ماحولياتي پيچيدگي کي واضح ڪرڻ: غير نگراني ٿيل سکيا عالمي سامونڊي ماحولياتي صوبي کي طئي ڪري ٿي

هڪ غير نگراني ٿيل سکيا جو طريقو تجويز ڪيو ويو آهي عالمي سامونڊي ماحولياتي صوبن (ماحولياتي صوبن) جو تعين ڪرڻ لاءِ پلاڪٽن ڪميونٽي جي جوڙجڪ ۽ غذائيت جي وهڪري جي ڊيٽا جي بنياد تي.سسٽماتي انٽيگريٽيڊ ايڪولوجيڪل صوبو (SAGE) طريقو ماحولياتي صوبن کي انتهائي غير لائنر ايڪو سسٽم ماڊلز ۾ سڃاڻي سگھي ٿو.ڊيٽا جي غير گاسين جي همواريت کي ترتيب ڏيڻ لاءِ، SAGE طول و عرض کي گهٽائڻ لاءِ ٽي بي ترتيب پاڙيسري ايمبيڊنگ (t-SNE) استعمال ڪري ٿو.density-based spatial clustering (DBSCAN) الگورٿم جي بنياد تي شور جي ايپليڪيشن جي مدد سان، هڪ سئو کان وڌيڪ ماحولياتي صوبن جي سڃاڻپ ڪري سگهجي ٿي.فاصلي جي ماپ جي طور تي ماحولياتي اختلافن سان رابطي واري نقشي کي استعمال ڪندي، هڪ مضبوط مجموعي ماحولياتي صوبو (AEP) کي معياري ماحولياتي صوبن ذريعي واضح ڪيو ويو آهي.AEPs کي استعمال ڪندي، ڪميونٽي جي جوڙجڪ تي غذائيت جي فراهمي جي شرح جي ڪنٽرول کي دريافت ڪيو ويو.ماحولياتي صوبو ۽ AEP منفرد آهن ۽ ماڊل جي تشريح ۾ مدد ڪري سگهن ٿيون.اهي ماڊلز جي وچ ۾ مقابلي کي آسان بڻائي سگهن ٿا ۽ سامونڊي ماحولياتي نظام جي سمجھ ۽ نگراني کي وڌائي سگهن ٿا.
صوبا اهي علائقا آهن جتي سمنڊ يا زمين تي پيچيده جيوگرافي کي مربوط ۽ بامعني علائقن ۾ منظم ڪيو ويو آهي (1).اهي صوبا جڳهن جي تقابلي ۽ تضاد لاءِ تمام اهم آهن، خاصيتن جي مشاهدي، نگراني ۽ تحفظ لاءِ.اهي صوبا پيدا ڪن ٿا پيچيده ۽ غير لڪير واري ڳالهه ٻولهه، غير نگراني ٿيل مشين لرننگ (ML) طريقن کي صوبن کي مقصدي طور تي طئي ڪرڻ لاءِ بلڪل موزون بڻائي ٿي، ڇاڪاڻ ته ڊيٽا ۾ همواريت پيچيده ۽ غير گازين آهي.هتي، هڪ ML طريقو تجويز ڪيو ويو آهي، جيڪو ڊارون جي عالمي ٽن-dimensional (3D) فزيڪل/ecosystem ماڊل (2) مان منظم طريقي سان منفرد سامونڊي ماحولياتي صوبن (ماحولياتي صوبن) جي سڃاڻپ ڪري ٿو.اصطلاح "منفرد" استعمال ڪيو ويندو آهي اهو ظاهر ڪرڻ لاء ته سڃاڻپ ٿيل علائقو ٻين علائقن سان ڪافي اوورليپ نٿو ڪري.هن طريقي کي سسٽم انٽيگريٽيڊ ايڪولوجيڪل پروونس (SAGE) طريقو سڏيو ويندو آهي.ڪارائتي درجه بندي کي انجام ڏيڻ لاءِ، هڪ الگورٿم طريقي کي اجازت ڏيڻ جي ضرورت آهي (i) عالمي درجه بندي ۽ (ii) گھڻ-اسڪيل تجزيي جيڪا جاءِ ۽ وقت (3).هن تحقيق ۾، SAGE طريقو پهريون ڀيرو تجويز ڪيو ويو ۽ سڃاڻپ ٿيل ماحولياتي صوبن تي بحث ڪيو ويو.ماحولياتي صوبا انهن عنصرن کي سمجهڻ کي فروغ ڏئي سگهن ٿا جيڪي ڪميونٽي جي ڍانچي کي ڪنٽرول ڪن ٿا، نگراني جي حڪمت عملين لاءِ مفيد بصيرت مهيا ڪن ٿا، ۽ ماحولياتي نظام ۾ تبديلين کي ٽريڪ ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿا.
زميني صوبن کي عام طور تي درجه بندي ڪئي ويندي آهي هڪجهڙائي جي لحاظ سان آبهوا (ورڻ ۽ گرمي پد)، مٽي، ٻوٽي، ۽ جانور، ۽ استعمال ڪيا ويندا آهن معاون انتظام، جيوتائي تنوع جي تحقيق، ۽ بيمارين جي ڪنٽرول لاءِ (1, 4).سامونڊي صوبن جي وضاحت ڪرڻ وڌيڪ ڏکيو آهي.اڪثر جاندار خوردبيني آهن، سيال جي حدن سان.Longhurst et al.(5) ماحولياتي حالتن جي بنياد تي سمنڊ جي وزارت جي پهرين عالمي درجه بندي مان هڪ مهيا ڪيو.انهن ”لانگ هارسٽ“ صوبن جي تعريف ۾ متغيرات شامل آهن جهڙوڪ ملائڻ جي شرح، استحڪام ۽ شعاع، ان سان گڏوگڏ لانگ هارسٽ جو هڪ سامونڊي سامونڊي گرافر جي حيثيت سان وسيع تجربو، جنهن وٽ سامونڊي ماحوليات لاءِ ٻيون اهم شرطون آهن.Longhurst وڏي پيماني تي استعمال ڪيو ويو آهي، مثال طور، ابتدائي پيداوار ۽ ڪاربن جي وهڪري جو جائزو وٺڻ، مڇي مارڻ جي مدد، ۽ سيٽو مشاهدي جي سرگرمين ۾ منصوبو (5-9).صوبن کي وڌيڪ معروضي طور تي بيان ڪرڻ لاءِ، طريقا استعمال ڪيا ويا آهن جهڙوڪ فزي لاجڪ ۽ علائقائي غير نگراني ڪيل ڪلسٽرنگ/ شماريات (9-14).اهڙن طريقن جو مقصد اهو آهي ته بامعني ڍانچي جي نشاندهي ڪئي وڃي جيڪي موجود مشاهدي واري ڊيٽا ۾ صوبن کي سڃاڻي سگهن.مثال طور، متحرڪ سامونڊي صوبا (12) شور کي گهٽائڻ لاءِ خود ترتيب ڏيڻ وارا نقشا استعمال ڪن ٿا، ۽ علائقائي سيٽلائيٽس مان نڪتل سامونڊي رنگ جي شين کي طئي ڪرڻ لاءِ درجه بندي (وڻ تي ٻڌل) ڪلسٽرنگ استعمال ڪن ٿا [ڪلوروفل اي (Chl-a)، نارمل ٿيل فلورسنس لائين جي اوچائي ۽ رنگين تحلیل ٿيل نامياتي مادو] ۽ جسماني ميدان (سمنڊ جي مٿاڇري جو گرمي پد ۽ لوڻ، مطلق متحرڪ ٽوپوگرافي ۽ سامونڊي برف).
پلاڪٽن جي ڪميونٽي ڍانچي ڳڻتي جوڳي آهي ڇو ته ان جي ماحوليات جو اعليٰ غذائي مواد جي سطح، ڪاربان جي جذب ۽ آبهوا تي وڏو اثر آهي.ان جي باوجود، اهو اڃا تائين هڪ مشڪل ۽ اڻ وڻندڙ ​​مقصد آهي ته هڪ عالمي ماحولياتي صوبي جو تعين ڪرڻ پلاڪٽن ڪميونٽي جي ڍانچي جي بنياد تي.سامونڊي رنگ جا سيٽلائيٽ ممڪن طور تي بصيرت مهيا ڪري سگھن ٿا فائيٽپلانڪٽن جي ٿلهي درجي جي درجه بندي ۾ يا فنڪشنل گروپن جي فائدن جي تجويز ڪن ٿا (15)، پر اهي هن وقت ڪميونٽي جي جوڙجڪ تي تفصيلي معلومات مهيا ڪرڻ کان قاصر آهن.تازو سروي [مثال طور تارا سمنڊ (16)] ڪميونٽي جي جوڙجڪ جي بي مثال ماپ مهيا ڪري رهيا آهن؛في الحال، عالمي سطح تي رڳو ويجهڙائي ۾ موجود مشاهدو موجود آهن (17).اڳوڻي اڀياس گهڻو ڪري "بائيو ڪيميڪل صوبو" (12, 14, 18) جو تعين ڪيو آهي بائيو ڪيميڪل هڪجهڙائي جي بنياد تي (جهڙوڪ پرائمري پيداوار، Chl ۽ دستياب روشني).هتي، عددي ماڊل [ڊارون(2)] کي ڪڍڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، ۽ ماحولياتي صوبو ڪميونٽي جي جوڙجڪ ۽ غذائيت جي وهڪري جي مطابق طئي ڪيو ويندو آهي.ھن مطالعي ۾ استعمال ٿيل عددي ماڊل عالمي ڪوريج آھي ۽ موجوده فيلڊ ڊيٽا (17) ۽ ريموٽ سينسنگ فيلڊز (نوٽ S1) سان مقابلو ڪري سگھجي ٿو.ھن مطالعي ۾ استعمال ٿيل عددي ماڊل ڊيٽا کي عالمي ڪوريج جو فائدو آھي.ماڊل ماحولياتي نظام ۾ 35 قسمن جون phytoplankton ۽ 16 species zooplankton (مهرباني ڪري مواد ۽ طريقن جو حوالو ڏيو).ماڊل پلاڪٽن جون قسمون غير لڪيريءَ سان غير گاسيءَ جي کوٽائي واري جوڙجڪ سان لهه وچڙ ۾ اچن ٿيون، تنهنڪري سادو تشخيصي طريقا اڀرندڙ ڪميونٽي ڍانچي ۾ منفرد ۽ مسلسل نمونن جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ موزون نه آهن.هتي متعارف ٿيل SAGE طريقو پيچيده ڊارون ماڊلز جي پيداوار کي جانچڻ لاءِ هڪ نئون طريقو مهيا ڪري ٿو.
