Lagt er til námsaðferð án eftirlits til að ákvarða hnattræn sjávarvistfræðileg héruð (visthéruð) byggt á uppbyggingu svifsamfélags og gögnum um næringarflæði.Kerfisbundin samþætt vistkerfi (SAGE) aðferðin getur auðkennt vistfræðileg héruð í mjög ólínulegum vistkerfislíkönum.Til þess að laga sig að samdreifni gagnanna sem ekki er Gauss, notar SAGE t tilviljunarkennda nágrannainnfellingu (t-SNE) til að draga úr víddinni.Með hjálp hávaðaforritsins sem byggir á þéttleika byggða staðbundnu þyrpingunni (DBSCAN) reikniritinu er hægt að bera kennsl á meira en eitt hundrað vistfræðileg héruð.Með því að nota tengingarkortið með vistfræðilegum mun sem fjarlægðarmælingu er öflugt samansafnað visthérað (AEP) skilgreint á hlutlægan hátt í gegnum hreiðrað vistfræðileg héruð.Með því að nota AEPs var eftirlit með næringarefnaframboði á samfélagsgerð kannað.Eco-hérað og AEP eru einstök og geta hjálpað til við að túlka líkan.Þær geta auðveldað samanburð milli líkana og eflt skilning og vöktun á vistkerfum sjávar.
Héruð eru svæði þar sem flókin líflandafræði á sjó eða landi er skipulögð í heildstæð og þroskandi svæði (1).Þessi héruð eru mjög mikilvæg til að bera saman staðsetningar og andstæða, einkenna athuganir, vöktun og vernd.Hin flóknu og ólínulegu víxlverkun sem framleiðir þessi héruð gera aðferðir án eftirlits vélanáms (ML) mjög hentugar til að ákvarða héruð á hlutlægan hátt, vegna þess að samdreifnin í gögnunum er flókin og ekki Gaussísk.Hér er lögð til ML-aðferð sem skilgreinir kerfisbundið einstök sjávarvistfræðileg héruð (visthéruð) úr Darwin alþjóðlegu þrívíddar (3D) eðlis-/vistkerfislíkani (2).Hugtakið „einstakt“ er notað til að gefa til kynna að tilgreint svæði skarast ekki nægilega við önnur svæði.Þessi aðferð er kölluð System Integrated Ecological Province (SAGE) aðferðin.Til þess að framkvæma gagnlega flokkun þarf reikniritaðferð að leyfa (i) hnattræna flokkun og (ii) fjölskalagreiningu sem hægt er að hreiðra/safna saman í rúmi og tíma (3).Í þessari rannsókn var SAGE aðferðin fyrst lögð til og fjallað um auðkennd vistfræðileg héruð.Visthéruð geta stuðlað að skilningi á þeim þáttum sem stjórna samfélagsgerð, veitt gagnlega innsýn í vöktunaráætlanir og hjálpað til við að fylgjast með breytingum á vistkerfinu.
Landræn héruð eru venjulega flokkuð eftir líkindum í loftslagi (úrkoma og hitastigi), jarðvegi, gróðri og dýralífi og eru notuð til aðstoðarstjórnunar, rannsókna á líffræðilegum fjölbreytileika og sóttvarnar (1, 4).Erfiðara er að skilgreina sjávarhéruð.Flestar lífverur eru smásæjar, með vökvamörk.Longhurst o.fl.(5) Veitt eina af fyrstu alþjóðlegu flokkunum haffræðiráðuneytisins sem byggist á umhverfisaðstæðum.Skilgreiningin á þessum „Longhurst“ héruðum felur í sér breytur eins og blöndunarhraða, lagskiptingu og geislun, sem og víðtæka reynslu Longhurst sem sjávarhaffræðings, sem hefur aðrar mikilvægar aðstæður fyrir vistkerfi sjávar.Longhurst hefur verið mikið notað, til dæmis til að meta frumframleiðslu og kolefnisflæði, aðstoða við fiskveiðar og skipuleggja athugun á staðnum (5-9).Til þess að skilgreina héruð hlutlægari hafa verið notaðar aðferðir eins og óljós rökfræði og svæðisbundin þyrping/tölfræði án eftirlits (9-14).Tilgangur slíkra aðferða er að bera kennsl á þroskandi mannvirki sem geta auðkennt héruð í fyrirliggjandi athugunargögnum.Til dæmis nota kraftmikil sjávarhéruð (12) sjálfskipulögð kort til að draga úr hávaða og nota stigveldis (tré-undirstaða) þyrping til að ákvarða sjávarlitaafurðir fengnar úr svæðisbundnum gervihnöttum [blaðgrænu a (Chl-a), staðlaða flúrljómunarlínuhæð og litað uppleyst lífrænt efni] og eðlisfræðilegt svið (hitastig sjávaryfirborðs og selta, algert kraftmikið landslag og hafís).
Samfélagsgerð svifsins er áhyggjuefni vegna þess að vistfræði þess hefur mikil áhrif á hærra næringarefnamagn, kolefnisupptöku og loftslag.Engu að síður er það enn krefjandi og fáránlegt markmið að ákvarða alþjóðlegt vistfræðilegt hérað byggt á svifsamfélagsgerðinni.Sjávarlitgervitungl geta hugsanlega veitt innsýn í grófkorna flokkun svifsvifs eða bent á kosti starfhæfra hópa (15), en þeir geta ekki veitt nákvæmar upplýsingar um uppbyggingu samfélagsins.Nýlegar kannanir [td Tara Ocean (16)] veita áður óþekktar mælingar á samfélagsgerð;eins og er, það eru aðeins dreifðar athuganir á staðnum á heimsvísu (17).Fyrri rannsóknir hafa að mestu ákvarðað „lífefnafræðilega héraðið“ (12, 14, 18) byggt á ákvörðun lífefnafræðilegra líkinga (eins og frumframleiðslu, Chl og tiltækt ljós).Hér er tölulega líkanið notað til að framleiða [Darwin(2)], og vistfræðilega héraðið er ákvarðað í samræmi við samfélagsgerð og næringarefnaflæði.Tölulíkanið sem notað er í þessari rannsókn nær yfir heimsvísu og er hægt að bera það saman við núverandi sviðsgögn (17) og fjarkönnunarsvið (Ath. S1).Tölufræðilegu líkangögnin sem notuð eru í þessari rannsókn hafa þann kost að vera á heimsvísu.Vistkerfislíkanið samanstendur af 35 tegundum plöntusvifs og 16 tegundum dýrasvifs (vinsamlegast sjáðu efni og aðferðir).Tegundir sviflíköns hafa ólínuleg samskipti við sambreytileikabyggingar sem ekki eru Gauss, þannig að einfaldar greiningaraðferðir henta ekki til að bera kennsl á einstök og samkvæm mynstur í samfélagsgerðum sem eru að koma upp.SAGE aðferðin sem kynnt er hér veitir nýja leið til að athuga framleiðsla flókinna Darwin líkana.
