[张贴报告]利用可解释的深度学习模型应对双重挑战:地表水总磷浓度预测及其污染溯源

利用可解释的深度学习模型应对双重挑战:地表水总磷浓度预测及其污染溯源
编号:4529 稿件编号:2119 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-15 20:13:17 浏览:41次 张贴报告

报告开始:2024年05月18日 08:12 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [sp5] 主题5、环境科学

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摘要
本研究提出了一种注意力-物理引导的时空图卷积神经网络框架(A-PSTGCN)用于总磷预测及其污染溯源。主要解决两个关键挑战:(1)由于磷复杂生物地球化学循环过程,基于过程模型难以准确概化与预测;(2)受不同生境特征影响,基于实验的原位监测和同位素技术溯源结果不准确。在方法本质上,基于Attention机制的嵌入式模型解释方法具有更高的可移植性,并采用对流扩散方程来指导模型训练,提高其拟合能力与精度。以太湖流域西部地区为研究区,该模型预测结果与基础模型相比R2提高了7.1%~21.1%,且预测更具“时效性”。同时,不同情景下的溯源结果表明,该地区水利工程建设控制了区域内重点湖泊(滆湖)外源总磷污染负荷来源变化,其次是地区气候的季节性变化。

 
关键字
地表水总磷预测,污染溯源,物理过程指导,时空图卷积神经网络,注意力机制可解释性
报告人
姚杰夫
博士研究生 南京大学

稿件作者
姚杰夫 南京大学
阮晓红 南京大学
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