Predicting cyanobacteria abundance with Bayesian zero-inflated models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyanobacterial blooms are a persistent concern to water management and treatment, with blooms potentially causing the release of toxins and degrading water quality. However, previous models have not considered the zero inflation of cyanobacteria count data. Typically, a relatively large proportion of measured count data are zeros or non-detects of cyanobacteria, representing either no cyanobacteria was present or the cell number was too low to be detected. Commonly used Poisson and negative binomial models for count data underestimate the probability of zero data, making these models less reliable. This study proposes a Bayesian approach to fit the cyanobacteria abundance data with mixture models that handle zero-inflated data. Predictor variables considered included weather and water quality measures that can easily be obtained day-to-day. The optimal model (zero-inflated negative binomial) was used to predict cyanobacteria alert levels on a separate test set. The ability to predict narrow alert levels was limited, however, 76% accuracy was achieved in predicting cyanobacteria counts above or below 1,000 cells/mL. Parameter estimates were highly variable and demonstrated that complex and uncertain factors influence cyanobacteria count predictions. The modelling approach can be applied to a wide range of environmental problems where zero-inflated data is common.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».