د ایکولوژیکي پیچلتیا روښانه کول: غیر څارل شوي زده کړې د نړیوال سمندري ایکولوژیکي ولایت ټاکي

د پلانکټون ټولنې جوړښت او د غذایی موادو د فلکس ډیټا پراساس د نړیوال سمندری ایکولوژیک والیتونو (ایکو والیتونو) د ټاکلو لپاره د نه څارل شوي زده کړې میتود وړاندیز شوی.د سیستماتیک مدغم ایکولوژیکي ولایت (SAGE) میتود کولی شي اکولوژیکي ولایتونه په خورا غیر خطي اکوسیستم ماډلونو کې وپیژني.د دې لپاره چې د معلوماتو غیر گاوسیان سره سمون ولري، SAGE د ابعاد کمولو لپاره t تصادفي ګاونډی سرایت (t-SNE) کاروي.د کثافت پراساس ځایی کلسترینګ (DBSCAN) الګوریتم پراساس د شور غوښتنلیک په مرسته ، له سلو څخه ډیر ایکولوژیکي ولایتونه پیژندل کیدی شي.د فاصلې د اندازې په توګه د ایکولوژیکي توپیرونو سره د ارتباط نقشې په کارولو سره ، یو قوي راټول شوی ایکولوژیکي ولایت (AEP) په معقول ډول د ځړول شوي ایکولوژیکي والیتونو له لارې تعریف شوی.د AEPs په کارولو سره، د ټولنې په جوړښت کې د غذايي موادو د عرضې د کچې کنټرول وڅېړل شو.د ایکو والیت او AEP ځانګړي دي او کولی شي د ماډل تشریح کې مرسته وکړي.دوی کولی شي د ماډلونو تر مینځ پرتله کولو کې اسانتیا رامینځته کړي او ممکن د سمندري ایکوسیستم پوهه او نظارت ته وده ورکړي.
ولایتونه هغه سیمې دي چیرې چې په سمندر یا ځمکه کې پیچلې جیوګرافي په همغږي او معنی لرونکي سیمو کې تنظیم شوې (1).دا ولایتونه د موقعیتونو پرتله کولو او توپیر کولو، د ځانګړتیاوو د کتنې، څارنې او ساتنې لپاره خورا مهم دي.هغه پیچلي او غیر خطي تعاملات چې دا ولایتونه تولیدوي د غیر نظارت شوي ماشین زده کړې (ML) میتودونه په معقول ډول د والیتونو ټاکلو لپاره خورا مناسب دي ، ځکه چې په معلوماتو کې همغږي پیچلې او غیر گاوسیان ده.دلته، د ML میتود وړاندیز شوی، کوم چې په سیستماتیک ډول د ډاروین نړیوال درې اړخیز (3D) فزیکي/ایکوسیستم ماډل (2) څخه ځانګړي سمندري ایکولوژیکي ولایتونه (ایکو ولایتونه) پیژني.د "بې ساري" اصطالح د دې لپاره کارول کیږي چې دا معلومه کړي چې پیژندل شوې ساحه د نورو ساحو سره په کافي اندازه نه تیریږي.دا طریقه د سیسټم مربوط ایکولوژیکي ولایت (SAGE) میتود په نوم یادیږي.د ګټورو ډلبندۍ ترسره کولو لپاره، د الګوریتم میتود ته اړتیا ده چې اجازه ورکړي (i) نړیوال طبقه بندي او (ii) څو پیمانه تحلیلونه چې په ځای او وخت کې ځړول / راټول کیدی شي (3).په دې څیړنه کې، د SAGE میتود لومړی وړاندیز شوی و او پیژندل شوي ایکولوژیکي والیتونه تر بحث لاندې ونیول شول.ایکو والیتونه کولی شي د فکتورونو پوهاوی ته وده ورکړي چې د ټولنې جوړښت کنټرولوي، د څارنې ستراتیژیو لپاره ګټور بصیرت چمتو کوي، او په ایکوسیستم کې د بدلونونو تعقیبولو کې مرسته کوي.
ځمکني ولایتونه معمولا د اقلیم (اورښت او تودوخې) ، خاورې ، نباتاتو او حیواناتو د ورته والي له مخې طبقه بندي کیږي ، او د مرستندویه مدیریت ، ژو تنوع څیړنې او د ناروغیو کنټرول لپاره کارول کیږي (1, 4).د سمندري والیتونو تعریف کول خورا ستونزمن دي.ډیری ژوندی موجودات مایکروسکوپي دي، د مایع سرحدونو سره.Longhurst et al.(5) د چاپیریال شرایطو پراساس د بحر پیژندنې وزارت یو له لومړۍ نړیوالې طبقې څخه چمتو کړی.د دې "لونګهرسټ" والیتونو په تعریف کې متغیرات شامل دي لکه د اختلاط کچه، سطحه، او شعاع، او همدارنګه د سمندري سمندر پیژندونکي په توګه د لونګ هارسټ پراخه تجربه، چې د سمندري ایکوسیستم لپاره نور مهم شرایط لري.لونګ هارسټ په پراخه کچه کارول شوی، د بیلګې په توګه، د لومړنیو تولیداتو او کاربن فلکسونو ارزونه، د کب نیولو مرستې، او د وضعیت د څارنې فعالیتونو پلان (5-9).د دې لپاره چې ولایتونه په معقول ډول تعریف کړي، میتودونه لکه فزي منطق او سیمه ایز غیر څارل شوي کلسترینګ/احصایې کارول شوي (9-14).د دې ډول میتودونو هدف د معتبر جوړښتونو پیژندل دي چې کولی شي په موجود مشاهده معلوماتو کې ولایتونه وپیژني.د مثال په توګه، متحرک سمندري والیتونه (12) د شور کمولو لپاره د ځان تنظیم کولو نقشې کاروي، او د سیمه ایزو سپوږمکیو څخه اخیستل شوي د سمندري رنګ محصولاتو د ټاکلو لپاره درجه بندي (د ونې پر بنسټ) کلسترینګ کاروي [کلوروفیل a (Chl-a)، د نورمال فلوروسینس کرښې لوړوالی او رنګ شوي منحل شوي عضوي مواد] او فزیکي ساحه (د سمندر د سطحې تودوخې او مالګینتوب، مطلق متحرک توپوګرافي او سمندري یخ).
د پلانکټون د ټولنې جوړښت د اندیښنې وړ دی ځکه چې د هغې ایکولوژي د غذايي موادو په لوړه کچه، د کاربن جذب او اقلیم باندې لوی تاثیر لري.په هرصورت، دا لاهم یو ننګونکی او زړه راښکونکی هدف دی چې د پلانکټون ټولنې جوړښت پراساس د نړیوال ایکولوژیک ولایت ټاکل.د سمندري رنګ سپوږمکۍ په بالقوه توګه د فایټوپلانکټون د کچالو طبقه بندي په اړه بصیرت وړاندې کولی شي یا د فعال ګروپونو ګټې وړاندیز کوي (15)، مګر دوی اوس مهال نشي کولی د ټولنې جوړښت په اړه مفصل معلومات وړاندې کړي.وروستۍ سروې [د بیلګې په توګه توره بحر (16)] د ټولنې جوړښت بې ساري اندازه کوي؛اوس مهال، په نړیواله کچه یوازې لږ لږ په وضعیت کې مشاهدې شتون لري (17).پخوانیو مطالعاتو په لویه کچه د بایو کیمیکل والیت (12, 14, 18) د بایو کیمیکل ورته والی (لکه ابتدايي تولید، Chl او شته رڼا) د ټاکلو پر بنسټ "بایو جیو کیمیکل والیت" ټاکلی دی.دلته عددي ماډل د تولید لپاره کارول کیږي [داروین(2)]، او ایکولوژیکي ولایت د ټولنې جوړښت او د غذايي موادو د جریان له مخې ټاکل کیږي.په دې څیړنه کې کارول شوي عددي ماډل نړیوال پوښښ لري او د موجوده ساحوي ډیټا (17) او ریموټ سینسنګ ساحو (یادښت S1) سره پرتله کیدی شي.په دې څیړنه کې کارول شوي عددي ماډل ډیټا د نړیوال پوښښ ګټه لري.ماډل ایکوسیستم د فایټوپلانکټون 35 ډولونه او د زوپلانکټون 16 ډولونه لري (مهرباني وکړئ موادو او میتودونو ته مراجعه وکړئ).د ماډل پلانکټون ډولونه په غیر خطي توګه د غیر ګاسیان کوویریانس جوړښتونو سره اړیکه لري، نو ساده تشخیصي میتودونه د ټولنې په راڅرګندیدو کې د ځانګړي او دوامداره نمونو پیژندلو لپاره مناسب ندي.د SAGE میتود دلته معرفي شوی د ډاروین پیچلي ماډلونو محصول چیک کولو لپاره یوه نوې لاره وړاندې کوي.
