ئېكولوگىيىلىك مۇرەككەپلىكنى ئايدىڭلاشتۇرۇش: نازارەت قىلىنمىغان ئۆگىنىش يەرشارى دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىسىنى بەلگىلەيدۇ

پىلانلانمىغان مەھەللە قۇرۇلمىسى ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمى سانلىق مەلۇماتلىرىغا ئاساسەن ، نازارەت قىلىنمىغان ئۆگىنىش ئۇسۇلى يەرشارى دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىسى (ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە) نى ئېنىقلاش ئوتتۇرىغا قويۇلدى.سىستېمىلىق توپلاشتۇرۇلغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە (SAGE) ئۇسۇلى يۇقىرى سىزىقسىز ئېكولوگىيىلىك مودېلدىكى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنى پەرقلەندۈرەلەيدۇ.سانلىق مەلۇماتلارنىڭ گاۋسىيىلىك بولمىغان تەڭ مەۋجۇتلۇقىغا ماسلىشىش ئۈچۈن ، SAGE تاسادىپىي قوشنا قىستۇرما (t-SNE) ئارقىلىق ئۆلچەمنى تۆۋەنلىتىدۇ.زىچلىقنى ئاساس قىلغان بوشلۇق توپى (DBSCAN) ئالگورىزىمنى ئاساس قىلغان شاۋقۇن قوللىنىشچانلىقىنىڭ ياردىمىدە ، يۈزدىن ئارتۇق ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنى ئېنىقلىغىلى بولىدۇ.ئېكولوگىيىلىك پەرق بىلەن ئۇلىنىش خەرىتىسىنى ئارىلىق ئۆلچىمى قىلىپ ، مۇستەھكەم توپلانغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە (AEP) ئۇۋىسى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەر ئارقىلىق ئوبيېكتىپ ھالدا ئېنىقلىنىدۇ.AEP ئارقىلىق مەھەللە قۇرۇلمىسىدىكى ئوزۇقلۇق بىلەن تەمىنلەش نىسبىتىنى كونترول قىلىش ئۈستىدە ئىزدىنىلدى.ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ۋە AEP ئۆزگىچە بولۇپ ، مودېل چۈشەندۈرۈشكە ياردەم بېرەلەيدۇ.ئۇلار مودېللار ئوتتۇرىسىدىكى سېلىشتۇرۇشنى ئاسانلاشتۇرىدۇ ھەمدە دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيە سىستېمىسىنى چۈشىنىش ۋە نازارەت قىلىشنى كۈچەيتىشى مۇمكىن.
ئۆلكىلەر دېڭىز ياكى قۇرۇقلۇقتىكى مۇرەككەپ بىئوگرافىيە ماسلاشقان ۋە ئەھمىيەتلىك رايونلارغا تەشكىللەنگەن رايونلاردۇر (1).بۇ ئۆلكىلەر ئورۇنلارنى سېلىشتۇرۇش ۋە سېلىشتۇرۇش ، كۆزىتىش ، نازارەت قىلىش ۋە قوغداشنى خاراكتېرلەندۈرۈشتە ئىنتايىن مۇھىم.بۇ ئۆلكىلەرنى ئىشلەپچىقىرىدىغان مۇرەككەپ ۋە سىزىقسىز ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىش نازارەت قىلىنمىغان ماشىنا ئۆگىنىشى (ML) ئۇسۇلىنى ئۆلكىلەرنى ئوبيېكتىپ بەلگىلەشكە ئىنتايىن ماسلاشتۇرىدۇ ، چۈنكى سانلىق مەلۇماتلارنىڭ تەڭ مەۋجۇتلۇقى مۇرەككەپ ۋە گاۋسىيىلىك ئەمەس.بۇ يەردە ML ئۇسۇلى ئوتتۇرىغا قويۇلغان بولۇپ ، ئۇ دارۋېن يەرشارىدىكى ئۈچ ئۆلچەملىك (3D) فىزىكىلىق / ئېكولوگىيىلىك سىستېما مودېلى (2) دىن ئۆزگىچە دېڭىز ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىسى (ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە) نى سىستېمىلىق پەرقلەندۈرىدۇ.«ئۆزگىچە» دېگەن سۆز ئېنىقلانغان رايوننىڭ باشقا رايونلار بىلەن يېتەرلىك دەرىجىدە ماسلاشمىغانلىقىنى كۆرسىتىدۇ.بۇ ئۇسۇل سىستېما توپلاشتۇرۇلغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە (SAGE) ئۇسۇلى دەپ ئاتىلىدۇ.پايدىلىق تۈرگە ئايرىش ئۈچۈن ، ئالگورىزىم ئۇسۇلى (i) يەرشارىنى تۈرگە ئايرىش ۋە (2) بوشلۇق ۋە ۋاقىت ئۇۋىسى / توپلىغىلى بولىدىغان كۆپ ئۆلچەملىك تەھلىل قىلىشقا يول قويۇشى كېرەك (3).بۇ تەتقىقاتتا ، SAGE ئۇسۇلى ئالدى بىلەن ئوتتۇرىغا قويۇلدى ۋە ئېنىقلانغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەر مۇزاكىرە قىلىندى.ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەر مەھەللە قۇرۇلمىسىنى كونترول قىلىدىغان ئامىللارنى چۈشىنىشنى ئىلگىرى سۈرىدۇ ، نازارەت قىلىش ئىستراتېگىيىسىنى پايدىلىق چۈشەنچە بىلەن تەمىنلەيدۇ ۋە ئېكولوگىيىلىك سىستېمىنىڭ ئۆزگىرىشىنى ئىز قوغلاشقا ياردەم بېرىدۇ.
قۇرۇقلۇقتىكى ئۆلكىلەر ئادەتتە كېلىمات (ھۆل-يېغىن ۋە تېمپېراتۇرا) ، تۇپراق ، يېپىنچا ئۆسۈملۈك ۋە ھايۋاناتلارنىڭ ئوخشىماسلىقىغا ئاساسەن تۈرگە ئايرىلىدۇ ۋە ياردەمچى باشقۇرۇش ، جانلىقلارنىڭ كۆپ خىللىقى تەتقىقاتى ۋە كېسەللىكلەرنى كونترول قىلىش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدۇ (1 ، 4).دېڭىز-ئوكيان ئۆلكىلىرىنى ئېنىقلاش تېخىمۇ تەس.كۆپىنچە جانلىقلار مىكروسكوپلۇق بولۇپ ، سۇيۇقلۇق چېگرىسى بار.Longhurst قاتارلىقلار.(5) دېڭىز-ئوكيان مىنىستىرلىكىنىڭ مۇھىت شارائىتىغا ئاساسەن تۇنجى دۇنياۋى تۈرگە ئايرىلىشى بىلەن تەمىنلىدى.بۇ «Longhurst» ئۆلكىسىنىڭ ئېنىقلىمىسى ئارىلاشما سۈرئەت ، قاتلام ۋە رادىئاتسىيە قاتارلىق ئۆزگىرىشچان مىقدارلارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، شۇنداقلا لوڭخۇرستنىڭ دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيىسى ئۈچۈن باشقا مۇھىم شارائىتى بار دېڭىز-ئوكيان تەتقىقاتچىسى بولۇش سۈپىتى بىلەن مول تەجرىبىسىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.Longhurst كەڭ كۆلەمدە ئىشلىتىلگەن ، مەسىلەن ، دەسلەپكى ئىشلەپچىقىرىش ۋە كاربون ئېقىمى ، ياردەم بېلىقچىلىقى ۋە نەق مەيداننى كۆزىتىش پائالىيىتىدىكى پىلان (5-9).ئۆلكىلەرنى تېخىمۇ ئوبيېكتىپ ئېنىقلاش ئۈچۈن ، تۇتۇق لوگىكا ۋە رايون نازارەت قىلىنمىغان توپلاش / ستاتىستىكا قاتارلىق ئۇسۇللار قوللىنىلدى (9-14).بۇ خىل ئۇسۇللارنىڭ مەقسىتى بار بولغان كۆزىتىش سانلىق مەلۇماتلىرىدىكى ئۆلكىلەرنى پەرقلەندۈرەلەيدىغان ئەھمىيەتلىك قۇرۇلمىلارنى پەرقلەندۈرۈش.مەسىلەن ، ھەرىكەتچان دېڭىز-ئوكيان ئۆلكىسى (12) ئۆزلۈكىدىن تەشكىللەنگەن خەرىتە ئارقىلىق شاۋقۇننى پەسەيتىدۇ ، ھەمدە قاتلاملىق (دەرەخ ئاساس قىلىنغان) توپلاش ئارقىلىق رايون سۈنئىي ھەمراھىدىن ھاسىل بولغان دېڭىز رەڭ مەھسۇلاتلىرىنى ئېنىقلايدۇ. رەڭلىك ئېرىتىلگەن ئورگانىك ماددىلار] ۋە فىزىكىلىق مەيدان (دېڭىز يۈزىنىڭ تېمپېراتۇرىسى ۋە تۇزلۇقلىقى ، مۇتلەق ھەرىكەتچان يەر شەكلى ۋە دېڭىز مۇزلىرى).
