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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
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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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