د ډیټا ساینس / ایم ایل ټیکنالوژۍ ځواکمن بدلون وړ وړتیاوې کولی شي خورا پیچلي ماډل حلونه رامینځته کړي ترڅو د ډیټا همغږي کې پیچلي مګر قوي جوړښتونه څرګند کړي.یو قوي میتود د یوې میتود په توګه تعریف شوی چې کولی شي په وفادارۍ سره پایلې د ورکړل شوي غلطۍ حد کې بیا تولید کړي.حتی په ساده سیسټمونو کې، د قوي نمونو او سیګنالونو ټاکل یوه ننګونه کیدی شي.تر هغه وخته پورې چې د مشاهدې نمونې ته د رسیدو دلیل مشخص شوی نه وي، رامینځته کیدونکي پیچلتیا ممکن پیچلې / د حل کولو لپاره ستونزمن ښکاري.د ایکوسیستم د جوړښت د تنظیم کولو کلیدي پروسه په طبیعت کې غیر خطي ده.د غیر خطي تعاملاتو شتون کولی شي قوي طبقه بندي ګډوډ کړي، نو دا اړینه ده چې د هغو میتودونو څخه ډډه وشي چې د معلوماتو د همغږۍ بنسټیز احصایوي ویش په اړه قوي انګیرنې کوي.لوړ ابعادي او غیر خطي ډیټا په سمندري پیژندنه کې عام دي او کیدای شي د پیچلي، غیر گاوسین ټوپولوژي سره د همغږۍ جوړښت ولري.که څه هم د غیر Gaussian covariance جوړښت سره ډاټا کولی شي د قوي طبقه بندي مخه ونیسي، د SAGE میتود نوی دی ځکه چې دا ډیزاین شوی ترڅو د خپل سري ټوپولوژی سره کلسترونه وپیژني.
د SAGE میتود هدف په معقول ډول د راپورته کیدونکي نمونو پیژندل دي چې ممکن د ایکولوژیکي پوهاوي سره مرسته وکړي.د (19) په څیر د کلستر پر بنسټ د کاري فلو په تعقیب، د ایکولوژیکي او غذايي موادو فلوکس تغیرات په ډیټا کې یوازینۍ کلستر ټاکلو لپاره کارول کیږي، چې د ایکولوژیکي ولایت په نوم یادیږي.د SAGE میتود په دې څیړنه کې وړاندیز شوی (1 شکل) لومړی د 55 څخه تر 11 ابعادو ابعاد کموي د پلانکټون فعال ګروپونو لنډیز کولو سره چې لومړیتوب یې تعریف شوی (د موادو او میتودونو وګورئ).د T-تصادفي ګاونډي سرایت (t-SNE) میتود په کارولو سره ، اندازه د 3D ځای ته د احتمال په وړاندې کولو سره نوره هم کمه شوې.غیر څارل شوي کلسټرینګ کولی شي د ایکولوژیک پلوه نږدې ساحې وپیژني [د کثافت پراساس ځایي کلسترینګ (DBSCAN) د شور پراساس غوښتنلیکونو لپاره].دواړه t-SNE او DBSCAN د موروثي غیر خطي ایکوسیستم عددي ماډل ډیټا لپاره د تطبیق وړ دي.بیا پایله لرونکی ایکولوژیکي ولایت په ځمکه کې بیا پروژ کړئ.له سلو څخه ډیر ځانګړي ایکولوژیکي ولایتونه پیژندل شوي چې د سیمه ایزو څیړنو لپاره مناسب دي.د نړۍ په کچه د ایکوسیستم ماډل په پام کې نیولو لپاره، د SAGE طریقه د ایکولوژیکي والیتونو د راټولولو لپاره په مجموعي ایکولوژیکي والیتونو (AEP) کې کارول کیږي ترڅو د ایکولوژیکي والیتونو اغیزمنتوب ښه کړي.د راټولولو کچه (د "پیچلتیا" په نوم یادیږي) د اړتیا وړ توضیحاتو کچې سره تنظیم کیدی شي.د قوي AEP لږترلږه پیچلتیا مشخص کړئ.د انتخاب تمرکز د SAGE میتود دی او د اضطراري ټولنې جوړښت کنټرول ټاکلو لپاره د کوچني پیچلتیا AEP قضیې سپړنه ده.بیا نمونې د ایکولوژیکي لیدونو چمتو کولو لپاره تحلیل کیدی شي.دلته معرفي شوی میتود د ماډل پرتله کولو لپاره هم په پراخه کچه کارول کیدی شي ، د مثال په توګه ، د ورته ایکولوژیکي والیتونو موقعیت ارزولو سره په مختلف ماډلونو کې موندل شوي توپیرونه او ورته والیونه روښانه کړي ، ترڅو د ماډلونو پرتله کولو لپاره.
(الف) د ایکولوژیکي والیت ټاکلو لپاره د کاري جریان سکیماتیک ډیاګرام؛په فعال ګروپ کې د مجموعې په کارولو سره د اصلي 55 ابعادي ډیټا د 11 ابعادي ماډل محصول ته راټیټ کړئ ، پشمول د اوه فعال/غذایي موادو پلانکټون بایوماس او څلور تغذیه عرضه نرخونه.د نه منلو وړ ارزښت او دوامداره یخ پوښ ساحه.معلومات معیاري او معیاري شوي دي.د t-SNE الګوریتم ته د 11 ابعادي ډیټا چمتو کړئ ترڅو د احصایې پلوه ورته ځانګړتیاو ترکیبونه روښانه کړي.DBSCAN به په احتیاط سره د پیرامیټر ارزښت ټاکلو لپاره کلستر غوره کړي.په نهایت کې ډاټا بیرته عرض البلد / عرض البلد پروجیکشن ته وړاندې کړئ.مهرباني وکړئ په یاد ولرئ چې دا پروسه 10 ځله تکرار کیږي ځکه چې د T-SNE په پلي کولو سره یو څه تصادفي رامینځته کیدی شي.(B) تشریح کوي چې څنګه په (A) کې 10 ځله د کاري فلو په تکرارولو سره AEP ترلاسه کول.د دې 10 پلي کولو لپاره د هر یو لپاره، د بین الصوبايي Bray-Curtis (BC) توپیر میټریکس د 51 فایټوپلانکټون ډولونو بایو ماس پر بنسټ ټاکل شوی.د والیتونو ترمنځ د BC توپیر معلوم کړئ، د پیچلتیا 1 AEP څخه تر بشپړ پیچلتیا پورې 115. د BC بنچمارک د Longhurst والیت لخوا ټاکل شوی.
د SAGE میتود د نړیوال 3D فزیکي/ایکوسیستم عددي ماډل محصول کاروي ترڅو ایکولوژیکي ولایت تعریف کړي [داروین (2)؛مواد او طریقې او یادښت S1 وګورئ].د ایکوسیستم اجزا د فایټوپلانکټون له 35 ډولونو او د زوپلانکټون له 16 ډولونو څخه جوړه شوې ده، اوه مخکې تعریف شوي فعال ګروپونه لري: پروکاریوټس او یوکاریوټس د ټیټ تغذیه شوي چاپیریال سره تطابق شوي، کوکسیډیا د کلسیم کاربونیټ پوښ سره، او د نایټریټینټ نایټروجنینګ نایټروجنینګ سره. مهم غذایی توکی) د سیلیسی پوښ سره، کولی شی نور پلینکټون فوتوسنتیزس او څړځای مخلوط غذایی توکی فلیګیلټس او zooplankton حیوانات جوړ کړي.د اندازې span د 0.6 څخه تر 2500μm مساوي کروی قطر دی.د فایټوپلانکټون د اندازې او فعال ګروپونو ماډل ویش ټول هغه ځانګړتیاوې په سپوږمکۍ کې لیدل کیږي او د وضعیت په کتنو کې لیدل کیږي (شکل S1 ته S3 وګورئ).د عددي ماډل او مشاهده شوي بحر تر مینځ ورته والی دا په ګوته کوي چې د ماډل لخوا تعریف شوي ولایتونه ممکن د بحر دننه د پلي کیدو وړ وي.مهرباني وکړئ په یاد ولرئ چې دا ماډل یوازې د فایټوپلانکټون ځانګړي تنوع نیسي، او یوازې د سیټو سمندر کې ځینې فزیکي او کیمیاوي جبري سلسلې نیسي.د SAGE میتود کولی شي خلکو ته دا وړتیا ورکړي چې د ماډل ټولنې جوړښت خورا سیمه ایز کنټرول میکانیزم ښه پوه کړي.
په هر پلانکټون فعال ګروپ کې یوازې د سطحې بایوماس (په اوسط ډول د 20 کلونو وخت سره) د شاملولو سره، د معلوماتو ابعاد کم کیدی شي.وروسته له دې چې پخوانیو مطالعاتو د ټولنې په جوړښت کې د دوی کلیدي رول وښوده، په دې کې د غذايي موادو د فلکسونو (د نایتروجن، اوسپنې، فاسفیت او سیلیکیک اسیدونو رسولو) لپاره د سطحې سرچینې شرایط هم شامل دي [لکه (20، 21)].د فعال ګروپونو مجموعه ستونزه له 55 (51 پلانکټون او 4 غذایی موادو فلکس) څخه 11 ابعادو ته راټیټوي.په دې ابتدايي څیړنه کې، د محاسبې محدودیتونو له امله چې د الګوریتم لخوا وضع شوي، ژوروالی او د وخت تغیرات په پام کې ندي نیول شوي.
د SAGE میتود د دې وړتیا لري چې د غیر خطي پروسو او د فعال ګروپ بایوماس او غذایی موادو فلکس ترمینځ د متقابل عمل کلیدي ځانګړتیاو ترمینځ مهمې اړیکې وپیژني.د Euclidean د فاصلې زده کړې میتودونو پراساس د 11 ابعادي معلوماتو کارول (لکه K-means) نشي کولی د باور وړ او بیا تولید وړ والیتونه ترلاسه کړي (19, 22).دا ځکه چې د کلیدي عناصرو د covariance په بنسټیز ویش کې چې د ایکولوژیک ولایت تعریفوي هیڅ ګاسیان شکل نه موندل کیږي.د Voronoi حجرو K-means (مستقیم کرښې) نشي کولی د غیر گاوسین بنسټیز توزیع وساتي.