ڊيٽا سائنس/ايم ايل ٽيڪنالاجي جون طاقتور ٽرانسفارمي صلاحيتون تمام گهڻي پيچيده ماڊل حلن کي فعال ڪري سگهن ٿيون ته جيئن ڊيٽا ڪوورينس ۾ پيچيده پر مضبوط ڍانچي کي ظاهر ڪن.ھڪڙو مضبوط طريقو ھڪڙي طريقي جي طور تي بيان ڪيو ويو آھي جيڪو ھڪڙي ڏنل غلطي جي حد اندر نتيجن کي وفاداري سان ٻيهر پيدا ڪري سگھي ٿو.جيتوڻيڪ سادي سسٽم ۾، مضبوط نمونن ۽ سگنلن کي طئي ڪرڻ هڪ چئلينج ٿي سگهي ٿو.جيستائين مشاهدي واري نموني جو دليل طئي نه ڪيو وڃي، تيستائين پيدا ٿيندڙ پيچيدگي شايد پيچيده/مشڪل ٿي لڳي.ماحولياتي نظام جي جوڙجڪ کي ترتيب ڏيڻ جو اهم عمل فطرت ۾ غير لڪير آهي.غير لڪير رابطي جو وجود مضبوط درجه بندي کي پريشان ڪري سگهي ٿو، تنهنڪري اهو ضروري آهي ته طريقن کان پاسو ڪيو وڃي جيڪي ڊيٽا جي کوٽائي جي بنيادي شمارياتي ورڇ بابت مضبوط مفروضا ڪن.سامونڊي گراف ۾ اعليٰ جہتي ۽ غير لڪير ڊيٽا عام آهن ۽ شايد پيچيده، غير گاسي ٽوپولاجيءَ سان ڪو ويرينس ڍانچو هجي.جيتوڻيڪ ڊيٽا هڪ غير گاسين ڪووارانس جي جوڙجڪ سان مضبوط درجه بندي ۾ رڪاوٽ ٿي سگهي ٿي، SAGE طريقو ناول آهي ڇاڪاڻ ته اهو ٺهيل ٽوپولاجي سان ڪلستر جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء ٺهيل آهي.
SAGE طريقي جو مقصد مقصدي طور تي اڀرندڙ نمونن جي نشاندهي ڪرڻ آهي جيڪي وڌيڪ ماحولياتي سمجھڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿيون.(19) سان ملندڙ ڪلستر تي ٻڌل ورڪ فلو جي پٺيان، ماحولياتي ۽ غذائيت جي وهڪري جي متغير ڊيٽا ۾ واحد ڪلستر کي طئي ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، جنهن کي ماحولياتي صوبي سڏيو ويندو آهي.ھن مطالعي ۾ تجويز ڪيل SAGE طريقو (شڪل 1) پھريائين 55 کان 11 طول و عرض کي گھٽائي ٿو پلاڪٽن فنڪشنل گروپن کي اختصار ڪرڻ سان جيڪي اڳئين بيان ڪيل آھن (ڏسو مواد ۽ طريقا).استعمال ڪندي ٽي-رنڊم پاڙيسري ايمبيڊنگ (t-SNE) طريقي سان، 3D اسپيس ۾ امڪان کي پيش ڪندي سائيز کي وڌيڪ گھٽايو ويندو آهي.غير نگراني ڪيل ڪلسترنگ ماحولياتي طور تي ويجهي علائقن جي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿي [ڪثافت تي ٻڌل اسپيشل ڪلسترنگ (DBSCAN) شور تي ٻڌل ايپليڪيشنن لاءِ].ٻئي t-SNE ۽ DBSCAN قابل اطلاق آهن موروثي غير لڪير ماحولي نظام جي عددي ماڊل ڊيٽا تي.ان کان پوء نتيجي ۾ ماحولياتي صوبي کي زمين تي ٻيهر پيش ڪريو.هڪ سئو کان وڌيڪ منفرد ماحولياتي صوبن جي نشاندهي ڪئي وئي آهي، علائقائي تحقيق لاء مناسب.عالمي سطح تي هڪجهڙائي رکندڙ ماحولياتي نظام جي ماڊل تي غور ڪرڻ لاءِ، SAGE طريقو استعمال ڪيو ويندو آهي ماحولياتي صوبن کي مجموعي ماحولياتي صوبن (AEP) ۾ ضم ڪرڻ لاءِ ته جيئن ماحولياتي صوبن جي اثرائتي کي بهتر بڻائي سگهجي.مجموعي جي سطح (جنهن کي "پيچيده" سڏيو ويندو آهي) گهربل تفصيل جي سطح تي ترتيب ڏئي سگهجي ٿو.هڪ مضبوط AEP جي گھٽ ۾ گھٽ پيچيدگي جو اندازو لڳايو.چونڊ جو ڌيان SAGE طريقو آهي ۽ ايمرجنسي ڪميونٽي جي جوڙجڪ جي ڪنٽرول کي طئي ڪرڻ لاء ننڍي پيچيدگي AEP ڪيسن کي ڳولڻ.نمونن کي پوء تجزيو ڪري سگهجي ٿو ته ماحولياتي بصيرت مهيا ڪرڻ لاء.هتي متعارف ٿيل طريقو ماڊل جي مقابلي لاءِ پڻ استعمال ڪري سگھجي ٿو وڌيڪ وسيع طور تي، مثال طور، مختلف ماڊلز ۾ مليل هڪجهڙا ماحولياتي صوبن جي جڳهن جو جائزو وٺڻ سان فرق ۽ هڪجهڙائي کي اجاگر ڪرڻ لاءِ، جيئن ماڊلز جو مقابلو ڪجي.
(الف) ماحولياتي صوبي جو تعين ڪرڻ لاءِ ڪم جي فلو جو اسڪيميٽ ڊراگرام؛اصل 55-dimensional ڊيٽا کي 11-dimensional ماڊل آئوٽ پُٽ تائين گھٽائڻ لاءِ فنڪشنل گروپ ۾ رقم استعمال ڪندي، جنهن ۾ ست فنڪشنل/غذائيت واري پلاڪٽن جو بايوماس ۽ چار غذائي سپلائي جي شرح شامل آهن.ناگزير قدر ۽ پائيدار برف ڍڪڻ واري علائقي.ڊيٽا کي معياري ۽ معياري ڪيو ويو آهي.11-dimensional ڊيٽا مهيا ڪريو t-SNE الگورٿم کي نمايان ڪرڻ لاءِ انگن اکرن سان ملندڙ خصوصيت جي مجموعن کي.DBSCAN احتياط سان ڪلستر کي منتخب ڪندو پيٽرول جي قيمت مقرر ڪرڻ لاءِ.آخرڪار ڊيٽا کي واپس ويڪرائي ڦاڪ / ڊگھائي پروجئشن ڏانهن منصوبو ڪريو.مهرباني ڪري نوٽ ڪريو ته اهو عمل 10 ڀيرا ورجايو وڃي ٿو ڇاڪاڻ ته t-SNE لاڳو ڪرڻ سان ٿوري بي ترتيبي پيدا ٿي سگهي ٿي.(ب) وضاحت ڪري ٿو ته ڪيئن حاصل ڪجي اي اي پي کي ورجائي ورجائي ورجائي فلو ۾ (اي) 10 ڀيرا.انهن 10 عملن مان هر هڪ لاءِ، بين الصوبائي Bray-Curtis (BC) تفاوت ميٽرڪس 51 فيوٽپلانڪٽن قسمن جي بايوماس جي بنياد تي طئي ڪيو ويو.صوبن جي وچ ۾ BC فرق جو تعين ڪريو، پيچيدگي 1 AEP کان مڪمل پيچيدگي 115 تائين. BC بينچ مارڪ لانگ هارسٽ صوبي طرفان مقرر ڪيو ويو آهي.
SAGE طريقو ماحولياتي صوبي جي وضاحت ڪرڻ لاءِ عالمي 3D فزيڪل/ماحولياتي نظام عددي ماڊل جي پيداوار کي استعمال ڪري ٿو [ڊارون (2)؛ڏسو مواد ۽ طريقا ۽ نوٽ S1].ماحولياتي نظام جا اجزا 35 قسمن جي phytoplankton ۽ zooplankton جي 16 جنسن تي مشتمل آهن، جن ۾ ست اڳواٽ بيان ڪيل فنڪشنل گروپ آهن: پروڪريوٽ ۽ يوڪريوٽس جيڪي گهٽ غذائي ماحول سان ٺهڪندڙ آهن، ڪوڪيڊيا هڪ ڪلسيم ڪاربونيٽ جي ڪوٽنگ سان، ۽ وڏي پئماني تي نائٽروجنٽ نائٽروجنسي نائٽروجن ( اهم غذائي اجزاء)، سليس واري ڍڪڻ سان، ٻيون پلاڪٽن فوٽوسنٿيسس ٺاهي سگهن ٿا ۽ مليل غذائي اجزاء جي پرچميلٽس ۽ زوپلانڪنٽن جي چرواهن کي چرائي سگهن ٿا.سائيز جي ڊيگهه 0.6 کان 2500μm برابر گولي قطر آهي.phytoplankton سائيز جي ماڊل ورهائڻ ۽ فنڪشنل گروپنگ مجموعي خاصيتن کي پڪڙي ٿو جيڪي سيٽلائيٽ ۽ اندروني مشاهدن ۾ ڏٺا ويا آهن (ڏسو انگ اکر S1 کان S3).عددي ماڊل ۽ مشاهدو ڪيل سمنڊ جي وچ ۾ هڪجهڙائي ظاهر ڪري ٿي ته ماڊل پاران بيان ڪيل صوبا اندر جي سمنڊ تي لاڳو ٿي سگهن ٿا.مهرباني ڪري نوٽ ڪريو ته هي نمونو صرف فيوٽپلانڪٽن جي مخصوص تنوع تي قبضو ڪري ٿو، ۽ صرف ڪجهه جسماني ۽ ڪيميائي حدن کي پڪڙي ٿو جيڪو سامونڊي سمنڊ ۾ آهي.SAGE طريقو ماڻهن کي قابل بڻائي سگھي ٿو ته بهتر نموني ڪميونٽي جي جوڙجڪ جي انتهائي علائقائي ڪنٽرول ميڪانيزم کي سمجهي.
هر پلاڪٽن فنڪشنل گروپ ۾ صرف سطح جي بايوماس جو مجموعو (20 سالن جي سراسري وقت سان) شامل ڪرڻ سان، ڊيٽا جي طول و عرض کي گهٽائي سگهجي ٿو.اڳئين مطالعي کان پوءِ ڪميونٽي جي جوڙجڪ کي ترتيب ڏيڻ ۾ سندن اهم ڪردار ڏيکاريو ويو، ان ۾ پڻ شامل ڪيو ويو سطحي ماخذ شرطن لاءِ غذائيت جي وهڪري (نائيٽروجن، آئرن، فاسفيٽ ۽ سليڪ ايسڊ جي فراهمي) [مثال طور (20، 21)].فنڪشنل گروپن جو مجموعو مسئلو 55 (51 پلاڪٽن ۽ 4 غذائي اجزاء) کان 11 طول و عرض تائين گھٽائي ٿو.هن ابتدائي مطالعي ۾، الورورٿم پاران لاڳو ڪيل ڪمپيوٽيشنل رڪاوٽن جي ڪري، کوٽائي ۽ وقت جي متغير کي نه سمجهيو ويو.
SAGE طريقو غير لائنر عملن جي وچ ۾ اهم رشتن کي سڃاڻڻ جي قابل آهي ۽ فنڪشنل گروپ بايوماس ۽ غذائيت جي وهڪري جي وچ ۾ رابطي جي اهم خصوصيتن جي وچ ۾.11-dimensional ڊيٽا استعمال ڪرڻ جي بنياد تي Euclidean فاصلي جي سکيا جا طريقا (جهڙوڪ K-means) قابل اعتماد ۽ ٻيهر پيدا ٿيندڙ صوبا حاصل نٿا ڪري سگهن (19, 22).ان جو سبب اهو آهي ته ماحولياتي صوبي جي وضاحت ڪندڙ اهم عنصرن جي کوٽائي جي بنيادي ورهاست ۾ ڪا به گاسي شڪل نه ملي آهي.K- مطلب Voronoi سيلز (سڌي لائينون) غير گاسي بنيادي ورهاست کي برقرار نٿا رکي سگهن.
