Планктон җәмгыяте структурасы һәм туклыклы туклану мәгълүматлары нигезендә глобаль диңгез экологик провинцияләрен (эко-провинцияләр) билгеләргә тәкъдим ителмәгән уку ысулы тәкъдим ителә.Системалы интеграль экологик провинция (SAGE) ысулы экологик провинцияләрне югары сызыксыз экосистема модельләрендә билгели ала.Мәгълүматның Гаос булмаган коварансына яраклашу өчен, SAGE үлчәмне киметү өчен очраклы күрше урнаштыру (t-SNE) куллана.Тыгызлыкка нигезләнгән киңлек кластеры (DBSCAN) алгоритмына нигезләнгән шау-шу кушымтасы ярдәмендә йөздән артык экологик провинцияне ачыкларга мөмкин.Экологик аермалар белән тоташу картасын дистанцион чара итеп кулланып, ояланган экологик провинцияләр аша нык җыелган экологик провинция (AEP) объектив билгеләнә.АЭП кулланып, җәмгыять структурасында туклыклы тәэмин итү тизлеген контрольдә тоттылар.Эко-провинция һәм AEP уникаль һәм модель тәрҗемә итүдә булыша ала.Алар модельләр арасында чагыштыруны җиңеләйтә һәм диңгез экосистемаларын аңлау һәм мониторингны көчәйтә ала.
Провинцияләр - диңгездә яки җирдә катлаулы биогеография бердәм һәм мәгънәле өлкәләргә тупланган төбәкләр (1).Бу өлкәләр урыннарны чагыштыру һәм контрастлау, күзәтүләргә, мониторингка һәм саклауга бик мөһим.Бу провинцияләрне тудырган катлаулы һәм сызыксыз үзара бәйләнешләр күзәтелмәгән машина өйрәнү (ML) ысулларын провинцияләрне объектив билгеләү өчен бик уңайлы итә, чөнки мәгълүматтагы коваранс катлаулы һәм Гаос булмаган.Монда ML ысулы тәкъдим ителә, ул системалы рәвештә уникаль диңгез экологик провинцияләрен (эко-провинцияләр) Дарвин глобаль өч үлчәмле (3D) физик / экосистема моделеннән (2) аерып тора."Уникаль" термины билгеләнгән өлкәнең башка өлкәләр белән җитәрлек капланмавын күрсәтү өчен кулланыла.Бу ысул система интеграль экологик провинция (SAGE) ысулы дип атала.Файдалы классификацияне башкару өчен, алгоритм ысулы рөхсәт итергә тиеш (i) глобаль классификациягә һәм (ii) космоста һәм вакытта оя / агрегат була ала торган күп масштаблы анализ (3).Бу тикшеренүләрдә SAGE ысулы беренче тапкыр тәкъдим ителде һәм билгеләнгән экологик өлкәләр турында сөйләштеләр.Эко-провинцияләр җәмгыять структурасын контрольдә тотучы факторларны аңларга ярдәм итә ала, мониторинг стратегиясе өчен файдалы мәгълүмат бирә һәм экосистемадагы үзгәрешләрне күзәтергә булыша ала.
Provinceирдәге провинцияләр гадәттә климат (явым-төшем һәм температура), туфрак, үсемлекләр һәм хайваннар дөньясы охшашлыклары буенча классификацияләнәләр, һәм ярдәмче идарә итү, биологик төрлелекне тикшерү, авыруларны контрольдә тоту өчен кулланыла (1, 4).Диңгез өлкәләрен билгеләү авыррак.Күпчелек организмнар микроскопик, сыеклык чикләре белән.Лонгхурст һ.б.(5) Океанография министрлыгының экологик шартларга нигезләнеп беренче глобаль классификациясен бирде.Бу "Лонгхурст" провинцияләренең билгеләмәсендә катнашу тизлеге, стратификация һәм иррадиция кебек үзгәрүчәннәр, шулай ук диңгез экосистемалары өчен башка мөһим шартлары булган диңгез океанографы буларак Лонгхурстның зур тәҗрибәсе бар.Лонгхурст киң кулланылды, мәсәлән, төп җитештерүне һәм углерод агымын бәяләү, балык тотуга булышу, ситу күзәтү эшчәнлегендә план (5-9).Өлкәләрне объективрак билгеләү өчен, томан логика һәм региональ күзәтелмәгән кластер / статистика кебек ысуллар кулланылды (9-14).Мондый ысулларның максаты - күзәтү мәгълүматларында провинцияләрне ачыклый алган мәгънәле структураларны ачыклау.Мәсәлән, динамик диңгез провинцияләре (12) тавышны киметү өчен үз-үзләрен оештыру карталарын кулланалар, һәм иерархик (агачка нигезләнгән) кластерны региональ иярченнәрдән алынган диңгез төсле продуктларны [хлорофил а (Chl-a), нормальләштерелгән Флуоресцент сызык биеклеге һәм төсле эретелгән органик матдәләр] һәм физик кыр (диңгез өслеге температурасы һәм тозлылыгы, абсолют динамик топография һәм диңгез бозы).
Планктонның җәмгыять структурасы борчый, чөнки аның экологиясе югары туклык дәрәҗәсенә, углеродның үзләштерүенә һәм климатына зур йогынты ясый.Шуңа да карамастан, планктон җәмгыяте структурасы нигезендә глобаль экологик провинцияне билгеләү авыр һәм катлаулы максат.Диңгез төсендәге иярченнәр фитопланктонның тупас бөртекле классификациясе турында мәгълүмат бирә ала яки функциональ төркемнәрнең өстенлекләрен тәкъдим итә ала, ләкин алар хәзерге вакытта җәмгыять структурасы турында тулы мәгълүмат бирә алмыйлар.Соңгы тикшеренүләр [мәсәлән, Тара Океан (16)] җәмгыять структурасын күрелмәгән үлчәүләр белән тәэмин итә;хәзерге вакытта глобаль масштабта сирәк күзәтүләр бар (17).Элеккеге тикшеренүләр биохимик охшашлыкларны (нигездә җитештерү, Chl һәм булган яктылык кебек) билгеләү нигезендә "Биогеохимия өлкәсен" (12, 14, 18) билгеләделәр.Монда санлы модель чыгару өчен кулланыла [Дарвин (2)], һәм экологик провинция җәмгыять структурасы һәм туклыклы агым буенча билгеләнә.Бу тикшеренүдә кулланылган санлы модель глобаль яктыртуга ия һәм булган кыр мәгълүматлары (17) һәм дистанцион сизү кырлары белән чагыштырырга мөмкин (S1 Искәрмә).Бу тикшеренүдә кулланылган санлы модель мәгълүматлары глобаль яктырту өстенлегенә ия.Модель экосистема фитопланктонның 35 төреннән һәм зоопланктонның 16 төреннән тора (зинһар, материалларга һәм ысулларга мөрәҗәгать итегез).Модель планктон төрләре Гаос булмаган коваранс структуралары белән сызыксыз үзара бәйләнештә торалар, шуңа күрә гади диагностикалау ысуллары барлыкка килүче җәмгыять структураларында уникаль һәм эзлекле үрнәкләрне ачыклау өчен яраксыз.Монда кертелгән SAGE ысулы катлаулы Дарвин модельләрен тикшерүнең яңа ысулын тәкъдим итә.