پلانكتوننىڭ مەھەللە قۇرۇلمىسى كىشىنى ئەندىشىگە سالىدۇ ، چۈنكى ئۇنىڭ ئېكولوگىيىسى ئوزۇقلۇقنىڭ يۇقىرى بولۇشى ، كاربوننىڭ سۈمۈرۈلۈشى ۋە كېلىماتقا زور تەسىر كۆرسىتىدۇ.قانداقلا بولمىسۇن ، پلانكتون مەھەللە قۇرۇلمىسىغا ئاساسەن يەر شارى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىسىنى بېكىتىش يەنىلا بىر قىيىن ۋە ئاسان نىشان.دېڭىز رەڭ سۈنئىي ھەمراھى فىتپلانكتوننىڭ يىرىك دانچە تۈرگە ئايلىنىشى ياكى ئىقتىدار گۇرۇپپىسىنىڭ ئەۋزەللىكىنى ئوتتۇرىغا قويۇشى مۇمكىن (15) ، ئەمما ئۇلار ھازىر مەھەللە قۇرۇلمىسى ھەققىدە تەپسىلىي ئۇچۇر بىلەن تەمىنلىيەلمەيدۇ.يېقىنقى تەكشۈرۈشلەر [مەسىلەن تارا ئوكيان (16)] مەھەللە قۇرۇلمىسىنى مىسلى كۆرۈلمىگەن ئۆلچەم بىلەن تەمىنلەيدۇ.نۆۋەتتە ، دۇنيا مىقياسىدا پەقەت نەق مەيداندىلا كۆزىتىش بار (17).ئىلگىرىكى تەتقىقاتلار بىئو-خىمىيىلىك ئوخشاشلىقنى (دەسلەپكى ئىشلەپچىقىرىش ، Chl ۋە يورۇقلۇققا ئوخشاش) ئېنىقلاشنى ئاساس قىلغان ھالدا «بىيو-خىمىيىلىك ئۆلكە» (12 ، 14 ، 18) نى بەلگىلىگەن.بۇ يەردە رەقەملىك مودېل چىقىرىشتا ئىشلىتىلىدۇ [دارۋېن (2)] ، ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە مەھەللە قۇرۇلمىسى ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمىغا ئاساسەن بېكىتىلىدۇ.بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن رەقەملىك مودېلنىڭ يەرشارى مىقياسىدا قاپلىنىش نىسبىتى بار بولۇپ ، ئۇنى ھازىرقى نەق مەيدان سانلىق مەلۇماتلىرى (17) ۋە يىراقتىن سېزىش مەيدانى (S1 غا دىققەت قىلىش) بىلەن سېلىشتۇرۇشقا بولىدۇ.بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن سان مودېل سانلىق مەلۇماتلىرى يەرشارىنى قاپلاش ئەۋزەللىكىگە ئىگە.مودېل ئېكولوگىيىلىك سىستېمىسى فىتوپلانكتوننىڭ 35 تۈرى ۋە ھايۋاناتلار باغچىسى 16 خىلدىن تەركىب تاپقان (ماتېرىيال ۋە ئۇسۇللارنى كۆرۈڭ).مودېل پىلاكتون تىپلىرى گاۋسىيىلىك بولمىغان ئورتاقلىشىش قۇرۇلمىسى بىلەن سىزىقسىز ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىدۇ ، شۇڭا ئاددىي دىئاگنوز قويۇش ئۇسۇللىرى يېڭىدىن گۈللىنىۋاتقان مەھەللە قۇرۇلمىسىدىكى ئۆزگىچە ۋە ئىزچىل ئەندىزىلەرنى پەرقلەندۈرۈشكە ماس كەلمەيدۇ.بۇ يەردە تونۇشتۇرۇلغان SAGE ئۇسۇلى مۇرەككەپ دارۋېن مودېللىرىنىڭ ئىشلەپچىقىرىلىشىنى تەكشۈرۈشنىڭ يېڭى ئۇسۇلى بىلەن تەمىنلەيدۇ.
سانلىق مەلۇمات ئىلمى / ML تېخنىكىسىنىڭ كۈچلۈك ئۆزگەرتىش ئىقتىدارى ئىنتايىن مۇرەككەپ مودېل ھەل قىلىش ئۇسۇللىرىنى تەمىنلەپ ، سانلىق مەلۇماتلارنىڭ تەڭ مەۋجۇت بولۇپ تۇرۇشىدىكى مۇرەككەپ ، ئەمما كۈچلۈك قۇرۇلمىلارنى ئاشكارىلىيالايدۇ.پۇختا ئۇسۇل مەلۇم خاتالىق دائىرىسىدە ساداقەتمەنلىك بىلەن نەتىجىنى كۆپەيتەلەيدىغان ئۇسۇل دەپ ئېنىقلىما بېرىلگەن.ئاددىي سىستېمىلاردىمۇ كۈچلۈك ئەندىزە ۋە سىگناللارنى بەلگىلەش بىر قىيىن مەسىلە.كۆزىتىلگەن ئەندىزە كەلتۈرۈپ چىقىرىدىغان ئەقىل بېكىتىلمىگۈچە ، يېڭىدىن بارلىققا كەلگەن مۇرەككەپلىك قارىماققا مۇرەككەپ / ھەل قىلىش تەستەك قىلىدۇ.ئېكولوگىيىلىك سىستېمىنىڭ تەركىبىنى تەڭشەشنىڭ ئاچقۇچلۇق جەريانى تەبىئىي ئەمەس.سىزىقسىز ئۆز-ئارا تەسىرنىڭ مەۋجۇت بولۇشى كۈچلۈك تۈرگە ئايرىشنى قالايمىقانلاشتۇرۇۋېتىدۇ ، شۇڭا سانلىق مەلۇماتلارنىڭ تەڭ مەۋجۇت بولۇپ تۇرۇشىنىڭ ئاساسلىق ستاتىستىكىلىق تەقسىملىنىشى ھەققىدە كۈچلۈك پەرەز قىلىدىغان ئۇسۇللاردىن ساقلىنىش كېرەك.دېڭىز-ئوكياندا يۇقىرى ئۆلچەملىك ۋە سىزىقسىز سانلىق مەلۇماتلار كۆپ ئۇچرايدۇ ، مۇرەككەپ ، گاۋسىيىلىك بولمىغان توپولوگىيە بىلەن تەڭ مەۋجۇت بولۇپ تۇرۇش قۇرۇلمىسى بولۇشى مۇمكىن.گەرچە گاۋسىيىلىك بولمىغان ئورتاقلىشىش قۇرۇلمىسىغا ئىگە سانلىق مەلۇماتلار پۇختا تۈرگە ئايرىشقا توسالغۇ بولۇشى مۇمكىن ، ئەمما SAGE ئۇسۇلى رومان ، چۈنكى ئۇ ئىختىيارى توپلوگىيىلىك گۇرۇپپىلارنى پەرقلەندۈرۈش ئۈچۈن لايىھەلەنگەن.