ست پلاڪٽن فنڪشنل گروپن جو بايوماس ۽ چار غذائي فلڪس هڪ 11-dimensional vector x ٺاهيندا آهن.تنهن ڪري، x ماڊل گرڊ تي هڪ ویکٹر فيلڊ آهي، جتي هر عنصر xi هڪ 11-dimensional ویکٹر جي نمائندگي ڪري ٿو ماڊل افقي گرڊ تي بيان ڪيل.ھر انڊيڪس i منفرد طور تي ھڪ گرڊ پوائنٽ کي سڃاڻي ٿو دائري تي، جتي (lon، lat) = (ϕi، θi).جيڪڏهن ماڊل گرڊ يونٽ جو بايوماس 1.2×10-3mg Chl/m3 کان گهٽ آهي يا برف جي ڪوريج جي شرح 70٪ کان وڌيڪ آهي، بايوماس ڊيٽا جو لاگ استعمال ڪيو ويندو ۽ رد ڪيو ويندو.ڊيٽا کي عام ڪيو ويو آهي ۽ معياري ڪيو ويو آهي، تنهنڪري سڀئي ڊيٽا [0 کان 1] جي حد ۾ آهن، مطلب کي هٽايو ويو آهي ۽ يونٽ ويرينس تائين ماپ ڪيو ويو آهي.اهو ڪيو ويو آهي ته جيئن خاصيتون (بائيو ماس ۽ غذائي مواد جي وهڪري) ممڪن قدرن جي حد ۾ برعڪس تائين محدود نه آهن.ڪلسترنگ کي تبديليءَ جي رشتي کي پڪڙڻ گهرجي خاصيتن جي وچ ۾ اهم امڪاني فاصلي جي بجاءِ جغرافيائي فاصلي جي.انهن فاصلن جي مقدار کي ترتيب ڏيڻ سان، اهم خاصيتون نڪرنديون آهن، جڏهن ته غير ضروري تفصيلات رد ڪيا ويندا آهن.ماحولياتي نقطي نظر کان، اهو ضروري آهي ڇو ته ٿوري بايوماس سان گڏ phytoplankton جي ڪجهه قسمن جا وڌيڪ بايو جيو ڪيميڪل اثر هوندا آهن، جهڙوڪ ڊيازوٽروفڪ بيڪٽيريا طرفان نائٽروجن جي فڪسيشن.جڏهن ڊيٽا کي معياري ڪرڻ ۽ عام ڪرڻ، انهن قسمن جي کوٽائيز کي نمايان ڪيو ويندو.
گھٽ-dimensional نمائندگي ۾ اعلي-dimensional خلا ۾ خاصيتن جي قربت تي زور ڏيڻ سان، t-SNE الگورتھم استعمال ڪيو ويندو آھي موجوده ساڳين علائقن کي صاف ڪرڻ لاءِ.اڳئين ڪم جو مقصد ريموٽ سينسنگ ايپليڪيشنن لاءِ ڊيپ نيورل نيٽ ورڪ ٺاهڻ جو مقصد ٽي-SNE استعمال ڪيو ويو، جنهن پنهنجي مهارت کي اهم خصوصيتن کي الڳ ڪرڻ ۾ ثابت ڪيو (23).هي هڪ ضروري قدم آهي خاصيت جي ڊيٽا ۾ مضبوط ڪلسترنگ جي سڃاڻپ ڪرڻ لاءِ جڏهن ته غير متضاد حلن کان پاسو ڪيو وڃي (نوٽ S2).Gaussian kernels استعمال ڪندي، t-SNE ڊيٽا جي شمارياتي خاصيتن کي محفوظ ڪري ٿو 3D فيز اسپيس ۾ هر هڪ اعليٰ جہتي شئي کي هڪ نقطي تي نقشي ۾، ان ڪري اهو يقيني بڻائي ٿو ته اعليٰ ۽ هيٺين طرفن ۾ هڪجهڙن شين جو امڪان اعليٰ-هتي طول و عرض (24).N high-dimensional objects x1,…,xN جو هڪ سيٽ ڏنو ويو آهي، t-SNE الورورٿم گھٽ ڪري ٿو ڪلبڪ-ليبلر (KL) ڊيوئرجنس (25).KL divergence هڪ ماپ آهي ته هڪ امڪاني ورڇ ڪيئن مختلف آهي هڪ سيڪنڊ ريفرنس جي امڪاني تقسيم کان، ۽ مؤثر انداز سان اندازو لڳائي سگهي ٿو باهمي لاڳاپن جي وچ ۾ لاڳاپا جي امڪاني نمائندگي جي اعلي جہتي خصوصيتن جي.جيڪڏهن xi آهي i-th شئي N-dimensional space ۾، xj آهي j-th شئي N-dimensional space ۾، yi آهي i-th شئي N-dimensional space ۾، ۽ yj آهي j-th شئي N-dimensional space ۾، yj آهي j-th شئي N-dimensional space ۾. -dimensional اسپيس، پوءِ t -SNE وضاحت ڪري ٿو هڪجهڙائي جي امڪان کي ppj∣i = exp(-∥xi-xj∥2/2σi2)∑k≠iexp(-∥xi-xk∥2/2σi2)، ۽ طول و عرض جي گھٽتائي جي سيٽ لاءِ q∣j = (1+ ∥ yi-yj∥2)-1∑k≠i(1 +∥yj-yk∥2)-1
شڪل 2A 11-dimensional ميلاپ جي بايوماس ۽ غذائي فلڪس ویکٹر کي 3D تائين گھٽائڻ جي اثر کي بيان ڪري ٿو.T-SNE لاڳو ڪرڻ جي حوصلا پرنسپل جزو تجزيي (PCA) جي حوصلا افزائي سان مقابلو ڪري سگھجي ٿو، جيڪو ڊيٽا جي علائقي/صفت تي زور ڏيڻ لاء ويرينس وصف استعمال ڪري ٿو، ان ڪري طول و عرض کي گھٽائي ٿو.ماحوليات جي وزارت لاءِ قابل اعتماد ۽ ٻيهر پيداواري نتيجا مهيا ڪرڻ ۾ T-SNE جو طريقو PCA کان بھترين ثابت ٿيو (ڏسو نوٽ S2).اهو ٿي سگهي ٿو ڇاڪاڻ ته PCA جو orthogonality مفروضو انتهائي غير لائنر انٽرايڪٽو خاصيتن جي وچ ۾ نازڪ رابطي جي نشاندهي ڪرڻ لاءِ موزون نه آهي، ڇاڪاڻ ته PCA لڪير covariance جوڙجڪ تي ڌيان ڏئي ٿو (26).ريموٽ سينسنگ ڊيٽا استعمال ڪندي، Lunga et al.(27) بيان ڪري ٿو ته SNE طريقي کي ڪيئن استعمال ڪجي پيچيده ۽ غير لڪير اسپيڪٽرل خاصيتن کي اجاگر ڪرڻ لاءِ جيڪي گاس جي ورڇ کان انحراف ڪن ٿا.
(الف) هڪ ماڊل ڪيل غذائيت جي فراهمي جي شرح، فيوٽپلانڪٽن ۽ زوپلانڪٽن فنڪشنل گروپ بائيو ماس، T-SNE الگورٿم پاران تيار ڪيل ۽ DBSCAN استعمال ڪندي صوبي طرفان رنگيل.ھر پوائنٽ ھڪ نقطي جي نمائندگي ڪري ٿو اعليٰ جہتي خلا ۾، جيئن تصوير 6B ۾ ڏيکاريل آھي، گھڻا نقطا پڪڙيا ويا آھن.شافٽ ”t-SNE“ جي ماپ 1، 2 ۽ 3 جو حوالو ڏئي ٿو. (B) DBSCAN پاران مليل صوبي جو جاگرافيائي پروجئشن اصل جي ويڪرائي ڦاڪ- ڊگھائي گرڊ تي.رنگ کي ڪنهن به رنگ وانگر سمجهيو وڃي، پر (A) سان ملندڙ هجڻ گهرجي.
شڪل 2A ۾ t-SNE اسڪرٽر پلاٽ ۾ پوائنٽون ترتيب سان ويڪرائي ڦاڪ ۽ ڊگھائي سان لاڳاپيل آھن.جيڪڏهن شڪل 2A ۾ ٻه نقطا هڪ ٻئي جي ويجھو آهن، ان جو سبب اهو آهي ته انهن جي بايوماس ۽ غذائيت جو وهڪرو هڪجهڙا آهن، نه ته جاگرافيائي قربت جي ڪري.شڪل 2A ۾ رنگ ڪلستر آھن جيڪي DBSCAN طريقي سان دريافت ڪيا ويا آھن (28).جڏهن گھڻا مشاهدا ڳولي رهيا آهن، DBSCAN الورورٿم 3D نمائندگي ۾ پوائنٽن جي وچ ۾ فاصلو استعمال ڪري ٿو (ϵ = 0.39؛ هن پسند جي باري ۾ معلومات لاء، مواد ۽ طريقا ڏسو)، ۽ ڪلستر کي بيان ڪرڻ لاء ساڳئي پوائنٽن جي تعداد جي ضرورت آهي (هتي 100 پوائنٽس، مهرباني ڪري مٿي ڏسو).DBSCAN طريقو ڊيٽا ۾ ڪلستر جي شڪل يا تعداد بابت ڪو به مفروضو نٿو رکي، جيئن هيٺ ڏيکاريل آهي:
3) سڀني نقطن لاءِ سڃاڻپ جي فاصلي جي اندر اندر، ڪلستر جي حد کي طئي ڪرڻ لاءِ قدم 2 کي ٻيهر ورجايو.جيڪڏهن پوائنٽن جو تعداد مقرر ڪيل گھٽ ۾ گھٽ قيمت کان وڌيڪ آهي، اهو هڪ ڪلستر طور نامزد ڪيو ويو آهي.
ڊيٽا جيڪا گهٽ ۾ گهٽ ڪلسٽر ميمبر ۽ فاصلي ϵ ميٽرڪ کي پورا نه ڪري "شور" سمجهي ويندي آهي ۽ رنگ نه لڳايو ويو آهي.DBSCAN هڪ تيز ۽ اسپيبلبل الگورٿم آهي جنهن ۾ O(n2) ڪارڪردگي بدترين حالت ۾ آهي.موجوده تجزيي لاء، اهو اصل ۾ بي ترتيب نه آهي.پوائنٽن جو گھٽ ۾ گھٽ تعداد ماهرن جي تشخيص سان طئي ڪيو ويندو آھي.فاصلي کي ترتيب ڏيڻ کان پوء، نتيجو ڪافي مستحڪم نه آهي ≈±10 جي حد ۾.اهو فاصلو ڪنيڪشن (شڪل 6A) ۽ سامونڊي ڪوريج فيصد (شڪل 6B) استعمال ڪندي مقرر ڪيو ويو آهي.رابطي جي وضاحت ڪئي وئي آهي مجموعي نمبر ڪلستر جي ۽ حساس آهي ϵ پيٽرولر سان.لوئر ڪنيڪشن اشارو ڪري ٿو ناکافي فٽٽنگ، مصنوعي طور تي علائقن کي گڏ ڪرڻ.اعلي رابطا اشارو overfitting.اهو هڪ اعلي گهٽ ۾ گهٽ استعمال ڪرڻ ممڪن آهي، پر جيڪڏهن گهٽ ۾ گهٽ ca کان وڌي وڃي، اهو ناممڪن حل حاصل ڪرڻ ناممڪن آهي.135 (وڌيڪ تفصيل لاءِ، ڏسو مواد ۽ طريقا).