Öflugur umbreytingargeta gagnavísinda/ML tækni getur gert yfirgnæfandi flóknum líkanalausnum kleift að sýna flókna en sterka uppbyggingu í sambreytileika gagna.Öflug aðferð er skilgreind sem aðferð sem getur endurskapað niðurstöðurnar á trúanlegan hátt innan tiltekins villusviðs.Jafnvel í einföldum kerfum getur verið áskorun að ákvarða öflug mynstur og merki.Þangað til röksemdafærslan sem leiðir til mynstrsins sem sést hefur verið ákvörðuð getur flókið sem er að koma upp virst flókið/erfitt að leysa.Lykilferlið við að stilla samsetningu vistkerfisins er ólínulegt í eðli sínu.Tilvist ólínulegra víxlverkana getur ruglað öflugri flokkun, svo það er nauðsynlegt að forðast aðferðir sem gefa sterkar forsendur um grunntölfræðilega dreifingu gagnasambreytileika.Hávíddar og ólínuleg gögn eru algeng í haffræði og geta haft sambreytileikabyggingu með flókinni, ó-Gaussískri staðfræði.Þrátt fyrir að gögn með sambreytileikabyggingu sem ekki er Gauss geti komið í veg fyrir öfluga flokkun, er SAGE aðferðin ný því hún er hönnuð til að bera kennsl á klasa með handahófskenndri staðfræði.
Markmið SAGE aðferðarinnar er að greina á hlutlægan hátt ný mynstur sem geta hjálpað til við frekari vistfræðilegan skilning.Eftir klasatengdu vinnuflæði svipað og (19), eru vistfræðilegar og næringarefnaflæðisbreytur notaðar til að ákvarða eina klasann í gögnunum, sem kallast vistfræðilegt hérað.SAGE aðferðin sem lögð er til í þessari rannsókn (Mynd 1) dregur fyrst úr víddinni úr 55 í 11 víddir með því að leggja saman svifvirka hópana sem skilgreindir eru fyrirfram (sjá Efni og aðferðir).Með því að nota t-random neighbor embedding (t-SNE) aðferð er stærðin minnkað enn frekar með því að varpa líkunum inn í þrívíddarrýmið.Óeftirlitslaus þyrping getur auðkennt vistfræðilega nálæg svæði [þéttleikabundin staðbundin þyrping (DBSCAN) fyrir hávaðatengd forrit].Bæði t-SNE og DBSCAN eiga við um eðlislæg ólínuleg tölulíkangögn vistkerfisins.Endurvarpaðu síðan vistfræðilegu héraðinu sem myndast á jörðina.Meira en eitt hundrað einstök vistfræðileg héruð hafa verið auðkennd sem henta fyrir svæðisbundnar rannsóknir.Til þess að huga að hnattrænu samræmdu vistkerfislíkani er SAGE aðferðin notuð til að safna vistfræðilegum héruðum saman í samanlögð vistkerfi (AEP) til að bæta skilvirkni vistfræðilegu héruðanna.Hægt er að stilla samansöfnunarstigið (kallað „flókið“) að því smáatriði sem krafist er.Ákvarða lágmarksflækjustig öflugs AEP.Áherslan í valinu er SAGE aðferðin og að kanna minnstu flóknu AEP tilvikin til að ákvarða stjórn neyðarsamfélagsins.Síðan er hægt að greina mynstrin til að veita vistfræðilega innsýn.Aðferðina sem kynnt er hér er einnig hægt að nota til að bera saman líkana með víðtækari hætti, til dæmis með því að meta staðsetningu svipaðra vistfræðilegra héraða sem finnast í mismunandi líkönum til að draga fram mun og líkindi, til að bera saman líkön.
(A) Skýringarmynd af verkflæði til að ákvarða vistfræðilegt hérað;nota summan í virka hópnum til að draga úr upprunalegu 55-víddargögnunum í 11-víddar líkanframleiðsla, þar með talið lífmassa sjö virkra/næringarsvifs og fjögurra næringarefnagjafa.Hverfandi verðmæti og endingargott ísþekjusvæði.Gögnin hafa verið stöðluð og staðlað.Gefðu 11-víddargögnum til t-SNE reikniritsins til að auðkenna tölfræðilega svipaðar eiginleikasamsetningar.DBSCAN mun velja þyrpinguna vandlega til að stilla færibreytugildið.Að lokum varpaðu gögnunum aftur á breiddar/lengdar vörpun.Vinsamlegast athugaðu að þetta ferli er endurtekið 10 sinnum vegna þess að smá tilviljun gæti myndast með því að nota t-SNE.(B) útskýrir hvernig á að fá AEP með því að endurtaka verkflæðið í (A) 10 sinnum.Fyrir hverja af þessum 10 útfærslum var milli-héraðs Bray-Curtis (BC) mismunafylki ákvarðað út frá lífmassa 51 tegunda svifdýra.Ákvarða BC muninn á milli héraða, frá margbreytileika 1 AEP til fulls flækjustigs 115. BC viðmiðið er sett af Longhurst héraði.
SAGE aðferðin notar úttak hnattræns 3D eðlis-/vistkerfistölulíkans til að skilgreina vistfræðilega héraðið [Darwin (2);sjá Efni og aðferðir og athugasemd S1].Íhlutir vistkerfisins eru samsettir úr 35 tegundum plöntusvifs og 16 tegundum dýrasvifs, með sjö fyrirfram skilgreindum starfrænum hópum: dreifkjörnunga og heilkjörnunga sem eru aðlagaðir að næringarsnauðu umhverfi, hnísla með kalsíumkarbónati húð og mikla köfnunarefnisbinding Köfnunarefnisnæringar sem vantar (venjulega mikilvæg næringarefni), með kísilþekju, geta gert önnur svif ljóstillífun og beit blönduð næringarefni flagella og dýrasvifshirða.Stærð span er 0,6 til 2500μm jafngild kúlulaga þvermál.Dreifing líkansins á stærð svifsvifsins og starfrænum flokkun fangar heildareinkennin sem sjást í gervihnattamælingum og á staðnum (sjá myndir S1 til S3).Líkindin á milli tölulega líkansins og hafið sem sést bendir til þess að héruð sem skilgreind eru af líkaninu gætu átt við um hafið á staðnum.Vinsamlegast athugaðu að þetta líkan fangar aðeins ákveðinn fjölbreytileika gróðursvifs og aðeins ákveðin eðlis- og efnafræðileg þvingunarsvið sjávar á staðnum.SAGE aðferðin getur gert fólki kleift að skilja betur hið mjög svæðisbundna eftirlitskerfi fyrirmyndar samfélagsgerðarinnar.
Með því að taka aðeins summan af yfirborðslífmassa (með meðaltíma 20 ár) inn í hvern svifvirka hóp er hægt að draga úr stærð gagnanna.Eftir að fyrri rannsóknir sýndu lykilhlutverk þeirra við að setja upp samfélagsgerðina, innihélt það einnig yfirborðsuppsprettuskilmála fyrir næringarefnaflæði (framboð á köfnunarefni, járni, fosfati og kísilsýru) [td (20, 21)].Samantekt á starfrænum hópum minnkar vandamálið úr 55 (51 svifi og 4 næringarefnaflæði) í 11 víddir.Í þessari fyrstu rannsókn, vegna útreikningstakmarkana sem reikniritið setur, var ekki tekið tillit til dýptar- og tímabreytileika.
SAGE aðferðin er fær um að bera kennsl á mikilvæg tengsl milli ólínulegra ferla og lykileinkenna víxlverkana á milli hagnýtra hóplífmassa og næringarefnaflæðis.Notkun 11-víddar gagna sem byggjast á evklíðskum fjarkennsluaðferðum (eins og K-means) getur ekki fengið áreiðanleg og endurgeranleg héruð (19, 22).Þetta er vegna þess að engin Gauss lögun finnst í grunndreifingu sambreytileika lykilþáttanna sem skilgreina vistfræðilega héraðið.K-meðal Voronoi frumna (beinar línur) geta ekki haldið grunndreifingu sem ekki er Gauss.