د اوو پلانکټون فعال ګروپونو بایو ماس او څلور غذایی توکی د 11 ابعادی ویکتور x جوړوي.له همدې امله، x د موډل گرډ کې د ویکتور ساحه ده، چیرته چې هر عنصر xi د 11 ابعادي ویکتور استازیتوب کوي چې د ماډل افقی گرډ کې تعریف شوی.هر شاخص زه په ځانګړي ډول په ساحه کې د گرډ نقطه پیژني، چیرته چې (لون، لیټ) = (ϕi، θi).که چیرې د ماډل ګریډ واحد بایوماس له 1.2 × 10-3mg Chl/m3 څخه کم وي یا د یخ پوښښ کچه له 70٪ څخه زیاته وي ، د بایوماس ډیټا لاګ کارول کیږي او ردیږي.ډاټا نورمال شوي او معیاري شوي، نو ټول معلومات د [0 څخه تر 1] پورې دي، معنی لرې کیږي او د واحد توپیر ته اندازه کیږي.دا د دې لپاره ترسره کیږي چې ځانګړتیاوې (بایوماس او غذايي موادو فلکس) د احتمالي ارزښتونو په حد کې د برعکس محدود نه وي.کلستر کول باید د بدلون اړیکه د جغرافیایي فاصلې پرځای د ځانګړتیاوو ترمنځ د احتمالي مهم واټن څخه ونیسي.د دې فاصلو په اندازه کولو سره، مهم ځانګړتیاوې راڅرګندېږي، پداسې حال کې چې غیر ضروري توضیحات له مینځه وړل کیږي.د ایکولوژیکي نظر څخه، دا اړینه ده ځکه چې د فایټوپلانکټون ځینې ډولونه د لږ بایوماس سره ممکن د بایو جیو کیمیکل اغیزې ولري، لکه د ډایزوټروفیک باکتریا لخوا د نایټروجن تنظیم کول.کله چې د معلوماتو معیاري کول او نورمال کول، دا ډول کوویریټس به په ګوته شي.
د ټیټ ابعاد نمایندګۍ کې په لوړ ابعادي ځای کې د ځانګړتیاوو نږدېوالي باندې ټینګار کولو سره، د T-SNE الګوریتم کارول کیږي ترڅو موجوده ورته سیمې روښانه کړي.مخکینی کار چې هدف یې د ریموټ سینسنګ غوښتنلیکونو لپاره د ژور عصبي شبکو رامینځته کول دي t-SNE کارول شوي ، کوم چې د کلیدي ځانګړتیاو په جلا کولو کې خپل مهارت ثابت کړی (23).دا د فیچر ډیټا کې د قوي کلسترینګ پیژندلو لپاره یو اړین ګام دی پداسې حال کې چې د غیر متقابل حلونو څخه مخنیوی کوي (یادونه S2).د Gaussian kernels په کارولو سره، t-SNE د هر لوړ ابعادي څیز نقشه کولو سره د 3D مرحله ځای کې د یوې نقطې نقشه کولو سره د معلوماتو احصایوي ملکیتونه ساتي، په دې توګه ډاډ ترلاسه کوي چې په لوړو او ټیټو لارښوونو کې د ورته شیانو احتمال لوړ دی. ابعادي ځای (24).د N لوړ ابعادي شیانو x1،…،xN سیټ ته په پام سره، د T-SNE الګوریتم د Kullback-Leibler (KL) انحراف (25) کمولو سره کموي.د KL انحراف یوه اندازه ده چې د احتمالي توزیع د دویمې حوالې احتمالي ویش څخه څومره توپیر لري، او کولی شي په اغیزمنه توګه د لوړ ابعادي ځانګړتیاوو د ټیټ ابعادي نمایندګیو ترمنځ د ارتباط احتمال ارزونه وکړي.که X په N - ابعادي ځای کې i-th څيز وي، xj په N-dimensional ځای کې j-th څيز دی، yi په ټيټ ابعادي ځای کې i-th څيز دی، او yj په ټيټ ابعاد کې j-th څيز دی. - ابعادي ځای، بیا t -SNE د ورته والي احتمال تعریفوي ppj∣i = exp(-∥xi-xj∥2/2σi2)∑k≠iexp(-∥xi-xk∥2/2σi2)، او د ابعاد کمولو سیټ لپاره q∣j = (1+ ∥ yi-yj∥2)-1∑k≠i(1 +∥yj-yk∥2)-1
شکل 2A 3D ته د 11 ابعادي ترکیب د بایوماس او غذایی موادو فلکس ویکتورونو کمولو اغیزې په ګوته کوي.د T-SNE پلي کولو هڅونه د اصلي اجزاو تحلیل (PCA) هڅونې سره پرتله کیدی شي ، کوم چې د ډیټا ساحې / خاصیت باندې ټینګار کولو لپاره د تغیر ځانګړتیا کاروي ، په دې توګه ابعاد کموي.د T-SNE میتود د ایکو وزارت لپاره د باور وړ او بیا تولید وړ پایلو چمتو کولو کې د PCA څخه غوره و (وګورئ نوټ S2).دا کیدی شي د دې لپاره وي چې د PCA د اورتوګونالیت انګیرنه د خورا غیر خطي متقابلو ځانګړتیاو تر مینځ د انتقادي تعاملاتو پیژندلو لپاره مناسبه نه ده، ځکه چې PCA د خطي covariance جوړښتونو باندې تمرکز کوي (26).د ریموټ سینسنګ ډیټا کارول، لونګا او نور.(27) روښانه کوي چې څنګه د SNE میتود کارولو لپاره پیچلي او غیر خطي طیفې ځانګړتیاوې روښانه کړي چې د ګاسین توزیع څخه انحراف کوي.
(الف) د غذايي موادو د عرضې اندازه، د فایټوپلانکټون او زوپلانکټون فعال ګروپ بایوماس چې د T-SNE الګوریتم لخوا چمتو شوی او د DBSCAN په کارولو سره د ولایت لخوا رنګ شوی.هر ټکی په لوړ ابعادي ځای کې یوه نقطه څرګندوي، لکه څنګه چې په 6B شکل کې ښودل شوي، ډیری ټکي نیول شوي.شافټونه د 1، 2 او 3 سایزونو "t-SNE" ته اشاره کوي. (B) د والیت جغرافیایی پروجیکشن د DBSCAN لخوا د اصلي عرض البلد - عرض البلد گرډ کې موندل شوی.رنګ باید د هر رنګ په توګه وګڼل شي، مګر باید د (A) سره مطابقت ولري.
په شکل 2A کې د t-SNE سکریټر پلاټ ټکي په ترتیب سره د عرض البلد او عرض البلد سره تړاو لري.که چیرې په 2A شکل کې دوه ټکي یو بل ته نږدې وي، نو دا د دې لپاره چې د دوی بایوماس او غذايي موادو فلکسونه ورته دي، نه د جغرافیایي نږدېوالي له امله.په 2A شکل کې رنګونه کلسترونه دي چې د DBSCAN میتود په کارولو سره کشف شوي (28).کله چې د کثافاتو کتنو په لټه کې وي، د DBSCAN الګوریتم د نقطو ترمنځ د 3D نمایش کې فاصله کاروي (ϵ = 0.39؛ د دې انتخاب په اړه د معلوماتو لپاره، مواد او میتودونه وګورئ)، او د کلستر تعریف کولو لپاره د ورته ټکو شمیر ته اړتیا ده (دلته 100 ټکي، مهرباني وکړئ پورته وګورئ).د DBSCAN میتود په ډاټا کې د کلسترونو شکل یا شمیر په اړه هیڅ ډول انګیرنه نه کوي، لکه څنګه چې لاندې ښودل شوي:
3) د ټولو نقطو لپاره چې په دننه کې د فاصلې په توګه پیژندل شوي، د کلستر حد ټاکلو لپاره په تکراري توګه 2 ګام تکرار کړئ.که چیرې د ټکو شمیر د ټاکل شوي لږترلږه ارزښت څخه ډیر وي، دا د کلستر په توګه ټاکل کیږي.
هغه معلومات چې د کلستر لږترلږه غړي او فاصله ϵ میټریک نه پوره کوي "شور" ګڼل کیږي او رنګ نه ټاکل کیږي.DBSCAN یو ګړندی او د توزیع وړ الګوریتم دی چې په بدترین حالت کې د O (n2) فعالیت سره.د اوسني تحلیل لپاره، دا واقعیا تصادفي ندي.د ټکو لږترلږه شمیره د متخصص ارزونې لخوا ټاکل کیږي.وروسته له دې چې فاصله تنظیم کړئ، پایله د ≈±10 په حد کې کافي ثبات نلري.دا فاصله د نښلولو (شکل 6A) او د سمندر پوښښ سلنه (شکل 6B) په کارولو سره ټاکل شوې.ارتباط د کلسترونو د جامع شمیر په توګه تعریف شوی او د ϵ پیرامیټر سره حساس دی.ټیټ ارتباط د ناکافي فټینګ په ګوته کوي، په مصنوعي توګه د سیمې سره یوځای کول.لوړ ارتباط د ډیر فټینګ په ګوته کوي.دا د تصور وړ ده چې د لوړې کچې څخه کار واخلئ، مګر که لږترلږه د ca څخه ډیر شي، د باور وړ حل ترلاسه کول ناممکن دي.135 (د نورو جزیاتو لپاره، مواد او طریقې وګورئ).