Мәгълүмати фән / ML технологиясенең көчле трансформатив мөмкинлекләре бик катлаулы модель чишелешләрен мәгълүмат коварансында катлаулы, ләкин нык структураларны ачарга мөмкинлек бирә.Нык метод билгеле бер хата диапазонында нәтиҗәләрне тугры кабатлый алырлык ысул буларак билгеләнә.Хәтта гади системаларда да нык үрнәкләрне һәм сигналларны билгеләү авыр булырга мөмкин.Күзәтелгән үрнәккә алып барган рационализм билгеләнгәнче, барлыкка килгән катлаулылык катлаулы / чишү авыр булып күренергә мөмкин.Экосистеманың составын урнаштыруның төп процессы табигатьтә сызыксыз.Сызыкча булмаган үзара бәйләнешләр нык классификацияне буташтырырга мөмкин, шуңа күрә мәгълүмат коварансының төп статистик бүленеше турында көчле фаразлар ясаучы ысуллардан сакланырга кирәк.Oгары үлчәмле һәм сызыксыз мәгълүматлар океанографиядә киң таралган һәм катлаулы, Гаос булмаган топология белән коваранс структурасына ия булырга мөмкин.Гаос булмаган коваранс структурасы булган мәгълүматлар нык классификациягә комачаулый алса да, SAGE ысулы роман, чөнки ул үз-үзен топология белән кластерларны ачыклау өчен эшләнгән.
SAGE ысулының максаты - алга таба экологик аңлауга ярдәм итә торган барлыкка килүче үрнәкләрне ачыклау.(19) охшаган кластер нигезендә эш процессыннан соң, экологик провинция дип аталган мәгълүматтагы бердәнбер кластерны билгеләү өчен экологик һәм туклыклы агым үзгәрүләре кулланыла.Бу тикшеренүдә тәкъдим ителгән SAGE ысулы (рәсем 1) башта приоритетны билгеләгән планктон функциональ төркемнәрен йомгаклап, үлчәмне 55 дән 11 үлчәмгә кадәр киметә (карагыз материаллар һәм методлар).T-очраклы күрше урнаштыру (t-SNE) ысулын кулланып, 3D космоска ихтималлыкны күрсәтеп, зурлык тагын да кими.Күзәтелмәгән кластерлар экологик яктан якын булган урыннарны билгели ала [тыгызлыкка нигезләнгән киңлек кластеры (DBSCAN) шау-шу кушымталары өчен].T-SNE һәм DBSCAN икесе дә сызыксыз экосистеманың санлы модель мәгълүматларына кагыла.Аннары барлыкка килгән экологик провинцияне җиргә төшерегез.Региональ тикшеренүләр өчен яраклы йөздән артык уникаль экологик провинция билгеләнде.Глобаль эзлекле экосистема моделен карау өчен, SAGE методы экологик өлкәләрнең эффективлыгын күтәрү өчен экологик провинцияләрне агрегатлы экологик провинцияләргә (AEP) туплау өчен кулланыла.Агрегат дәрәҗәсе ("катлаулылык" дип атала) кирәкле деталь дәрәҗәсенә көйләнергә мөмкин.АЭПның минималь катлаулылыгын билгеләгез.Сайлауның төп юнәлеше - SAGE ысулы һәм гадәттән тыш хәлләр җәмгыяте структурасын контрольдә тоту өчен иң кечкенә катлаулы AEP очракларын барлау.Аннары үрнәкләрне экологик күзаллау өчен анализларга мөмкин.Монда кертелгән ысул шулай ук модель чагыштыру өчен киң кулланылырга мөмкин, мәсәлән, төрле модельләрдә табылган охшаш экологик провинцияләрнең урнашу урыннарын бәяләп, аермаларны һәм охшашлыкларны күрсәтү өчен, модельләрне чагыштыру өчен.
А) Экологик провинцияне билгеләү өчен эш процессының схематик схемасы;функциональ төркемдәге сумманы кулланып, 55 размерлы мәгълүматны 11 үлчәмле модель чыгаруга киметү өчен, шул исәптән җиде функциональ / туклыклы планктон биомассасы һәм дүрт туклану ставкасы.Бик аз кыйммәт һәм боз каплау мәйданы.Мәгълүматлар стандартлаштырылган һәм стандартлаштырылган.Статистик охшаш функция комбинацияләрен яктырту өчен t-SNE алгоритмына 11 үлчәмле мәгълүмат бирегез.DBSCAN параметр бәясен куяр өчен кластерны җентекләп сайлар.Ниһаять, мәгълүматны киңлек / озынлык проекциясенә кире проектлагыз.Зинһар, онытмагыз, бу процесс 10 тапкыр кабатлана, чөнки t-SNE кулланып бераз очраклы очрак барлыкка килергә мөмкин.Б) эш процессын (A) 10 тапкыр кабатлап, AEPны ничек алырга икәнен аңлата.Бу 10 гамәлгә ашыруның һәрберсе өчен провинцияара Брей-Кертис (б. Э.) Охшаш матрицасы 51 фитопланктон төренең биомассасы нигезендә билгеләнде.Провинцияләр арасындагы б. Э.
SAGE методы глобаль 3D физик / экосистема санлы модельнең экологик провинциясен билгеләү өчен куллана [Дарвин (2);карагыз материаллар һәм ысуллар һәм S1 искәрмәсе].Экосистеманың компонентлары фитопланктонның 35 төреннән һәм зоопланктонның 16 төреннән тора, җиде алдан билгеләнгән функциональ төркем белән: аз туклыклы мохиткә җайлаштырылган прокариотлар һәм эукариотлар, кальций карбонат каплавы белән коксидия һәм азотлы матдәләр азотлы матдәләр (гадәттә юкка чыга) мөһим туклыклы матдәләр), силисоз каплау белән, башка планктон фотосинтезы һәм көтүдә катнаш туклыклы флаглар һәм зоопланктон көтүчеләре ясый ала.Зурлык озынлыгы 0,6-2500μм эквивалент сферик диаметр.Фитопланктон зурлыгының модель бүленеше һәм функциональ төркемләү спутникта һәм ситуациядә күзәтелгән гомуми характеристикаларны үз эченә ала (карагыз S1 - S3 рәсемнәре).Санлы модель белән күзәтелгән океанның охшашлыгы шуны күрсәтә: модель белән билгеләнгән өлкәләр океан өчен кулланылырга мөмкин.Зинһар, онытмагыз, бу модель фитопланктонның күптөрлелеген, һәм ситу океанындагы физик һәм химик көчләү диапазоннарын гына үз эченә ала.SAGE ысулы кешеләргә модель җәмгыять структурасының югары региональ контроль механизмын яхшырак аңларга мөмкинлек бирә.
Planәрбер планктон функциональ төркеменә өслек биомассасы суммасын (уртача 20 ел белән) кертеп, мәгълүматларның үлчәмнәре кимергә мөмкин.Элегерәк үткәрелгән тикшеренүләр җәмгыять структурасын урнаштыруда аларның төп ролен күрсәткәннән соң, ул шулай ук туклыклы агымнар өчен өслек чыганак терминнарын (азот, тимер, фосфат һәм кремний кислотасы белән тәэмин итү) кертте (мәс (20, 21)].Функциональ төркемнәрнең җыелышы проблеманы 55 (51 планктон һәм 4 туклыклы агым) 11 үлчәмгә кадәр киметә.Бу башлангыч тикшеренүдә, алгоритм тарафыннан куелган исәпләү чикләүләре аркасында, тирәнлек һәм вакыт үзгәрүчәнлеге каралмады.
SAGE методы сызыксыз процесслар һәм функциональ төркем биомассасы һәм туклыклы агым арасындагы үзара бәйләнешнең төп үзенчәлекләре арасындагы мөһим бәйләнешләрне ачыклый ала.Евклид дистанцион уку методларына нигезләнгән 11 үлчәмле мәгълүмат куллану (К-чаралар кебек) ышанычлы һәм үрчү өлкәләрен ала алмый (19, 22).Чөнки экологик провинцияне билгеләүче төп элементларның коварансының төп бүленешендә Гаос формасы табылмый.Вороной күзәнәкләренең K-чаралары (туры сызыклар) Гаус булмаганнарның төп бүленешен саклап кала алмыйлар.