Lífmassi sjö svifvirkra hópa og fjögurra næringarefnaflæðis mynda 11-víddar vektor x.Þess vegna er x vigurreitur á líkanristinni, þar sem hver þáttur xi táknar 11-víddar vigur sem er skilgreindur á láréttu líkaninu.Hver vísitala i auðkennir á einkvæman hátt ristpunkt á kúlu, þar sem (lon, lat) = (ϕi, θi).Ef lífmassi líkannetseiningarinnar er minni en 1,2×10-3mg Chl/m3 eða ísþekjuhlutfallið fer yfir 70%, er skrá yfir lífmassagögn notuð og henni hent.Gögnin eru stöðluð og staðlað, þannig að öll gögn eru á bilinu [0 til 1], meðaltalið er fjarlægt og skalað að einingardreifni.Þetta er gert til að eiginleikarnir (lífmassi og næringarflæði) takmarkist ekki af andstæðunum á bilinu mögulegra gilda.Þyrping ætti að fanga breytingasambandið frá lykillíkindafjarlægð milli eiginleika fremur en landfræðilegri fjarlægð.Með því að mæla þessar fjarlægðir koma mikilvægir eiginleikar fram á meðan óþarfa smáatriðum er hent.Frá vistfræðilegu sjónarhorni er þetta nauðsynlegt vegna þess að sumar tegundir svifdýra með lítinn lífmassa geta haft meiri lífjarðefnafræðileg áhrif, svo sem köfnunarefnisbindingu með dizotrophic bakteríum.Þegar staðlað er og staðlað gögn verða þessar tegundir fylgibreyta auðkenndar.
Með því að leggja áherslu á nálægð eiginleika í hávíddarrými í lágvíddarframsetningu er t-SNE reikniritið notað til að gera núverandi svipuð svæði skýrari.Fyrri vinna sem miðar að því að byggja upp djúpt taugakerfi fyrir fjarkönnunarforrit notaði t-SNE, sem sannaði færni sína í að aðgreina lykileiginleika (23).Þetta er nauðsynlegt skref til að bera kennsl á öfluga þyrping í eiginleikagögnunum á meðan forðast ósamræmdar lausnir (ath. S2).Með því að nota Gauss kjarna, varðveitir t-SNE tölfræðilega eiginleika gagnanna með því að kortleggja hvern hávíðan hlut að punkti í þrívíddarfasarýminu, og tryggir þar með að líkur á svipuðum hlutum í há- og lágátt séu miklar í há- og lágum áttum. víddarrými (24).Miðað við safn af N hávíddarhlutum x1,…,xN, minnkar t-SNE reikniritið með því að lágmarka frávik Kullback-Leibler (KL) (25).KL frávik er mælikvarði á hversu ólík líkindadreifing er frá annarri viðmiðunarlíkindadreifingu og getur í raun metið möguleikann á fylgni milli lágvíddar framsetninga hávíddar eiginleika.Ef xi er i-teki hluturinn í N-víddarrýminu, xj er j-ta hluturinn í N-víddarrýminu, yi er i-ta hluturinn í lágvíddarrýminu og yj er j-ta hluturinn í lágu rýminu. -víddarrými, þá skilgreinir t -SNE líkindalíkurnar ppj∣i = exp(-∥xi-xj∥2/2σi2)∑k≠iexp(-∥xi-xk∥2/2σi2), og fyrir víddarminnkun mengið q∣j = (1+ ∥ yi-yj∥2)-1∑k≠i(1 +∥yj-yk∥2)-1
Mynd 2A sýnir áhrif þess að draga úr lífmassa- og næringarflæðisferjum 11-víddar samsetningar í þrívídd.Ástæðuna fyrir því að beita t-SNE má bera saman við hvatningu á aðalhlutagreiningu (PCA), sem notar dreifnieiginleikann til að leggja áherslu á flatarmál/eiginleika gagnanna og dregur þar með úr víddinni.Í ljós kom að t-SNE aðferðin var betri en PCA í því að veita áreiðanlegar og endurtakanlegar niðurstöður fyrir umhverfisráðuneytið (sjá athugasemd S2).Þetta kann að vera vegna þess að rétthyrningaforsenda PCA er ekki hentug til að bera kennsl á mikilvæg samskipti milli mjög ólínulegra gagnvirkra eiginleika, vegna þess að PCA einbeitir sér að línulegum sambreytileikabyggingum (26).Með því að nota fjarkönnunargögn, Lunga o.fl.(27) sýnir hvernig á að nota SNE aðferðina til að varpa ljósi á flókin og ólínuleg litrófseinkenni sem víkja frá Gaussdreifingu.
(A) Líköntað næringarefnaframboðshraða, lífmassi plöntusvifs og dýrasvifs virkra hóps teiknað af t-SNE reikniritinu og litað eftir héruðum með DBSCAN.Hver punktur táknar punkt í hávíddarrýminu, eins og sýnt er á mynd 6B, flestir punktar eru teknir.Skaft vísa til „t-SNE“ stærða 1, 2 og 3. (B) Landfræðileg vörpun héraðsins sem DBSCAN finnur á breiddar- og lengdargráðu upprunans.Litið á litinn sem hvaða lit sem er, en ætti að samsvara (A).
Punktarnir í t-SNE dreifingarreitinu á mynd 2A eru í sömu röð tengdir breiddar- og lengdargráðu.Ef punktarnir tveir á mynd 2A eru nálægt hvor öðrum er það vegna þess að lífmassi þeirra og næringarefnaflæði er svipað, ekki vegna landfræðilegrar nálægðar.Litirnir á mynd 2A eru klasar sem fundust með DBSCAN aðferðinni (28).Þegar leitað er að þéttum athugunum notar DBSCAN reiknirit fjarlægðina í 3D framsetningunni á milli punktanna (ϵ = 0,39; fyrir upplýsingar um þetta val, sjá Efni og aðferðir), og þarf fjölda svipaðra punkta til að skilgreina þyrpinguna (hér) 100 stig, vinsamlegast sjá hér að ofan).DBSCAN aðferðin gerir engar forsendur um lögun eða fjölda klasa í gögnunum, eins og sýnt er hér að neðan:
3) Fyrir alla punkta sem eru auðkenndir sem innan fjarlægðarinnar, endurtaktu skref 2 endurtekið til að ákvarða klasamörkin.Ef fjöldi punkta er meiri en sett lágmarksgildi er það tilgreint sem klasi.
Gögn sem uppfylla ekki lágmarks þyrpinguna og fjarlægð ϵ mæligildi eru talin „hávaði“ og er ekki úthlutað lit.DBSCAN er fljótlegt og stigstærð reiknirit með O(n2) frammistöðu í versta falli.Fyrir núverandi greiningu er það í raun ekki tilviljun.Lágmarksfjöldi stiga er ákvarðaður með mati sérfræðinga.Eftir að hafa stillt fjarlægðina á eftir er niðurstaðan ekki nógu stöðug á bilinu ≈±10.Þessi fjarlægð er stillt með tengingu (Mynd 6A) og hafþekjuprósentu (Mynd 6B).Tenging er skilgreind sem samsettur fjöldi klasa og er næmur fyrir ϵ breytu.Lægri tenging gefur til kynna ófullnægjandi mátun, tilbúnar hópa svæði saman.Mikil tenging bendir til ofþenslu.Hugsanlegt er að nota hærra lágmark en ef lágmarkið fer yfir ca er ómögulegt að ná áreiðanlegri lausn.135 (Nánari upplýsingar, sjá Efni og aðferðir).