په 2A شکل کې پیژندل شوي 115 کلسترونه بیرته په 2B شکل کې ځمکې ته وړاندې شوي.هر رنګ د بایو جیو کیمیکل او ایکولوژیکي فکتورونو یو همغږي ترکیب سره مطابقت لري چې د DBSCAN لخوا پیژندل شوي.کله چې کلسترونه وټاکل شي، په شکل 2A کې د هرې نقطې اړیکه د یو ځانګړي عرض البلد او عرض البلد سره کارول کیږي ترڅو کلسترونه بیرته جغرافیایي ساحې ته وړاندې کړي.شکل 2B دا د ورته کلستر رنګونو سره د شکل 2A په څیر روښانه کوي.ورته رنګونه باید د ایکولوژیکي ورته والي په توګه ونه تشریح شي، ځکه چې دوی د هغه ترتیب له مخې ټاکل شوي چې کلسترونه د الګوریتم لخوا کشف شوي.
په شکل 2B کې ساحه کیدای شي په کیفیت سره د بحر په فزیکي او / یا بایو جیو کیمیا کې تاسیس شوي ساحې ته ورته وي.د بیلګې په توګه، په سویلي بحر کې کلسترونه د زون په کچه متضاد دي، د oligotrophic vortices سره ښکاري، او تیز لیږد د سوداګریزو بادونو نفوذ په ګوته کوي.د مثال په توګه، په استوایی ارام سمندر کې، د لوړوالي پورې اړوند مختلف سیمې لیدل کیږي.
د ایکو ولایت د ایکولوژیکي چاپیریال د پوهیدو لپاره، د Bray-Curtis (BC) توپیر شاخص (29) په کلستر کې د ایکولوژی ارزولو لپاره کارول شوی و.د BC شاخص یو احصایوي معلومات دي چې د دوه مختلف سایټونو ترمنځ د ټولنې جوړښت کې توپیر اندازه کولو لپاره کارول کیږي.د BC اندازه کول د فایټوپلانکټون او زوپلانکټون د 51 ډولونو بایوماس لپاره د تطبیق وړ دي BCninj = 1-2CninjSni + Snj
BCninj د ni او ترکیب nj تر منځ ورته والي ته اشاره کوي، چیرته چې Cninj د یو واحد بایوماس لږترلږه ارزښت دی چې په ni او nj دواړو ترکیبونو کې شتون لري، او Sni د ټولو بایوماسونو مجموعه څرګندوي چې په ni او Snj دواړو ترکیبونو کې شتون لري.د BC توپیر د فاصلې اندازه سره ورته دی، مګر په غیر Euclidean ځای کې کار کوي، کوم چې احتمال لري د ایکولوژیکي معلوماتو او د هغې تشریح لپاره ډیر مناسب وي.
د هر کلستر لپاره چې په 2B شکل کې پیژندل شوي، د بین الصوبايي او بین المللي BC ورته والی ارزول کیدی شي.په یوه والیت کې د BC توپیر د والیت د اوسط ارزښت او په والیت کې د هرې نقطې ترمنځ توپیر ته اشاره کوي.د BC ولایتونو ترمنځ توپیر د یو والیت او نورو والیتونو ترمنځ ورته والی ته اشاره کوي.شکل 3A د سمیټریک BC میټریکس ښیي (0، تور: په بشپړه توګه ورته والی؛ 1، سپین: په بشپړه توګه توپیر لري).په ګراف کې هره کرښه په ډاټا کې یوه نمونه ښیي.شکل 3B د هر والیت لپاره په 3A شکل کې د BC د پایلو جغرافیایي اهمیت ښیي.د یو والیت لپاره چې په ټیټ تغذیه او ټیټ تغذیه کې وي، شکل 3B ښیي چې د استوا او د هند بحر په شاوخوا کې د لویو ساحو همغږي اساسا ورته ده، مګر د لوړو عرض البلدونو او پورته کیدو ساحې د پام وړ توپیر لري.
(الف) د هر ولایت لپاره د BC توپیر درجه د 20 کلن نړیوال اوسط نړیوال سطحي اوسط 51 پلینکټون په اساس ارزول شوې.د ارزښتونو متوقع همغږي په پام کې ونیسئ.(ب) د کالم (یا قطار) ځایی پروجیکشن.د یو والیت لپاره چې په ډیسټروفیک حلقه کې دی، د BC د ورته والي اندازه کولو نړیوال ویش ارزول شوی، او د نړیوال 20 کلن اوسط ارزول شوی.تور (BC = 0) د ورته ساحې معنی لري، او سپین (BC = 1) معنی نلري چې ورته والی نلري.
شکل 4A په 2B شکل کې په هر والیت کې په BC کې توپیر څرګندوي.په یوه کلستر کې د اوسط ساحې د اوسط ترکیب په کارولو سره ټاکل شوي، او په والیت کې د BC او د هرې شبکې منځنۍ نقطې ترمنځ توپیر په ګوته کوي، دا ښیي چې د SAGE میتود کولی شي د ایکولوژیکي ورته والی پر بنسټ 51 ډولونه په ښه توګه جلا کړي. د ماډل ډاټا.د ټولو 51 ډولونو په منځ کې د کلستر BC ټولیز توپیر 0.102±0.0049 دی.
(A، B، او D) په والیت کې د BC توپیر د هرې شبکې د ټولنې او اوسط والیت ترمنځ د اوسط BC توپیر په توګه ارزول کیږي، او پیچلتیا کمه شوې نه ده.(2) د نړیوال منځنی منځنی والیتی BC توپیر 0.227±0.117 دی.دا د دې کار لخوا وړاندیز شوی د ایکولوژیکي هڅونې پراساس طبقه بندي معیار دی [په (C) کې شنه کرښه].(ج) د BC په منځ کې د BC منځنی توپیر: تور کرښه د مخ په زیاتیدونکي پیچلتیا سره د انټرا ولایتي BC توپیر څرګندوي.2σ د ایکو والیت پیژندنې پروسې له 10 تکرارونو څخه راځي.د DBSCAN لخوا کشف شوي والیتونو ټول پیچلتیا لپاره، (A) ښیي چې په والیت کې د BC توپیر 0.099 دی، او د پیچلتیا طبقه بندي چې د (C) لخوا وړاندیز شوی 12 دی، په پایله کې په والیت کې د BC توپیر 0.200 دی.لکه څنګه چې انځور ښیي.(د).
په 4B شکل کې، د 51 پلانکټون ډولونو بایوماس د لونګورسټ والیت کې د BC مساوي توپیر ښودلو لپاره کارول کیږي.د هر ولایت ټولیز اوسط 0.227 دی، او د BC په والیت کې د توپیر په حواله د گرډ پوائنټونو معیاري انحراف 0.046 دی.دا د هغه کلستر څخه لوی دی چې په شکل 1B کې پیژندل شوي.پرځای یې، د اوو فعالو ګروپونو مجموعه په کارولو سره، په لونګورسټ کې د منځني موسم BC توپیر 0.232 ته لوړ شو.
د نړیوال ایکو ولایت نقشه د ځانګړي ایکولوژیکي تعاملاتو پیچلي توضیحات وړاندې کوي او د لونګ هارسټ ولایت د ټول ایکوسیستم جوړښت په کارولو کې پرمختګونه شوي دي.د ایکولوژي وزارت تمه کیږي چې د شمیرې ماډل اکوسیستم کنټرول پروسې ته بصیرت چمتو کړي ، او دا بصیرت به د ساحې کار سپړنې کې مرسته وکړي.د دې څېړنې په موخه له سلو څخه زيات ولايتونه په بشپړه توګه څرګندول ناشوني دي.بله برخه د SAGE میتود معرفي کوي چې والیتونه لنډیز کوي.
د ولایت له موخو څخه یوه موخه د ولایت د موقعیت او مدیریت د پوهاوي لوړول دي.د بیړنیو حالتونو د معلومولو لپاره، په شکل 1B کې طریقه د ایکولوژیک پلوه ورته والیتونو ځړول په ګوته کوي.ایکو ولایتونه د ایکولوژیکي ورته والي پراساس سره په ډله ایزه توګه ویشل شوي، او د والیتونو دا ډول ګروپ د AEP په نوم یادیږي.په پام کې نیولو سره د ټولو والیتونو د شمیر پراساس د تعدیل وړ "پیچلتیا" تنظیم کړئ.د "پیچلتیا" اصطلاح کارول کیږي ځکه چې دا د بیړني صفاتو کچه تنظیم کولو ته اجازه ورکوي.د معنوي مجموعو د تعریف کولو لپاره، د لونګ هورسټ څخه د 0.227 منځنی BC منځنی والیتي توپیر د بنچمارک په توګه کارول کیږي.د دې معیار لاندې، ګډ ولایتونه نور ګټور نه ګڼل کیږي.