Sevenиде планктон функциональ төркемнең биомассасы һәм дүрт туклыклы агым 11 үлчәмле векторны тәшкил итә.Шуңа күрә, x - модель челтәрендәге вектор кыры, монда x элементы горизонталь челтәрдә билгеләнгән 11 үлчәмле векторны күрсәтә.Eachәрбер индекс сферада челтәр ноктасын уникаль рәвештә билгели, монда (lon, lat) = (ϕi, θi).Әгәр дә модель челтәр берәмлегенең биомассасы 1,2 × 10-3мг Chl / m3 яки бозны каплау дәрәҗәсе 70% тан артса, биомассалар журналы кулланыла һәм ташлана.Мәгълүматлар нормальләштерелгән һәм стандартлаштырылган, шуңа күрә барлык мәгълүматлар [0 - 1] диапазонында, уртача алынды һәм берәмлек вариантына кадәр киңәйтелде.Бу үзенчәлекләр (биомассалар һәм туклыклы матдәләр) мөмкин булган кыйммәтләр диапазонындагы контраст белән чикләнмәсен өчен эшләнә.Кластеринг үзгәрү бәйләнешен географик дистанциягә түгел, ә үзенчәлекләр арасындагы төп ихтимал арасыннан алырга тиеш.Бу дистанцияләрне санап, мөһим үзенчәлекләр барлыкка килә, кирәксез детальләр ташлана.Экологик күзлектән караганда, бу кирәк, чөнки аз биомассалы фитопланктонның кайбер төрләре биогеохимик эффектларга ия булырга мөмкин, мәсәлән, азот диазотрофик бактерияләр.Мәгълүматны стандартлаштырганда һәм нормалаштырганда, бу төр ковариатлар аерылып торачак.
Түбән үлчәмле вәкиллектә югары үлчәмле киңлектә үзенчәлекләрнең якынлыгын ассызыклап, t-SNE алгоритмы булган охшаш төбәкләрне ачыклау өчен кулланыла.Алдагы эш t-SNE кулланган дистанцион сизү кушымталары өчен тирән нейрон челтәрләр төзүгә юнәлтелгән, бу төп үзенчәлекләрне аеру осталыгын раслаган (23).Бу конвергент булмаган карарлардан сакланганда, функция мәгълүматларында нык кластерны ачыклау өчен кирәкле адым (S2 искәрмә).Гаус ядрәләрен кулланып, t-SNE мәгълүматларның статистик үзлекләрен саклый, һәр югары үлчәмле объектны 3D фаза киңлегендәге ноктага күчереп, шулай итеп югары һәм түбән юнәлештә охшаш объектларның ихтималлыгы югары- үлчәмле киңлек (24).X1,…, xN N югары үлчәмле объектлар җыелмасын биреп, t-SNE алгоритмы Kullback-Leibler (KL) аермасын киметеп кими (25).К.Әгәр дә x-N-үлчәм киңлегендә i-th объект булса, xj - N-үлчәмле киңлектә j-th объект, yi - аз үлчәмле киңлектә i-объект, ә yj түбәндә j-th объект. - зурлык киңлеге, аннары t -SNE охшашлык ихтималлыгын билгели ppj∣i = exp (-∥xi-xj∥2 / 2σi2) ∑k ≠ iexp (-∥xi-xk∥2 / 2σi2), һәм үлчәмнәрне киметү җыелмасы өчен. q∣j = (1+ ∥ yi-yj∥2) -1∑k ≠ i (1 + ∥yj-yk∥2) -1
2A рәсемдә 11 үлчәмле комбинациянең биомассасын һәм туклыклы агым векторларын киметүнең эффекты күрсәтелгән.T-SNE куллану мотивациясен төп компонент анализы (PCA) мотивациясе белән чагыштырып була, ул вариант атрибутын кулланып, мәгълүмат өлкәсен / атрибутын ассызыклый, шуның белән үлчәмне киметә.T-SNE ысулы Эко-министрлык өчен ышанычлы һәм кабат чыгарыла торган нәтиҗәләр бирүдә PCAдан өстенрәк дип табылды (S2 Искәрмәне карагыз).Бу булырга мөмкин, чөнки PCA-ның ортогональлеге фаразы югары сызыксыз интерактив үзенчәлекләр арасындагы критик үзара бәйләнешне ачыклау өчен яраксыз, чөнки PCA сызыклы коваранс структураларына игътибар итә (26).Дистанцион сенсор мәгълүматларын кулланып, Лунга һ.б.(27) SNE ысулын Гаосия таратудан читкә тайпылган катлаулы һәм сызыксыз спектраль үзенчәлекләрне яктырту өчен ничек кулланырга икәнен күрсәтә.
(А) Т-SNE алгоритмы белән сызылган һәм DBSCAN ярдәмендә провинция буенча төсле туклыклы туклану дәрәҗәсе, фитопланктон һәм зоопланктон функциональ төркем биомассасы.Eachәрбер нокта югары үлчәмле киңлектәге ноктаны күрсәтә, 6Б рәсемендә күрсәтелгәнчә, күпчелек нокталар кулга алына.Валлар "t-SNE" 1, 2 һәм 3 размерларына карыйлар.Төс теләсә нинди төс кебек каралырга тиеш, ләкин (A) туры килергә тиеш.
2-нче рәсемдәге t-SNE тарату сюжетындагы нокталар тиешенчә киңлек һәм озынлык белән бәйләнгән.Әгәр дә 2A рәсемдәге ике нокта бер-берсенә якын булса, бу аларның биомассасы һәм туклыклы агымнары охшаш булганга, географик якынлык аркасында түгел.2A рәсемдәге төсләр - DBSCAN ысулы ярдәмендә ачылган кластерлар (28).Тыгыз күзәтүләр эзләгәндә, DBSCAN алгоритмы нокталар арасындагы 3D күрсәтүдәге араны куллана (ϵ = 0.39; бу сайлау турында мәгълүмат алу өчен, материаллар һәм методлар), һәм кластерны билгеләү өчен охшаш нокталар саны кирәк (монда) 100 балл, зинһар, өстә карагыз).DBSCAN ысулы түбәндә күрсәтелгәнчә, мәгълүматтагы кластерларның формасы яки саны турында бернинди фаразлар ясамый:
3) Дистанция эчендә билгеләнгән барлык нокталар өчен, кластер чикләрен билгеләү өчен, 2 адымны кабатлагыз.Әгәр баллар саны билгеләнгән минималь кыйммәттән күбрәк булса, ул кластер итеп билгеләнә.
Минималь кластер әгъзасына һәм дистанциягә туры килмәгән мәгълүматлар "шау" булып санала һәм төс бирелми.DBSCAN - иң начар очракта O (n2) эшләве белән тиз һәм масштаблы алгоритм.Хәзерге анализ өчен бу очраклы түгел.Балларның минималь саны эксперт бәяләү белән билгеләнә.Аннан соң дистанцияне көйләгәннән соң, нәтиҗә ≈ ± 10 диапазонында җитәрлек тотрыклы түгел.Бу дистанция тоташу (6A рәсем) һәм океанны каплау процентлары ярдәмендә куелган (6Б рәсем).Бәйләнеш кластерларның составлы саны итеп билгеләнә һәм ϵ параметрына сизгер.Түбән тоташу регионнарны ясалма рәвештә төркемләүнең җитәрлек булмавын күрсәтә.Connectionгары тоташу артык артуны күрсәтә.Higherгары минимумны кулланырга мөмкин, ләкин минимум ca-тан артса, ышанычлы чишелешкә ирешеп булмый.135 (Төгәлрәк мәгълүмат өчен материаллар һәм ысуллар карагыз).