شڪل 2A ۾ سڃاڻپ ڪيل 115 ڪلسٽرز تصوير 2B ۾ زمين تي واپس پيش ڪيا ويا آهن.هر رنگ DBSCAN پاران سڃاڻپ ڪيل بايو جيو ڪيميڪل ۽ ماحولياتي عنصرن جي هڪ مربوط ميلاپ سان ملندڙ جلندڙ آهي.هڪ دفعو ڪلسٽرن کي طئي ڪيو وڃي ٿو، شڪل 2A ۾ هر نقطي جو تعلق هڪ مخصوص ويڪرائي ڦاڪ ۽ طول البلد سان استعمال ڪيو ويندو آهي ڪلستر کي واپس جاگرافيائي علائقي ڏانهن پروجيڪٽ ڪرڻ لاءِ.شڪل 2B هن کي ساڳي ڪلستر رنگن سان بيان ڪري ٿو جيئن شڪل 2A.ملندڙ رنگن کي ماحولياتي مماثلت جي طور تي تعبير نه ڪيو وڃي، ڇاڪاڻ ته اهي ترتيب ڏنل آهن جنهن ۾ ڪلستر الورورٿم پاران دريافت ڪيا ويا آهن.
شڪل 2B ۾ موجود علائقو ڪيفيت جي لحاظ کان سمنڊ جي جسماني ۽/يا جيو ڪيمسٽري ۾ قائم ڪيل علائقي سان ملندڙ جلندڙ ٿي سگھي ٿو.مثال طور، ڏاکڻي سمنڊ ۾ ڪلسٽر زون-سماٽريڪل آهن، جن ۾ اوليگوٽروفڪ وورٽيڪس نظر اچن ٿا، ۽ تيز منتقلي واپاري هوائن جي اثر کي ظاهر ڪري ٿي.مثال طور، خط استوا پئسفڪ ۾، اڀار سان لاڳاپيل مختلف علائقا ڏسڻ ۾ اچن ٿا.
ايڪو صوبي جي ماحولياتي ماحول کي سمجھڻ لاءِ، ڪلستر ۾ ماحوليات جو جائزو وٺڻ لاءِ Bray-Curtis (BC) فرق انڊيڪس (29) استعمال ڪيو ويو.BC اشارو هڪ شمارياتي ڊيٽا آهي جيڪو ٻن مختلف سائيٽن جي وچ ۾ ڪميونٽي جي ڍانچي ۾ فرق جي مقدار کي طئي ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي.BC جي ماپ 51 قسمن جي بايوماس تي لاڳو ٿئي ٿي phytoplankton ۽ zooplankton BCninj = 1-2CninjSni + Snj
BCninj combination ni ۽ combination nj جي وچ ۾ هڪجهڙائي ڏانهن اشارو ڪري ٿو، جتي Cninj هڪ واحد قسم جي بايوماس جو گهٽ ۾ گهٽ قدر آهي جيڪو ni ۽ nj ٻنهي مجموعن ۾ موجود آهي، ۽ Sni سڀني بايوماسس جي مجموعن جي نمائندگي ڪري ٿو جيڪي ni ۽ Snj ٻنهي مجموعن ۾ موجود آهن.BC فرق فاصلي جي ماپ جي برابر آهي، پر غير Euclidean خلا ۾ هلندي آهي، جيڪو ممڪن آهي ته ماحولياتي ڊيٽا ۽ ان جي تشريح لاءِ وڌيڪ موزون هجي.
شڪل 2B ۾ سڃاڻپ ڪيل هر ڪلستر لاءِ، صوبائي ۽ بين الصوبائي BC جي هڪجهڙائي جو اندازو لڳائي سگهجي ٿو.صوبي اندر BC فرق صوبي جي سراسري قدر ۽ صوبي ۾ هر پوائنٽ جي وچ ۾ فرق ڏانهن اشارو ڪري ٿو.BC صوبن جي وچ ۾ فرق هڪ صوبي ۽ ٻين صوبن جي وچ ۾ هڪجهڙائي ڏانهن اشارو ڪري ٿو.شڪل 3A ڏيکاري ٿو هڪ سميٽرڪ BC ميٽرڪس (0، ڪارو: مڪمل طور تي ملندڙ؛ 1، اڇو: مڪمل طور تي مختلف).گراف ۾ هر لڪير ڊيٽا ۾ هڪ نمونو ڏيکاري ٿو.شڪل 3B هر صوبي لاءِ شڪل 3A ۾ BC جي نتيجن جي جاگرافيائي اهميت ڏيکاري ٿو.هڪ صوبي لاءِ هڪ گهٽ غذائيت ۽ گهٽ غذائيت واري علائقي ۾، شڪل 3B ڏيکاري ٿو ته خط استوا ۽ هندي سمنڊ جي چوڌاري وڏن علائقن جي هم آهنگي بنيادي طور تي هڪجهڙائي آهي، پر اعليٰ ويڪرائي ڦاڪ ۽ مٿي چڙهڻ وارا علائقا مختلف آهن.
(الف) BC فرق جي درجي جو اندازو هر صوبي لاءِ 51 پلاڪٽن جي عالمي 20 سالن جي سراسري عالمي سطح جي اوسط جي بنياد تي ڪيو ويو.قدرن جي متوقع سميٽري کي نوٽ ڪريو.(ب) هڪ ڪالمن جي فضائي پروجئشن (يا قطار).هڪ صوبي لاءِ ڊسٽروفڪ دائري ۾، عالمي ورڇ BC جي هڪجهڙائي جي ماپ جو جائزو ورتو ويو، ۽ عالمي 20 سالن جي اوسط جو جائزو ورتو ويو.ڪارو (BC = 0) جو مطلب آهي ساڳيو علائقو، ۽ اڇو (BC = 1) مطلب آهي ڪا به هڪجهڙائي ناهي.
شڪل 4A تصوير 2B ۾ هر صوبي اندر BC ۾ فرق ڏيکاري ٿو.ڪلستر ۾ سراسري علائقي جي سراسري ميلاپ کي استعمال ڪندي، ۽ صوبي ۾ BC ۽ هر گرڊ پوائنٽ جي وچ ۾ تفاوت کي طئي ڪندي، اهو ڏيکاري ٿو ته SAGE طريقو 51 نسلن کي چڱي طرح الڳ ڪري سگهي ٿو ماحولياتي هڪجهڙائي جي بنياد تي. ماڊل ڊيٽا.سڀني 51 قسمن جي مجموعي سراسري ڪلسٽر BC جي فرق 0.102±0.0049 آهي.
(A، B، ۽ D) صوبي اندر BC فرق جو اندازو لڳايو وڃي ٿو اوسط BC فرق جي وچ ۾ هر گرڊ پوائنٽ ڪميونٽي ۽ اوسط صوبي جي وچ ۾، ۽ پيچيدگي کي گهٽ نه ڪيو ويو آهي.(2) عالمي سراسري اندروني صوبائي BC فرق 0.227±0.117 آهي.هي ماحولياتي محرڪ جي بنياد تي درجه بندي جو معيار آهي جيڪو هن ڪم جي تجويز ڪيل آهي [گرين لائين (C) ۾].(ج) سراسري اندرا-صوبائي BC فرق: ڪاري لڪير انٽرا-صوبائي BC فرق کي وڌائيندي پيچيدگي سان ڏيکاري ٿي.2σ ماحولياتي صوبي جي سڃاڻپ جي عمل جي 10 ورهاڱي مان اچي ٿو.DBSCAN پاران دريافت ڪيل صوبن جي ڪل پيچيدگي لاءِ، (A) ڏيکاري ٿو ته صوبي ۾ BC تفاوت 0.099 آهي، ۽ (C) پاران تجويز ڪيل پيچيدگي جي درجه بندي 12 آهي، نتيجي ۾ صوبي ۾ BC تفاوت 0.200 آهي.جيئن تصوير ڏيکاري ٿي.(ڊي).
شڪل 4B ۾، 51 پلاڪٽن جي قسمن جو بايوماس استعمال ڪيو ويو آهي لانگ هارسٽ صوبي ۾ برابر BC فرق جي نمائندگي ڪرڻ لاءِ.هر صوبي جو مجموعي اوسط 0.227 آهي، ۽ BC صوبي ۾ فرق جي حوالي سان گرڊ پوائنٽس جو معياري انحراف 0.046 آهي.هي شڪل 1B ۾ ڄاڻايل ڪلستر کان وڏو آهي.ان جي بدران، ستن فنڪشنل گروپن جو مجموعو استعمال ڪندي، لانگهورسٽ ۾ اوسط انٽرا-سيزن BC جي فرق 0.232 تائين وڌي ويو.
گلوبل ايڪو-صوبو نقشو منفرد ماحولياتي رابطي جي تفصيلي تفصيل فراهم ڪري ٿو ۽ لانگ هارسٽ صوبي جي پوري ماحولياتي نظام جي جوڙجڪ کي استعمال ڪرڻ ۾ سڌارا ڪيا ويا آهن.ماحوليات واري وزارت کي اميد آهي ته عددي ماڊل ايڪو سسٽم کي ڪنٽرول ڪرڻ جي عمل ۾ بصيرت مهيا ڪري، ۽ اها بصيرت فيلڊ ڪم جي ڳولا ۾ مدد ڪندي.هن تحقيق جي مقصد لاء، هڪ سئو کان وڌيڪ صوبن کي مڪمل طور تي ظاهر ڪرڻ ممڪن ناهي.ايندڙ سيڪشن ۾ SAGE جو طريقو متعارف ڪرايو ويو آهي جيڪو صوبن کي مختصر ڪري ٿو.
صوبي جو ھڪڙو مقصد آھي صوبي جي جڳھ ۽ انتظام جي سمجھ کي فروغ ڏيڻ.هنگامي حالتن کي طئي ڪرڻ لاء، شڪل 1B ۾ طريقو ماحولياتي طور تي هڪجهڙائي واري صوبن جي نستي کي بيان ڪري ٿو.ماحولياتي مماثلت جي بنياد تي ماحولياتي صوبن کي گڏ ڪيو ويو آهي، ۽ صوبن جي اهڙي گروهه کي AEP سڏيو ويندو آهي.صوبن جي مجموعي تعداد تي غور ڪرڻ جي بنياد تي ترتيب ڏيڻ واري ”پيچيدگي“ مقرر ڪريو.اصطلاح "پيچيده" استعمال ڪيو ويو آهي ڇاڪاڻ ته اهو هنگامي خاصيتن جي سطح کي ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿو.بامعني مجموعن جي وضاحت ڪرڻ لاءِ، لانگهورسٽ کان 0.227 جي سراسري اندروني صوبائي BC فرق کي معيار طور استعمال ڪيو وڃي ٿو.هن معيار هيٺ، گڏيل صوبن کي هاڻي مفيد نه سمجهيو ويندو آهي.