لکه څنګه چې په 3B شکل کې ښودل شوي، نړیوال ایکولوژیکي والیتونه همغږي دي.د BC بین المللي توپیرونو په کارولو سره، دا لیدل کیدی شي چې ځینې تشکیلات خورا "عام" دي.د جنیتیک او ګراف تیوري میتودونو څخه الهام اخیستل شوي، "وصل شوي ګرافونه" د هغو والیتونو پر بنسټ چې دوی ته ورته والی لري د 100> والیتونو ترتیبولو لپاره کارول کیږي.دلته د "اړیکو" میټریک د BC بین المللي توپیر (30) په کارولو سره ټاکل کیږي.د هغو ولایتونو شمیر چې د 100 والیتونو د طبقې کولو لپاره لوی ځای لري دلته د پیچلتیا په توګه راجع کیدی شي.AEP یو محصول دی چې له 100 څخه ډیر ولایتونه د خورا غالب / نږدې ایکولوژیکي والیتونو په توګه طبقه بندي کوي.هر ایکولوژیکي والیت د غالب / خورا وصل شوي ایکولوژیک ولایت ته ټاکل شوی چې خورا ورته ورته وي.دا مجموعه چې د BC توپیر لخوا ټاکل کیږي نړیوال ایکولوژي ته د ځړول شوي چلند اجازه ورکوي.
ټاکل شوی پیچلتیا د 1 څخه د FIG بشپړ پیچلتیا پورې هر ارزښت کیدی شي.2A.په ټیټ پیچلتیا کې، AEP ممکن د احتمالي ابعاد کمولو ګام (t-SNE) له امله خراب شي.انحطاط پدې معنی دی چې ایکولوژیکي والیتونه د تکرارونو ترمینځ مختلف AEPs ته ګمارل کیدی شي ، پدې توګه د پوښل شوي جغرافیایی ساحې بدلول.شکل 4C په والیتونو کې د BC د توپیرونو خپریدل په AEPs کې په 10 پلي کولو کې د پیچلتیا د ډیریدو په اړه توضیح کوي (په 1B شکل کې مثال).په 4C شکل کې، 2σ (نیلي ساحه) په 10 تطبیقونو کې د تخریب اندازه ده، او شنه کرښه د Longhurst بنچمارک استازیتوب کوي.حقایقو ثابته کړې چې د 12 پیچلتیا کولی شي په ټولو تطبیقونو کې په والیت کې د BC توپیر د Longhurst بنچمارک څخه لاندې وساتي او د 2σ نسبتا کم تخریب وساتي.په لنډیز کې، لږ تر لږه وړاندیز شوی پیچلتیا 12 AEPs دي، او د 51 پلانکټون ډولونو په کارولو سره د BC په منځ کې د BC منځنی توپیر 0.198±0.013 دی، لکه څنګه چې په 4D شکل کې ښودل شوي.د اوو پلانکټون فعال ګروپونو په کارولو سره، په والیت کې د BC اوسط توپیر د 0.198±0.004 پرځای 2σ دی.د اوو فعالو ګروپونو د ټول بایوماس یا د ټولو 51 پلانکټون ډولونو بایوماس سره محاسبه شوي د BC توپیرونو ترمینځ پرتله کول ښیې چې که څه هم د SAGE میتود په 51-dimensional وضعیت کې پلي کیږي ، دا د اوو فعالو ډلو ټول بایوماس لپاره دی. د روزنې لپاره.
د هرې څیړنې هدف پورې اړه لري، د پیچلتیا مختلف کچې په پام کې نیول کیدی شي.سیمه ایز مطالعات ممکن بشپړ پیچلتیا ته اړتیا ولري (یعنې ټول 115 والیتونه).د مثال په توګه او د وضاحت لپاره، د 12 لږترلږه وړاندیز شوي پیچلتیا په پام کې ونیسئ.
د SAGE میتود د کارونې د مثال په توګه، 12 AEPs د لږترلږه 12 پیچلتیا سره دلته د بیړني ټولنې جوړښت کنټرول سپړلو لپاره کارول کیږي.شکل 5 د ایکولوژیکي بصیرت په ګوته کوي چې د AEP لخوا ګروپ شوي (له A څخه L پورې): په ریډفیلډ سټوچیومیټري کې، جغرافیایي حد (شکل 5C)، د فعال ګروپ بایوماس جوړښت (5A شکل) او د غذايي موادو عرضه (5B شکل) د N زوم لخوا ترسره کیږي.نسبت (N:Si:P:Fe, 1:1:16:16×103) ښودل شوی.د وروستي پینل لپاره، P د 16 لخوا ضرب شوی او Fe په 16 × 103 ضرب شوی، نو د بار ګراف د فایټوپلانکټون د تغذیې اړتیاو سره برابر دی.
والیتونه په 12 والیتونو کې په 12 AEPs A څخه L. (A) بایوماس (mgC/m3) په 12 والیتونو کې طبقه بندي شوي.(B) د منحل شوي غیر عضوي نایتروجن (N)، اوسپنې (Fe)، فاسفیت (P) او سیلیکیک اسید (Si) (mmol/m3 په کال کې) د غذايي موادو د جریان کچه.Fe او P په ترتیب سره د 16 او 16 × 103 لخوا ضرب شوي، ترڅو پټې د فایټوپلانکټون سټوچیومیټري اړتیاو سره معیاري شي.(ج) د قطبي سیمو، فرعي استوایی سایکلونونو او لویو موسمي / مخ پر ودې سیمو ترمنځ توپیر په پام کې ونیسئ.د څارنې مرکزونه په لاندې ډول په نښه شوي دي: 1، SEATS؛2, ALOHA;3، سټیشن P؛او 4، BATS.
پیژندل شوی AEP ځانګړی دی.په اتلانتیک او ارام سمندر کې د استوا په شاوخوا کې یو څه همغږي شتون لري، او د هند په بحر کې ورته مګر پراخه ساحه شتون لري.ځینې ​​​​AEPs د لویدیز لویدیځ لوري ته د پورته کیدو سره تړاو لري.د جنوبي قطب سرکمپولر جریان د لوی زون ځانګړتیا په توګه ګڼل کیږي.Subtropical cyclone د oligotrophic AEP یوه پیچلې لړۍ ده.په دې والیتونو کې، د پلانکټون واکمن oligotrophic vortices او diatom بډایه قطبي سیمو ترمنځ د بایوماس توپیرونو پیژندل شوې بڼه څرګنده ده.
AEPs چې خورا ورته ټول فایټوپلانکټون بایوماس لري کولی شي د ټولنې مختلف جوړښتونه ولري او مختلف جغرافيائی سیمې پوښي لکه D, H, او K چې ورته ټول فایټوپلانکټون بایوماس لري.AEP H په عمده توګه د هند په استوایی بحر کې شتون لري، او ډیر ډیزوټروفیک باکتریا شتون لري.AEP D په څو حوزو کې موندل کیږي، مګر دا په ځانګړي توګه په آرام سمندر کې د استوایی پورته پورته کیدو شاوخوا د لوړ حاصل لرونکو سیمو په شاوخوا کې څرګند دی.د دې آرام سمندر ولایت شکل د سیارې څپې ریل په څیر یادیږي.په AEP D کې لږ دیازوباکتیریا شتون لري، او ډیر شنکونه.د نورو دوو والیتونو په پرتله، AEP K یوازې د ارکټیک سمندر په لوړو برخو کې موندل کیږي، او ډیر ډیاتومونه او لږ پلانکټون شتون لري.د یادولو وړ ده چې په دې دریو سیمو کې د پلانکټون اندازه هم خورا توپیر لري.د دوی په منځ کې، د AEP K د پلانکټون کثرت نسبتا ټیټ دی، پداسې حال کې چې د AEP D او H نسبتا لوړ دی.له همدې امله، د دوی بایوماس سره سره (او له همدې امله د Chl-a سره ورته)، دا والیتونه خورا توپیر لري: د Chl پر بنسټ د والیت ازموینه ممکن دا توپیرونه ونه نیسي.
دا هم څرګنده ده چې ځینې AEPs چې ډیر مختلف بایوماس لري ممکن د فایټوپلانکټون ټولنې جوړښت له مخې ورته وي.د مثال په توګه، دا په AEP D او E کې لیدل کیږي. دوی یو بل ته نږدې دي، او په آرام سمندر کې، AEP E خورا تولیدونکي AEPJ ته نږدې دي.په ورته ډول، د فایټوپلانکټون بایوماس او زوپلانکټون کثرت ترمنځ هیڅ روښانه اړیکه شتون نلري.
AEP کیدای شي د غذايي موادو په اړه پوه شي چې دوی ته چمتو شوي (شکل 5B).ډایټومونه یوازې شتون لري چیرې چې د سیلیکیک اسید کافي عرضه شتون لري.په عمومي توګه، د سیلیکیک اسید عرضه لوړه ده، د ډایټوم بایوماس لوړ دی.ډیاتومونه په AEP A, J, K او L کې لیدل کیدی شي. د ډایټوم بایوماس نسبت د نورو فایټوپلانکټون په پرتله د N, P او Fe لخوا ټاکل کیږي چې د ډایټوم غوښتنې سره تړاو لري.د مثال په توګه، AEP L د ډایټومونو تسلط لري.د نورو غذايي موادو په پرتله، سي تر ټولو لوړ عرضه لري.برعکس، د لوړ تولید سره سره، AEP J لږ ډایټومونه او لږ سیلیکون عرضه لري (ټول او د نورو غذايي موادو سره تړاو لري).