2A рәсемдә күрсәтелгән 115 кластер 2B рәсемдә җиргә кире күрсәтелә.Eachәр төс DBSCAN тарафыннан билгеләнгән биогеохимик һәм экологик факторларның бердәм кушылмасына туры килә.Кластерлар билгеләнгәннән соң, 2A рәсемендәге һәр ноктаның билгеле киңлек һәм озынлык белән берләшүе кластерларны географик өлкәгә кире кайтару өчен кулланыла.Рәсем 2B моны 2A рәсеме белән бер үк кластер төсләре белән күрсәтә.Охшаш төсләр экологик охшашлык дип аңлатылырга тиеш түгел, чөнки алар кластерларны алгоритм белән ачу тәртибе белән билгеләнәләр.
2Б рәсемендәге мәйдан океанның физик һәм / яки биогеохимиясендә билгеләнгән мәйданга охшаш булырга мөмкин.Мәсәлән, Көньяк океандагы кластерлар зона-симметрияле, олиготрофик вортислар барлыкка килә, һәм кискен күчү сәүдә җилләренең йогынтысын күрсәтә.Мәсәлән, Тын океанның экваторында күтәрелү белән бәйле төрле төбәкләр күренә.
Эко-провинциянең экологик мохитен аңлау өчен, кластердагы экологияне бәяләү өчен Брей-Кертис (BC) аерма индексының вариациясе кулланылды.BC индикаторы - ике төрле сайт арасындагы җәмгыять структурасындагы аерманы бәяләү өчен кулланылган статистик мәгълүмат.BC үлчәве фитопланктон һәм зоопланктон BCninj = 1-2CninjSni + Snj биомассасына кагыла.
BCninj ni һәм комбинация арасында охшашлыкны аңлата, монда Cninj ni һәм nj комбинацияләрендә булган бер төр биомассаның минималь кыйммәте, һәм Sni ni һәм Snj комбинацияләрендә булган барлык биомассалар суммасын күрсәтә.Б. э.
2Б рәсемдә күрсәтелгән һәр кластер өчен провинцияара һәм провинцияара охшашлыкны бәяләргә мөмкин.Б. э.Заманча провинцияләр арасындагы аерма бер провинция белән башка провинцияләр арасында охшашлыкны күрсәтә.3A рәсемдә BC симметрия матрицасы күрсәтелгән (0, кара: тулысынча туры килә; 1, ак: бөтенләй охшаш).Графиктагы һәр сызык мәгълүматтагы үрнәкне күрсәтә.3Б рәсемдә безнең эрага кадәрге нәтиҗәләрнең географик әһәмияте күрсәтелгән.Аз туклыклы һәм аз туклыклы өлкәдәге провинция өчен, 3B рәсемдә күрсәтелгәнчә, экватор һәм Indianинд океаны тирәсендәге зур мәйданнарның симметриясе охшаш, ләкин югары киңлекләр һәм күтәрелеш өлкәләре аерылып тора.
А) Заманча аерма дәрәҗәсе һәр провинция өчен 20 еллык глобаль өслек уртача 51 планктон нигезендә бәяләнде.Кыйммәтләрнең көтелгән симметриясенә игътибар итегез.Б) багананың киңлек проекты (яки рәт).Дистрофик түгәрәк өлкәсендәге провинция өчен б. Э.Кара (BC = 0) бер үк мәйданны аңлата, һәм ак (BC = 1) охшашлыкны аңлатмый.
Рәсем 4A 2B рәсемдә һәр провинция эчендә эрага кадәрге аерманы күрсәтә.Кластердагы уртача мәйданның уртача комбинациясен кулланып, безнең эрага кадәр һәм провинциядәге һәр челтәр ноктасы арасындагы охшашлыкны билгеләү белән, SAGE ысулы экологик охшашлык төренә нигезләнеп 51 төрне аера алуын күрсәтә. модель мәгълүматлар.Барлык 51 төрнең уртача кластер охшашлыгы 0,102 ± 0,0049.
(А, В, һәм Г) Провинция эчендәге BC аермасы һәр челтәр ноктасы җәмгыяте белән уртача провинция арасында безнең эрага кадәрге аерма буларак бәяләнә, һәм катлаулылыгы кимеми.(2) Глобаль уртача провинцияара аерма 0,227 ± 0.117.Бу бу эш тәкъдим иткән экологик мотивациягә нигезләнгән классификациянең эталоны [яшел сызык (C)].(C) Б. э. К.2σ эко-провинцияне ачыклау процессының 10 кабатлануыннан килә.DBSCAN ачкан провинцияләрнең гомуми катлаулылыгы өчен, (A) провинциядә BC охшашлыгы 0,099, һәм (C) тәкъдим иткән катлаулылык классификациясе 12 булуын күрсәтә, нәтиҗәдә безнең эрага кадәр 0,200 охшашлыгы.рәсем күрсәткәнчә.(D).
4Б рәсемдә, Лонгхурст өлкәсендә б. Э.Provinceәр провинциянең гомуми уртача күләме - 0,227, һәм челтәр нокталарының стандарт тайпылышы - BC провинциясендәге аермага карап.Бу 1Б рәсемдә күрсәтелгән кластердан зуррак.Моның урынына, җиде функциональ төркемнең суммасын кулланып, Лонгхурстта сезон эчендәге уртача охшашлык 0,232гә кадәр артты.
Глобаль эко-провинция картасы уникаль экологик үзара бәйләнешнең катлаулы детальләрен бирә, Лонгхурст өлкәсенең бөтен экосистема структурасын куллануда яхшырту ясалды.Экология министрлыгы санлы модель экосистеманы контрольдә тоту процессы турында мәгълүмат бирер дип көтелә, һәм бу күзәтү кыр эшләрен барлауда ярдәм итәчәк.Бу тикшеренү максатыннан йөздән артык провинцияне тулысынча күрсәтеп булмый.Киләсе бүлектә провинцияләрне гомумиләштерүче SAGE ысулы кертелә.
Провинциянең максатларының берсе - провинциянең урнашу урынын һәм идарә итүен аңлау.Гадәттән тыш хәлләрне ачыклау өчен, 1Б рәсемендәге ысул экологик охшаш өлкәләрнең ояларын күрсәтә.Эко-провинцияләр экологик охшашлыкка нигезләнеп берләштерелгән, һәм провинцияләрнең мондый төркемләшүе AEP дип атала.Каралачак провинцияләрнең гомуми санына карап көйләнә торган “катлаулылык” куегыз."Катлаулылык" термины кулланыла, чөнки ул гадәттән тыш атрибутлар дәрәҗәсен көйләргә мөмкинлек бирә.Мәгънәле агрегатларны билгеләү өчен, эскәмия буларак Лонгхурсттан 0,227 арасындагы провинцияара уртача аерма кулланыла.Бу күрсәткеч астында, берләштерелгән провинцияләр файдалы саналмыйлар.
3Б рәсемдә күрсәтелгәнчә, глобаль экологик провинцияләр бер-берсенә туры килә.Б. э. К.Генетика һәм график теория ысуллары белән илһамланып, "тоташтырылган графиклар"> иң охшаган өлкәләргә нигезләнеп> 100 провинцияне сортлау өчен кулланыла.Мондагы "тоташу" метрикасы безнең эрага кадәр провинцияара охшашлык ярдәмендә билгеләнә (30).> 100 провинцияне классификацияләү өчен зуррак мәйдан булган провинцияләр саны монда катлаулылык дип аталырга мөмкин.AEP - 100 дән артык провинцияне иң доминант / иң якын экологик провинция дип саный торган продукт.Eachәрбер экологик провинция доминант / бик бәйләнгән экологик провинциягә билгеләнгән, алар белән охшаган.Заманча аерма белән билгеләнгән бу агрегат глобаль экологиягә оя корырга мөмкинлек бирә.