Þeim 115 þyrpingum sem auðkennd eru á mynd 2A er varpað aftur á jörðina á mynd 2B.Hver litur samsvarar samfelldri samsetningu lífefnafræðilegra og vistfræðilegra þátta sem DBSCAN greinir.Þegar klasarnir hafa verið ákvarðaðir er tenging hvers punkts á mynd 2A við ákveðna breiddar- og lengdargráðu notuð til að varpa þyrpingunum aftur á landfræðilega svæðið.Mynd 2B sýnir þetta með sömu klasalitum og mynd 2A.Svipaða liti ætti ekki að túlka sem vistfræðilega líkt, vegna þess að þeim er úthlutað í þeirri röð sem þyrpingar uppgötvast af reikniritinu.
Svæðið á mynd 2B getur verið eðlisfræðilega svipað rótgrónu svæði í eðlis- og/eða lífjarðefnafræði hafsins.Til dæmis eru þyrpingarnar í Suðurhöfum svæðissamhverfar, þar sem fákeppnir hvirflar koma fram og skörp umskiptin gefa til kynna áhrif passavinda.Til dæmis, í Kyrrahafinu við miðbaug, sjást mismunandi svæði sem tengjast hækkuninni.
Til að skilja vistfræðilegt umhverfi Eco-héraðsins var afbrigði af Bray-Curtis (BC) mismunavísitölu (29) notað til að meta vistfræði í klasanum.BC vísirinn er tölfræðileg gögn sem notuð eru til að mæla muninn á samfélagsgerð milli tveggja mismunandi vefsvæða.BC mælingin á við um lífmassa 51 tegunda plöntusvifs og dýrasvifs BCninj = 1-2CninjSni + Snj
BCninj vísar til líktarinnar milli samsetningar ni og samsetningar nj, þar sem Cninj er lágmarksgildi einnar tegundar lífmassa sem er til í báðum samsetningum ni og nj, og Sni táknar summa alls lífmassa sem er til í báðum samsetningum ni og Snj.BC munurinn er svipaður fjarlægðarmælingunni, en starfar í rými sem ekki er evklíð, sem er líklegt til að henta betur fyrir vistfræðileg gögn og túlkun þeirra.
Fyrir hvern klasa sem auðkenndur er á mynd 2B er hægt að meta líkindi innan-héraðs og milli-héraðs BC.BC munurinn innan héraðs vísar til mismunsins á meðalgildi héraðsins og hvers punkts í héraðinu.Munurinn á BC héruðum vísar til líktarinnar á milli eins héraðs og annarra héraða.Mynd 3A sýnir samhverft BC fylki (0, svart: alveg samsvarandi; 1, hvítt: algjörlega ólíkt).Hver lína á línuritinu sýnir mynstur í gögnunum.Mynd 3B sýnir landfræðilega þýðingu niðurstaðna BC á mynd 3A fyrir hvert héraði.Fyrir hérað á næringar- og næringarsnauðu svæði sýnir mynd 3B að samhverfa stórra svæða umhverfis miðbaug og Indlandshaf er í grundvallaratriðum svipuð, en hærri breiddargráður og uppstreymissvæði eru verulega mismunandi.
(A) Stig BC mismunur metinn fyrir hvert héraði byggt á alþjóðlegu 20 ára meðaltali alþjóðlegu yfirborðsmeðaltali 51 svif.Taktu eftir væntanlegu samhverfu gildanna.(B) Staðvarp dálks (eða röð).Fyrir hérað í hrörnunarhring var alþjóðleg dreifing BC líkindamælikvarða metin og alþjóðlegt 20 ára meðaltal metið.Svartur (BC = 0) þýðir sama svæði og hvítur (BC = 1) þýðir ekkert líkt.
Mynd 4A sýnir muninn á BC innan hvers héraðs á mynd 2B.Ákvörðuð með því að nota meðalsamsetningu meðaltals svæðis í þyrpingu og ákvarða mismuninn á milli BC og meðaltals hvers ristpunkts í héraðinu sýnir það að SAGE aðferðin getur vel aðskilið 51 tegund byggt á vistfræðilegu líkt Tegund af líkan gögn.Heildarmeðaltal klasa BC mismunur allra 51 tegunda er 0,102±0,0049.
(A, B og D) BC munurinn innan héraðsins er metinn sem meðaltal BC munurinn á milli hvers ristpunktasamfélags og meðalhéraðs og flækjustigið minnkar ekki.(2) Hnattræn meðaltalsmunur á milli héraða BC er 0,227±0,117.Þetta er viðmið fyrir flokkun sem byggir á vistfræðilegri hvatningu sem lagt er til í þessari vinnu [græna línan í (C)].(C) Meðaltal BC munur innan héraðs: Svarta línan táknar BC mun innan héraðs með vaxandi flækjustig.2σ kemur frá 10 endurtekningum á auðkenningarferli visthéraða.Fyrir heildarflækjustig héruðanna sem DBSCAN uppgötvaði sýnir (A) að BC-ólíkindin í héraðinu eru 0,099 og flækjustigsflokkunin sem (C) leggur til er 12, sem leiðir til BC-ólíkingar upp á 0,200 í héraðinu.eins og myndin sýnir.(D).
Á mynd 4B er lífmassi 51 sviftegundar notaður til að tákna jafngildan BC mismun í Longhurst héraði.Heildarmeðaltal hvers héraðs er 0,227 og staðalfrávik hnitapunkta með vísan til mismuna í BC héraði er 0,046.Þetta er stærra en þyrpingin sem auðkennd er á mynd 1B.Þess í stað, með því að nota summan af virknihópunum sjö, jókst meðaltalsmismunur innan árstíðar f.Kr. í Longhurst í 0,232.
Hið alþjóðlega visthéraðskort veitir flóknar upplýsingar um einstök vistfræðileg samskipti og endurbætur hafa verið gerðar á því að nota alla vistkerfisbyggingu Longhurst-héraðs.Gert er ráð fyrir að vistfræðiráðuneytið veiti innsýn í ferlið við að stjórna tölulíkanvistkerfinu og mun sú innsýn hjálpa til við könnun á vettvangsvinnu.Í tilgangi þessarar rannsóknar er ekki hægt að sýna meira en eitt hundrað héruð að fullu.Næsti hluti kynnir SAGE aðferðina sem dregur saman héruðin.
Einn af tilgangi héraðsins er að efla skilning á staðsetningu og stjórnun héraðsins.Til að ákvarða neyðartilvik sýnir aðferðin á mynd 1B varp á vistfræðilega svipuðum héruðum.Visthéruð eru flokkuð saman út frá vistfræðilegum líkindum og er slík fylking héruða kölluð AEP.Stilltu stillanlegan „flækjustig“ miðað við heildarfjölda héruða sem á að taka til greina.Hugtakið „flókið“ er notað vegna þess að það gerir kleift að stilla magn neyðareiginleika.Til þess að skilgreina merkingarbærar samsöfnun er meðaltal BC munur innan héraðs, 0,227 frá Longhurst, notaður sem viðmið.Undir þessu viðmiði eru sameinuð héruð ekki lengur talin gagnleg.