SAGE ئۇسۇلىنىڭ مەقسىتى ئېكولوگىيىلىك چۈشىنىشكە ياردەم بېرەلەيدىغان يېڭىدىن گۈللىنىۋاتقان ئەندىزىلەرنى ئوبيېكتىپ پەرقلەندۈرۈش.(19) گە ئوخشاش گۇرۇپپىلارنى ئاساس قىلغان خىزمەت ئېقىمىغا ئەگىشىپ ، ئېكولوگىيىلىك ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمى ئۆزگىرىشچانلىقى سانلىق مەلۇماتتىكى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە دەپ ئاتىلىدىغان بىردىنبىر گۇرۇپپىنى ئېنىقلاشقا ئىشلىتىلىدۇ.بۇ تەتقىقاتتا ئوتتۇرىغا قويۇلغان SAGE ئۇسۇلى (1-رەسىم) ئالدى بىلەن ئالدىن بېكىتىلگەن پىلاكتون فۇنكسىيە گۇرۇپپىلىرىنى يىغىنچاقلاش ئارقىلىق ئۆلچەمنى 55 دىن 11 گىچە تۆۋەنلىتىدۇ (ماتېرىيال ۋە ئۇسۇلغا قاراڭ).T تاسادىپىي قوشنا قىستۇرۇش (t-SNE) ئۇسۇلىنى ئىشلىتىپ ، 3D بوشلۇقىغا ئېھتىماللىقنى لايىھىلەش ئارقىلىق چوڭلۇقى تېخىمۇ كىچىكلەيدۇ.نازارەت قىلىنمىغان توپلاش ئېكولوگىيىلىك يېقىن رايونلارنى [شاۋقۇننى ئاساس قىلغان قوللىنىشچان پروگراممىلارنىڭ زىچلىقىنى ئاساس قىلغان بوشلۇق توپى (DBSCAN) نى پەرقلەندۈرەلەيدۇ.T-SNE ۋە DBSCAN ھەر ئىككىسى ئەسلىدىكى سىزىقسىز ئېكولوگىيىلىك سىستېما سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇماتلىرىغا ماس كېلىدۇ.ئاندىن ھاسىل بولغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنى يەر يۈزىگە ئەيىبلەڭ.رايون تەتقىقاتىغا ماس كېلىدىغان يۈزدىن ئارتۇق ئۆزگىچە ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە بېكىتىلدى.دۇنيا مىقياسىدا بىردەك بولغان ئېكولوگىيىلىك سىستېما ئەندىزىسىنى ئويلىشىش ئۈچۈن ، SAGE ئۇسۇلى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنى توپلانغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرگە (AEP) توپلاپ ، ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنىڭ ئۈنۈمىنى ئۆستۈرىدۇ.توپلاش دەرىجىسىنى («مۇرەككەپلىك» دەپ ئاتىلىدۇ) تەلەپ قىلىنغان ئىنچىكە ھالقىلارغا تەڭشىگىلى بولىدۇ.كۈچلۈك AEP نىڭ ئەڭ تۆۋەن مۇرەككەپلىكىنى بەلگىلەڭ.تاللاشنىڭ مۇھىم نۇقتىسى SAGE ئۇسۇلى ۋە ئەڭ كىچىك مۇرەككەپ AEP دېلولىرى ئۈستىدە ئىزدىنىپ ، جىددىي مەھەللە قۇرۇلمىسىنى كونترول قىلىش.ئاندىن ئەندىزىلەرنى تەھلىل قىلىپ ، ئېكولوگىيىلىك چۈشەنچە بېرىدۇ.بۇ يەردە تونۇشتۇرۇلغان ئۇسۇلنى مودېل سېلىشتۇرۇشقا تېخىمۇ كەڭ كۆلەمدە ئىشلىتىشكە بولىدۇ ، مەسىلەن ، ئوخشىمىغان مودېللاردا بايقالغان ئوخشاش ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنىڭ ئورنىنى باھالاپ ، ئوخشىماسلىق ۋە ئوخشاشلىقنى گەۋدىلەندۈرۈش ، مودېللارنى سېلىشتۇرۇش.
(1) ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنى بەلگىلەيدىغان خىزمەت ئېقىمىنىڭ سىخېما دىئاگراممىسىفۇنكسىيە گۇرۇپپىسىدىكى يىغىندىسىنى ئىشلىتىپ ئەسلىدىكى 55 ئۆلچەملىك سانلىق مەلۇماتنى 11 ئۆلچەملىك مودېل چىقىرىشقا ئازايتىمىز ، بۇنىڭ ئىچىدە يەتتە ئىقتىدارلىق / ئوزۇقلۇق پىلاكتوننىڭ بىيوماسسا ۋە تۆت ئوزۇقلۇق بىلەن تەمىنلەش نىسبىتى بار.قىممەت قىممىتى ۋە چىداملىق مۇز قاپلاش رايونى.سانلىق مەلۇماتلار قېلىپلاشتۇرۇلدى ۋە قېلىپلاشتۇرۇلدى.T-SNE ئالگورىزىمغا 11 ئۆلچەملىك سانلىق مەلۇمات بىلەن تەمىنلەپ ، ستاتىستىكىلىق ئوخشىشىپ كېتىدىغان ئىقتىدار بىرىكمىسىنى گەۋدىلەندۈرۈڭ.DBSCAN پارامېتىر قىممىتىنى تەڭشەش ئۈچۈن گۇرۇپپىنى ئەستايىدىللىق بىلەن تاللايدۇ.ئاخىرىدا سانلىق مەلۇماتنى كەڭلىك / ئۇزۇنلۇق مۆلچەرىگە قايتا لايىھىلەڭ.شۇنىڭغا دىققەت قىلىڭكى ، بۇ جەريان 10 قېتىم تەكرارلىنىدۇ ، چۈنكى t-SNE نى ئىشلىتىش ئارقىلىق ئازراق تاسادىپىيلىق كېلىپ چىقىشى مۇمكىن.(2) خىزمەت ئېقىمىنى (A) 10 قېتىم تەكرارلاش ئارقىلىق AEP غا قانداق ئېرىشىشنى چۈشەندۈردى.بۇ 10 خىل يولغا قويۇشنىڭ ھەر بىرى ئۈچۈن ، ۋىلايەتلەر ئارا Bray-Curtis (BC) ئوخشىماسلىق ماترىسسا 51 خىل فىتوپلانكتون تىپىدىكى بىئولوگىيىلىك ماددىغا ئاساسەن بېكىتىلدى.BC نىڭ ئۆلكىلەر ئارىسىدىكى BC پەرقىنى ئېنىقلاڭ ، 1 AEP دىن مۇرەككەپلىكى 115. BC ئۆلچىمىنى Longhurst ئۆلكىسى بەلگىلىدى.
SAGE ئۇسۇلى يەرشارى 3D فىزىكىلىق / ئېكولوگىيىلىك سىستېما رەقەملىك مودېلنىڭ چىقىرىش نەتىجىسىدىن پايدىلىنىپ ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنى بەلگىلىدى [دارۋېن (2);ماتېرىيال ۋە ئۇسۇل ۋە S1 غا قاراڭ.ئېكولوگىيىلىك سىستېمىنىڭ تەركىبلىرى 35 خىل فىتپلانكاتون ۋە 16 خىل ھايۋانات باغچىسىدىن تەركىب تاپقان بولۇپ ، ئالدىن بېكىتىلگەن يەتتە خىل ئىقتىدار گۇرۇپپىسى بار: پروكارىئوت ۋە ئېۋكارىئوت تۆۋەن ئوزۇقلۇق مۇھىتىغا ماسلاشقان ، كالتسىي كاربونات قاپلانغان كوكسىد ۋە ئازوتلۇق ئوزۇقلۇق ماددىلار (ئادەتتە كەم بولىدۇ) مۇھىم ئوزۇقلۇق ماددىلار) ، سىلىتسىيلىق يېپىنچا بىلەن باشقا پىلاكتون فوتوسىنتېز ۋە ئوتلاق ئارىلاشما ئوزۇقلۇق بايراقلىرى ۋە ھايۋاناتلار باغچىسى پادىچىلىرىنى ياسىيالايدۇ.رازمېرىنىڭ ئۇزۇنلۇقى 0.6 دىن 2500 مىللىمېتىرغىچە شار شارسىمان دىئامېتىرى.فىتپلانكاتوننىڭ چوڭ-كىچىكلىكى ۋە فۇنكىسىيەلىك گۇرۇپپىلارنىڭ مودېل تەقسىملىنىشى سۈنئىي ھەمراھ ۋە نەق مەيداننى كۆزىتىشتە كۆرۈلگەن ئومۇمىي ئالاھىدىلىكلەرنى ئىگىلىدى (S1 دىن S3 رەسىمگە قاراڭ).سان مودېلى بىلەن كۆزىتىلگەن ئوكياننىڭ ئوخشاشلىقى مودېل تەرىپىدىن ئېنىقلانغان ئۆلكىلەرنىڭ دەل جايىدىكى ئوكيانغا ماس كېلىشى مۇمكىنلىكىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.شۇنىڭغا دىققەت قىلىڭكى ، بۇ مودېل پەقەت فىتپلانكتوننىڭ كۆپ خىللىقىنىلا ئىگىلەيدۇ ، پەقەت دېڭىز-ئوكياندىكى مەلۇم فىزىكىلىق ۋە خىمىيىلىك مەجبۇرلاش دائىرىسى.SAGE ئۇسۇلى كىشىلەرنى ئۈلگىلىك مەھەللە قۇرۇلمىسىنىڭ يۇقىرى رايون كونترول مېخانىزمىنى تېخىمۇ ياخشى چۈشىنەلەيدۇ.