Diazonium باکتریا د نایتروجن د تنظیم کولو وړتیا لري، مګر ورو ورو وده کوي (31).دوی د نورو فایټوپلانکټون سره یوځای شتون لري، چیرته چې اوسپنه او فاسفورس د غیر ډیازونیم غذايي موادو د غوښتنې په پرتله ډیر دي (20, 21).د یادولو وړ ده چې د ډیازوټروفیک بایوماس نسبتا لوړ دی، او د Fe او P عرضه د N د عرضې په پرتله نسبتا لویه ده. په دې توګه، که څه هم په AEP J کې ټول بایوماس لوړ دی، په AEP H کې د ډیازونیم بایوماس دی. له دې څخه په J کې لوی دی. مهرباني وکړئ په یاد ولرئ چې AEP J او H په جغرافیه کې ډیر توپیر لري، او H په استوایی هندي بحر کې موقعیت لري.
که د ځانګړي ایکوسیستم جوړښت په والیتونو ویشل شوی نه وي، د AEP د 12 ټیټ پیچلتیا ماډلونو څخه ترلاسه شوي لیدونه به دومره روښانه نه وي.د SAGE لخوا رامینځته شوی AEP د ایکوسیستم ماډلونو څخه د پیچلو او لوړ ابعادي معلوماتو همغږي او یوځل پرتله کول اسانه کوي.AEP په مؤثره توګه ټینګار کوي چې ولې Chl د ټولنې جوړښت یا د غذايي موادو په کچه د زوپلانکټون کثرت ټاکلو لپاره ښه او بدیل میتود ندی.د روانو څیړنیزو موضوعاتو مفصل تحلیل د دې مقالې له دائرې څخه بهر دی.د SAGE میتود په ماډل کې د نورو میکانیزمونو سپړلو لپاره لاره چمتو کوي چې د نقطې څخه تر نقطې لید څخه اداره کول اسانه دي.
د SAGE میتود وړاندیز شوی چې د نړیوال فزیکي / بایو جیو کیمیکل / ایکوسیستم شمیري ماډلونو څخه خورا پیچلي ایکولوژیکي ډیټا روښانه کولو کې مرسته وکړي.ايکولوژيکي ولايت د کراس-پلانکټون فعالي ګروپونو ټول بايو ماس، د T-SNE احتمالي ابعاد کمولو الګوريتم پلي کولو او د ML ميتود DBSCAN نه څارل شوي کلستر په کارولو سره ټاکل کيږي.د نستینګ میتود لپاره د BC بین المللي توپیر/ګراف تیوري د قوي AEP ترلاسه کولو لپاره پلي کیږي چې د نړیوال تفسیر لپاره کارول کیدی شي.د ودانولو په برخه کې، د ایکو ولایت او AEP ځانګړي دي.د AEP ځالې د اصلي ایکولوژیکي ولایت بشپړ پیچلتیا او د 12 AEPs وړاندیز شوي لږترلږه حد ترمینځ تنظیم کیدی شي.د AEP لږ تر لږه پیچلتیا د ځنځیر جوړول او ټاکل د مهمو ګامونو په توګه ګڼل کیږي، ځکه چې احتمال t-SNE د 12 پیچلتیا AEPs تخریب کوي.د SAGE طریقه نړیواله ده، او پیچلتیا یې له 100 AEPs څخه تر 12 پورې ده. د ساده کولو لپاره، اوسنی تمرکز د 12 نړیوالو AEPs پیچلتیا باندې دی.راتلونکې څیړنه، په ځانګړې توګه سیمه ایز مطالعات، کیدای شي د نړۍ د ایکولوژیکي والیتونو یو کوچنی فرعي سیټ ګټور ومومي، او کیدای شي په یوه کوچنۍ سیمه کې راټول شي ترڅو د ورته ایکولوژیکي بصیرت څخه ګټه پورته کړي چې دلته بحث شوي.دا وړاندیزونه وړاندې کوي چې څنګه دا ایکولوژیکي والیتونه او له دوی څخه ترلاسه شوي لیدونه د نور ایکولوژیکي پوهاوي لپاره کارول کیدی شي ، د ماډل پرتله کول اسانه کړي ، او په بالقوه ډول د سمندري ایکوسیستم نظارت ته وده ورکړي.
د ایکولوژیکي والیت او AEP د SAGE میتود لخوا پیژندل شوي په عددي ماډل کې د معلوماتو پراساس دي.د تعریف له مخې، عددي ماډل یو ساده جوړښت دی، هڅه کوي چې د هدف سیسټم جوهر ونیسي، او مختلف ماډلونه به د پلاکتون مختلف ویش ولري.په دې څیړنه کې کارول شوي عددي ماډل نشي کولی په بشپړه توګه ځینې لیدل شوي نمونې ونیسي (د مثال په توګه، د استوایی سیمې او سویلي بحر لپاره د Chl اټکلونو کې).په ریښتیني بحر کې د تنوع یوازې یوه کوچنۍ برخه نیول شوې ، او میسو او فرعي میسوسکیلونه نشي حل کیدی ، کوم چې ممکن د مغذي موادو جریان او د ټولنې کوچنۍ کچې جوړښت اغیزه وکړي.د دې نیمګړتیاوو سره سره، دا معلومه شوه چې AEP د پیچلو ماډلونو په پوهیدو کې مرسته کولو کې خورا ګټور دی.د ارزونې په واسطه چې ورته ایکولوژیکي والیتونه موندل کیږي، AEP د احتمالي شمیرې ماډل پرتله کولو وسیله چمتو کوي.اوسنی عددي ماډل د ریموټ سینسنګ فایټوپلانکټون Chl-a غلظت او د پلانکټون اندازې او فعال ګروپ ویش (یادښت S1 او شکل S1) (2, 32) عمومي نمونه نیسي.
لکه څنګه چې د 0.1 mgChl-a/m-3 کنټور کرښې لخوا ښودل شوي، AEP په oligotrophic area او mesotrophic area (شکل S1B): AEP B, C, D, E, F او G د oligotrophic ساحې دي، او پاتې ساحې دي. په لوړ Chl-a کې موقعیت لري.AEP د لونګ هورسټ والیت (شکل S3A) سره ځینې لیکنې ښیې، د بیلګې په توګه، سویلي بحر او استوایی ارام سمندر.په ځینو سیمو کې، AEP ډیری لونګ هارسټ سیمې پوښي، او برعکس.څرنګه چې په دې سیمه کې د ولایتونو د محدودولو نیت او لونګورسټ توپیر لري، نو تمه کیږي چې توپیرونه به ولري.په لونګ هورسټ والیت کې ډیری AEPs په ګوته کوي چې ځینې سیمې چې ورته بایو جیو کیمیا لري ممکن خورا مختلف ایکوسیستم جوړښتونه ولري.AEP د فزيکي حالتونو سره يو خاص ليکوالۍ ښيي، لکه څنګه چې د نه څارل شوي زده کړې په کارولو سره څرګنده شوې (19)، لکه په لوړ پوړو ايالتونو کې (د مثال په توګه، جنوبي بحر او استوايي ​​ارام سمندر؛ شکل S3، C او D).دا اړیکې په ګوته کوي چې د پلاکټون د ټولنې جوړښت د سمندر د متحرکاتو لخوا په کلکه اغیزه کوي.د شمالي اتلانتیک په څیر سیمو کې، AEP فزیکي والیتونه تیریږي.هغه میکانیزم چې د دې توپیرونو لامل کیږي کېدی شي پروسې شاملې وي لکه د دوړو ټرانسپورټ، کوم چې کولی شي په ورته فزیکي شرایطو کې حتی د بشپړ مختلف تغذیه پروګرامونو المل شي.
د ایکولوژي او AEP وزارت په ګوته کړه چې یوازې د Chl کارول د ایکولوژیکي اجزاو پیژندل نشي کولی ، لکه څنګه چې د سمندري ایکولوژي ټولنې دمخه احساس کړی.دا په AEPs کې د ورته بایوماس سره لیدل کیږي مګر د پام وړ مختلف ایکولوژیکي ترکیب (لکه D او E).په مقابل کې، AEPs لکه D او K ډیر مختلف بایوماس لري مګر ورته ایکولوژیکي جوړښت لري.AEP ټینګار کوي چې د بایوماس، ایکولوژیکي جوړښت او د زوپلانکټون کثرت ترمنځ اړیکه پیچلې ده.د مثال په توګه، که څه هم AEP J د فایټوپلانکټون او پلانکټون بایوماس په شرایطو کې څرګند دی، د AEP A او L ورته پلانکټون بایوماس لري، مګر A د پلینکټن لوړ مقدار لري.AEP ټینګار کوي چې د فایټوپلانکټون بایوماس (یا Chl) د زوپلانکټون بایوماس وړاندوینې لپاره نشي کارول کیدی.زوپلانکټون د کب نیولو د خواړو سلسله بنسټ دی، او ډیر دقیق اټکلونه ممکن د سرچینو ښه مدیریت لامل شي.راتلونکي سمندري رنګ سپوږمکۍ [د مثال په توګه، PACE (پلانکټون، ایروسول، بادل، او سمندري ایکوسیستم)] ممکن د فایټوپلانکټون د ټولنې جوړښت اټکل کولو کې د مرستې لپاره غوره موقعیت ولري.د AEP وړاندوینې کارول ممکن په احتمالي توګه له فضا څخه د زوپلانکټون اټکل اسانه کړي.د SAGE په څیر میتودونه، د نوي ټیکنالوژیو سره یوځای شوي، او د ځمکني حقایقو سروې (لکه تارا او تعقیبي څیړنې) لپاره شتون لري ډیر او ډیر ساحوي معلومات، کولی شي په ګډه د سپوږمکۍ پر بنسټ د ایکوسیستم روغتیا څارنې په لور یو ګام پورته کړي.