Eins og sést á mynd 3B eru vistfræðileg héruð á heimsvísu samfelld.Með því að nota BC-mun milli héraða má sjá að sumar stillingar eru mjög „algengar“.Innblásin af erfðafræði og línuritafræðiaðferðum eru „tengd línurit“ notuð til að flokka >100 héruð út frá þeim héruðum sem líkjast þeim."Tengi" mæligildið hér er ákvarðað með því að nota milli héraða BC mismunun (30).Hér má vísa til fjölda héruða með stærra rými fyrir flokkun yfir 100 héruðum sem flókið.AEP er vara sem flokkar meira en 100 héruð sem ríkustu/nærustu vistfræðilegu héruðin.Hvert visthérað er úthlutað ríkjandi/mjög tengdu visthéraði sem líkist þeim helst.Þessi samsöfnun, sem ræðst af BC-muninum, gerir kleift að ná hreiðraðri nálgun á hnattræna vistfræði.
Valið flækjustig getur verið hvaða gildi sem er frá 1 til fullkomins flækjustigs á mynd.2A.Við lægra flókið getur AEP hrörnað vegna líkindavíddarminnkunarþrepsins (t-SNE).Hörnun þýðir að hægt er að úthluta vistfræðilegum héruðum til mismunandi AEPs á milli endurtekninga og þar með breyta landfræðilegu svæði sem fjallað er um.Mynd 4C sýnir útbreiðslu BC-ólíkinda innan héraða í AEPs af vaxandi flóknu móti yfir 10 útfærslur (mynd á mynd 1B).Á mynd 4C er 2σ (blátt svæði) mælikvarði á niðurbrot í 10 útfærslum og græna línan táknar Longhurst viðmiðið.Staðreyndir hafa sannað að margbreytileiki 12 getur haldið BC-muninum í héraði undir Longhurst-viðmiðinu í öllum útfærslum og viðhaldið tiltölulega lítilli 2σ niðurbroti.Í stuttu máli er lágmarksflækjustig sem mælt er með er 12 AEPs og meðaltal BC munur innan héraðs, metinn með því að nota 51 sviftegundir, er 0,198±0,013, eins og sýnt er á mynd 4D.Með því að nota summan af sjö svifvirkum hópum er meðaltalsmunur BC innan héraðsins 2σ í stað 0,198±0,004.Samanburðurinn á milli BC-munarins sem reiknaður er út við heildarlífmassa virknihópanna sjö eða lífmassa allra 51 svifgerðanna sýnir að þó að SAGE-aðferðin eigi við um 51-víddar aðstæður, þá er hún fyrir heildarlífmassa hinna sjö starfhæfu hópa. Til þjálfunar.
Það fer eftir tilgangi hvers konar rannsókna, mismunandi flókið stig getur komið til greina.Svæðisrannsóknir geta krafist fullrar flóknar (þ.e. öll 115 héruðin).Sem dæmi og til glöggvunar skaltu íhuga lágmarksflækjustigið sem mælt er með, 12.
Sem dæmi um notagildi SAGE aðferðarinnar eru 12 AEPs með lágmarksflækjustig 12 notuð hér til að kanna stjórn neyðarsamfélagsskipulagsins.Mynd 5 sýnir vistfræðilega innsýn flokkuð eftir AEP (frá A til L): Í Redfield stoichiometry, landfræðileg umfang (Mynd 5C), hagnýtur hópur lífmassa samsetning (Mynd 5A) og næringarefnaframboð (Mynd 5B) eru framkvæmdar af N Zoomed.Hlutfallið (N:Si:P:Fe, 1:1:16:16×103) er sýnt.Fyrir síðarnefnda spjaldið, P margfaldað með 16 og Fe margfaldað með 16×103, þannig að súluritið jafngildir næringarþörf svifsins.
Héruðin eru flokkuð í 12 AEPs A til L. (A) Lífmassi (mgC/m3) vistkerfa í 12 héruðum.(B) Næringarflæðishraði uppleysts ólífræns köfnunarefnis (N), járns (Fe), fosfats (P) og kísilsýru (Si) (mmól/m3 á ári).Fe og P eru margfaldaðir með 16 og 16×103, í sömu röð, þannig að ræmurnar eru staðlaðar í samræmi við kröfur um svifsvif.(C) Athugaðu muninn á pólsvæðum, subtropical hvirfilbyljum og helstu árstíðabundnum/rísandi svæðum.Vöktunarstöðvarnar eru merktar sem hér segir: 1, SÆTI;2, ALOHA;3, stöð P;og 4, BAT.
Tilgreind AEP er einstök.Það er nokkur samhverfa í kringum miðbaug í Atlantshafi og Kyrrahafi og svipað en stækkað svæði er í Indlandshafi.Sumir AEPs faðma vesturhlið álfunnar sem tengist hækkuninni.Litið er á suðurpólshringstrauminn sem stórt svæðisbundið einkenni.Subtropical cyclone er flókin röð fákeppnis AEP.Í þessum héruðum er kunnuglegt mynstur lífmassamunarins á milli svifi-ráðandi fákeppnishvirfla og kísilþörungaríkra pólsvæða augljóst.
AEPs með mjög svipaðan heildarlífmassa svifsvifs geta haft mjög mismunandi samfélagsgerð og þekja mismunandi landfræðileg svæði, svo sem D, H og K, sem hafa svipaðan heildarlífmassa svifsvifsins.AEP H er aðallega til í Miðbaugs Indlandshafi, og það eru fleiri diazotrophic bakteríur.AEP D er að finna í nokkrum vatnasvæðum, en það er sérstaklega áberandi í Kyrrahafinu í kringum háskerpusvæði í kringum miðbaugsuppstreymi.Lögun þessa Kyrrahafshéraðs minnir á plánetubylgjulest.Það eru fáar díasóbakteríur í AEP D og fleiri keilur.Í samanburði við hin tvö héruðin er AEP K aðeins að finna á hálendi Norður-Íshafsins og þar eru fleiri kísilþörungar og færri svif.Þess má geta að magn svifs á þessum þremur svæðum er líka mjög mismunandi.Meðal þeirra er svifmagn AEP K tiltölulega lágt, á meðan AEP D og H er tiltölulega mikið.Þess vegna, þrátt fyrir lífmassa þeirra (og þar af leiðandi svipað og Chl-a), eru þessi héruð töluvert ólík: Chl-undirstaða héraðsprófun gæti ekki fanga þennan mun.
Það er líka augljóst að sum AEPs með mjög mismunandi lífmassa geta verið svipuð hvað varðar uppbyggingu svifsvifsamfélagsins.Þetta sést til dæmis í AEP D og E. Þau eru nálægt hvor öðrum og í Kyrrahafinu er AEP E nálægt AEPJ sem er mjög afkastamikill.Að sama skapi eru engin skýr tengsl á milli lífmassa plöntusvifs og gnægðar dýrasvifs.
AEP má skilja með tilliti til næringarefna sem þeim er veitt (Mynd 5B).Kísilsýrur eru aðeins til þar sem nægt framboð er af kísilsýru.Almennt, því meira framboð af kísilsýru, því meiri lífmassi kísilþörunga.Hægt er að sjá kísilþörunga í AEP A, J, K og L. Hlutfall kísilþörunga lífmassa miðað við annað plöntusvif ræðst af N, P og Fe sem veitt er miðað við kísilþörfina.Til dæmis er AEP L einkennist af kísilþörungum.Í samanburði við önnur næringarefni hefur Si mest framboð.Aftur á móti, þrátt fyrir meiri framleiðni, hefur AEP J færri kísilþörunga og minna kísilframboð (allt og miðað við önnur næringarefni).