جيئن تصوير 3B ۾ ڏيکاريل آهي، عالمي ماحولياتي صوبا هم آهنگ آهن.بين الصوبائي BC اختلافن کي استعمال ڪندي، اهو ڏسي سگهجي ٿو ته ڪي ترتيبون تمام ”عام“ آهن.جينياتي ۽ گراف جي نظريي جي طريقن کان متاثر ٿي، ”ڳنڍيل گراف“ کي ترتيب ڏيڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي > 100 صوبن جي بنياد تي انهن سان ملندڙ صوبن جي بنياد تي.”رابطي“ ميٽرڪ هتي بين الصوبائي BC تفاوت (30) استعمال ڪندي طئي ڪيو ويو آهي.100 صوبن جي درجي بندي لاءِ وڏي گنجائش رکندڙ صوبن جو تعداد هتي پيچيدگيءَ جو حوالو ڏئي سگهجي ٿو.AEP ھڪڙو پراڊڪٽ آھي جيڪو 100 کان وڌيڪ صوبن کي سڀ کان وڌيڪ غالب / ويجھي ماحولياتي صوبن جي درجه بندي ڪري ٿو.هر ماحولياتي صوبو غالب / انتهائي ڳنڍيل ماحولياتي صوبي کي لڳايو ويو آهي جيڪو انهن سان تمام گهڻو ملندو آهي.هي مجموعو BC فرق جي ذريعي طئي ڪيو ويو آهي، عالمي ماحوليات ڏانهن هڪ نرالي طريقي جي اجازت ڏئي ٿو.
منتخب ٿيل پيچيدگي ڪنهن به قدر ٿي سگهي ٿي 1 کان FIG جي مڪمل پيچيدگي تائين.2A.گھٽ پيچيدگي تي، AEP شايد خراب ٿي سگھي ٿي امڪاني طول و عرض گھٽائڻ واري قدم (t-SNE).Degeneracy جو مطلب آهي ته ماحولياتي صوبن کي تفويض ڪري سگهجي ٿو مختلف AEPs جي وچ ۾ ورهاڱي جي وچ ۾، ان ڪري جغرافيائي علائقي کي تبديل ڪري ٿو.شڪل 4C صوبن جي اندر BC جي تفاوت جي پکڙجڻ کي واضع ڪري ٿو AEPs ۾ 10 عملدرآمدن ۾ وڌندڙ پيچيدگي (تصوير 1B ۾).شڪل 4C ۾، 2σ (نيرو علائقو) 10 عملن ۾ تباهي جو اندازو آهي، ۽ سائي لڪير لانگ هارسٽ بينچ مارڪ جي نمائندگي ڪري ٿي.حقيقتن ثابت ڪيو آهي ته 12 جي پيچيدگي صوبي ۾ BC فرق کي لانگ هورسٽ بينچ مارڪ کان هيٺ رکي سگهي ٿي سڀني عملن ۾ ۽ نسبتا ننڍڙي 2σ تباهي برقرار رکي ٿي.تت ۾، گھٽ ۾ گھٽ تجويز ڪيل پيچيدگي 12 AEPs آھي، ۽ 51 پلاڪٽن جي قسمن کي استعمال ڪندي سراسري اندرا-صوبائي BC فرق 0.198±0.013 آھي، جيئن تصوير 4D ۾ ڏيکاريل آھي.ست پلاڪٽن فنڪشنل گروپن جو مجموعو استعمال ڪندي، صوبي اندر سراسري BC فرق 0.198±0.004 جي بدران 2σ آهي.BC فرقن جي وچ ۾ ڳڻپيو ويو ستن فنڪشنل گروپن جي ڪل بايوماس سان يا سڀني 51 پلاڪٽن جي قسمن جي بايوماس سان حساب ڪيو ويو آهي ته جيتوڻيڪ SAGE طريقو 51-dimensional صورتحال تي لاڳو ٿئي ٿو، اهو ستن فنڪشنل گروپن جي ڪل بايوماس لاء آهي. تربيت لاءِ.
ڪنهن به تحقيق جي مقصد تي مدار رکندي، پيچيدگي جي مختلف سطحن تي غور ڪري سگهجي ٿو.علائقائي اڀياس شايد مڪمل پيچيدگي جي ضرورت هجي (يعني، سڀ 115 صوبا).مثال طور ۽ وضاحت لاءِ، غور ڪريو گھٽ ۾ گھٽ تجويز ڪيل پيچيدگي 12.
SAGE طريقي جي افاديت جي مثال جي طور تي، 12 AEPs جي گھٽ ۾ گھٽ پيچيدگي سان 12 هتي استعمال ڪيا ويا آهن هنگامي ڪميونٽي جي جوڙجڪ جي ڪنٽرول کي ڳولڻ لاء.شڪل 5 ماحولياتي بصيرت کي AEP پاران گروپ ڪيو ويو آهي (A کان L تائين): ريڊ فيلڊ اسٽوچيوميٽري ۾، جاگرافيائي حد (Figure 5C)، فنڪشنل گروپ بايوماس ٺاھ جوڙ (Figure 5A) ۽ غذائي مواد جي فراهمي (Figure 5B) N Zoomed پاران ڪيل آھن.تناسب (N:Si:P:Fe، 1:1:16:16×103) ڏيکاريو ويو آهي.پوئين پينل لاءِ، P کي 16 سان ضرب ڪيو ويو ۽ Fe کي 16 × 103 سان ضرب ڪيو ويو، تنهنڪري بار گراف phytoplankton جي غذائي ضرورتن جي برابر آهي.
صوبن کي 12 صوبن ۾ ماحولياتي نظام جي 12 AEPs A کان L. (A) بايوماس (mgC/m3) ۾ ورهايو ويو آهي.(ب) تحليل غير نامياتي نائٽروجن (N)، لوھ (Fe)، فاسفيٽ (P) ۽ سليڪڪ ايسڊ (Si) (mmol/m3 في سال).Fe ۽ P کي ترتيب سان 16 ۽ 16×103 سان ضرب ڪيو وڃي ٿو، ته جيئن پٽين کي فائيٽپلانڪٽن اسٽوچيوميٽري گهرجن مطابق معياري بڻايو وڃي.(سي) پولر علائقن، اڀرندڙ سامونڊي طوفانن ۽ وڏن موسمي/اڀرندڙ علائقن جي وچ ۾ فرق کي نوٽ ڪريو.مانيٽرنگ اسٽيشنن کي هن ريت نشان لڳايو ويو آهي: 1, SEATS;2، ALOHA؛3، اسٽيشن پي؛۽ 4، BATS.
سڃاڻپ AEP منفرد آهي.ائٽلانٽڪ ۽ پئسفڪ سمنڊن ۾ خط استوا جي چوڌاري ڪجهه هم آهنگي آهي، ۽ هندي وڏي سمنڊ ۾ به هڪ جهڙو پر وڏو علائقو موجود آهي.ڪجهه AEPs براعظم جي الهندي پاسي کي چڙهڻ سان لاڳاپيل آهن.ڏکڻ قطب جي سرڪمپولر ڪرنٽ کي وڏي زونل خصوصيت طور سمجهيو ويندو آهي.Subtropical cyclone oligotrophic AEP جو هڪ پيچيده سلسلو آهي.انهن صوبن ۾، پلاڪٽن جي تسلط واري اوليگوٽروفڪ vortices ۽ ڊائيٽم سان مالا مال پولر علائقن جي وچ ۾ بايوماس فرق جو واقف نمونو واضح آهي.
AEPs جن ۾ تمام ملندڙ ڪل phytoplankton بايوماس ٿي سگھي ٿو بلڪل مختلف ڪميونٽي ڍانچو ۽ مختلف جاگرافيائي علائقن کي ڍڪي سگھي ٿو، جهڙوڪ D، H، ۽ K، جن ۾ ڪل فيوٽپلانڪٽن بايوماس هڪجهڙا آهن.AEP H بنيادي طور خط استوا هندي سمنڊ ۾ موجود آهي، ۽ اتي وڌيڪ ڊيازوٽروفڪ بيڪٽيريا آهن.AEP D ڪيترن ئي بيسنن ۾ ملي ٿو، پر اهو خاص طور تي پئسفڪ ۾ خط استوا جي ڀرپاسي جي بلند پيداوار وارن علائقن ۾ نمايان آهي.هن پئسفڪ صوبي جي شڪل ڌرتيءَ جي موج واري ٽرين جي ياد ڏياري ٿي.AEP D ۾ ٿورڙا ڊيازوبيڪٽيريا آهن، ۽ وڌيڪ ڪنز.ٻين ٻن صوبن جي مقابلي ۾، AEP K صرف آرڪٽڪ سمنڊ جي اونچين علائقن ۾ ملي ٿو، ۽ اتي وڌيڪ ڊياٽمس ۽ گهٽ پلاڪٽنون آهن.اها ڳالهه نوٽ ڪرڻ جي قابل آهي ته انهن ٽن علائقن ۾ پلاڪٽن جو مقدار به تمام مختلف آهي.انهن ۾، AEP K جي پلاڪٽن جي گهڻائي نسبتا گهٽ آهي، جڏهن ته AEP D ۽ H نسبتا وڌيڪ آهي.تنهن ڪري، انهن جي بايوماس جي باوجود (۽ تنهن ڪري Chl-a سان ملندڙ جلندڙ)، اهي صوبا بلڪل مختلف آهن: Chl-بنياد صوبي جي جاچ شايد انهن اختلافن کي پڪڙي نه سگهي.
اهو پڻ واضح آهي ته ڪجهه AEPs بلڪل مختلف بايوماس سان گڏ ٿي سگهن ٿيون phytoplankton ڪميونٽي جي جوڙجڪ جي لحاظ کان.مثال طور، هي AEP D ۽ E ۾ نظر اچي ٿو. اهي هڪ ٻئي جي ويجهو آهن، ۽ پئسفڪ سمنڊ ۾، AEP E انتهائي پيداواري AEPJ جي ويجهو آهي.اهڙي طرح، phytoplankton biomass ۽ zooplankton abundance جي وچ ۾ ڪو به واضح تعلق نه آهي.
AEP انهن کي مهيا ڪيل غذائي اجزاء جي لحاظ کان سمجهي سگهجي ٿو (شڪل 5B).Diatoms صرف اتي موجود آهن جتي سليڪڪ ايسڊ جي ڪافي فراهمي آهي.عام طور تي، سليڪڪ اسيد جي فراهمي جيتري وڌيڪ هوندي، اوترو ئي ڊائيٽم جو بايوماس.Diatoms AEP A, J, K ۽ L ۾ ڏسي سگهجن ٿا. ڊائٽم بائيو ماس جو تناسب ٻين phytoplankton سان لاڳاپو N, P ۽ Fe پاران طئي ڪيو ويندو آهي جيڪو ڊيٽام جي طلب جي نسبت سان مهيا ڪيل آهي.مثال طور، AEP L diatoms جي تسلط آهي.ٻين غذائي اجزاء جي مقابلي ۾، سي ۾ سڀ کان وڌيڪ فراهمي آهي.ان جي ابتڙ، اعلي پيداوار جي باوجود، AEP J ۾ گهٽ ڊائيٽم ۽ گهٽ سلکان سپلائي آهي (سڀني ۽ ٻين غذائي اجزاء سان لاڳاپيل).