د SAGE میتود د ځینو میکانیزمونو ارزولو لپاره اسانه لار وړاندې کوي چې د والیتونو ځانګړتیاوې کنټرولوي، لکه بایوماس/Chl، خالص لومړني تولید، او د ټولنې جوړښت.د مثال په توګه، د ډایټومونو نسبي مقدار د فایټوپلانکټون سټوچیومیټریک اړتیاو په پرتله د Si، N، P، او Fe په عرضه کې د عدم توازن لخوا ټاکل کیږي.په متوازن عرضه کې، ټولنه د ډایټوم (L) لخوا تسلط لري.کله چې د اکمالاتو کچه غیر متوازنه وي (یعنې د سیلیکون عرضه د ډیاتومونو د غذايي موادو د تقاضا په پرتله ټیټه وي)، ډایټومونه یوازې د یوې کوچنۍ برخې برخه (K) حسابوي.کله چې د Fe او P عرضه د N له عرضې څخه زیاته شي (د مثال په توګه، E او H)، د ډایزوټروفیک باکتریا به په کلکه وده وکړي.د AEP لخوا چمتو شوي شرایطو له لارې، د کنټرول میکانیزمونو سپړنه به ډیر ګټور شي.
د ایکو والیت او AEP هغه سیمې دي چې ورته ټولنیز جوړښتونه لري.د ایکولوژیک والیت یا AEP دننه د یو ټاکلي ځای څخه د وخت لړۍ د حوالې نقطې په توګه پیژندل کیدی شي او کولی شي د ایکولوژیک ولایت یا AEP لخوا پوښل شوې ساحې استازیتوب وکړي.په ساحه کې د اوږدې مودې څارنې سټیشنونه د ورته وخت لړۍ چمتو کوي.د اوږدې مودې دننه د معلوماتو سیټونه به د حساب وړ رول لوبولو ته دوام ورکړي.د ټولنې جوړښت د څارنې له نظره، د SAGE میتود د نوي سایټونو خورا ګټور موقعیت ټاکلو کې د مرستې لپاره د یوې لارې په توګه لیدل کیدی شي.د مثال په توګه، د اوږدمهاله اولیګوټروفیک استوګنځای ارزونې (ALOHA) څخه د وخت لړۍ د اولیګوټروفیک ساحې په AEP B کې ده (شکل 5C، لیبل 2).ځکه چې ALOHA د بل AEP پولې ته نږدې دی، د وخت لړۍ ممکن د ټولې سیمې استازیتوب ونه کړي، لکه څنګه چې مخکې وړاندیز شوی (33).په ورته AEP B کې، د وخت لړۍ SEATS (د سویل ختیځ آسیا وخت لړۍ) په سویل لویدیز تایوان (34) کې موقعیت لري، د نورو AEPs (شکل 5C، لیبل 1) څخه لیرې، او د څارنې لپاره د غوره ځای په توګه کارول کیدی شي. AEPBپه AEPC کې د BATS (برمودا اتلانتیک وخت لړۍ مطالعې) وخت لړۍ (شکل 5C، لیبل 4) د AEP C او F تر مینځ حد ته خورا نږدې دی، کوم چې دا په ګوته کوي چې د BATS وخت لړۍ په کارولو سره د AEP C څارنه ممکن مستقیم ستونزه وي.سټیشن P په AEP J کې (شکل 5C، لیبل 3) د AEP حد څخه لرې دی، نو دا ډیر استازی دی.د ایکو والیت او AEP کولی شي د نړیوال بدلونونو ارزولو لپاره مناسب نظارت چوکاټ رامینځته کولو کې مرسته وکړي ، ځکه چې د والیتونو اجازه د ارزونې لپاره چیرې چې په سایټ کې نمونې اخیستل کولی شي کلیدي لید وړاندې کړي.د SAGE میتود نور هم رامینځته کیدی شي ترڅو د اقلیم ډیټا باندې پلي شي ترڅو د وخت سپمولو تغیر ارزونه وکړي.
د SAGE میتود بریا د ډیټا ساینس/ML میتودونو او د ډومین ځانګړي پوهه د احتیاط پلي کولو له لارې ترلاسه کیږي.په ځانګړې توګه، t-SNE د ابعاد کمولو ترسره کولو لپاره کارول کیږي، کوم چې د لوړ ابعادي ډیټا د covariance جوړښت ساتي او د covariance Topology لید اسانه کوي.ډاټا د پټو او هماهنګیو په بڼه ترتیب شوي دي (شکل 2A)، دا په ګوته کوي چې په خالص ډول د فاصلې پر بنسټ اقدامات (لکه د K-means) مناسب ندي ځکه چې دوی معمولا د ګاسین (سرکلر) اساس ویش کاروي (په یادښت S2 کې بحث شوی) .د DBSCAN میتود د هر ډول covariance Topology لپاره مناسب دی.تر هغه چې تاسو د پیرامیټونو تنظیم کولو ته پام کوئ، د اعتبار وړ پیژندنه چمتو کیدی شي.د T-SNE الګوریتم کمپیوټري لګښت خورا لوړ دی، کوم چې خپل اوسنی غوښتنلیک د ډیټا لوی مقدار پورې محدودوي، پدې معنی چې دا ستونزمن کار دی چې په ژورو یا د وخت په مختلفو برخو کې پلي شي.د T-SNE په اندازه کولو کار د پرمختګ په حال کې دی.څرنګه چې د KL فاصله موازي کول اسانه دي، د T-SNE الګوریتم په راتلونکي کې د پراختیا لپاره ښه ظرفیت لري (35).تر دې دمه، د ابعاد کمولو نورې ژمنې میتودونه چې کولی شي اندازې په ښه توګه راټیټ کړي د متحد څو اړخیز اټکل او پروجیکشن (UMAP) تخنیکونه شامل دي، مګر د سمندري معلوماتو په شرایطو کې ارزونه اړینه ده.د غوره توزیع کولو معنی د بیلګې په توګه، د نړیوال اقلیم یا ماډلونو طبقه بندي کول په مخلوط پرت کې د مختلف پیچلتیا سره.هغه سیمې چې په هیڅ والیت کې د SAGE لخوا طبقه بندي نشي کولی په 2A شکل کې د پاتې تور نقطو په توګه وګڼل شي.په جغرافیه کې، دا سیمې په عمده توګه په خورا موسمي سیمو کې دي، کوم چې وړاندیز کوي چې د ایکولوژیکي والیتونو نیول چې د وخت په تیریدو سره بدلون ومومي ښه پوښښ چمتو کړي.
د SAGE میتود جوړولو لپاره، د پیچلو سیسټمونو / ډیټا ساینس نظرونه کارول شوي، د فعال ګروپونو کلسترونو د ټاکلو وړتیا په کارولو سره (په 11 اړخیز ځای کې د خورا نږدې کیدو احتمال) او ولایتونه ټاکل.دا ولایتونه زموږ د 3D t-SNE مرحله ځای کې ځانګړي حجمونه انځوروي.په ورته ډول، د Poincaré برخه د دولت ځای "حجم" ارزولو لپاره کارول کیدی شي چې د ټراکټوري لخوا نیول شوي ترڅو "نورمال" یا "خراب" چلند معلوم کړي (36).د جامد 11 ابعادي ماډل محصول لپاره، هغه حجم چې د ډیټا د 3D مرحلې ځای بدلولو وروسته نیول شوی په ورته ډول تشریح کیدی شي.د 3D پړاو ځای کې د جغرافیایي ساحې او ساحې ترمنځ اړیکه ساده نه ده، مګر دا د ایکولوژیکي ورته والی په شرایطو کې تشریح کیدی شي.د دې دلیل لپاره، د BC ډیر دودیز توپیر اندازه غوره کیږي.
راتلونکی کار به د موسمي بدلون لپاره د SAGE میتود بیا وکاروي ترڅو د پیژندل شوي والیتونو او AEP ځایی تغیر ارزونه وکړي.راتلونکی هدف دا دی چې د دې میتود څخه کار واخیستل شي ترڅو معلومه کړي چې کوم ولایتونه د سپوږمکۍ اندازه کولو له لارې ټاکل کیدی شي (لکه Chl-a، د ریموټ سینس کولو انعکاس او د سمندر د سطحې تودوخې).دا به د ایکولوژیکي اجزاو د لیرې سینسنګ ارزونې او د ایکولوژیکي والیتونو خورا انعطاف وړ نظارت او د دوی تغیراتو ته اجازه ورکړي.
د دې څیړنې موخه د SAGE میتود معرفي کول دي، کوم چې د خپل ځانګړي پلانکټون ټولنې جوړښت له لارې ایکولوژیکي والیت تعریفوي.دلته، د فزیکي/بیو جیو کیمیکل/ایکوسیستم ماډل او د t-SNE او DBSCAN الګوریتمونو د پیرامیټر انتخاب په اړه نور تفصيلي معلومات به چمتو شي.