Сайланган катлаулылык 1 дән тулы катлаулылыкка кадәр теләсә нинди кыйммәт булырга мөмкин.2А.Түбән катлаулылыкта, проблемалы үлчәмнәрне киметү адымы (A-t) аркасында AEP начарланырга мөмкин.Начарлык дигән сүз, экологик провинцияләр төрле AEP-ларга кабатланырга мөмкин, шуның белән капланган географик мәйданны үзгәртә.Шигырь 4C 10 гамәлгә ашыру вакытында катлаулылыгы арта барган АЭПларда провинцияләр эчендә BC охшашлыкларының таралуын күрсәтә (1Б рәсемдә иллюстрация).Рәсем 4C, 2σ (зәңгәр мәйдан) - 10 гамәлдә деградация чарасы, һәм яшел сызык Longhurst эскәмиясен күрсәтә.Фактлар исбатлады, 12 катлаулылыгы провинциядәге б. Э.Йомгаклап әйткәндә, минималь тәкъдим ителгән катлаулылык 12 АЭП, һәм 51 планктон төре ярдәмендә бәяләнгән провинция эчендәге уртача аерма 0,198 ± 0.013, 4D рәсемдә күрсәтелгәнчә.Sevenиде планктон функциональ төркемнәрнең суммасын кулланып, провинция эчендәге уртача аерма 0,198 ± 0,004 урынына 2σ.Б. э. Тренировкалар өчен.
Төрле тикшеренүләрнең максатына карап, төрле катлаулылык дәрәҗәләрен карарга мөмкин.Региональ тикшеренүләр тулы катлаулылык таләп итә ала (ягъни барлык 115 провинция).Мисал һәм ачыклык өчен минималь тәкъдим ителгән катлаулылыкны карагыз.
SAGE ысулының файдалы мисалы буларак, монда минималь катлаулылыгы булган 12 АЭП гадәттән тыш хәлләр җәмгыяте структурасын контрольдә тоту өчен кулланыла.5 нче рәсемдә AEP (A дан L га кадәр) төркемләнгән экологик күзаллаулар күрсәтелгән: Редфилд стохиометриясендә, географик күләмдә (5C рәсем), функциональ төркем биомассасы составы (5A рәсем) һәм туклыклы тәэмин итү (5Б рәсем) N Zoomed тарафыннан башкарыла.Катнашу (N: Si: P: Fe, 1: 1: 16: 16 × 103) күрсәтелгән.Соңгы панель өчен P 16га, Fe 16 × 103кә тапкырланды, шуңа күрә штрих график фитопланктонның туклану таләпләренә тигез.
Өлкәләр 12 провинциядә 12 AEPs A - L (A) биомассасы (мгК / м3) классификацияләнәләр.(Б) Эретелгән органик булмаган азотның (N), тимер (Fe), фосфат (П) һәм кремний кислотасы (Si) (ммол / м3) туклыклы агым тизлеге.Fe һәм P тиешенчә 16 һәм 16 × 103 белән арттырыла, шулай итеп полосалар фитопланктон стохиометрия таләпләренә туры килә.(C) Поляр төбәкләр, субтропик циклоннар һәм сезонлы / күтәрелүче төбәкләр арасындагы аермага игътибар итегез.Мониторинг станцияләре түбәндәгечә билгеләнде: 1, утыргычлар;2, ALOHA;3, П станциясе;һәм 4, BATS.
Ачыкланган AEP уникаль.Атлантик һәм Тын океаннарда экватор тирәсендә ниндидер симметрия бар, һәм охшаш, ләкин зурайтылган мәйдан Indianинд океанында бар.Кайбер АЭПлар континентның көнбатыш ягына күтәреләләр.Көньяк полюс циркумполяр ток зур зональ үзенчәлек булып санала.Субтропик циклон - олиготрофик AEP катлаулы сериясе.Бу провинцияләрдә планктон өстенлек иткән олиготрофик вортислар һәм диатомга бай поляр төбәкләр арасында биомассалар аермаларының таныш үрнәге ачык.
Бик охшаш гомуми фитопланктон биомассасы булган AEPлар төрле җәмгыять структураларына ия булырга һәм D, H, K кебек төрле географик өлкәләрне капларга мөмкин, аларда гомуми фитопланктон биомассасы бар.AEP H нигездә экваториаль Indianинд океанында бар, һәм диазотроф бактерияләр күбрәк.AEP D берничә бассейнда очрый, ләкин ул аеруча Тын океанда экваториаль күтәрелеш тирәсендә югары уңышлы мәйданнарда күренеп тора.Бу Тын океан провинциясенең формасы планета дулкыны поездын хәтерләтә.AEP D-та диазобактерияләр аз, һәм конуслар күбрәк.Калган ике провинция белән чагыштырганда, AEP K Төньяк Океанның биеклекләрендә генә очрый, һәм диатомнар һәм планктоннар азрак.Әйтергә кирәк, бу өч төбәктә планктон күләме дә бик төрле.Алар арасында, AEP K-ның планктон муллыгы чагыштырмача түбән, ә AEP D һәм H чагыштырмача югары.Шуңа күрә, аларның биомассасына карамастан (һәм шуның өчен Chl-a охшаш), бу провинцияләр бөтенләй башка: Chl нигезендә провинция сынаулары бу аермаларны кулга алмаска мөмкин.
Шулай ук ачык, биомассасы булган кайбер АЭПлар фитопланктон җәмгыяте структурасы ягыннан охшаш булырга мөмкин.Мәсәлән, бу AEP D һәм Eда күренә, алар бер-берсенә якын, һәм Тын океанда, AEP E югары продуктив AEPJ белән якын.Шулай ук, фитопланктон биомассасы һәм зоопланктон муллыгы арасында ачык бәйләнеш юк.
АЭП аларга бирелгән туклыклы матдәләр ягыннан аңлашыла ала (рәсем 5Б).Диатомнар кремний кислотасы белән тәэмин ителгән җирдә генә бар.Гадәттә, кремний кислотасы белән тәэмин итү никадәр югары булса, диатомнарның биомассасы шулкадәр югары.Диатомнарны AEP A, J, K һәм L күрергә мөмкин, диатом биомассасының башка фитопланктон белән чагыштырмасы N, P һәм Fe диатом таләбенә карата билгеләнгән.Мәсәлән, AEP L диатомнар өстенлек итә.Башка туклыклы матдәләр белән чагыштырганда, Si иң зур тәэмин итүгә ия.Киресенчә, югары җитештерүчәнлеккә карамастан, AEP J диатомнары һәм кремний белән тәэмин ителеше азрак (барысы да һәм башка матдәләр белән чагыштырганда).
Диазоний бактерияләре азотны төзәтә ала, ләкин әкрен үсә (31).Алар бүтән фитопланктон белән бергә яшиләр, анда тимер һәм фосфор диазоний булмаган матдәләргә булган ихтыяҗга караганда артык (20, 21).Әйтергә кирәк, диазотрофик биомассасы чагыштырмача югары, һәм Fe һәм P белән тәэмин итү Н. белән тәэмин итүгә караганда чагыштырмача зур. Шул рәвешле, AEP J-ның гомуми биомассасы югарырак булса да, AEP Hдагы диазоний биомассасы J.-тан зуррак. Зинһар, онытмагыз, AEP J һәм H географик яктан бик төрле, һәм H экваториаль Indianинд океанында урнашкан.
