括外部和内部两个方面。一方面是，从环境科学角度看水环境动态性受到系统外部因素的驱动，例如流域内气候水文和人类活动叠加作用下水体环境变化；另一方面是，从生态学角度看水环境动态性与系统内部水生生物之间具有相互作用，如通过有机物生产和分解等过程改变水体的环境。水体野外原位观测数据和科学文献...