【摘 要】
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结合秦皇岛湾海域的地域特色,基于目前已知藻类密度超过基准密度或发生赤潮事件数据的现状,本文提出了多指标阈值法和基于机器学习的人工智能赤潮预警模型两种赤潮灾害预警方
【机 构】
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河北省地矿局第八地质大队,河北省海洋地质资源调査中心
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结合秦皇岛湾海域的地域特色,基于目前已知藻类密度超过基准密度或发生赤潮事件数据的现状,本文提出了多指标阈值法和基于机器学习的人工智能赤潮预警模型两种赤潮灾害预警方法。其中,多指标阈值法是根据赤潮生消过程中环境因子的变化规律,找出主要影响因子并基于这些影响因子的数值分布分别设置阈值,预测赤潮现象的发生。基于机器学习的赤潮综合预警模型是将发生赤潮与未发生赤潮的数据集建立对照组,从数据中学习并掌握赤潮发生规律,继而对赤潮现象作出预测。
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