Әгәр уникаль экосистема структурасы өлкәләргә бүленмәсә, 12 AEP-ның иң катлаулы модельләреннән алынган мәгълүматлар алай ук ачык булмас.SAGE тарафыннан тудырылган AEP экосистема модельләреннән катлаулы һәм югары үлчәмле мәгълүматны берьюлы чагыштыруны җиңеләйтә.AEP ни өчен Chlның җәмгыять структурасын яки зоопланктон муллыгын югары туклыклы дәрәҗәдә билгеләү өчен яхшы һәм альтернатив ысул түгеллегенә эффектив басым ясый.Даими тикшеренү темаларына җентекләп анализ ясау бу мәкаләдән читтә.SAGE ысулы модельдәге башка механизмнарны барлау ысулын тәкъдим итә.
SAGE ысулы глобаль физик / биогеохимик / экосистема санлы модельләреннән бик катлаулы экологик мәгълүматларны ачыкларга булышырга тәкъдим ителә.Экологик провинция кросс-планктон функциональ төркемнәренең гомуми биомассасы, t-SNE ихтималлыгын киметү алгоритмы һәм DBSCAN күзәтелмәгән ML ысулы ярдәмендә кластерлау белән билгеләнә.Безнең эрага кадәр провинцияара аерма / оя ясау ысулы өчен график теория глобаль аңлату өчен кулланыла торган нык AEP алу өчен кулланыла.Төзелеш ягыннан Эко-Провинция һәм AEP уникаль.AEP оялары оригиналь экологик провинциянең тулы катлаулылыгы белән тәкъдим ителгән минималь бусагадан 12 AEP арасында көйләнергә мөмкин.АЭПның минималь катлаулылыгын оялау һәм билгеләү төп адымнар булып санала, чөнки t-SNE ихтималы <12 катлаулылыгы AEP-ны боза.SAGE ысулы глобаль, һәм аның катлаулылыгы> 100 АЭПтан 12 гә кадәр. Гадилек өчен хәзерге игътибар 12 глобаль AEP катлаулылыгына юнәлтелгән.Киләчәк тикшеренүләр, аеруча региональ тикшеренүләр, глобаль эко-провинцияләрнең кечерәк киңлек өлешен табарга мөмкин, һәм монда каралган шул ук экологик күзаллаулардан файдалану өчен кечерәк мәйданда тупланырга мөмкин.Бу экологик провинцияләр һәм алардан алынган мәгълүматлар алга таба экологик аңлау, модель чагыштыруны җиңеләйтү, диңгез экосистемалары мониторингын яхшырту өчен ничек кулланылуы турында тәкъдимнәр бирә.
SAGE ысулы белән билгеләнгән экологик провинция һәм AEP санлы модельдәге мәгълүматларга нигезләнгән.Аңлатма буенча, санлы модель - гадиләштерелгән структура, максат системасының асылын алырга тырыша, һәм төрле модельләр планктонның төрле бүленешенә ия булачак.Бу тикшеренүдә кулланылган санлы модель кайбер күзәтелгән үрнәкләрне тулысынча кулга ала алмый (мәсәлән, Chl сметаларында экватор өлкәсе һәм Көньяк океан).Чын океандагы күптөрлелекнең кечкенә өлеше генә кулга алына, һәм месо һәм суб-месоскалларны чишеп булмый, бу туклыклы агымга һәм кечерәк җәмгыять структурасына тәэсир итә ала.Бу җитешсезлекләргә карамастан, AEP катлаулы модельләрне аңларга булышуда бик файдалы булып чыга.Охшаш экологик өлкәләрнең кайда табылганын бәяләп, AEP потенциаль санлы модель чагыштыру коралы белән тәэмин итә.Хәзерге сан моделе фитопланктон Chl-концентрациянең гомуми үрнәген һәм планктон зурлыгын һәм функциональ төркемне таратуны үз эченә ала (Искәрмә S1 һәм Рәсем S1) (2, 32).
0,1 мгЧл-а / м-3 контур сызыгы күрсәткәнчә, AEP олиготрофик мәйданга һәм месотрофик мәйданга бүленә (С1Б рәсеме): AEP B, C, D, E, F һәм G олиготрофик өлкәләр, калган өлкәләр Higherгары Chl-a урнашкан.AEP Лонгхурст өлкәсе белән кайбер хат алышуларны күрсәтә (рәсем S3A), мәсәлән, Көньяк океан һәм экваториаль Тын океан.Кайбер төбәкләрдә AEP берничә Longhurst өлкәсен үз эченә ала, һәм киресенчә.Бу өлкәдәге провинцияләрне һәм Лонгхурстны аеру нияте төрле булганлыктан, аермалар булыр дип көтелә.Лонгхурст өлкәсендә берничә АЭП охшаш биогеохимия булган кайбер өлкәләрнең экосистема структуралары төрле булырга мөмкинлеген күрсәтә.AEP физик халәтләр белән билгеле бер корреспонденцияне күрсәтә, күзәтелмәгән өйрәнү ярдәмендә ачыкланган (19), мәсәлән, югары күтәрелешле дәүләтләрдә (мәсәлән, Көньяк Океан һәм Экватор Тын океан; S3, C һәм D).Бу корреспонденцияләр шуны күрсәтә: планктонның җәмгыять структурасы океан динамикасына нык тәэсир итә.Төньяк Атлантика кебек өлкәләрдә AEP физик өлкәләрне кичеп чыга.Бу аерманы тудыручы механизм тузан ташу кебек процессларны үз эченә ала, алар хәтта охшаш физик шартларда бөтенләй башка туклану программаларына китерә ала.
Экология министрлыгы һәм AEP күрсәттеләр, Chl куллану экологик компонентларны ачыклый алмый, чөнки диңгез экологиясе җәмгыяте аңлаган.Бу охшаш биомассалы АЭПларда күренә, ләкин шактый төрле экологик состав (мәсәлән, D һәм E).Киресенчә, D һәм K кебек AEPлар биомассаның төрле, ләкин охшаш экологик составына ия.AEP биомассалар, экологик состав һәм зоопланктон муллыгы арасындагы бәйләнешнең катлаулы булуына басым ясый.Мисал өчен, AEP J фитопланктон һәм планктон биомассасы ягыннан аерылып торса да, AEP A һәм L охшаш планктон биомассасына ия, ләкин A планктон муллыгы югарырак.AEP ассызыклый, фитопланктон биомассасы (яки Chl) зоопланктон биомассасын фаразлау өчен кулланылмый.Зоопланктон - балык тоту азык чылбырының нигезе, һәм төгәл бәяләр ресурслар белән идарә итүгә китерергә мөмкин.Киләчәк диңгез төсендәге иярченнәр [мәсәлән, PACE (планктон, аэрозол, болыт, һәм диңгез экосистемасы)] фитопланктонның җәмгыять структурасын бәяләргә булышыр өчен яхшырак урнашырга мөмкин.AEP фаразлауны куллану зоопланктонны космостан бәяләүне җиңеләйтә ала.SAGE кебек ысуллар, яңа технологияләр белән берлектә, һәм җирдәге хакыйкатьне тикшерү өчен күбрәк булган кыр мәгълүматлары (Тара һәм алга таба тикшеренүләр) бергәләп спутник нигезендәге экосистема сәламәтлеген мониторинглауга адым ясарга мөмкин.
