Hrvatske vode, Vol. 31 No. 125, 2023.
Izvorni znanstveni članak
Chlorophyllmodell für den Butoniga-Stausee in Istrien
Goran Volf
; Sveučilište u Rijeci, Građevinski fakultet Radmile Matejčić 3, Rijeka, Hrvatska
*
Petar Žutinić
; Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Horvatovac 102a, Zagreb, Hrvatska
Marija Gligora Udovič
; Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Horvatovac 102a, Zagreb, Hrvatska
Antonija Kulaš
; Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Horvatovac 102a, Zagreb, Hrvatska
Perica Mustafić
; Sveučilište u Zagrebu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Horvatovac 102a, Zagreb, Hrvatska
* Autor za dopisivanje.
Sažetak
Butoniga gehört zu den relativ kleinen und flachen Stauseen und reagiert daher sehr empfindlich auf die Degradations- und Eutrophierungsprozesse, die sowohl durch Klimaveränderungen als auch durch anthropogene Aktivitäten in seinem Becken verursacht werden. Chlorophyll ist ein weit verbreiteter ökologischer Indikator der Primärproduktion, also der Phytoplankton-Biomasse, und des Prozesses der Eutrophierung in Stauseen, der von der Verfügbarkeit von Nährstoffen, dem pH-Wert, dem Licht, der Temperatur sowie deren Wechselbeziehungen abhängt. Die Technik des maschinellen Lernens zur Erstellung von Modellen in Form von Klassifikations- und Regressionsbäumen wurde auf eine Reihe von Messdaten angewendet, um den Prozess der Eutrophierung und den ökologischen Zustand des Butoniga-Stausees besser zu verstehen. Mithilfe von Tools des maschinellen Lernens wurden zwei Modelle entwickelt: (1) eine Modellbeschreibung von Chlorophyll in Form von Regressionsbäumen, das Änderungen in der Konzentration von Chlorophyll beschreibt und die wichtigsten Faktoren dieser Änderungen bestimmt, und (2) ein Simulationsmodell von Chlorophyll in Form von Regeln, die dazu dienen, die Konzentration von Chlorophyll im Hinblick auf die beobachteten Werte der gemessenen Umweltfaktoren vorherzusagen. Die erstellten Modelle tragen zu einem besseren Verständnis des Ökosystems des Butoniga-Stausees bei und können auch für dessen Bewirtschaftung genutzt werden.
Ključne riječi
Butoniga-Stausee, Chlorophyll, maschinelles Lernen, Modelle, Phytoplankton
Hrčak ID:
317910
URI
Datum izdavanja:
28.9.2023.
Posjeta: 73 *