【創新科研】藍色海洋，綠色未來
智慧城市中水質預測和有害藻華治理的新前沿

全球的沿岸水域面臨著前所未有的挑戰，澳門科技大學副校監、校長李行偉講座教授團隊一直走在水質預測研究的最前端，香港政府環境保護署基於李校長的研究開發了「泳灘水質預報系統」手機應用程式，市民可透過應用程式隨時隨地掌握最新的泳灘水質預測，預早規劃水上活動。李校長團隊透過研究為水質管理和對抗有害藻華(HABs)的發展開創新的航路。現在，研究人員可以利用人工智能等技術，實時地、高精確度地應對沿岸水域挑戰，這將為我們保護和治理沿岸水域、應對水質問題帶來突破性的改善。

實時監測識別藻華

這項利用成像流式細胞自動分析儀(IFCB)和AI進行的研究，在實時監測香港沿岸水域有毒藻類方面取得了驚人的94.2%準確率，該準確率在海峽兩岸暨港澳地區屬首次，也是海洋保護的開創性一步。這項技術每小時可以處理多達30,000張圖片，識別15種HAB物種^[1]。

人工智能提升藻華管理

研究利用人工智能驅動系統，使藻類形態深度神經網路在管理HABs方面擁有99.87%的準確率 ^[2]。這項技術讓過去勞力密集的手動分析轉變為了高效的現場人工智能監測。

▲部署了IFCB的藻類實時監測系統示意圖

更好地了解溶解氧水平

IFCB和人工智能系統的結合，提供了更多有關碳與葉綠素a的比例信息，這對管理海洋養殖提供了寶貴的見解^[3]。這一發現加深了我們對沿岸水域溶解氧水平影響的理解。從本質上說，這種方法強調了準確性在保護海洋環境健康方面的重要性。

AI技術和水環境研究

AI技術在水環境研究中變得越來越重要，它為該領域一些棘手的挑戰提供了創新解決方案，如預測分析。例如，基於AI的EasyEnsemble模型被引入用於預測海灘水質，其F-score達到0.84^[4]。同樣，由AI驅動的WATERMAN系統，利用3D流體動力模型預測水質超標^[5]。除此之外，AI的持續進步也將進一步擴大水環境研究的範疇，比如通過遠程控制系統監測沿岸水域的光線衰減，以應對氣候變化^[6]。

每項研究成果都標誌著水環境工程科學的重大飛躍。通過利用人工智能和實時自動化系統的力量，我們正加深對水生環境的了解，為創造更美好的世界奠定基礎。

▲李行偉校長、講座教授

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[1] J. Guo, Y. Ma, and J. H. W. Lee, "Real-time automated identification of algal bloom species for fisheries management in subtropical coastal waters," Journal of Hydro-environment Research, vol. 36, pp. 1–32, May 2021, doi: 10.1016/j.jher.2021.03.002.

[2] A. Yuan, B. Wang, J. Li, and J. H. W. Lee, "A low-cost edge AI-chip-based system for real-time algae species classification and HAB prediction," Water Research, vol. 233, p. 119727, Apr. 2023, doi: 10.1016/j.watres.2023.119727.

[3] Y. Ma, J. H. W. Lee, L. Chang, H. Tang, and H. Liu, "Field measurements of the carbon to chlorophyll-a ratio using Imaging FlowCytobot: Implications for dissolved oxygen modeling," Estuarine, Coastal and Shelf Science, vol. 285, p. 108304, May 2023, doi: 10.1016/j.ecss.2023.108304.

[4] J. Guo and J. H. W. Lee, "Development of Predictive Models for 'Very Poor' Beach Water Quality Gradings Using Class-Imbalance Learning," Environ. Sci. Technol., vol. 55, no. 21, pp. 14990–15000, Nov. 2021, doi: 10.1021/acs.est.1c03350.

[5] K. W. Choi, S. N. Chan, and J. H. W. Lee, "The WATERMAN system for daily beach water quality forecasting: a ten-year retrospective," Environ Fluid Mech, vol. 23, no. 2, pp. 205–228, Feb. 2022, doi: 10.1007/s10652-022-09839-4.

[6] Y. Fan and J. H. W. Lee, "A remotely controlled automated field measurement system for light extinction in coastal waters," Marine Pollution Bulletin, vol. 186, p. 114423, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.marpolbul.2022.114423.