Diazonium bakteríur hafa getu til að binda nitur, en vaxa hægt (31).Þau eru samhliða öðru plöntusvifi, þar sem járn og fosfór eru óhófleg miðað við eftirspurn eftir næringarefnum sem ekki eru díasóníum (20, 21).Rétt er að taka fram að díazótróf lífmassi er tiltölulega mikill og framboð á Fe og P er tiltölulega mikið miðað við framboð á N. Á þennan hátt, þó að heildarlífmassi í AEP J sé meiri, er díasóníum lífmassi í AEP H stærri en í J. Vinsamlegast athugaðu að AEP J og H eru landfræðilega mjög ólík og H er staðsett í Miðbaugs Indlandshafi.
Ef hinni einstöku uppbyggingu vistkerfisins er ekki skipt niður í héruð, verður innsýnin sem fæst með 12 lægstu flóknu líkönum 12 AEP ekki svo skýr.AEP myndað af SAGE auðveldar samfelldan og samtímis samanburð á flóknum og hávíddarupplýsingum úr vistkerfislíkönum.AEP leggur í raun áherslu á hvers vegna Chl er ekki góð og önnur aðferð til að ákvarða samfélagsgerð eða gnægð dýrasvifs við hærra næringarefnamagn.Ítarleg greining á yfirstandandi rannsóknarviðfangsefnum er utan gildissviðs þessarar greinar.SAGE aðferðin veitir leið til að kanna önnur kerfi í líkaninu sem er auðveldara að meðhöndla en að skoða frá punkti til punkts.
SAGE aðferðin er lögð til til að hjálpa til við að skýra afar flókin vistfræðileg gögn frá hnattrænum eðlis-/lífjarðefnafræðilegum/vistkerfistölumlíkönum.Vistfræðilega héraðið ræðst af heildarlífmassa þversvifi starfrænna hópa, beitingu t-SNE líkindavíddarminnkunar reikniritsins og þyrpingunni með því að nota ML aðferðina DBSCAN án eftirlits.Millihéraða BC mismunur/graffræðikenningunni fyrir hreiðuraðferð er beitt til að fá öflugt AEP sem hægt er að nota til alþjóðlegrar túlkunar.Hvað varðar byggingu eru Eco-Province og AEP einstök.Hægt er að stilla AEP-varpið á milli fulls flókins upprunalegs vistfræðilegs héraðs og ráðlagðs lágmarksþröskulds 12 AEPs.Hreiður og ákvarða lágmarksflækjustig AEP eru talin lykilskref, vegna þess að líkurnar á t-SNE hrörna AEPs <12 flókið.SAGE aðferðin er alþjóðleg og flókin hennar er á bilinu > 100 AEPs til 12. Til einföldunar er núverandi áhersla lögð á margbreytileika 12 alþjóðlegra AEPs.Framtíðarrannsóknir, sérstaklega svæðisbundnar rannsóknir, gætu fundið smærri svæðisbundin hlutmengi alþjóðlegra visthérða gagnleg og gæti verið safnað saman á minna svæði til að nýta sömu vistfræðilegu innsýn sem fjallað er um hér.Það gefur ábendingar um hvernig hægt er að nota þessi vistfræðilegu héruð og innsýn sem fæst með þeim til frekari vistfræðilegs skilnings, auðvelda samanburð líkana og hugsanlega bæta vöktun á vistkerfum sjávar.
Vistfræðilega héraðið og AEP auðkennd með SAGE aðferðinni eru byggð á gögnum í tölulíkaninu.Samkvæmt skilgreiningu er tölulega líkanið einfölduð uppbygging þar sem reynt er að fanga kjarna markkerfisins og mismunandi líkön munu hafa mismunandi dreifingu svifs.Tölulíkanið sem notað er í þessari rannsókn getur ekki að fullu fanga sumt af þeim mynstrum sem sést hafa (til dæmis í Chl mati fyrir miðbaugssvæðið og Suðurhafið).Aðeins lítill hluti af fjölbreytileikanum í raunverulegu sjónum er fangaður og ekki er hægt að leysa milli og undirmeðskala, sem getur haft áhrif á næringarflæði og smærri samfélagsgerð.Þrátt fyrir þessa annmarka kemur í ljós að AEP er mjög gagnlegt til að hjálpa til við að skilja flókin líkön.Með því að meta hvar svipuð vistfræðileg héruð finnast, býður AEP upp á hugsanlegt tól til að bera saman tölulega líkan.Núverandi tölulega líkan fangar heildarmynstur fjarkönnunar plöntusvifs Chl-a styrks og dreifingu svifstærðar og starfræns hóps (Ath. S1 og mynd S1) (2, 32).
Eins og sýnt er með 0,1 mgChl-a/m-3 útlínulínunni er AEP skipt í fákeppnissvæði og mesótrófískt svæði (Mynd S1B): AEP B, C, D, E, F og G eru fákeppnissvæði og þau svæði sem eftir eru eru staðsett Higher Chl-a.AEP sýnir nokkur bréfaskipti við Longhurst-hérað (Mynd S3A), til dæmis, Suðurhafið og Kyrrahafið.Á sumum svæðum nær AEP yfir mörg Longhurst svæði og öfugt.Þar sem ætlunin að afmarka héruð á þessu svæði og Longhurst er önnur er búist við að munur verði á því.Margar AEPs í Longhurst héraði benda til þess að ákveðin svæði með svipaða lífjarðefnafræði gætu haft mjög mismunandi vistkerfisuppbyggingu.AEP sýnir ákveðna samsvörun við líkamlegt ástand, eins og kom í ljós með því að nota nám án eftirlits (19), eins og í ríkjum með mikla uppstreymis (til dæmis, Suðurhafið og Kyrrahafið við miðbaug; mynd S3, C og D).Þessar samsvörun benda til þess að samfélagsgerð svifsins sé undir sterkum áhrifum af gangverki sjávar.Á svæðum eins og í Norður-Atlantshafi fer AEP yfir efnisleg héruð.Verkbúnaðurinn sem veldur þessum mun getur falið í sér ferli eins og rykflutning, sem getur leitt til gjörólíkra næringaráætlana jafnvel við svipaðar líkamlegar aðstæður.
Vistfræðiráðuneytið og AEP bentu á að notkun Chl ein og sér getur ekki greint vistfræðilega þætti, eins og sjávarvistfræðisamfélagið hefur þegar gert sér grein fyrir.Þetta sést í AEPs með svipaðan lífmassa en verulega mismunandi vistfræðilega samsetningu (eins og D og E).Aftur á móti hafa AEP eins og D og K mjög mismunandi lífmassa en svipaða vistfræðilega samsetningu.AEP leggur áherslu á að sambandið milli lífmassa, vistfræðilegrar samsetningar og dýrasvifs sé flókið.Til dæmis, þó að AEP J skeri sig úr hvað varðar plöntusvif og sviflífmassa, hafa AEP og L svipaðan sviflífmassa, en A hefur meiri svifmagn.AEP leggur áherslu á að ekki sé hægt að nota lífmassa plöntusvifs (eða Chl) til að spá fyrir um lífmassa dýrasvifs.Dýrasvif er undirstaða fæðukeðjunnar fiskveiða og nákvæmari mat getur leitt til betri auðlindastjórnunar.Framtíðarlitgervitungl sjávar [til dæmis PACE (svif, úðabrúsa, ský og vistkerfi sjávar)] gætu verið betur í stakk búin til að hjálpa til við að meta samfélagsgerð svifsvifsins.Notkun AEP spá getur hugsanlega auðveldað mat á dýrasvifi úr geimnum.Aðferðir eins og SAGE, ásamt nýrri tækni, og fleiri og fleiri gögn á vettvangi sem eru tiltæk fyrir sannleikskannanir á jörðu niðri (svo sem Tara og framhaldsrannsóknir), geta í sameiningu tekið skref í átt að gervihnattabundinni heilsufarsvöktun vistkerfa.