SAGE методы биомасс / Chl, чиста төп җитештерү, җәмгыять структурасы кебек провинция характеристикаларын контрольдә тотучы кайбер механизмнарны бәяләү өчен уңайлы ысул белән тәэмин итә.Мәсәлән, диатомнарның чагыштырмача күләме фитопланктон стохиометрик таләпләренә караганда Si, N, P, Fe белән тәэмин итүдә тигезсезлек белән билгеләнә.Баланслы тәэмин итү ставкасында җәмгыять диатомнар өстенлек итә (L).Тапшыру ставкасы тигез булмаганда (ягъни кремний белән тәэмин итү диатомнарның туклыклы ихтыяҗыннан түбәнрәк булганда), диатомнар өлешнең (К) аз өлешен тәшкил итә.Fe һәм P белән тәэмин итү N (мәсәлән, E һәм H) тәэмин итүдән артканда, диазотроф бактерияләр көчле үсәчәк.AEP тарафыннан бирелгән контекст аша контроль механизмнарны барлау файдалы булачак.
Эко-провинция һәм AEP - охшаш җәмгыять структуралары булган өлкәләр.Экологик провинция яки AEP эчендәге билгеле бер урыннан вакыт сериясе белешмә ноктасы итеп каралырга мөмкин һәм экологик провинция яки AEP белән капланган өлкәне күрсәтә ала.Озак вакыт мониторинг станцияләре мондый вакыт сериясен тәкъдим итә.Озак сроклы мәгълүматлар җыелмасы хисапсыз роль уйныйчак.Иҗтимагый структураны мониторинглау күзлегеннән, SAGE ысулын яңа сайтларның иң файдалы урынын билгеләргә булышу ысулы итеп карарга мөмкин.Мәсәлән, озак вакытлы олиготрофик яшәү урынын бәяләү вакыт сериясе (ALOHA) олиготрофик өлкәнең AEP Bында (5C рәсем, 2 ярлык).ALOHA бүтән AEP чикләренә якын булганга, вакыт сериясе алдан тәкъдим ителгәнчә бөтен өлкә вәкиле була алмый (33).Шул ук AEP B, вакыт серияләре SEATS (Көньяк-Көнчыгыш Азия Вакыт Сериясе) Тайваньның көньяк-көнбатышында (34), бүтән AEP чикләреннән ерак урнашкан (5C рәсем, ярлык 1), һәм мониторинг өчен яхшырак урын итеп кулланырга мөмкин. AEPB.AEPCдагы BATS (Бермуд Атлантик Вакыт Сериясе Өйрәнү) вакыт сериясе (5C рәсем, 4 ярлык) AEP C һәм F арасындагы чиккә бик якын, бу BATS вакыт сериясен кулланып AEP C мониторингы турыдан-туры проблемалы булырга мөмкинлеген күрсәтә.AEP Jдагы P станциясе (рәсем 5C, ярлык 3) AEP чикләреннән ерак, шуңа күрә ул күбрәк вәкиллекле.Эко-провинция һәм АЭП глобаль үзгәрешләрне бәяләү өчен яраклы мониторинг базасын булдырырга булыша ала, чөнки провинцияләрнең урыннан үрнәк алу кайда төп бәя бирә ала.SAGE ысулы вакытны саклаучы үзгәрүчәнлекне бәяләү өчен климат мәгълүматларына куллану өчен алга таба эшләнергә мөмкин.
SAGE ысулының уңышы мәгълүмати фәннәр / ML методларын һәм домен-специаль белемнәрне җентекләп куллану аша ирешелә.Аерым алганда, t-SNE зурлыкны киметү өчен кулланыла, ул югары үлчәмле мәгълүматларның коваранс структурасын саклый һәм коваранс топологиясен визуальләштерүне җиңеләйтә.Мәгълүматлар полосалар һәм коваранслар формасында урнаштырылган (2A рәсем), бу ераклыкка нигезләнгән чараларның (мәсәлән, К-чаралар) туры килмәвен күрсәтә, чөнки алар гадәттә Гаос (түгәрәк) нигез таратуны кулланалар (S2 искәрмәдә каралган). .DBSCAN ысулы теләсә нинди ковариан топологиясе өчен яраклы.Параметрлар куюга игътибар итсәгез, ышанычлы идентификация бирелергә мөмкин.T-SNE алгоритмының исәпләү бәясе бик югары, ул хәзерге кулланылышын күп санлы мәгълүмат белән чикли, димәк, тирән яки вакыт үзгәрү өлкәләренә куллану кыен.T-SNE масштаблылыгы өстендә эш дәвам итә.KL дистанциясен параллельләштерү җиңел булганлыктан, t-SNE алгоритмы киләчәктә киңәю өчен яхшы потенциалга ия (35).Әлегә зурлыкны киметә алырлык башка перспективалы үлчәмнәрне киметү ысуллары бердәм манифольд якынлашу һәм проекция (UMAP) техникасын үз эченә ала, ләкин океан мәгълүматлары контекстында бәяләү кирәк.Яхшырак масштабның мәгънәсе, мәсәлән, глобаль климатны яки катнаш катламда төрле катлаулы модельләрне классификацияләү.SAGE тарафыннан теләсә нинди провинциядә классификацияләнмәгән өлкәләрне 2A рәсемдә калган кара нокталар дип санарга мөмкин.Географик яктан, бу өлкәләр, нигездә, сезонлы өлкәләрдә, бу вакыт узу белән үзгәргән экологик провинцияләрне яулап алу яхшырак яктырту мөмкинлеген күрсәтә.
SAGE ысулын төзү өчен, функциональ төркемнәр кластерларын (11 үлчәмле киңлектә бик якын булу мөмкинлеге) һәм өлкәләрне билгеләү сәләтен кулланып, катлаулы системалар / мәгълүмат фәннәре идеялары кулланылды.Бу өлкәләр безнең 3D t-SNE фаза киңлегендә билгеле күләмнәрне сурәтли.Шулай ук, Poincaré өлеше траектория биләгән дәүләт киңлегенең "күләмен" бәяләү өчен кулланыла ала, "нормаль" яки "хаосик" тәртипне (36).Статик 11 үлчәмле модель чыгару өчен, мәгълүмат 3D фаза киңлегенә әверелгәннән соң алынган күләмне шулай ук аңлатырга мөмкин.3D фаза киңлегендә географик өлкә белән мәйдан арасындагы бәйләнеш гади түгел, ләкин аны экологик охшашлык белән аңлатырга мөмкин.Шул сәбәпле, безнең эрага кадәр гадәти булмаган охшашлык чарасы өстенлек бирелә.
Киләчәк эш билгеләнгән өлкәләрнең киң үзгәрүчәнлеген бәяләү өчен сезонлы үзгәрү өчен SAGE ысулын кабат кулланачак.Киләчәк максат - бу ысулны спутник үлчәүләре аша нинди провинцияләрне билгеләргә булышу өчен куллану (мәсәлән, Chl-a, дистанцион сизү чагылышы һәм диңгез өслеге температурасы).Бу экологик компонентларны дистанцион сизәргә һәм экологик өлкәләрнең югары сыгылмалы мониторингына һәм аларның үзгәрүчәнлегенә мөмкинлек бирәчәк.
Бу тикшеренүнең максаты - уникаль планктон җәмгыяте структурасы аша экологик провинцияне билгеләүче SAGE ысулын кертү.Монда физик / биогеохимик / экосистема моделе һәм t-SNE һәм DBSCAN алгоритмнары параметрларын сайлау турында тулырак мәгълүмат биреләчәк.