د ماډل فزیکي اجزا د سمندر د جریان او اقلیم د اندازې څخه راځي [ECCOv4؛(37) د نړیوال دولت اټکل د (38) لخوا تشریح شوی.د دولت د اندازې نومول شوی قرارداد 1/5 دی.د Lagrangian multiplier ميتود سره د لږ تر لږه مربع ميتود د لومړنيو او حدودو شرايطو او داخلي موډل پارامترونو د ترلاسه کولو لپاره کارول کيږي چې د مشاهدې په واسطه تعديل شوي دي، په دې توګه د MIT عمومي دورې ماډل (MITgcm) (39)، د موډل د اصلاح کولو وروسته، پایلې کولی شي. تعقیب او مشاهده شي.
بایو جیو کیمیا/ ایکوسیستم په (2) کې ډیر بشپړ توضیحات لري (د بیلګې په توګه معادلې او پیرامیټرې ارزښتونه).دا ماډل د غیر عضوي او عضوي حوضونو له لارې د C، N، P، Si او Fe جریان نیسي.دلته کارول شوي نسخه کې د فایټوپلانکټون 35 ډولونه شامل دي: 2 ډوله مایکروپروکاریوټس او 2 ډوله مایکرویوکاریوټس (د ټیټ تغذیه شوي چاپیریال لپاره مناسب) ، 5 ډوله کریپټوموناس سپیرایډز (د کلسیم کاربونیټ پوښ سره) ، 5 ډوله ډیازونیم ، کینټروجن دا محدوده نه ده) د منحل شوي غیر عضوي نایتروجن شتون)، 11 ډایټومونه (د سلیلیس پوښ جوړوي)، 10 مخلوط - سبزیجات فلیګیلټونه (کولی شي فوتوسنتیز کړي او نور پلانکټون وخوري) او 16 زوپلانکټون (په نورو پلاکټن کې څرمن).دا د "بایو جیو کیمیکل فنکشنل ګروپونو" په نوم یادیږي ځکه چې دوی په سمندري بایو جیو کیمیا باندې مختلف تاثیرات لري (40, 41) او ډیری وختونه په مشاهده او ماډل مطالعاتو کې کارول کیږي.په دې ماډل کې، هره فعاله ډله د مختلفو اندازو له څو تختو څخه جوړه شوې ده، د 0.6 څخه تر 2500 μm مساوي کروی قطر سره.
هغه پیرامیټرونه چې د فایټوپلانکټون وده، څړځای او ډوبیدو اغیزه کوي د اندازې سره تړاو لري، او د شپږو فایټوپلانکټون فعال ګروپونو ترمنځ ځانګړي توپیرونه شتون لري (32).د مختلف فزیکي چوکاټونو سره سره، د ماډل د 51 پلاکټون اجزاوو پایلې په یو شمیر وروستیو څیړنو کې کارول شوي (42-44).
د 1992 څخه تر 2011 پورې، د فزیکي / بایو جیو کیمیکل / ایکوسیستم جوړونې ماډل د 20 کلونو لپاره روان و.د ماډل په تولید کې د پلانکټون بایوماس، د غذايي موادو غلظت او د غذايي موادو د عرضې کچه (DIN، PO4، Si او Fe) شامل دي.په دې څیړنه کې، د دې محصولاتو 20 کلن اوسط د ایکولوژیکي والیت د معلوماتو په توګه کارول شوی.Chl، د پلانکټون بایوماس او د غذايي موادو غلظت او د فعال ګروپونو ویش د سپوږمکۍ او په ځای کې مشاهداتو سره پرتله کیږي [وګورئ (2، 44)، نوټ S1 او ارقام.S1 ته S3].
د SAGE میتود لپاره، د تصادفي اصلي سرچینه د T-SNE ګام څخه راځي.تصادفي د تکرار کیدو مخه نیسي ، پدې معنی چې پایلې د اعتبار وړ ندي.د SAGE میتود په کلکه د t-SNE او DBSCAN د پیرامیټونو د یوې سیټ په ټاکلو سره قوي ازموینه کوي ، کوم چې کولی شي په دوامداره توګه کلسترونه وپیژني کله چې تکرار شي.د T-SNE پیرامیټر د "حیرانتیا" معلومول د هغه درجې ټاکلو په توګه پیژندل کیدی شي چې له لوړ څخه ټیټ ابعادو ته نقشه کول باید د معلوماتو ځایی یا نړیوال ځانګړتیاو ته درناوی وکړي.د 400 او 300 تکرارونو ګډوډۍ ته ورسید.
د کلستر کولو الګوریتم DBSCAN لپاره، په کلستر کې د ډیټا پوائنټونو لږترلږه اندازه او فاصله باید وټاکل شي.لږترلږه شمیره د متخصصینو لخوا ټاکل کیږي.دا پوهه پوهیږي چې د اوسني شمیري ماډلینګ چوکاټ او حل سره څه مناسب دي.لږترلږه شمیره 100 ده. یو لوړ لږترلږه ارزښت (د 135 څخه کم مخکې له دې چې د شنه پورتنۍ حد پراخ شي) په پام کې ونیول شي، مګر دا نشي کولی د BC توپیر پر بنسټ د راټولولو طریقه بدله کړي.د پیوستون درجې (شکل 6A) د ϵ پیرامیټر ټاکلو لپاره کارول کیږي، کوم چې د لوړ پوښښ لپاره مناسب دی (شکل 6B).ارتباط د کلسترونو د جامع شمیر په توګه تعریف شوی او د ϵ پیرامیټر سره حساس دی.ټیټ ارتباط د ناکافي فټینګ په ګوته کوي، په مصنوعي توګه د سیمې سره یوځای کول.لوړ ارتباط د ډیر فټینګ په ګوته کوي.ډیر فټینګ هم ستونزمن دی، ځکه چې دا ښیي چې ابتدايي تصادفي اټکلونه کیدای شي د نه تولیدي پایلو لامل شي.د دې دوو انتهاګانو تر منځ، یو تیز زیاتوالی (معمولا د "زنګ" په نوم یادیږي) غوره ϵ ته اشاره کوي.په 6A شکل کې، تاسو د پلوټو په ساحه کې تیز زیاتوالی ګورئ (ژېړ،> 200 کلسترونه)، وروسته د تیز کمښت (شنه، 100 کلسترونه)، تر 130 پورې، د ډیرو لږو کلسترونو لخوا محاصره شوي (نیلي، <60 کلسترونه) ).لږترلږه په 100 نیلي سیمو کې، یا یو کلستر په ټول بحر (ϵ <0.42) باندې تسلط لري، یا د سمندر ډیری برخه طبقه بندي نه ده او شور (ϵ> 0.99) ګڼل کیږي.ژیړ ساحه خورا متغیر، غیر تولیدي کلستر ویش لري.لکه څنګه چې ϵ کمیږي، شور ډیریږي.شنه ساحه په چټکۍ سره مخ په زیاتیدو ده چې د کندې په نوم یادیږي.دا یوه غوره سیمه ده.که څه هم احتمالي t-SNE کارول کیږي، په والیت کې د BC توپیر لاهم د باور وړ کلسترینګ ټاکلو لپاره کارول کیدی شي.د 6 شکل (A او B) په کارولو سره، ϵ ته 0.39 ټاکل.څومره چې لږ تر لږه شمیره لویه وي، هغومره د ϵ ته د رسیدو احتمال کم وي چې د اعتبار وړ طبقه بندي ته اجازه ورکوي، او د شنه ساحه ډیره وي چې ارزښت یې له 135 څخه ډیر وي. د دې ساحې پراخول دا په ګوته کوي چې د کندې موندل به ډیر ستونزمن وي یا غیر موجود
د t-SNE د پیرامیټونو ترتیب کولو وروسته، د موندلو کلسترونو ټول شمیر به د ارتباط اندازه (A) او کلستر (B) ته د تخصیص شوي ډیټا سلنه په توګه وکارول شي.سور نقطه د پوښښ او ارتباط غوره ترکیب په ګوته کوي.لږترلږه شمیره د ایکولوژی پورې اړوند لږترلږه شمیرې سره سم ټاکل شوې.
د دې مقالې لپاره د اضافي موادو لپاره، مهرباني وکړئ وګورئ http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/22/eaay4740/DC1
دا د خلاص لاسرسي مقاله ده چې د کریټیو کامنز انتساب جواز شرایطو لاندې توزیع شوې.دا مقاله په هر ډول منځګړیتوب کې د غیر محدود کارولو، ویشلو او بیا تولید اجازه ورکوي په دې شرط چې اصلي کار په سمه توګه حواله شوی وي.
یادونه: موږ یوازې له تاسو څخه غوښتنه کوو چې خپل بریښنالیک آدرس چمتو کړئ ترڅو هغه څوک چې تاسو پاڼې ته وړاندیز کوئ پوه شي چې تاسو غواړئ دوی بریښنالیک وګورئ او دا سپیم نه دی.موږ به هیڅ بریښنالیک پته ونه نیسو.
دا پوښتنه د ازموینې لپاره کارول کیږي چې ایا تاسو لیدونکي یاست او د اتوماتیک سپیم سپارلو مخه ونیسئ.
د سمندري ایکولوژي نړیوال وزارت د پیچلو ستونزو حل کولو لپاره هوډ لري او د ټولنې جوړښتونو سپړلو لپاره غیر څارل شوي ML کاروي.
د سمندري ایکولوژي نړیوال وزارت د پیچلو ستونزو حل کولو لپاره هوډ لري او د ټولنې جوړښتونو سپړلو لپاره غیر څارل شوي ML کاروي.