Diazonium بيڪٽيريا کي نائيٽروجن کي درست ڪرڻ جي صلاحيت آهي، پر سست وڌو (31).اهي ٻئي فيوٽپلانڪٽن سان گڏ گڏ هوندا آهن، جتي لوهه ۽ فاسفورس غير ڊيازونيم غذائي اجزاء جي گهرج جي ڀيٽ ۾ تمام گهڻو آهي (20, 21).اها ڳالهه نوٽ ڪرڻ جي قابل آهي ته ڊيازوٽروفڪ بايوماس نسبتا وڌيڪ آهي، ۽ Fe ۽ P جي فراهمي نسبتا وڏي آهي N جي فراهمي جي ڀيٽ ۾. اهڙي طرح، جيتوڻيڪ AEP J ۾ ڪل بايوماس وڌيڪ آهي، AEP H ۾ ڊيازونيم بايوماس آهي. ان کان وڏي ۾ J. مهرباني ڪري نوٽ ڪريو ته AEP J ۽ H جاگرافيائي لحاظ کان بلڪل مختلف آهن، ۽ H خط استوا هندي سمنڊ ۾ واقع آهي.
جيڪڏهن منفرد ماحولي نظام جي جوڙجڪ کي صوبن ۾ ورهايو نه ويو آهي، ته 12 AEP جي سڀ کان گهٽ پيچيدگي واري ماڊل مان حاصل ڪيل بصيرت ايتري واضح نه هوندي.SAGE پاران ٺاهيل AEP ماحوليات جي ماڊلز مان پيچيده ۽ اعليٰ جہتي معلومات جي هموار ۽ هڪ ئي وقت ۾ مقابلي کي آسان بڻائي ٿو.AEP مؤثر طور تي زور ڏئي ٿو ڇو ته Chl اعلي غذائي سطح تي ڪميونٽي جي جوڙجڪ يا زوپلانڪٽن جي گهڻائي کي طئي ڪرڻ لاء سٺو ۽ متبادل طريقو ناهي.جاري تحقيقي عنوانن جو تفصيلي تجزيو هن مضمون جي دائري کان ٻاهر آهي.SAGE طريقو ماڊل ۾ ٻين ميکانيزم کي ڳولڻ جو هڪ طريقو مهيا ڪري ٿو جيڪو پوائنٽ کان پوائنٽ ڏسڻ کان وڌيڪ آسان آهي.
SAGE طريقو پيش ڪيو ويو آهي واضح ڪرڻ ۾ مدد لاءِ انتهائي پيچيده ماحولياتي ڊيٽا کي عالمي فزيڪل/بايو جيو ڪيميڪل/ ايڪو سسٽم جي عددي ماڊلز مان.ماحولياتي صوبو ڪراس-پلانڪٽن فنڪشنل گروپن جي ڪل بايوماس، ٽي-SNE امڪاني طول و عرض جي گھٽتائي الگورٿم جي درخواست ۽ غير نگراني ٿيل ML طريقو DBSCAN استعمال ڪندي ڪلسترنگ ذريعي طئي ڪيو ويندو آهي.بين الصوبائي BC فرق/گراف نظريو nesting طريقي لاءِ لاڳو ڪيو ويو آهي هڪ مضبوط AEP حاصل ڪرڻ لاءِ جيڪو عالمي تشريح لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿو.تعمير جي لحاظ کان، ايڪو-صوبو ۽ اي اي پي منفرد آهن.AEP nesting اصل ماحولياتي صوبي جي مڪمل پيچيدگي ۽ 12 AEPs جي تجويز ڪيل گھٽ ۾ گھٽ حد جي وچ ۾ ترتيب ڏئي سگھجي ٿو.اي اي پي جي گهٽ ۾ گهٽ پيچيدگي کي ترتيب ڏيڻ ۽ طئي ڪرڻ کي اهم قدم سمجهيو ويندو آهي، ڇاڪاڻ ته امڪاني T-SNE AEPs جي <12 پيچيدگي کي ختم ڪري ٿو.SAGE طريقو عالمي آهي، ۽ ان جي پيچيدگين جي حد تائين> 100 AEPs کان 12 تائين. سادگي لاء، موجوده توجہ 12 عالمي AEPs جي پيچيدگي تي آهي.مستقبل جي تحقيق، خاص طور تي علائقائي اڀياس، ٿي سگهي ٿو ته عالمي ماحولياتي صوبن جو هڪ ننڍڙو فضائي ذيلي سيٽ مفيد، ۽ ٿي سگهي ٿو هڪ ننڍي ايراضيءَ ۾ مجموعو ڪري، هتي بحث ڪيل ساڳئي ماحولياتي بصيرت مان فائدو وٺڻ لاءِ.اهو تجويزون مهيا ڪري ٿو ته ڪيئن اهي ماحولياتي صوبا ۽ انهن مان حاصل ڪيل بصيرت کي وڌيڪ ماحولياتي سمجھڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو، ماڊل جي مقابلي کي آسان بڻائي، ۽ ممڪن طور تي سامونڊي ماحولياتي نظام جي نگراني کي بهتر بڻائي.
ماحولياتي صوبو ۽ AEP جي سڃاڻپ SAGE طريقي سان ڪئي وئي آهي انگن اکرن ۾ ڊيٽا تي ٻڌل آهي.وصف جي لحاظ کان، عددي ماڊل هڪ آسان ڍانچي آهي، جيڪو ٽارگيٽ سسٽم جي جوهر کي پڪڙڻ جي ڪوشش ڪري ٿو، ۽ مختلف ماڊلن ۾ پلاڪٽن جي مختلف تقسيم هوندي.هن مطالعي ۾ استعمال ٿيل عددي ماڊل مڪمل طور تي ڪجهه مشاهدو نمونن کي پڪڙي نٿو سگهي (مثال طور، خط استوا واري علائقي ۽ ڏاکڻي سمنڊ لاءِ Chl تخميني ۾).حقيقي سمنڊ ۾ تنوع جو صرف هڪ ننڍڙو حصو قبضو ڪيو ويو آهي، ۽ ميسو ۽ ذيلي ميسو اسڪيلز کي حل نه ٿو ڪري سگهجي، جيڪا غذائيت جي وهڪري ۽ ننڍي پيماني تي ڪميونٽي جي جوڙجڪ کي متاثر ڪري سگهي ٿي.انهن نقصن جي باوجود، اهو ظاهر ٿئي ٿو ته AEP پيچيده ماڊل کي سمجهڻ ۾ مدد ڏيڻ ۾ تمام مفيد آهي.جائزو وٺڻ سان جتي هڪجهڙا ماحولياتي صوبا مليا آهن، AEP هڪ امڪاني عددي ماڊل مقابلي جو اوزار مهيا ڪري ٿو.موجوده عددي ماڊل ريموٽ سينسنگ phytoplankton Chl-a ڪنسنٽريشن جي مجموعي نموني کي پڪڙي ٿو ۽ پلاڪٽن جي سائيز ۽ فنڪشنل گروپ جي تقسيم (نوٽ S1 ۽ شڪل S1) (2, 32).
جيئن ڏيکاريل آهي 0.1 mgChl-a/m-3 contour line، AEP کي ورهايو ويو آهي oligotrophic area and mesotrophic area (Figure S1B): AEP B, C, D, E, F ۽ G oligotrophic علائقا آهن ۽ باقي علائقا آهن. واقع اعلي Chl-a.AEP ڏيکاري ٿو ڪجهه خطوط لانگ هورسٽ صوبي سان (شڪل S3A)، مثال طور، ڏاکڻي سمنڊ ۽ خط استوا پئسفڪ.ڪجھ علائقن ۾، AEP ڪيترن ئي لانگ هارسٽ علائقن کي ڍڪي ٿو، ۽ ان جي برعڪس.جيئن ته هن علائقي ۽ لانگ هارسٽ ۾ صوبن جي حد بندي ڪرڻ جو ارادو مختلف آهي، اميد آهي ته اختلاف ضرور ٿيندا.هڪ لانگ هورسٽ صوبي ۾ ڪيترائي AEPs ظاهر ڪن ٿا ته هڪجهڙائي رکندڙ بايو جيو ڪيمسٽري سان ڪجهه علائقا شايد مختلف ماحولياتي سرشتو هوندا.AEP جسماني رياستن سان هڪ خاص خط و ڪتابت کي ظاهر ڪري ٿو، جيئن غير نگراني ٿيل سکيا (19) استعمال ڪندي پڌرو ڪيو ويو آهي، جهڙوڪ بلند بلندي واري رياستن ۾ (مثال طور، ڏاکڻي سمنڊ ۽ خط استوا پئسفڪ؛ شڪل S3، C ۽ D).اهي خط و ڪتابت ظاهر ڪن ٿا ته پلاڪٽن جي ڪميونٽي ڍانچي تي سختي سان سمنڊ جي متحرڪ اثر آهي.علائقن ۾ جهڙوڪ اتر ائٽلانٽڪ، AEP جسماني صوبن کي پار ڪري ٿو.ميکانيزم جيڪي انهن اختلافن جو سبب بڻجن ٿا انهن ۾ عمل شامل ٿي سگھي ٿو جهڙوڪ مٽي ٽرانسپورٽ، جيڪي مڪمل طور تي مختلف غذائي پروگرامن جي اڳواڻي ڪري سگھن ٿيون جيتوڻيڪ ساڳئي جسماني حالتن جي تحت.
ماحوليات واري وزارت ۽ اي اي پي نشاندهي ڪئي ته Chl اڪيلو استعمال ڪندي ماحولياتي اجزاء جي سڃاڻپ نه ٿي ڪري سگهي، جيئن سامونڊي ماحوليات ڪميونٽي اڳ ۾ ئي محسوس ڪيو آهي.اهو AEPs ۾ ساڳيو بايوماس سان ڏٺو ويو آهي پر خاص طور تي مختلف ماحولياتي جوڙجڪ (جهڙوڪ ڊي ۽ اي).ان جي ابتڙ، AEPs جهڙوڪ D ۽ K وٽ مختلف بايوماس آهن پر هڪجهڙا ماحولياتي ساخت.AEP زور ڏئي ٿو ته بايوماس، ماحولياتي جوڙجڪ ۽ زوپلانڪٽن جي گهڻائي جي وچ ۾ تعلق پيچيده آهي.مثال طور، جيتوڻيڪ AEP J phytoplankton ۽ Plankton biomass جي لحاظ کان نمايان نظر اچي ٿو، AEP جي A ۽ L وٽ پلاڪٽن بائيو ماس هڪجهڙا آهن، پر A وٽ پلاڪٽن جي وڏي مقدار آهي.AEP زور ڏئي ٿو ته phytoplankton biomass (يا Chl) استعمال نه ٿو ڪري سگھجي زوپلانڪٽن بايوماس جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ.Zooplankton ماهيگيري کاڌي جي زنجير جو بنياد آهي، ۽ وڌيڪ صحيح تخمينو شايد بهتر وسيلن جي انتظام جو سبب بڻجن.مستقبل ۾ سامونڊي رنگ جا سيٽلائيٽ [مثال طور، PACE (پلانڪٽن، ايروسول، بادل، ۽ سمندري ماحوليات)] بهتر پوزيشن ۾ هوندا ته جيئن فيوٽپلانڪٽن جي ڪميونٽي ڍانچي جو اندازو لڳائي سگهجي.AEP اڳڪٿي کي استعمال ڪندي ممڪن طور تي خلا مان زوپلانڪٽن جي تخميني کي آسان بڻائي سگھي ٿو.طريقن جهڙوڪ SAGE، نئين ٽيڪنالاجي سان گڏ، ۽ زميني سچائي سروي لاء موجود وڌيڪ ۽ وڌيڪ فيلڊ ڊيٽا (جهڙوڪ تارا ۽ فالو اپ ريسرچ)، گڏيل طور تي سيٽلائيٽ جي بنياد تي ايڪو سسٽم جي صحت جي نگراني لاء قدم کڻي سگهن ٿا.