Модельнең физик компонентлары океан әйләнешен һәм климатны бәяләүдән килә [ECCOv4;(37) (38) белән сурәтләнгән глобаль дәүләт бәяләү.Дәүләт бәяләүнең номиналь резолюциясе 1/5.Лагрангия мультипликатор ысулы белән иң кечкенә квадратлар ысулы күзәтү белән көйләнгән башлангыч һәм чик шартларын һәм эчке модель параметрларын алу өчен кулланыла, шуның белән ирекле эшләп килүче MIT гомуми цикл моделе (MITgcm) (39), модель оптимизациядән соң, нәтиҗәләр була ала. күзәтергә һәм күзәтергә.
Биогеохимия / экосистеманың тулырак тасвирламасы бар (ягъни тигезләмәләр һәм параметр кыйммәтләре) (2).Модель органик һәм органик буалар аша C, N, P, Si һәм Fe әйләнешен төшерә.Монда кулланылган версиядә 35 төр фитопланктон бар: 2 төр микропрокариот һәм 2 төр микроэкариот (аз туклыклы мохит өчен яраклы), криптомонас сфероидларының 5 төре (кальций карбонат каплавы белән), 5 төр диазоний (азотны төзәтә алалар, шулай итеп) ул чикләнми) эретелгән органик азотның булуы), 11 диатом (кремний каплау формалаштыру), 10 катнаш вегетатив флаглар (башка планктонны фотосинтезлый һәм ашый ала) һәм 16 Зоопланктон (башка планктонда көтү).Болар "биогеохимик функциональ төркемнәр" дип атала, чөнки алар диңгез биогеохимиясенә төрле эффектлар ясыйлар (40, 41) һәм еш кына күзәтү һәм модель тикшеренүләрендә кулланалар.Бу модельдә, һәр функциональ төркем төрле зурлыктагы берничә планктоннан тора, озынлыгы 0,6-2500 мм эквивалент сферик диаметр.
Фитопланктон үсешенә, көтү һәм суга бату параметрлары зурлык белән бәйле, һәм алты фитопланктон функциональ төркеме арасында аерым аермалар бар (32).Төрле физик нигезләргә карамастан, модельнең 51 планктон компоненты нәтиҗәләре соңгы тикшеренүләрдә кулланылды (42-44).
1992 елдан 2011 елга кадәр физик / биогеохимик / экосистеманы тоташтыру моделе 20 ел эшләде.Модельнең чыгарылышына планктон биомассасы, туклыклы концентрация һәм туклыклы тәэмин итү тизлеге керә (DIN, PO4, Si һәм Fe).Бу тикшеренүдә, бу нәтиҗәләрнең уртача 20 еллык экологик провинция кертү рәвешендә кулланылды.Chl, планктон биомассасы һәм туклыклы концентрациянең таралуы һәм функциональ төркемнәрнең бүленеше спутник һәм ситуация күзәтүләре белән чагыштырыла [карагыз (2, 44), S1 искәрмәсе һәм рәсем.S1 - S3].
SAGE ысулы өчен очраклы очраклы чыганак t-SNE адымыннан килә.Очраклылык кабатлануга комачаулый, димәк, нәтиҗәләр ышанычсыз.SAGE методы t-SNE һәм DBSCAN параметрлар җыелмасын билгеләү белән ныклыкны сынап карый, алар кабатланганда кластерларны эзлекле ачыклый ала.T-SNE параметрының "катлаулылыгын" билгеләү, югарыдан түбән үлчәмнәргә кадәр ясалган карталарның мәгълүматның җирле яки глобаль характеристикаларын хөрмәт итү дәрәҗәсен билгеләү дип аңларга мөмкин.400 һәм 300 кабатлауларның буталышына ирештеләр.
DBSCAN кластерлау алгоритмы өчен кластердагы мәгълүмат нокталарының минималь күләме һәм дистанцион метрикасы билгеле булырга тиеш.Минималь сан белгечләр җитәкчелегендә билгеләнә.Бу белем хәзерге санлы модельләштерү нигезенә һәм резолюциясенә туры килгәнне белә.Минималь сан 100. higherгары минималь кыйммәт (яшелнең югары чиге киңрәк булганчы <135 дән ким) каралырга мөмкин, ләкин ул агрегат ысулын BC охшашлыгына нигезләнеп алыштыра алмый.Бәйләнеш дәрәҗәсе (6A рәсем) higher параметрын куяр өчен кулланыла, бу югары яктырту өчен уңайлы (6Б рәсем).Бәйләнеш кластерларның составлы саны итеп билгеләнә һәм ϵ параметрына сизгер.Түбән тоташу регионнарны ясалма рәвештә төркемләүнең җитәрлек булмавын күрсәтә.Connectionгары тоташу артык артуны күрсәтә.Оффитинг шулай ук проблемалы, чөнки бу башлангыч очраклы фаразларның җитештерелмәгән нәтиҗәләргә китерергә мөмкинлеген күрсәтә.Бу ике экстремизм арасында кискен арту (гадәттә “терсәк” дип атала) иң яхшы indicates күрсәтә.6A рәсемдә сез плато өлкәсендә кискен артуны күрәсез (сары,> 200 кластер), аннары кискен кимү (яшел, 100 кластер), якынча 130га кадәр, бик аз кластерлар белән уратып алынган (зәңгәр, <60 кластер) ).Ким дигәндә 100 зәңгәр җирдә, бер кластер бөтен океанда өстенлек итә (ϵ <0.42), яки океанның күпчелеге классификацияләнми һәм шау-шу булып санала (ϵ> 0.99).Сары мәйдан бик үзгәрүчән, җитештерелмәгән кластер бүленеше.Ε кимү белән шау-шу арта.Кискен арткан яшел мәйдан терсәк дип атала.Бу оптималь төбәк.T-SNE ихтималы кулланылса да, провинция эчендәге BC охшашлыгы ышанычлы кластерны билгеләү өчен кулланылырга мөмкин.Шигырь 6 (А һәм В) кулланып, set 0,39 итеп куегыз.Минималь сан никадәр зур булса, ышанычлы классификацияләргә мөмкинлек бирүче reaching җитү ихтималы шулкадәр кечерәк, һәм бәясе 135тән зуррак булган яшел мәйдан зуррак. Бу өлкәнең киңәюе терсәкне табу авыррак яки булмаганын күрсәтә. бар.
T-SNE параметрларын куйганнан соң, табылган кластерларның гомуми саны тоташу чарасы (A) һәм кластерга бүлеп бирелгән мәгълүматлар процентында кулланылачак.Кызыл нокта каплау һәм тоташуның иң яхшы комбинациясен күрсәтә.Минималь сан экология белән бәйле минималь сан буенча билгеләнә.
Бу мәкалә өчен өстәмә материаллар өчен зинһар карагыз http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/22/eaay4740/DC1
Бу Creative Commons Attribution лицензиясе шартларында таратылган ачык мәкалә.Мәкәлә оригиналь әсәр дөрес китерелгән шартларда теләсә нинди шартларда чикләнмәгән кулланырга, таратырга һәм кабатларга мөмкинлек бирә.
Искәрмә: без сезнең электрон почта адресыгызны күрсәтүне сорыйбыз, шуңа күрә сез биткә тәкъдим иткән кеше сезнең электрон почтаны күрүегезне һәм аның спам түгеллеген белсен өчен.Без бернинди электрон почта адресларын да алмаячакбыз.
Бу сорау сезнең килүегезне тикшерү өчен һәм спамны автоматик җибәрүне булдырмау өчен кулланыла.
Глобаль диңгез экологиясе министрлыгы катлаулы проблемаларны чишәргә тәвәккәл һәм җәмгыять структураларын барлау өчен күзәтелмәгән ML куллана.
Глобаль диңгез экологиясе министрлыгы катлаулы проблемаларны чишәргә тәвәккәл һәм җәмгыять структураларын барлау өчен күзәтелмәгән ML куллана.
Пост вакыты: 12-2021 гыйнвар