赤潮在伊利湖西部很常见。资料来源:美国地质调查局

洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)的一组科学家计划利用人工智能建模来预测并更好地理解有毒藻华对水造成的日益严重的威胁。在气候变化和水温上升的推动下，这些有害藻华的强度和频率都在增加。目前，美国所有50个州都有病例报告。

“有害藻华出现在历史上从未出现过的地区，”该实验室的资深科学家、该项目团队负责人巴贝塔·马隆(Babetta Marrone)说。“导致这些水华的生物生态系统非常复杂。而我们所掌握的关于何时、为何形成这些水华的信息分散在各种地方、州、联邦和国际数据库中。这是我们相信人工智能可以提供帮助的一个领域。”

每年，所谓的“赤潮”和“蓝绿潮”都会关闭海滩和湖泊，杀死数不清的水生动物，并造成数十亿美元的经济损失。科学家需要现代工具来可靠地了解决定有害藻华毒性和流行程度的物理、化学和生物过程，以预测和减轻这些爆发。洛斯阿拉莫斯团队详细介绍了人工智能模型帮助解开这些谜团的过程。

了解HAB生态系统

自1954年以来，研究人员一直在收集有关赤潮的数据。几十年来，科学家们已经明白，水温升高，再加上营养物质的突然注入(通常是工业化农业带来的磷和氮径流)，往往会导致赤潮事件的发生。这种突然的营养失衡会导致蓝藻的爆炸性增长，这在淡水中自然发生。

在这种条件下，像铜绿微囊藻这样的蓝藻物种可以在水面上形成致密的毯子，最终释放出微囊藻毒素，这种毒素可以使包括鱼类、野生动物和人类在内的生物生病或死亡。

资料来源:ACS ES&T Water(2023)

但事实证明，是什么原因导致有毒的蓝藻在这些淡水生态系统中盛行，很难理解。蓝藻有害藻华是一种复杂的生态系统，受到数百种甚至数千种其他微生物的影响。

“蓝藻有害藻华的大型基因组数据集正变得越来越多，”Marrone说。“我们的团队计划用机器学习和人工智能模型挖掘这些数据集，以了解蓝藻与水体中存在的许多其他微生物在藻华过程中的关系。这将让我们确定导致毒素产生的关键功能关系。”

预测之路

了解和预测藻华的另一个主要障碍是数据本身。现有的研究是由全国和世界各地的各种组织独立收集的，其中一些是由公民科学家团体收集的。这些数据大多是用不同的仪器取样的，然后以不同的格式记录下来。

在他们最近发表的文章中，Marrone的团队概述了人工智能和机器学习模型如何破译和分析这些不同的数据。这将使科学家更好地了解产生赤潮的条件，这是预测这些爆发的第一步。

Marrone说:“我们的目标是将现有信息输入一个模型，该模型利用从水样、气象遥测站、卫星传感数据和新出现的生物数据收集的数据。”“这样的模型可以用来预测藻华，甚至可能预测未来气候变化将如何改变它们的强度和频率。”以上翻译结果来自有道神经网络翻译（YNMT）· 通用场景