SAGE aðferðin veitir þægilega leið til að meta suma aðferðir sem stjórna eiginleikum héraðsins, svo sem lífmassa/Khl, hrein frumframleiðslu og samfélagsgerð.Til dæmis er hlutfallslegt magn kísilþörunga ákvarðað af ójafnvægi í framboði Si, N, P og Fe miðað við stoichiometric kröfur plöntusvifsins.Með jöfnu framboði er samfélagið einkennist af kísilþörungum (L).Þegar framboðið er í ójafnvægi (þ.e. framboð kísils er lægra en næringarefnaþörf kísilþörunga) eru kísilþörungar aðeins lítill hluti Hluti (K).Þegar framboð á Fe og P er meira en framboð á N (til dæmis E og H), þá stækka sýklabakteríurnar kröftuglega.Í gegnum samhengið sem AEP veitir mun könnun á stjórnunaraðferðum verða gagnlegri.
Eco-héraðið og AEP eru svæði með svipaða samfélagsgerð.Líta má á tímaröðina frá ákveðnum stað innan vistsvæðis eða AEP sem viðmiðunarpunkt og geta táknað svæðið sem vistsvæðið eða AEP nær yfir.Langtímamælingarstöðvar á staðnum veita slíkar tímaraðir.Langtíma gagnasöfn á staðnum munu halda áfram að gegna ómetanlegu hlutverki.Frá sjónarhóli eftirlits með samfélagsgerð má líta á SAGE aðferðina sem leið til að hjálpa til við að ákvarða gagnlegustu staðsetningu nýrra vefsvæða.Til dæmis er tímaröð frá langtíma fákeppnismati (ALOHA) í AEP B á fákeppnissvæðinu (Mynd 5C, merkimiði 2).Vegna þess að ALOHA er nálægt mörkum annars AEP, gæti tímaröðin ekki verið dæmigerð fyrir allt svæðið, eins og áður hefur verið lagt til (33).Í sama AEP B er tímaröð SEATS (Southeast Asian Time Series) staðsett í suðvesturhluta Taívan (34), lengra frá mörkum annarra AEPs (Mynd 5C, merkimiði 1), og er hægt að nota hana sem betri stað til að fylgjast með AEPB.BATS (Bermuda Atlantic Time Series Study) tímaröðin (Mynd 5C, merkimiði 4) í AEPC er mjög nálægt mörkunum milli AEP C og F, sem gefur til kynna að eftirlit með AEP C með því að nota BATS tímaraðir gæti beinlínis verið vandamál.Stöð P í AEP J (Mynd 5C, merkimiði 3) er langt frá AEP mörkunum, þannig að hún er meira dæmigerð.Eco-héraðið og AEP geta hjálpað til við að koma á vöktunarramma sem hentar til að meta alþjóðlegar breytingar, vegna þess að leyfi héraðanna til að meta hvar sýnatöku á staðnum getur veitt lykilinnsýn.Hægt er að þróa SAGE aðferðina enn frekar til að nota á loftslagsgögn til að meta tímasparandi breytileika.
Árangur SAGE aðferðarinnar næst með því að beita vandlega notkun gagnavísinda/ML aðferða og lénssértækrar þekkingar.Nánar tiltekið er t-SNE notað til að framkvæma víddarminnkun, sem varðveitir sambreytileikabyggingu hávíddargagna og auðveldar sýn á samdreifingarsvæðifræði.Gögnin eru raðað í formi rönda og sambreytileika (Mynd 2A), sem gefur til kynna að mælikvarðar sem eru eingöngu byggðir á fjarlægð (eins og K-meðal) eru ekki viðeigandi vegna þess að þeir nota venjulega Gauss (hringlaga) grunndreifingu (rædd í athugasemd S2) .DBSCAN aðferðin er hentug fyrir hvaða samdreifni svæðisfræði sem er.Svo lengi sem þú fylgist með því að stilla færibreytur er hægt að veita áreiðanlega auðkenningu.Reiknikostnaður við t-SNE reikniritið er hár, sem takmarkar núverandi beitingu þess við stærra magn gagna, sem þýðir að erfitt er að nota það á djúp eða tímabreytileg svið.Unnið er að sveigjanleika t-SNE.Þar sem auðvelt er að samsíða KL fjarlægð hefur t-SNE reikniritið góða möguleika á stækkun í framtíðinni (35).Hingað til eru aðrar efnilegar aðferðir við víddarminnkun, sem geta minnkað stærðina betur, meðal annars sameinað margvíslega nálgun og vörpun (UMAP) tækni, en mat í samhengi við sjávargögn er nauðsynlegt.Merking betri sveigjanleika er til dæmis að flokka hnattrænt loftslag eða líkön með mismunandi flókið á blönduðu lagi.Svæði sem ekki er flokkað af SAGE í hvaða héraði sem er má líta á sem svarta punkta sem eftir eru á mynd 2A.Landfræðilega eru þessi svæði aðallega á mjög árstíðabundnum svæðum, sem bendir til þess að handtaka vistvænna héraða sem breytast með tímanum muni veita betri þekju.
Til þess að smíða SAGE aðferðina hafa hugmyndir úr flóknum kerfum/gagnafræði verið notaðar þar sem hæfileikinn er notaður til að ákvarða klasa starfrænna hópa (möguleikann á að vera mjög nálægt í 11 víðu rými) og ákvarða héruð.Þessi héruð sýna tiltekið magn í 3D t-SNE fasarýminu okkar.Á sama hátt er hægt að nota Poincaré hlutann til að meta „rúmmál“ ástandsrýmisins sem ferillinn tekur til að ákvarða „eðlilega“ eða „óskipulega“ hegðun (36).Fyrir kyrrstæða 11-víddar líkanúttakið er hægt að útskýra rúmmálið sem er upptekið eftir að gögnunum hefur verið breytt í 3D fasarými á svipaðan hátt.Sambandið milli landsvæðis og svæðis í þrívíddarfasarými er ekki einfalt, en það má útskýra með vistfræðilegum líkindum.Af þessum sökum er hefðbundnari BC mismununarmælikvarði valinn.
Framtíðarvinna mun endurnota SAGE aðferðina fyrir árstíðabundin gögn til að meta landfræðilegan breytileika tilgreindra héruða og AEP.Framtíðarmarkmiðið er að nota þessa aðferð til að hjálpa til við að ákvarða hvaða héruð er hægt að ákvarða með gervihnattamælingum (svo sem Chl-a, fjarkönnun endurkasts og yfirborðshita sjávar).Þetta mun leyfa fjarkönnun mat á vistfræðilegum hlutum og mjög sveigjanlegt eftirlit með vistfræðilegum héruðum og breytileika þeirra.
Tilgangur þessarar rannsóknar er að kynna SAGE aðferðina, sem skilgreinir vistvænt hérað í gegnum einstaka svifsamfélagsgerð sína.Hér verða veittar ítarlegri upplýsingar um eðlis-/lífjarðefnafræðilega/vistkerfislíkanið og færibreytuval t-SNE og DBSCAN reikniritanna.
