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        深度學習對抗海洋赤潮危機!浙大GIS實驗室提出ChloroFormer模型,可提前預警海洋藻類爆發

        AIGC動態1年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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        深度學習對抗海洋赤潮危機!浙大GIS實驗室提出ChloroFormer模型,可提前預警海洋藻類爆發

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        原標題:深度學習對抗海洋赤潮危機!浙大GIS實驗室提出ChloroFormer模型,可提前預警海洋藻類爆發
        關鍵字:模型,解讀,數據,濃度,海洋
        文章來源:HyperAI超神經
        內容字數:0字

        內容摘要:


        作者:孫逍遙,十九
        編輯:十九,李寶珠
        浙江大學 GIS 實驗室的研究人員提出了一種全新的深度學習預測模型 ChloroFormer,該模型可以有效預測海洋有害藻華中的葉綠素 a 濃度,為藻華預警提供重要信息。2014 年 8 月,美國俄亥俄州托萊多市超 50 萬名居民突然收到市的一則緊急通知——不得擅自飲用自來水!
        水是人類生存的基本供給,此通告關系重大,發出后也引起了不小的恐慌。究其原因,其實是美國伊利湖爆發了大規模的藍藻繁殖,水面被數十億單細胞藻類覆蓋。當地 2 家水處理廠商檢測到湖水中堆積的已達到危險級別,水質不再適合居民飲用。
        這種在特定環境下,由于海洋藻類生物爆發而導致的生態異常現象,就是人們常說的赤潮,又稱有害藻華 (HABs)。專家表示,有害藻華對海洋生態平衡、當地經濟和人類健康產生了嚴重威脅。具體而言,海水表面聚集的大量藻類生物可以通過遮蔽陽光、降低水體透明度,危及深層海洋生物的生存。這些生物分泌的粘液還可以粘附于魚類的鰓上,導致它們呼吸困難,甚至窒息死亡。更進一步地,飲用水源受污染,赤潮生物引發的還會通過食物鏈傳遞至人體,人類的健康也受到了嚴重影響。


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