ھەر بىر تاختا فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىغا پەقەت يەر يۈزى بىيوماسسا (ئوتتۇرىچە ۋاقتى 20 يىل) نى قوشقاندا ، سانلىق مەلۇماتنىڭ چوڭ-كىچىكلىكىنى تۆۋەنلەتكىلى بولىدۇ.ئىلگىرىكى تەتقىقاتلار ئۇلارنىڭ مەھەللە قۇرۇلمىسىنى تەڭشەشتىكى ئاچقۇچلۇق رولىنى كۆرسىتىپ بەرگەندىن كېيىن ، ئۇ يەنە ئوزۇقلۇق ئېقىمى (ئازوت ، تۆمۈر ، فوسفات ۋە كرېمنىي كىسلاتاسى بىلەن تەمىنلەش) نىڭ يەر يۈزى مەنبەسىنى ئۆز ئىچىگە ئالغان [مەسىلەن (20 ، 21)].ئىقتىدارلىق گۇرۇپپىلارنىڭ يىغىندىسى مەسىلىنى 55 (51 پىلاكتون ۋە 4 ئوزۇقلۇق ئېقىمى) دىن 11 ئۆلچەمگە قىسقارتىدۇ.بۇ دەسلەپكى تەتقىقاتتا ھېسابلاش ئۇسۇلى چەكلىمىسى تۈپەيلىدىن ، چوڭقۇرلۇق ۋە ۋاقىتنىڭ ئۆزگىرىشچانلىقى نەزەرگە ئېلىنمىدى.
SAGE ئۇسۇلى سىزىقسىز جەريانلار بىلەن فۇنكىسىيەلىك گۇرۇپپا بىيوماسسا ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمى ئارىسىدىكى ئۆز-ئارا تەسىرنىڭ مۇھىم ئالاھىدىلىكلىرىنى پەرقلەندۈرەلەيدۇ.ئېۋكلىد يىراق مۇساپىلىك ئۆگىنىش ئۇسۇلىنى ئاساس قىلغان 11 ئۆلچەملىك سانلىق مەلۇماتنى ئىشلىتىش (K- ۋاستىگە ئوخشاش) ئىشەنچلىك ۋە كۆپەيتكىلى بولىدىغان ئۆلكىلەرگە ئېرىشەلمەيدۇ (19 ، 22).چۈنكى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنى بەلگىلەيدىغان ئاچقۇچلۇق ئېلېمېنتلارنىڭ ئەگەشمە تەقسىملىنىشىدە گاۋسىيىلىك شەكىل تېپىلمايدۇ.ۋورونوي ھۈجەيرىسىنىڭ K ۋاستىسى (تۈز سىزىق) گاۋسىيىلىك بولمىغان ئاساسىي تەقسىماتنى ساقلاپ قالالمايدۇ.
يەتتە پىلاكون فۇنكسىيە گۇرۇپپىسى ۋە تۆت ئوزۇقلۇق ئېقىمىنىڭ بىيوماسساسى 11 ئۆلچەملىك ۋېكتور x ھاسىل قىلىدۇ.شۇڭلاشقا ، x مودېل تورىدىكى ۋېكتور مەيدانى ، ھەر بىر ئېلېمېنت xi مودېل گورىزونتال تورىدا ئېنىقلانغان 11 ئۆلچەملىك ۋېكتورغا ۋەكىللىك قىلىدۇ.ھەر بىر كۆرسەتكۈچ مەن دائىرىدىكى كاتەكچە نۇقتىنى ئالاھىدە پەرقلەندۈرىدۇ ، بۇ يەردە (lon, lat) = (ϕi, θi).ئەگەر مودېل ئېلېكتر تورىنىڭ بىيوماسساسى 1.2 × 10-3mg Chl / m3 دىن تۆۋەن بولسا ياكى مۇز بىلەن قاپلىنىش نىسبىتى% 70 تىن ئېشىپ كەتسە ، بىئولوگىيىلىك سانلىق مەلۇمات خاتىرىسى ئىشلىتىلىدۇ ۋە تاشلىۋېتىلىدۇ.سانلىق مەلۇماتلار نورماللاشتۇرۇلغان ۋە قېلىپلاشقان ، شۇڭا بارلىق سانلىق مەلۇماتلار [0 دىن 1 گىچە] دائىرىدە ، ئوتتۇرىسى چىقىرىۋېتىلىدۇ ۋە بىرلىك پەرقىگە كېڭەيتىلىدۇ.بۇ ئىقتىدارلار (بىيوماسسا ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمى) مۇمكىن بولغان قىممەت دائىرىسىدىكى سېلىشتۇرما بىلەن چەكلەنمەيدۇ.گۇرۇپپىلار جۇغراپىيىلىك ئارىلىقنى ئەمەس ، بەلكى ئىقتىدارلار ئارىسىدىكى ھالقىلىق ئېھتىماللىق ئارىلىقىدىن ئۆزگىرىش مۇناسىۋىتىنى ئىگىلىشى كېرەك.بۇ ئارىلىقلارنى مىقدارلاشتۇرۇش ئارقىلىق مۇھىم ئىقتىدارلار مەيدانغا كېلىدۇ ، ھالبۇكى زۆرۈر بولمىغان تەپسىلاتلار تاشلىۋېتىلىدۇ.ئېكولوگىيىلىك نۇقتىدىن ئالغاندا ، بۇ زۆرۈر ، چۈنكى بىئولوگىيىلىك ماددىلار ئاز بولغان بىر قىسىم فىتپلانكاتوننىڭ بىئولوگىيىلىك خىمىيىلىك تەسىرى تېخىمۇ چوڭ بولۇشى مۇمكىن ، مەسىلەن دىئازوفروف باكتېرىيەسىنىڭ ئازوتنى ئوڭشىشى.سانلىق مەلۇماتنى قېلىپلاشتۇرۇش ۋە نورماللاشتۇرغاندا ، بۇ خىل كوۋارىتلار گەۋدىلىنىدۇ.
تۆۋەن ئۆلچەملىك ئىپادىلەشتە يۇقىرى ئۆلچەملىك بوشلۇقتىكى ئىقتىدارلارنىڭ يېقىنلىقىنى تەكىتلەش ئارقىلىق ، T-SNE ئالگورىزىم ھازىرقى ئوخشاش رايونلارنى تېخىمۇ ئېنىقلاش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدۇ.ئىلگىرىكى يىراقتىن سېزىش قوللىنىشچان پروگراممىلىرى ئۈچۈن چوڭقۇر نېرۋا تورى قۇرۇشنى مەقسەت قىلغان خىزمەتلەر t-SNE نى ئىشلىتىپ ، ئۇنىڭ مۇھىم ئىقتىدارلارنى ئايرىشتىكى ماھارىتىنى ئىسپاتلىدى (23).بۇ بىرىكمە ھەل قىلىش لايىھىسىدىن ساقلىنىش بىلەن بىر ۋاقىتتا ئىقتىدار سانلىق مەلۇماتلىرىدىكى مۇستەھكەم توپلىنىشنى پەرقلەندۈرۈشنىڭ زۆرۈر قەدىمى.گاۋسىيۇس مېغىزىدىن پايدىلىنىپ ، t-SNE ھەر بىر يۇقىرى ئۆلچەملىك جىسىمنى 3D فازا بوشلۇقىدىكى نۇقتىغا سىزىش ئارقىلىق سانلىق مەلۇماتنىڭ ستاتىستىكىلىق خۇسۇسىيىتىنى ساقلاپ قالىدۇ ، بۇ ئارقىلىق ئوخشاش جىسىملارنىڭ يۇقىرى ۋە تۆۋەن يۆنىلىشتىكى ئېھتىماللىقنىڭ يۇقىرى بولۇشىغا كاپالەتلىك قىلىدۇ. ئۆلچەملىك بوشلۇق (24).بىر يۈرۈش N يۇقىرى ئۆلچەملىك جىسىملار x1 ،… ، xN نى كۆزدە تۇتقاندا ، T-SNE ھېسابلاش ئۇسۇلى Kullback-Leibler (KL) نىڭ پەرقىنى كىچىكلىتىش ئارقىلىق تۆۋەنلەيدۇ.KL نىڭ ئوخشىماسلىقى ئېھتىماللىق تەقسىماتنىڭ ئىككىنچى پايدىلىنىش ئېھتىماللىقى تەقسىملىنىشى بىلەن ئوخشىمايدىغانلىقىنى ئۆلچەيدىغان ئۆلچەم بولۇپ ، يۇقىرى ئۆلچەملىك ئىقتىدارلارنىڭ تۆۋەن ئۆلچەملىك ئىپادىلىنىشى ئوتتۇرىسىدىكى باغلىنىش ئېھتىماللىقىنى ئۈنۈملۈك باھالايدۇ.ئەگەر x بولسا N ئۆلچەملىك بوشلۇقتىكى i-th ئوبيېكتى بولسا ، xj بولسا N ئۆلچەملىك بوشلۇقتىكى j-th ئوبيېكتى ، yi تۆۋەن بوشلۇقتىكى i- جىسىم ، yj بولسا j-th ئوبيېكتى. ئۆلچەملىك بوشلۇق ، ئاندىن t -SNE ئوخشاشلىق ئېھتىماللىقىنى ئېنىقلايدۇ ppj∣i = exp (-∥xi-xj∥2 / 2σi2) ∑k ≠ iexp (-∥xi-xk∥2 / 2σi2) ، ھەمدە ئۆلچەمنى ئازايتىش ئۈچۈن. q∣j = (1+ ∥ yi-yj∥2) -1∑k ≠ i (1 + ∥yj-yk∥2) -1