SAGE طريقو ڪجھ ميکانيزم جو جائزو وٺڻ لاءِ آسان رستو مهيا ڪري ٿو جيڪي صوبائي خاصيتن کي ڪنٽرول ڪن ٿا، جهڙوڪ بايوماس/Chl، خالص پرائمري پيداوار، ۽ ڪميونٽي جي جوڙجڪ.مثال طور، diatoms جو لاڳاپو مقدار phytoplankton stoichiometric گهرجن جي نسبت Si, N, P ۽ Fe جي فراهمي ۾ عدم توازن جي ذريعي مقرر ڪيو ويو آهي.هڪ متوازن سپلائي جي شرح تي، ڪميونٽي ڊائيٽمس (L) جي تسلط آهي.جڏهن سپلائي جي شرح غير متوازن آهي (يعني، سلڪون جي فراهمي ڊائيٽم جي غذائيت جي طلب کان گهٽ آهي)، ڊائيٽم صرف هڪ ننڍڙو حصو حصيداري (K) لاء اڪائونٽ آهي.جڏهن Fe ۽ P جي فراهمي N جي فراهمي کان وڌي ويندي آهي (مثال طور، E ۽ H)، ڊيازوٽروفڪ بيڪٽيريا زور سان وڌندا.AEP پاران مهيا ڪيل حوالي سان، ڪنٽرول ميڪانيزم جي ڳولا وڌيڪ مفيد ٿي ويندي.
ايڪو-صوبو ۽ اي اي پي علائقا آهن جن ۾ هڪجهڙا ڪميونٽي ڍانچي آهن.هڪ ماحولياتي صوبي يا AEP جي اندر هڪ خاص هنڌ کان ٽائيم سيريز هڪ حوالو پوائنٽ جي طور تي سمجهي سگهجي ٿو ۽ ماحولياتي صوبي يا AEP پاران ڍڪيل علائقي جي نمائندگي ڪري سگهي ٿو.ڊگھي-مدت تي-سائيٽ مانيٽرنگ اسٽيشنون اهڙي وقت سيريز مهيا ڪري.ڊگھي مدي واري ان-سيٽيو ڊيٽا سيٽن کي جاري رهندو هڪ ناقابل حساب ڪردار.ڪميونٽي جي ڍانچي جي نگراني جي نقطي نظر کان، SAGE طريقو ڏسي سگھجي ٿو نئين سائيٽن جي سڀ کان وڌيڪ مفيد جڳھ کي طئي ڪرڻ ۾ مدد لاء.مثال طور، ڊگھي مدي واري oligotrophic habitat assessment (ALOHA) کان ٽائيم سيريز oligotrophic علائقي جي AEP B ۾ آهي (شڪل 5C، ليبل 2).ڇاڪاڻ ته ALOHA ٻئي AEP جي حد جي ويجهو آهي، ٽائيم سيريز شايد سڄي علائقي جو نمائندو نه هجي، جيئن اڳ ۾ تجويز ڪيل (33).ساڳئي AEP B ۾، ٽائيم سيريز SEATS (ڏکڻ اوڀر ايشيائي ٽائيم سيريز) ڏکڻ اولهه تائيوان ۾ واقع آهي (34)، ٻين AEPs جي حدن کان پري (Figure 5C، ليبل 1)، ۽ مانيٽر ڪرڻ لاءِ بهتر جڳهه طور استعمال ڪري سگهجي ٿو. اي اي پي بي.AEPC ۾ BATS (برمودا ائٽلانٽڪ ٽائم سيريز اسٽڊي) ٽائيم سيريز (Figure 5C، ليبل 4) AEP C ۽ F جي وچ ۾ حد جي تمام ويجھو آهي، جنهن مان ظاهر ٿئي ٿو ته BATS ٽائيم سيريز استعمال ڪندي AEP C جي نگراني سڌو سنئون مسئلو ٿي سگهي ٿي.اسٽيشن P AEP J ۾ (شڪل 5C، ليبل 3) اي اي پي جي حد کان پري آهي، تنهنڪري اهو وڌيڪ نمائندو آهي.ايڪو-صوبو ۽ اي اي پي عالمي تبديلين جو جائزو وٺڻ لاءِ موزون مانيٽرنگ فريم ورڪ قائم ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگھن ٿا، ڇاڪاڻ ته صوبن جي اجازت ان جو جائزو وٺڻ لاءِ ته ڪٿي آن-سائيٽ سيمپلنگ اهم بصيرت مهيا ڪري سگهي ٿي.وقت جي بچت جي تبديليءَ جو جائزو وٺڻ لاءِ موسمياتي ڊيٽا تي لاڳو ٿيڻ لاءِ SAGE طريقو وڌيڪ ترقي ڪري سگھجي ٿو.
SAGE طريقي جي ڪاميابي ڊيٽا سائنس/ML طريقن ۽ ڊومين جي مخصوص ڄاڻ جي محتاط ايپليڪيشن ذريعي حاصل ڪئي وئي آهي.خاص طور تي، t-SNE استعمال ڪيو ويندو آهي dimensionality جي گھٽتائي کي انجام ڏيڻ لاءِ، جيڪو اعليٰ جہتي ڊيٽا جي covariance ڍانچي کي محفوظ ڪري ٿو ۽ covariance Topology جي تصور کي آسان بڻائي ٿو.ڊيٽا سٽون ۽ ڪوورينس جي صورت ۾ ترتيب ڏنل آهن (شڪل 2A)، ظاهر ڪن ٿا ته خالص فاصلي تي ٻڌل قدمن (جهڙوڪ K-ميان) مناسب نه آهن ڇو ته اهي عام طور تي استعمال ڪندا آهن گاسين (سرڪيولر) بنياد تي ورهائڻ (نوٽ S2 ۾ بحث ٿيل) .DBSCAN طريقو ڪنهن به covariance topology لاءِ موزون آهي.جيستائين توهان پيٽرولر کي ترتيب ڏيڻ تي ڌيان ڏيو، قابل اعتماد سڃاڻپ مهيا ڪري سگهجي ٿي.t-SNE الورورٿم جي حسابي قيمت تمام گهڻي آهي، جيڪا ان جي موجوده ايپليڪيشن کي ڊيٽا جي وڏي مقدار تائين محدود ڪري ٿي، جنهن جو مطلب آهي ته گہرے يا وقت جي مختلف شعبن تي لاڳو ڪرڻ ڏکيو آهي.T-SNE جي اسپيبليبلٽي تي ڪم جاري آهي.جيئن ته KL فاصلو برابر ڪرڻ آسان آهي، t-SNE الورورٿم مستقبل ۾ توسيع جي سٺي صلاحيت رکي ٿو (35).هينئر تائين، ٻيا واعدو ڪندڙ طول و عرض گھٽائڻ وارا طريقا جيڪي بهتر انداز ۾ گھٽائي سگهن ٿا انهن ۾ يونيفائيڊ ميني فولڊ اپروڪسيميشن ۽ پروجيڪشن (UMAP) ٽيڪنڪ شامل آهن، پر سامونڊي ڊيٽا جي حوالي سان اڀياس ضروري آهي.بهتر اسڪاليبلٽي جو مطلب آهي، مثال طور، عالمي موسمن جي درجه بندي ڪرڻ يا مخلوط پرت تي مختلف پيچيدگين سان ماڊل.اهي علائقا جيڪي ڪنهن به صوبي ۾ SAGE پاران درجه بندي ڪرڻ ۾ ناڪام هوندا آهن انهن کي تصوير 2A ۾ باقي ڪارو نقطا سمجهي سگهجي ٿو.جغرافيائي طور تي، اهي علائقا خاص طور تي انتهائي موسمي علائقن ۾ آهن، جنهن مان اهو ظاهر ٿئي ٿو ته ماحولياتي صوبن تي قبضو ڪرڻ جيڪي وقت سان تبديل ٿيندا آهن بهتر ڪوريج مهيا ڪندا.
SAGE طريقي کي ٺاھڻ لاءِ، پيچيده سسٽم/ڊيٽا سائنس جا خيال استعمال ڪيا ويا آھن، فنڪشنل گروپن جي ڪلسٽرز (11-dimensional space ۾ تمام ويجھو ٿيڻ جو امڪان) ۽ صوبن جو تعين ڪرڻ جي صلاحيت استعمال ڪيو ويو آھي.اهي صوبا اسان جي 3D t-SNE مرحلي واري جاءِ ۾ مخصوص مقدار کي ظاهر ڪن ٿا.اهڙي طرح، Poincaré حصو استعمال ڪري سگھجي ٿو "حجم" جي "حجم" جو جائزو وٺڻ لاءِ رياست جي جاءِ تي قبضو ڪيل ٽريجڪٽري کي طئي ڪرڻ لاءِ "عام" يا "افراتفري" رويي (36).جامد 11-dimensional ماڊل آئوٽ پُٽ لاءِ، ڊيٽا کي 3D فيز اسپيس ۾ تبديل ڪرڻ کان پوءِ قبضو ڪيل حجم به ساڳي طرح بيان ڪري سگهجي ٿو.3D فيز اسپيس ۾ جاگرافيائي علائقي ۽ علائقي جي وچ ۾ لاڳاپو آسان ناهي، پر ان کي ماحولياتي هڪجهڙائي جي لحاظ کان وضاحت ڪري سگهجي ٿو.انهي سبب لاء، وڌيڪ روايتي BC تفاوت جي ماپ کي ترجيح ڏني وئي آهي.
مستقبل جو ڪم SAGE طريقي کي ٻيهر استعمال ڪندو موسمي طور تي ڊيٽا کي تبديل ڪرڻ لاءِ سڃاڻپ ٿيل صوبن ۽ AEP جي فضائي تبديليءَ جو جائزو وٺڻ لاءِ.مستقبل جو مقصد اهو آهي ته هن طريقي کي استعمال ڪرڻ ۾ مدد ڪئي وڃي ته ڪهڙن صوبن کي سيٽلائيٽ جي ماپن ذريعي طئي ڪري سگهجي ٿو (جهڙوڪ Chl-a، ريموٽ سينسنگ ريفڪٽريٽي ۽ سمنڊ جي سطح جي گرمي).اهو ماحوليات جي اجزاء جي ريموٽ سينسنگ تشخيص ۽ ماحولياتي صوبن جي انتهائي لچڪدار نگراني ۽ انهن جي تبديليءَ جي اجازت ڏيندو.
هن تحقيق جو مقصد SAGE طريقو متعارف ڪرائڻ آهي، جيڪو هڪ ماحولياتي صوبي کي پنهنجي منفرد پلاڪٽن ڪميونٽي جي جوڙجڪ ذريعي بيان ڪري ٿو.هتي، فزيڪل/بائيو جيو ڪيميڪل/ ايڪو سسٽم ماڊل بابت وڌيڪ تفصيلي ڄاڻ ۽ ٽي-SNE ۽ DBSCAN الگورتھم جي پيٽرولر جي چونڊ مهيا ڪئي ويندي.