Eðlisfræðilegir þættir líkansins koma frá mati á hringrás sjávar og loftslagi [ECCOv4;(37) alþjóðlegt ástandsmat sem lýst er í (38).Nafnupplausn ríkismats er 1/5.Minnstu kvaðrata aðferðin með Lagrangian margföldunaraðferð er notuð til að fá upphafs- og jaðarskilyrði og innri líkanbreytur stilltar með athugun og mynda þannig fríhlaupandi MIT almennt hringrásarlíkan (MITgcm) (39), líkanið Eftir hagræðingu geta niðurstöðurnar fylgjast með og fylgjast með.
Lífjarðefnafræðin/vistkerfið hefur ítarlegri lýsingu (þ.e. jöfnur og færibreytugildi) í (2).Líkanið fangar hringrás C, N, P, Si og Fe í gegnum ólífrænar og lífrænar tjarnir.Útgáfan sem notuð er hér inniheldur 35 tegundir af svifi: 2 tegundir örkjörnunga og 2 tegundir af örkjörnungum (hentar fyrir næringarsnauðu umhverfi), 5 tegundir af Cryptomonas sphaeroides (með kalsíumkarbónati húð), 5 tegundir af díasóníum (Geta lagað nitur, svo það er ekki takmarkað) framboð á uppleystu ólífrænu köfnunarefni), 11 kísilþörungar (mynda kísilþekju), 10 blönduð gróðurflögur (geta ljóstillífað og étið annað svif) og 16 dýrasvifur (beit á öðru svifi).Þetta eru kallaðir "lífgeoefnafræðilegir starfrænir hópar" vegna þess að þeir hafa mismunandi áhrif á lífjarðefnafræði sjávar (40, 41) og eru oft notaðir í athugunum og líkanarannsóknum.Í þessu líkani er hver starfhæfur hópur samsettur úr nokkrum svifi af mismunandi stærðum, með 0,6 til 2500 μm jafngild kúluþvermál.
Stærðirnar sem hafa áhrif á vöxt svifsvifsins, beit og sökk eru tengdar stærð og sérstakur munur er á virknihópunum sex svifsvifi (32).Þrátt fyrir mismunandi eðlisfræðilega umgjörð hafa niðurstöður 51 svifhluta líkansins verið notaðar í fjölda nýlegra rannsókna (42-44).
Frá 1992 til 2011 gekk eðlisfræðilega/lífjarðefnafræðilega/vistkerfistengingarlíkanið í 20 ár.Framleiðsla líkansins felur í sér lífmassa svifs, styrk næringarefna og hraða næringarefna (DIN, PO4, Si og Fe).Í þessari rannsókn var 20 ára meðaltal þessara framleiðsla notað sem inntak vistfræðihéraðsins.Chl, dreifing svifs lífmassa og styrk næringarefna og dreifing starfrænna hópa eru borin saman við gervihnatta- og staðbundnar athuganir [sjá (2, 44), athugasemd S1 og mynd.S1 til S3].
Fyrir SAGE aðferðina kemur aðaluppspretta handahófs frá t-SNE skrefinu.Tilviljun hindrar endurtekningu, sem þýðir að niðurstöðurnar eru óáreiðanlegar.SAGE aðferðin prófar stöðugleikann með því að ákvarða sett af breytum t-SNE og DBSCAN, sem geta stöðugt greint klasa þegar þeir eru endurteknir.Að ákvarða „vandræði“ t-SNE færibreytunnar má skilja sem að ákvarða að hve miklu leyti kortlagningin frá háum til lágum víddum ætti að virða staðbundin eða alþjóðleg einkenni gagnanna.Náði ruglingi 400 og 300 endurtekningar.
Fyrir þyrpingaralgrímið DBSCAN þarf að ákvarða lágmarksstærð og fjarlægðarmæligildi gagnapunkta í þyrpingunni.Lágmarksfjöldi er ákveðinn undir leiðsögn sérfræðinga.Þessi þekking veit hvað passar við núverandi ramma og upplausn talnalíkana.Lágmarksfjöldi er 100. Hægt er að íhuga hærra lágmarksgildi (minna en <135 áður en efri mörk græns verða breiðari) en það getur ekki komið í stað samsöfnunaraðferðar sem byggir á BC-ólíki.Tengingarstigið (Mynd 6A) er notað til að stilla ϵ færibreytuna, sem stuðlar að meiri þekju (Mynd 6B).Tenging er skilgreind sem samsettur fjöldi klasa og er næmur fyrir ϵ breytu.Lægri tenging gefur til kynna ófullnægjandi mátun, tilbúnar hópa svæði saman.Mikil tenging bendir til ofþenslu.Offitting er líka vandamál, vegna þess að það sýnir að fyrstu handahófskenndar getgátur geta leitt til óafritanlegra niðurstaðna.Á milli þessara tveggja öfga gefur mikil aukning (venjulega kallaður „olnbogi“) til kynna besta ϵ.Á mynd 6A sérðu mikla aukningu á hásléttusvæðinu (gult,> 200 klasar), fylgt eftir af mikilli minnkun (grænt, 100 klasar), allt að um 130, umkringt örfáum klasa (blár, <60 klasar) ).Á að minnsta kosti 100 bláum svæðum ræður annað hvort ein þyrping yfir öllu hafinu (ϵ <0,42), eða megnið af hafinu er ekki flokkað og er talið hávaði (ϵ> 0,99).Gula svæðið hefur mjög breytilega, óafritanlega klasadreifingu.Þegar ϵ minnkar eykst hávaði.Mjög vaxandi græna svæðið er kallað olnbogi.Þetta er ákjósanlegt svæði.Þó að líkurnar á t-SNE séu notaðar, er enn hægt að nota BC mismuninn innan héraðsins til að ákvarða áreiðanlega þyrping.Notaðu mynd 6 (A og B), stilltu ϵ á 0,39.Því stærri sem lágmarksfjöldinn er, því minni eru líkurnar á því að ná ϵ sem leyfir áreiðanlega flokkun, og því stærra er grænt svæðið með gildi sem er meira en 135. Stækkun þessa svæðis gefur til kynna að erfiðara verði að finna olnbogann eða ekki fyrir hendi.
Eftir að færibreytur t-SNE hafa verið stilltar verður heildarfjöldi klasa sem finnast notaður sem mælikvarði á tengingu (A) og hlutfall gagna sem er úthlutað til klasans (B).Rauði punkturinn gefur til kynna bestu samsetningu umfangs og tengingar.Lágmarksfjöldi er stilltur í samræmi við lágmarksfjölda sem tengist vistfræði.
Fyrir viðbótarefni fyrir þessa grein, vinsamlegast sjá http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/22/eaay4740/DC1
Þetta er grein með opnum aðgangi sem dreift er samkvæmt skilmálum Creative Commons Attribution License.Greinin leyfir ótakmarkaða notkun, dreifingu og fjölföldun á hvaða miðli sem er með því skilyrði að rétt sé vitnað í upprunalega verkið.
Athugið: Við biðjum þig aðeins um að gefa upp netfangið þitt svo að sá sem þú mælir með á síðuna viti að þú viljir að hann sjái tölvupóstinn og að hann sé ekki ruslpóstur.Við munum ekki fanga nein netföng.
Þessi spurning er notuð til að prófa hvort þú sért gestur og koma í veg fyrir sjálfvirka ruslpóstsendingu.
Alheimsráðuneytið um sjávarvistfræði er staðráðið í að leysa flókin vandamál og notar eftirlitslaust ML til að kanna samfélagsgerð.
Alheimsráðuneytið um sjávarvistfræði er staðráðið í að leysa flókin vandamál og notar eftirlitslaust ML til að kanna samfélagsgerð.
Pósttími: Jan-12-2021