这个为期多年的项目将把大数据、人工智能和机器人技术与经过时间考验的新技术结合起来，对湖泊进行采样，以了解蓝藻水华发生的时间、地点和方式。
研究小组聚集了来自贝茨学院、科尔比学院、达特茅斯、新罕布什尔大学、罗德岛大学和南卡罗来纳大学的淡水生态学、计算机科学、工程和地理空间科学专家。
达特茅斯大学计算机科学助理教授、项目负责人阿尔贝托夸特里尼李(Alberto Quatrini Lee)表示，“很难有这么多不同专业的团队来研究这样的问题。”“通过合作，我们可以增加可以收集的数据量，并提高我们的预测能力。”
淡水湖负责提供各种人类和生态服务，如饮用水和食品生产。然而，全国乃至全世界的湖泊都受到越来越多有害蓝藻水华的威胁。
蓝绿藻的繁殖有时被称为蓝绿藻，它会影响湖水的质量，并通过会破坏多个器官系统的毒素威胁人体健康。
科学家们知道土地利用变化和全球气候变化是蓝藻的主要驱动力，但它们对单个湖泊水华发生的时间和地点的影响仍有许多未知数。研究人员还希望了解极端降水事件对蓝藻的影响。
达特茅斯大学的生物学教授凯瑟琳科廷科廷厄姆说：“我们认为，个体开花是由复杂的条件相互作用造成的，包括过去春天的营养负荷，温度和降水的最新趋势以及湖中的当前条件。”直到现在，我们还没有工具或技术来在正确的时间和空间尺度上跟踪情况，以了解这些驱动因素。"
该项目将使用机器人船、浮标和配备摄像机的无人驾驶飞行器来测量发现蓝藻的湖泊中的物理、化学和生物数据。当结合使用时，这项技术将产生大量与湖泊发展和有害水华有关的数据。该项目还将建立一个新的算法模型来评估结果。
该项目将研究新罕布什尔州、缅因州、罗德岛州和南卡罗来纳州的湖泊。
通过这项研究收集的信息可以更好地预测蓝藻水华发生的时间和地点。这些预测可以让人们及早采取行动，保护休闲湖泊和饮用水供应湖泊的公众健康。
利用覆盖水和空气的技术，研究人员还将收集湖泊周围人口和土地利用的信息，以确定这些因素如何影响水华的形成。
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