2A رەسىمدە 11 ئۆلچەملىك بىرىكمىنىڭ بىيوماسسا ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمى ۋېكتورلىرىنى 3D غا ئازايتىشنىڭ ئۈنۈمى كۆرسىتىلدى.T-SNE نى قوللىنىشتىكى ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچنى ئاساسلىق زاپچاس ئانالىزى (PCA) نىڭ ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچى بىلەن سېلىشتۇرۇشقا بولىدۇ ، ئۇ پەرقلىق خاسلىقنى ئىشلىتىپ سانلىق مەلۇماتنىڭ رايون / خاسلىقىنى تەكىتلەيدۇ ، بۇ ئارقىلىق ئۆلچەمنى تۆۋەنلىتىدۇ.T-SNE ئۇسۇلىنىڭ ئېكولوگىيە مىنىستىرلىكى ئۈچۈن ئىشەنچلىك ۋە كۆپەيتكىلى بولىدىغان نەتىجىلەرنى تەمىنلەشتە PCA دىن ئۈستۈن ئىكەنلىكى بايقالدى (ئەسكەرتىش S2 گە قاراڭ).بۇ بەلكىم PCA نىڭ ئۆز-ئارا باغلىنىشلىق پەرەزنىڭ يۇقىرى سىزىقلىق ئۆز-ئارا تەسىر كۆرسىتىش ئىقتىدارى ئوتتۇرىسىدىكى ھالقىلىق ئۆز-ئارا تەسىرنى پەرقلەندۈرۈشكە ماس كەلمىگەنلىكىدىن بولۇشى مۇمكىن ، چۈنكى PCA سىزىقلىق ئەگرى سىزىق قۇرۇلمىسىنى ئاساس قىلىدۇ (26).يىراقتىن سېزىش سانلىق مەلۇماتلىرىنى ئىشلىتىپ ، لۇنگا قاتارلىقلار.(27) SNE ئۇسۇلىنى قانداق ئىشلىتىپ گاۋسىيىلىك تەقسىماتتىن چەتنەپ كەتكەن مۇرەككەپ ۋە سىزىقسىز سپېكترى ئالاھىدىلىكىنى گەۋدىلەندۈرۈشنى تەسۋىرلەپ بەردى.
(1) T-SNE ئالگورىزىم سىزغان ۋە DBSCAN ئارقىلىق ئۆلكە تەرىپىدىن رەڭدار قىلىنغان مودېل ئوزۇقلۇق بىلەن تەمىنلەش نىسبىتى ، فىتوپلانكتون ۋە ھايۋانات باغچىسى فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ بىئولوگىيىلىك قۇرۇلمىسى.ھەر بىر نۇقتا 6B رەسىمدە كۆرسىتىلگەندەك يۇقىرى ئۆلچەملىك بوشلۇقتىكى بىر نۇقتىغا ۋەكىللىك قىلىدۇ ، كۆپىنچە نۇقتىلار تۇتۇلدى.ئوق 1 ، 2 ۋە 3 چوڭلۇقتىكى «t-SNE» نى كۆرسىتىدۇ.رەڭنى ھەر قانداق رەڭ دەپ قاراش كېرەك ، ئەمما (A) غا ماس كېلىشى كېرەك.
2A رەسىمدىكى t-SNE چېچىلىش نۇقتىسىدىكى نۇقتىلار ئايرىم-ئايرىم كەڭلىك ۋە ئۇزۇنلۇق بىلەن مۇناسىۋەتلىك.ئەگەر 2A رەسىمدىكى ئىككى نۇقتا بىر-بىرىگە يېقىن بولسا ، بۇ ئۇلارنىڭ بىيوماسسا ۋە ئوزۇقلۇق ئېقىمى ئوخشاش بولغانلىقى ئۈچۈن ، جۇغراپىيىلىك يېقىنلىق سەۋەبىدىن ئەمەس.2A رەسىمدىكى رەڭلەر DBSCAN ئۇسۇلى ئارقىلىق بايقالغان گۇرۇپپىلار (28).قويۇق كۆزىتىشنى ئىزدىگەندە ، DBSCAN ئالگورىزىم 3D نۇقتىسىدىكى ئارىلىقنى (ϵ = 0.39 ؛ بۇ تاللاش ھەققىدىكى ئۇچۇرلارنى ماتېرىيال ۋە ئۇسۇلغا قاراڭ) ئىشلىتىدۇ ، توپنى ئېنىقلاش ئۈچۈن مۇشۇنىڭغا ئوخشاش نۇقتىلارنىڭ سانى تەلەپ قىلىنىدۇ. 100 نومۇر ، يۇقىرىغا قاراڭ).DBSCAN ئۇسۇلى سانلىق مەلۇماتتىكى گۇرۇپپىلارنىڭ شەكلى ياكى سانى ھەققىدە تۆۋەندە كۆرسىتىلگەندەك ھېچقانداق پەرەز قىلمايدۇ:
3) ئارىلىقتىكى ئارىلىقتىكى بارلىق نۇقتىلارغا قارىتا ، 2-قەدەمنى تەكرارلاپ ، گۇرۇپپا چېگرىسىنى بەلگىلەڭ.ئەگەر نومۇر سانى بېكىتىلگەن ئەڭ تۆۋەن قىممەتتىن كۆپ بولسا ، ئۇ گۇرۇپپا قىلىپ بېكىتىلىدۇ.
ئەڭ تۆۋەن گۇرۇپپا ئەزاسى ۋە ئارىلىق ϵ ئۆلچەمگە توشمايدىغان سانلىق مەلۇماتلار «شاۋقۇن» دەپ قارىلىدۇ ۋە رەڭ بېرىلمەيدۇ.DBSCAN ئەڭ ناچار ئەھۋالدا O (n2) ئىقتىدارى بىلەن تېز ھەم كېڭەيتىشچان ئالگورىزىم.نۆۋەتتىكى تەھلىلگە نىسبەتەن ، ئۇ تاسادىپىي ئەمەس.ئەڭ تۆۋەن نومۇر سانى مۇتەخەسسىسلەرنىڭ باھاسى تەرىپىدىن بەلگىلىنىدۇ.ئارىلىقنى تەڭشىگەندىن كېيىن ، نەتىجە ≈ ± 10 ئارىلىقىدا يېتەرلىك مۇقىم ئەمەس.بۇ ئارىلىق ئۇلىنىش (6A رەسىم) ۋە ئوكياننىڭ قاپلىنىش نىسبىتى (6B رەسىم) ئارقىلىق تەڭشەلدى.ئۇلىنىش گۇرۇپپىلارنىڭ بىرىكمە سانى دەپ ئېنىقلىما بېرىلگەن بولۇپ ، ϵ پارامېتىرغا سەزگۈر.تۆۋەن ئۇلىنىش ماسلىشىشنىڭ يېتەرلىك ئەمەسلىكىنى ، سۈنئىي ئۇسۇلدا رايونلارنى گۇرۇپپىلاشنى كۆرسىتىدۇ.يۇقىرى ئۇلىنىش ھەددىدىن زىيادە ماس كېلىدىغانلىقىنى كۆرسىتىدۇ.تېخىمۇ يۇقىرى چەكنى ئىشلىتىشنى تەسەۋۋۇر قىلغىلى بولىدۇ ، ئەمما ئەگەر ئەڭ تۆۋەن چەكتىن ئېشىپ كەتسە ، ئىشەنچلىك ھەل قىلىش چارىسىنى قولغا كەلتۈرۈش مۇمكىن ئەمەس.135 (تېخىمۇ كۆپ تەپسىلاتلارنى ماتېرىيال ۋە ئۇسۇللارغا قاراڭ).
