研究表明 温度比光强流动是美国河流中氧气的驱动力

河流中的溶解氧量对于生活在其中的植物和动物来说是生死攸关的问题，但这种氧气浓度因河流而异，具体取决于它们独特的温度、光线和流量。为了更好地了解哪个因素对溶解氧浓度的影响最大，宾夕法尼亚州立大学的研究人员使用深度学习模型分析了美国数百条河流的数据。

氧气浓度是衡量水质的重要指标，因为鱼类和其他水生生物需要溶解氧才能呼吸，土木与环境工程助理研究教授，该研究的第一作者Wei Zhi最近发表在Nature Water上。

“研究表明，三个主要因素 - 流量，温度和阳光 - 会影响河流或溪流中发现的溶解氧量，”Zhi说。“我们想知道，在美国大陆范围内，这些竞争车手中哪一个占主导地位。

根据宾夕法尼亚州立大学土木与环境工程教授李莉的说法，普遍的看法是所有三个因素都很重要：溪流流动的速度会影响空气中氧气溶解在水中的速度;温度会影响水可以从空气中抽取多少氧气;照射到水中的阳光水平会影响水中植物可以自己产生多少氧气。

“然而，要弄清楚这些因素中哪一个在大陆范围内是最重要的，因为不同时间不同河流的监测数据量不同，”Zhi说。“在不同河流中测量溶解氧浓度的方式几乎没有一致性。例如，有些河流仅在1980年代的夏季测量，有些河流仅在2000年代的春季测量。

利用来自美国本土40条河流的580年数据 - 每条河流都有独特的温度，流量和阳光条件 - 研究人员训练了一个长期短期记忆深度学习模型，以找出天气条件与溶解氧之间的关系。

“传统上，很难同时使用一个模型预测如此大规模的溶解氧水平，”李说。“但是通过深度学习和大数据方法，我们可以做到这一点。深度学习模型能够对模式和驱动因素进行大规模系统分析。

该模型显示，在大陆尺度上，温度超过光和流控制溶解氧动态。根据研究结果，光是溶解氧水平的第二个重要因素，而溪流的影响最小。

“温度是美国河流每日溶解氧动态的主要驱动因素，”Zhi说。“仅通过温度就可以对氧气浓度进行相当准确的预测。变暖河流中的溶解氧正在下降，这对未来气候变暖的水安全和生态系统健康具有重要影响。