ماڊل جا جسماني حصا سامونڊي گردش ۽ آبهوا جي تخميني مان ايندا آهن [ECCOv4؛(37) پاران بيان ڪيل عالمي رياست جو اندازو (38).رياستي تخميني جي نامياري قرارداد 1/5 آهي.Lagrangian multiplier طريقي سان گھٽ ۾ گھٽ اسڪوائر جو طريقو استعمال ڪيو ويندو آھي شروعاتي ۽ حد جي حالتون حاصل ڪرڻ لاءِ ۽ مشاهدي سان ترتيب ڏنل اندروني ماڊل پيرا ميٽرز کي حاصل ڪرڻ لاءِ، اھڙي طرح ھڪ آزاد ھلندڙ MIT جنرل سائيڪل ماڊل (MITgcm) (39) پيدا ڪري، ماڊل جي اصلاح کان پوءِ نتيجا حاصل ڪري سگھن ٿا. ٽريڪ ۽ مشاهدو ڪيو وڃي.
بائيو ڪيمسٽري/ ماحوليات جو وڌيڪ مڪمل تفصيل آهي (يعني مساوات ۽ پيراميٽر ويلز) (2).ماڊل غير نامياتي ۽ نامياتي تلاء جي ذريعي C، N، P، Si ۽ Fe جي گردش کي پڪڙي ٿو.هتي استعمال ٿيل نسخن ۾ شامل آهن 35 قسمن جون phytoplankton: 2 جنسون مائڪروپروڪريوٽيون ۽ 2 قسمون microeukaryotes (گهٽ غذائي ماحول لاءِ موزون آهن)، 5 قسمون Cryptomonas sphaeroides (Calcium carbonate coating سان)، 5 قسمون diazonium، ڪينٽروجينيم (Sofix) اهو محدود ناهي) تحلیل ٿيل غير نامياتي نائٽروجن جي دستيابي)، 11 ڊاٽومس (هڪ سليسيس ڍڪ ٺاهيندي)، 10 مخلوط-نباتي فليگيليٽس (فوٽو سنٿيسائيز ڪري سگهن ٿا ۽ ٻين پلاڪٽن کي کائي سگهن ٿا) ۽ 16 زوپلانڪٽن (ٻين پلاڪٽن تي چرڻ).انهن کي "بائيو جيو ڪيميڪل فنڪشنل گروپ" سڏيو ويندو آهي ڇاڪاڻ ته اهي سامونڊي بائيو جيو ڪيمسٽري تي مختلف اثر رکن ٿا (40, 41) ۽ اڪثر ڪري مشاهدي ۽ ماڊل مطالعي ۾ استعمال ٿيندا آهن.هن نموني ۾، هر فنڪشنل گروپ مختلف سائزن جي ڪيترن ئي پلڪنن تي مشتمل آهي، جنهن جي ڊيگهه 0.6 کان 2500 μm برابر گولي قطر آهي.
phytoplankton جي واڌ ويجهه، چرڻ ۽ ٻڏڻ تي اثر انداز ٿيندڙ پيٽرولر سائيز سان لاڳاپيل آهن، ۽ ڇهن فيوٽپلانڪٽن فنڪشنل گروپن جي وچ ۾ مخصوص فرق آهن (32).مختلف جسماني فريم ورڪ جي باوجود، ماڊل جي 51 پلاڪٽن اجزاء جا نتيجا ڪيترن ئي تازي مطالعي ۾ استعمال ڪيا ويا آهن (42-44).
1992 کان 2011 تائين، فزيڪل/بائيو جيو ڪيميڪل/ ايڪو سسٽم ملائڻ وارو ماڊل 20 سالن تائين هليو.ماڊل جي پيداوار ۾ پلاڪٽن بائيو ماس، غذائي اجزاء جي مقدار ۽ غذائيت جي فراهمي جي شرح (DIN، PO4، Si ۽ Fe) شامل آهن.هن مطالعي ۾، 20 سالن جي سراسري انهن پيداوارن کي ماحولياتي صوبي جي ان پٽ طور استعمال ڪيو ويو.Chl، پلاڪٽن بائيو ماس جي ورڇ ۽ غذائيت جي ڪنسنٽريشن ۽ فنڪشنل گروپن جي ورڇ جو مقابلو سيٽلائيٽ ۽ ان-سيٽو مشاهدن سان ڪيو ويو آهي [ڏسو (2، 44)، نوٽ S1 ۽ انگ اکر.S1 کان S3].
SAGE طريقي لاءِ، بي ترتيبيءَ جو مکيه ذريعو اچي ٿو t-SNE قدم.بي ترتيبيءَ جي ورجائي کي روڪي ٿي، جنهن جو مطلب آهي ته نتيجا ناقابل اعتبار آهن.SAGE جو طريقو سختيءَ سان مضبوطيءَ کي جانچيندو آھي t-SNE ۽ DBSCAN جي پيرا ميٽرن جي ھڪڙي سيٽ کي طئي ڪندي، جيڪو مسلسل ڪلستر جي سڃاڻپ ڪري سگھي ٿو جڏھن بار بار ڪيو وڃي.t-SNE پيٽرولر جي ”پريشانيءَ“ کي طئي ڪرڻ کي سمجھي سگھجي ٿو درجي جو تعين ڪرڻ لاءِ جنھن جي ماپنگ کي اعليٰ کان گھٽ طول و عرض کي ڊيٽا جي مقامي يا عالمي خاصيتن جو احترام ڪرڻ گھرجي.400 ۽ 300 تکرارن جي مونجهاري تي پهچي ويو.
ڪلسٽرنگ الگورٿم DBSCAN لاءِ، ڪلستر ۾ ڊيٽا پوائنٽس جي گھٽ ۾ گھٽ ماپ ۽ فاصلي جو اندازو لڳائڻو پوندو.گھٽ ۾ گھٽ تعداد ماهرن جي ھدايت هيٺ مقرر ڪيو ويو آهي.هي علم ڄاڻي ٿو ته موجوده عددي ماڊلنگ فريم ورڪ ۽ ريزوليوشن ۾ ڇا ٺهڪي اچي ٿو.گھٽ ۾ گھٽ نمبر 100 آھي. ھڪ اعلي گھٽ ۾ گھٽ قدر (سبز جي مٿئين حد کان وڌيڪ ويڪر ٿيڻ کان اڳ <135 کان گھٽ) سمجھي سگھجي ٿو، پر اھو BC جي فرق جي بنياد تي مجموعي طريقي کي تبديل نٿو ڪري سگھي.ڪنيڪشن جو درجو (شڪل 6A) استعمال ڪيو ويندو آهي ϵ پيٽرولر کي سيٽ ڪرڻ لاء، جيڪو اعلي ڪوريج لاء موزون آهي (شڪل 6B).رابطي جي وضاحت ڪئي وئي آهي مجموعي نمبر ڪلستر جي ۽ حساس آهي ϵ پيٽرولر سان.لوئر ڪنيڪشن اشارو ڪري ٿو ناکافي فٽٽنگ، مصنوعي طور تي علائقن کي گڏ ڪرڻ.اعلي رابطا اشارو overfitting.اوورفٽنگ پڻ مشڪل آهي، ڇاڪاڻ ته اهو ظاهر ڪري ٿو ته ابتدائي بي ترتيب اندازا شايد اڻ سڌريل نتيجا آڻي سگهن ٿا.انهن ٻن انتهائن جي وچ ۾، هڪ تيز واڌ (عام طور تي "قهني" سڏيو ويندو آهي) اشارو ڪري ٿو بهترين ϵ.شڪل 6A ۾، توھان ڏسندا آھيو ھڪ تيز واڌ پليٽ واري علائقي ۾ (پيلو،> 200 ڪلسٽر)، ان کان پوءِ ھڪ تيز گھٽتائي (سائي، 100 ڪلسٽر)، اٽڪل 130 تائين، تمام ٿورن ڪلسترن سان گھري (نيرو، <60 ڪلسٽر) ).گهٽ ۾ گهٽ 100 نيري علائقن ۾، يا ته هڪ ڪلستر سڄي سمنڊ تي غلبو رکي ٿو (ϵ <0.42)، يا گهڻو ڪري سمنڊ جي درجه بندي نه ڪئي وئي آهي ۽ شور (ϵ> 0.99) سمجهيو ويندو آهي.پيلي واري علائقي ۾ انتهائي متغير، ناقابل پيداوار ڪلستر ورهايل آهي.جيئن ϵ گھٽجي ٿو، شور وڌي ٿو.تيزيءَ سان وڌندڙ سائي ايراضيءَ کي خم چئبو آهي.هي هڪ بهترين علائقو آهي.جيتوڻيڪ امڪاني T-SNE استعمال ڪيو ويو آهي، صوبي اندر BC جي اختلاف اڃا تائين قابل اعتماد ڪلسترنگ کي طئي ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو.شڪل 6 (A ۽ B) استعمال ڪندي، ϵ کي 0.39 تي سيٽ ڪريو.گھٽ ۾ گھٽ تعداد جيترو وڏو ٿيندو، اوترو ئي گھٽ ھوندو ϵ تائين پھچڻ جو امڪان جيڪو قابل اعتماد درجه بندي جي اجازت ڏئي ٿو، ۽ 135 کان وڌيڪ قدر سان سائي علائقي جو جيترو وڏو ھوندو. ھن علائقي جو وڏو ٿيڻ ظاھر ڪري ٿو ته ڪُنيءَ کي ڳولڻ وڌيڪ مشڪل ٿيندو يا غير. موجود.
t-SNE جي پيرا ميٽرن کي ترتيب ڏيڻ کان پوء، ڪلسٽرن جو ڪل تعداد ڳنڍڻ جي ماپ طور استعمال ڪيو ويندو (A) ۽ ڪلستر (B) کي مختص ڪيل ڊيٽا جو سيڪڙو.ڳاڙهو نقطو اشارو ڪري ٿو ڪوريج ۽ رابطي جو بهترين ميلاپ.ماحوليات سان لاڳاپيل گھٽ ۾ گھٽ تعداد جي مطابق گھٽ ۾ گھٽ نمبر مقرر ڪيو ويو آھي.
هن آرٽيڪل لاءِ اضافي مواد لاءِ، مهرباني ڪري ڏسو http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/22/eaay4740/DC1
هي هڪ کليل رسائي آرٽيڪل آهي جنهن کي Creative Commons Attribution License جي شرطن تحت ورهايو ويو آهي.آرٽيڪل ڪنهن به وچولي ۾ غير محدود استعمال، ورڇ، ۽ ٻيهر پيداوار جي اجازت ڏئي ٿو ان شرط جي تحت ته اصل ڪم صحيح طور تي نقل ڪيو ويو آهي.
نوٽ: اسان صرف توهان کان پڇون ٿا ته توهان جو اي ميل پتو مهيا ڪريو ته جيئن توهان صفحي ڏانهن سفارش ڪندڙ شخص کي خبر پوي ته توهان چاهيو ٿا ته اهي اي ميل ڏسڻ ۽ اهو اسپام نه آهي.اسان ڪنهن به اي ميل پتي تي قبضو نه ڪنداسين.
هي سوال استعمال ڪيو ويندو آهي جانچڻ لاءِ ته ڇا توهان گهمڻ وارا آهيو ۽ خودڪار اسپام جمع ڪرائڻ کي روڪيو.
سامونڊي ماحوليات جي عالمي وزارت پيچيده مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ پرعزم آهي ۽ ڪميونٽي جي جوڙجڪ کي ڳولڻ لاءِ غير نگراني ٿيل ML استعمال ڪري ٿي.
سامونڊي ماحوليات جي عالمي وزارت پيچيده مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ پرعزم آهي ۽ ڪميونٽي جي جوڙجڪ کي ڳولڻ لاءِ غير نگراني ٿيل ML استعمال ڪري ٿي.