2A رەسىمدە ئېنىقلانغان 115 گۇرۇپپا 2B رەسىمدە يەر يۈزىگە قايتا مۆلچەرلەنگەن.ھەر بىر رەڭ DBSCAN تەرىپىدىن ئېنىقلانغان بىئو-خىمىيىلىك ۋە ئېكولوگىيىلىك ئامىللارنىڭ ماس ھالدا ماسلىشىشىغا ماس كېلىدۇ.گۇرۇپپىلار بېكىتىلگەندىن كېيىن ، 2A رەسىمدىكى ھەر بىر نۇقتىنىڭ مەلۇم كەڭلىك ۋە ئۇزۇنلۇق بىلەن باغلىنىشى گۇرۇپپىلارنى جۇغراپىيىلىك رايونغا قايتا لايىھىلەشكە ئىشلىتىلىدۇ.2B رەسىم بۇنى 2A رەسىمگە ئوخشاش گۇرۇپپا رەڭلىرى بىلەن تەسۋىرلەيدۇ.مۇشۇنىڭغا ئوخشاش رەڭلەرنى ئېكولوگىيىلىك ئوخشاشلىق دەپ ئىزاھلاشقا بولمايدۇ ، چۈنكى ئۇلار ئالگورىزىم ئارقىلىق گۇرۇپپىلارنى بايقاش تەرتىپى بويىچە تەقسىملىنىدۇ.
2B رەسىمدىكى رايون سۈپەتلىك ھالدا دېڭىز-ئوكياننىڭ فىزىكىلىق ۋە ياكى بىئو-خىمىيىلىك ئورنىدىكى مۇقىم رايون بىلەن ئوخشىشىپ كېتىدۇ.مەسىلەن ، جەنۇبىي ئوكياندىكى گۇرۇپپىلار رايون سىممېترىك بولۇپ ، ئولىگوتروفلىق دولقۇن پەيدا بولىدۇ ، ئۆتكۈر ئۆتكۈنچى سودا شامىلىنىڭ تەسىرىنى كۆرسىتىدۇ.مەسىلەن ، ئېكۋاتور تىنچ ئوكياندا ئۆرلەشكە مۇناسىۋەتلىك ئوخشىمىغان رايونلار كۆرۈلىدۇ.
ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنىڭ ئېكولوگىيىلىك مۇھىتىنى چۈشىنىش ئۈچۈن ، گۇرۇپپىدىكى ئېكولوگىيىنى باھالاش ئۈچۈن Bray-Curtis (BC) پەرق كۆرسەتكۈچى (29) نىڭ ئۆزگىرىشى قوللىنىلدى.BC كۆرسەتكۈچى ئوخشىمىغان ئىككى بېكەتنىڭ مەھەللە قۇرۇلمىسىنىڭ پەرقىنى مىقدارلاشتۇرۇشتا ئىشلىتىلىدىغان ستاتىستىكىلىق سانلىق مەلۇمات.BC ئۆلچەش 51 خىل فىتپلانكاتون ۋە ھايۋاناتلار باغچىسى BCninj = 1-2CninjSni + Snj نىڭ بىيوماسساسىغا ماس كېلىدۇ.
BCninj نى بىرلەشتۈرۈش بىلەن nj بىرلەشتۈرۈشنىڭ ئوخشاشلىقىنى كۆرسىتىدۇ ، بۇ يەردە Cninj ni ۋە nj بىرىكمىسىدە مەۋجۇت بولغان يەككە تۈردىكى بىئولوگىيىلىك ماددىنىڭ ئەڭ تۆۋەن قىممىتى بولۇپ ، Sni ni بىلەن Snj نىڭ ھەر ئىككىلىسىدە بار بولغان بارلىق بىئولوگىيىلىك ماددىلارنىڭ يىغىندىسىغا ۋەكىللىك قىلىدۇ.BC پەرقى ئارىلىق ئۆلچىمىگە ئوخشايدۇ ، ئەمما ئېۋكلىد بولمىغان بوشلۇقتا ھەرىكەت قىلىدۇ ، بۇ ئېكولوگىيىلىك سانلىق مەلۇمات ۋە ئۇنىڭ تەبىرىگە تېخىمۇ ماس كېلىشى مۇمكىن.
2B رەسىمدە ئېنىقلانغان ھەر بىر گۇرۇپپىغا نىسبەتەن ، مىلادىدىن بۇرۇنقى ئۆلكە ۋە ۋىلايەتلەر ئارا ئوخشاشلىقنى باھالىغىلى بولىدۇ.بىر ئۆلكىنىڭ ئىچىدىكى BC پەرقى ئۆلكىنىڭ ئوتتۇرىچە قىممىتى بىلەن ئۆلكىنىڭ ھەر بىر نۇقتىسىنىڭ پەرقىنى كۆرسىتىدۇ.مىلادىدىن ئىلگىرىكى ئۆلكىلەرنىڭ پەرقى بىر ئۆلكە بىلەن باشقا ئۆلكىلەرنىڭ ئوخشاشلىقىنى كۆرسىتىدۇ.3A رەسىمدە سىممېترىك BC ماترىسسا كۆرسىتىلدى (0 ، قارا: پۈتۈنلەي ماس كېلىدۇ ؛ 1 ، ئاق: پۈتۈنلەي ئوخشىمايدۇ).گرافىكتىكى ھەر بىر قۇر سانلىق مەلۇماتنىڭ ئەندىزىسىنى كۆرسىتىدۇ.3B رەسىمدە مىلادىيىدىن بۇرۇنقى نەتىجىلەرنىڭ جۇغراپىيىلىك ئەھمىيىتى 3A رەسىمدە كۆرسىتىلدى.ئوزۇقلۇق قىممىتى تۆۋەن ۋە ئوزۇقلۇق قىممىتى تۆۋەن رايونغا نىسبەتەن ، 3B رەسىمدە كۆرسىتىلىشچە ، ئېكۋاتور ۋە ھىندى ئوكيان ئەتراپىدىكى چوڭ رايونلارنىڭ سىممېترىكلىكى ئاساسەن ئوخشىشىپ كېتىدۇ ، ئەمما كەڭلىك ۋە ئېگىز رايونلار كۆرۈنەرلىك پەرقلىنىدۇ.
(1) مىلادىيىدىن بۇرۇنقى پەرق پەرقى ھەر بىر ئۆلكىنىڭ يەر شارىنىڭ 20 يىللىق ئوتتۇرىچە يەر يۈزى ئوتتۇرىچە سەۋىيىسى 51 پلانتونغا ئاساسەن باھالاندى.قىممەتنىڭ مۆلچەرلەنگەن سىممېترىكلىكىگە دىققەت قىلىڭ.(2) ستون (ياكى قۇر) نىڭ بوشلۇقتىكى مۆلچەرى.بوغما يىلان چەمبىرىكىدىكى بىر ئۆلكە ئۈچۈن ، BC ئوخشاشلىق ئۆلچىمىنىڭ يەرشارى مىقياسىدىكى تارقىلىشى باھالاندى ، دۇنيانىڭ 20 يىللىق ئوتتۇرىچە باھاسى باھالاندى.قارا (BC = 0) ئوخشاش رايوننى كۆرسىتىدۇ ، ئاق (BC = 1) ئوخشاشلىقنى بىلدۈرمەيدۇ.
4A رەسىمدە 2B رەسىمدىكى ھەر بىر ئۆلكىنىڭ ئىچىدىكى BC نىڭ پەرقى كۆرسىتىلدى.بىر گۇرۇپپىدىكى ئوتتۇرىچە رايوننىڭ ئوتتۇرىچە بىرىكمىسىنى ئىشلىتىپ ، مىلادىيىدىن بۇرۇنقى ۋە ۋىلايەتتىكى ھەر بىر تور نۇقتىسىنىڭ ئوتتۇرىسىنىڭ ئوخشىماسلىقىنى بەلگىلەش ئارقىلىق ، SAGE ئۇسۇلىنىڭ ئېكولوگىيىلىك ئوخشاشلىق تىپىغا ئاساسەن 51 خىل جانلىقنى ئايرىيالايدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بەردى. مودېل سانلىق مەلۇمات.BC نىڭ ئومۇمىي ئوتتۇرىچە توپ توپىنىڭ 51 خىللىقى 0.102 ± 0.0049.
(A, B ۋە D) ئۆلكە ئىچىدىكى BC پەرقى ھەر بىر تور نۇقتىسى مەھەللىسى بىلەن ئوتتۇرىچە ئۆلكىنىڭ مىلادىيىدىن بۇرۇنقى پەرقى دەپ باھالىنىدۇ ، مۇرەككەپلىكى تۆۋەنلىمەيدۇ.(2) يەرشارى مىقياسىدىكى مىلادىدىن بۇرۇنقى ئوتتۇرىچە پەرق 0.227 ± 0.117.بۇ (C) دىكى يېشىل سىزىق ئوتتۇرىغا قويغان ئېكولوگىيىلىك ھەرىكەتلەندۈرگۈچ كۈچنى تۈرگە ئايرىشنىڭ ئۆلچىمى.(C) مىلادىدىن بۇرۇنقى ئۆلكە ئىچىدىكى ئوتتۇرىچە پەرق: قارا سىزىق مۇرەككەپلىكنىڭ كۈچىيىشى بىلەن مىلادىدىن بۇرۇنقى ئىچكى پەرقنى كۆرسىتىدۇ.2σ ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە پەرقلەندۈرۈش جەريانىنىڭ 10 قېتىم تەكرارلىنىشىدىن كەلگەن.DBSCAN تەرىپىدىن بايقالغان ئۆلكىلەرنىڭ ئومۇمىي مۇرەككەپلىكى ئۈچۈن ، (A) شۇنى ئىسپاتلىدىكى ، مىلادىيىدىن بۇرۇنقى مىلادىنىڭ ئوخشىماسلىقى 0.099 ، (C) ئوتتۇرىغا قويغان مۇرەككەپ تۈرگە ئايرىش 12 بولۇپ ، مىلادىيىدىن بۇرۇنقى ئۆلكىنىڭ 0.200 ئوخشىماسلىقىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ.رەسىمدە كۆرسىتىلگەندەك.(D).
4B رەسىمدە ، 51 پىلاكتون تىپىدىكى بىيوماسسا لوڭخۇرست ئۆلكىسىدىكى مىلادىيىدىن بۇرۇنقى پەرقنى ئىپادىلەشكە ئىشلىتىلىدۇ.ھەر قايسى ئۆلكىلەرنىڭ ئوتتۇرىچە ئوتتۇرىچە سەۋىيىسى 0.227 ، مىلادىدىن بۇرۇنقى ئۆلكىنىڭ پەرقىگە ئاساسەن تور نۇقتىلىرىنىڭ ئۆلچەملىك ئايلىنىشى 0.046.بۇ 1B رەسىمدە كۆرسىتىلگەن گۇرۇپپىدىن چوڭ.ئەكسىچە ، يەتتە فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ يىغىندىسىدىن پايدىلىنىپ ، Longhurst دىكى مىلادىدىن بۇرۇنقى پەسىلنىڭ ئوتتۇرىچە ئوخشىماسلىقى 0.232 گە يەتتى.
يەرشارى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە خەرىتىسى ئۆزگىچە ئېكولوگىيىلىك ئۆز-ئارا تەسىرنىڭ مۇرەككەپ تەپسىلاتلىرى بىلەن تەمىنلەيدۇ ۋە لوڭخۇرست ئۆلكىسىنىڭ پۈتكۈل ئېكولوگىيىلىك سىستېمىسىنى ئىشلىتىشتە ياخشىلىنىشلار قولغا كەلتۈرۈلدى.ئېكولوگىيە مىنىستىرلىكىنىڭ رەقەملىك مودېل ئېكولوگىيە سىستېمىسىنى كونترول قىلىش جەريانى ھەققىدە چۈشەنچە بېرىشىدىن ئۈمىد بار ، بۇ چۈشەنچە مەيدان خىزمىتى ئۈستىدە ئىزدىنىشكە ياردەم بېرىدۇ.بۇ تەتقىقاتنىڭ مەقسىتىدە يۈزدىن ئارتۇق ئۆلكىنى تولۇق كۆرسىتىش مۇمكىن ئەمەس.كېيىنكى بۆلەكتە ئۆلكىلەرنى خۇلاسىلەيدىغان SAGE ئۇسۇلى تونۇشتۇرۇلدى.
بۇ ئۆلكىنىڭ مەقسەتلىرىنىڭ بىرى ، ئۆلكىنىڭ ئورنى ۋە باشقۇرۇشىنى چۈشىنىشنى ئىلگىرى سۈرۈش.جىددى ئەھۋاللارنى ئېنىقلاش ئۈچۈن ، 1B رەسىمدىكى ئۇسۇل ئېكولوگىيىلىك ئوخشاش ئۆلكىلەرنىڭ ئۇۋىسىنى تەسۋىرلەپ بەردى.ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەر ئېكولوگىيىلىك ئوخشاشلىقنى ئاساس قىلىپ گۇرۇپپىلىنىدۇ ، بۇ خىل ئۆلكىلەرنى گۇرۇپپىلاش AEP دەپ ئاتىلىدۇ.ئويلىنىشقا تېگىشلىك ئۆلكىلەرنىڭ ئومۇمىي سانىغا ئاساسەن تەڭشىگىلى بولىدىغان «مۇرەككەپلىك» نى بەلگىلەڭ.«مۇرەككەپلىك» دېگەن سۆز جىددىي ئالاھىدىلىكلەرنىڭ دەرىجىسىنى تەڭشەشكە يول قويغانلىقى ئۈچۈن ئىشلىتىلىدۇ.ئەھمىيەتلىك توپلىنىشنى ئېنىقلاش ئۈچۈن ، ئۆلكە ئىچىدىكى مىلادىيىدىن بۇرۇنقى 0.227 نىڭ Longhurst بىلەن بولغان پەرقى ئۆلچەم سۈپىتىدە ئىشلىتىلىدۇ.بۇ ئۆلچەم ئاستىدا ، بىرلەشتۈرۈلگەن ئۆلكىلەر ئەمدى پايدىلىق دەپ قارالمايدۇ.
3B رەسىمدە كۆرسىتىلگەندەك ، يەرشارى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەر بىردەك.مىلادىدىن ئىلگىرىكى ئۆلكىلەر ئارا پەرقنى ئىشلىتىپ ، بەزى سەپلىمىلەرنىڭ ئىنتايىن «كۆپ ئۇچرايدىغانلىقىنى» كۆرۈۋالغىلى بولىدۇ.گېن ۋە گرافىك نەزەرىيىسىنىڭ ئۇسۇلىنىڭ تۈرتكىسىدە ، «ئۇلانغان گرافىكلار» ئۇلارغا ئەڭ ئوخشايدىغان ئۆلكىلەرنى ئاساس قىلىپ> 100 ئۆلكىنى رەتلەشكە ئىشلىتىلىدۇ.بۇ يەردىكى «ئۇلىنىش» كۆرسەتكۈچى مىلادىدىن ئىلگىرىكى ئۆلكىلەر ئارا ئوخشىماسلىق ئارقىلىق بەلگىلىنىدۇ (30).100 ئۆلكىنى تۈرگە ئايرىش بوشلۇقى بىر قەدەر چوڭ بولغان ئۆلكىلەرنىڭ سانىنى بۇ يەردە مۇرەككەپ دېيىشكە بولىدۇ.AEP 100 دىن ئارتۇق ئۆلكىنى ئەڭ ھۆكۈمران / ئەڭ يېقىن ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە دەپ ئايرىيدىغان مەھسۇلات.ھەر بىر ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ئۆزىگە ئەڭ ئوخشايدىغان ھۆكۈمرانلىق / يۇقىرى باغلىنىشلىق ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىگە تەقسىم قىلىنغان.BC پەرقى تەرىپىدىن بېكىتىلگەن بۇ توپلاش يەر شارى ئېكولوگىيىسىگە ئۇۋىسى يېقىنلاشتۇرالايدۇ.
تاللانغان مۇرەككەپلىك 1 دىن FIG نىڭ مۇرەككەپلىكىگىچە بولغان ھەر قانداق قىممەت بولالايدۇ.2A.تېخىمۇ مۇرەككەپ بولغاندا ، AEP ئېھتىماللىق دەرىجىسىنى تۆۋەنلىتىش باسقۇچى (T-SNE) سەۋەبىدىن چېكىنىشى مۇمكىن.چېكىنىش دېگىنىمىز ، ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنى تەكرارلاش ئارىسىدىكى ئوخشىمىغان AEP لارغا تەقسىم قىلىشقا بولىدۇ ، بۇ ئارقىلىق قاپلانغان جۇغراپىيىلىك رايوننى كۆرسىتىدۇ.4C رەسىمدە AEPs دىكى ئۆلكىلەردىكى BC ئوخشىماسلىقلىرىنىڭ 10 ئەمەلىيلەشتۈرۈشتە مۇرەككەپلىك دەرىجىسىنىڭ كېڭىيىشى تەسۋىرلەنگەن (1B رەسىمدىكى رەسىم).4C رەسىمدە ، 2σ (كۆك رايون) 10 يولغا قويۇشتا چېكىنىشنىڭ ئۆلچىمى ، يېشىل سىزىق Longhurst ئۆلچىمىگە ۋەكىللىك قىلىدۇ.پاكىتلار شۇنى ئىسپاتلىدىكى ، 12 نىڭ مۇرەككەپلىكى ئۆلكە ئىچىدىكى BC پەرقىنى بارلىق يولغا قويۇشتا Longhurst ئۆلچىمىدىن تۆۋەن ساقلاپ ، بىر قەدەر كىچىك 2σ تۆۋەنلەشنى ساقلىيالايدۇ.يىغىنچاقلىغاندا ، تەۋسىيە قىلىنغان ئەڭ تۆۋەن مۇرەككەپلىك 12 AEP بولۇپ ، 4D رەسىمدە كۆرسىتىلگەندەك ، مىلادىدىن بۇرۇنقى ئۆلكە ئىچىدىكى ئوتتۇرىچە پەرق 51 پىلاكون تىپى ئارقىلىق باھالانغان 0.198 ± 0.013.يەتتە پىلاكتون فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ يىغىندىسىدىن پايدىلىنىپ ، ئۆلكىنىڭ ئىچىدىكى BC نىڭ ئوتتۇرىچە پەرقى 0.198 ± 0.004 نىڭ ئورنىغا 2σ.BC فۇنكسىيەسىنىڭ يەتتە فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ ئومۇمىي بىيوماسسا ياكى بارلىق 51 پىلاكات تۈرىدىكى بىئولوگىيىلىك سېلىشتۇرما سېلىشتۇرمىسىدا كۆرسىتىلىشچە ، گەرچە SAGE ئۇسۇلى 51 ئۆلچەملىك ۋەزىيەتكە ماس كەلگەن بولسىمۇ ، ئەمما ئۇ يەتتە فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ ئومۇمىي بىئولوگىيىسى ئۈچۈندۇر. مەشىق ئۈچۈن.
ھەر قانداق تەتقىقاتنىڭ مەقسىتىگە ئاساسەن ، ئوخشىمىغان دەرىجىدىكى مۇرەككەپلىكنى ئويلىشىشقا بولىدۇ.رايون تەتقىقاتى تولۇق مۇرەككەپلىكنى تەلەپ قىلىشى مۇمكىن (يەنى 115 ئۆلكىنىڭ ھەممىسى).مىسال ۋە ئېنىقلىق ئۈچۈن ، ئەڭ تۆۋەن تەۋسىيە قىلىنغان 12 مۇرەككەپلىكنى ئويلاڭ.
SAGE ئۇسۇلىنىڭ ئىشلىتىلىشچانلىقىنىڭ مىسالى سۈپىتىدە ، بۇ يەردە ئەڭ تۆۋەن مۇرەككەپلىكى 12 AEP بولۇپ ، جىددىي مەھەللە قۇرۇلمىسىنى كونترول قىلىش ئۈستىدە ئىزدىنىلىدۇ.5-رەسىمدە AEP (A دىن L غىچە) گۇرۇپپىلارغا بۆلۈنگەن ئېكولوگىيىلىك چۈشەنچىلەر تەسۋىرلەنگەن: Redfield stoichiometry دا ، جۇغراپىيىلىك دائىرە (5C رەسىم) ، ئىقتىدارلىق گۇرۇپپا بىئولوگىيىلىك تەركىب (5A رەسىم) ۋە ئوزۇقلۇق بىلەن تەمىنلەش (5B رەسىم) N Zoomed تەرىپىدىن ئورۇندىلىدۇ.نىسبىتى (N: Si: P: Fe, 1: 1: 16: 16 × 103) كۆرسىتىلدى.كېيىنكى گۇرۇپپىغا نىسبەتەن P 16 گە ، Fe بولسا 16 × 103 ھەسسە كۆپەيدى ، شۇڭلاشقا تاياقچە گرافىك فىتوپلانكتوننىڭ ئوزۇقلۇق تەلىپىگە باراۋەر.
بۇ ئۆلكىلەر 12 ئۆلكىدىكى 12 AEPs A دىن L. (A) بىيوماسسا (mgC / m3) غا ئايرىلىدۇ.(2) ئېرىتىلگەن ئانئورگانىك ئازوت (N) ، تۆمۈر (Fe) ، فوسفات (P) ۋە كرېمنىي كىسلاتاسى (Si) (يىلىغا mmol / m3) نىڭ ئوزۇقلۇق ئېقىش نىسبىتى.Fe ۋە P ئايرىم-ئايرىم ھالدا 16 ۋە 16 × 103 كۆپەيتىلگەن ، شۇڭا بۇ بەلۋاغلار فىتپلانكاتون ستوئىئومېتىرىيە تەلىپىگە ماسلاشتۇرۇلغان.(3) قۇتۇپ رايونى ، سۇبتروپىك بەلۋاغ ۋە ئاساسلىق پەسىللىك / ئۆرلەۋاتقان رايونلارنىڭ پەرقىگە دىققەت قىلىڭ.كۆزىتىش پونكىتى تۆۋەندىكىدەك بەلگە قويۇلغان: 1 ، SEATS;2, ALOHA;3 ، پونكىت P;and 4, BATS.
ئېنىقلانغان AEP ئۆزگىچە.ئاتلانتىك ئوكيان ۋە تېنچ ئوكياندا ئېكۋاتور ئەتراپىدا بىر قىسىم سىممېترىكلىك بار ، مۇشۇنىڭغا ئوخشاش ئەمما چوڭايغان رايون ھىندى ئوكياندا مەۋجۇت.بەزى AEP لار چوڭ قۇرۇقلۇقنىڭ ئۆرلەش بىلەن مۇناسىۋەتلىك غەرب تەرىپىنى قۇچاقلايدۇ.جەنۇبىي قۇتۇپ ئايلانما ئېقىمى چوڭ رايون ئالاھىدىلىكى دەپ قارىلىدۇ.سۇبتروپىك بەلۋاغ بىر يۈرۈش ئولىگوتروفىك AEP.بۇ ئۆلكىلەردە پلانكتون ھۆكۈمرانلىق قىلغان ئولىگوتروف بورىنى بىلەن دىئاتوم مول قۇتۇپ رايونلىرى ئارىسىدىكى بىئولوگىيىلىك پەرقنىڭ تونۇش ئەندىزىسى ئېنىق.
ئومۇمىي فىتپلانكاتون بىيوماسساغا ئوخشايدىغان AEP لار ئوخشىمىغان مەھەللە قۇرۇلمىسىغا ئىگە بولالايدۇ ھەمدە ئوخشىمىغان جۇغراپىيىلىك رايونلارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، مەسىلەن D ، H ۋە K غا ئوخشاش ئومۇمىي فىتپلانكاتون بىيوماسسا بار.AEP H ئاساسلىقى ئېكۋاتور ھىندى ئوكياندا مەۋجۇت بولۇپ ، دىئازوتروپىك باكتېرىيە تېخىمۇ كۆپ.AEP D بىر قانچە ئويمانلىقتا ئۇچرايدۇ ، ئەمما ئۇ تىنچ ئوكياندا ئېكۋاتورنىڭ ئۆرلىشى ئەتراپىدىكى يۇقىرى مەھسۇلاتلىق رايونلاردا ئالاھىدە گەۋدىلىنىدۇ.بۇ تىنچ ئوكيان ئۆلكىسىنىڭ شەكلى سەييارە دولقۇن پويىزىنى ئەسلىتىدۇ.AEP D دا دىئازوباكتېرىيە ئاز ، كونۇس تېخىمۇ كۆپ.باشقا ئىككى ئۆلكە بىلەن سېلىشتۇرغاندا ، AEP K پەقەت شىمالىي قۇتۇپنىڭ ئېگىزلىكىدىلا ئۇچرايدۇ ، بۇ يەردە دىياتوم ۋە پىلانېتلار ئاز.دىققەت قىلىشقا ئەرزىيدىغىنى شۇكى ، بۇ ئۈچ رايوندىكى پىلاكتوننىڭ مىقدارىمۇ ئوخشىمايدۇ.بۇنىڭ ئىچىدە ، AEP K نىڭ تاختا موللىقى بىر قەدەر تۆۋەن ، AEP D ۋە H نىڭ نىسبىتى بىر قەدەر يۇقىرى.شۇڭلاشقا ، ئۇلارنىڭ بىيوماسسا (شۇڭلاشقا Chl-a غا ئوخشاش) بولۇشىغا قارىماي ، بۇ ئۆلكىلەر پۈتۈنلەي ئوخشىمايدۇ: Chl نى ئاساس قىلغان ئۆلكە سىنىقى بۇ پەرقلەرنى تۇتالماسلىقى مۇمكىن.
ناھايىتى ئېنىقكى ، بىر قىسىم AEP لار بىئولوگىيىلىك پەرقلىق بولۇپ ، فىتوپلانكتون مەھەللە قۇرۇلمىسى جەھەتتە ئوخشىشىپ كېتىشى مۇمكىن.مەسىلەن ، بۇ AEP D ۋە E دا كۆرۈلىدۇ. ئۇلار بىر-بىرىگە يېقىن ، تىنچ ئوكياندا ، AEP E يۇقىرى ئۈنۈملۈك AEPJ غا يېقىن.ئوخشاشلا ، فىتوپلانكتون بىيوماسسا بىلەن ھايۋاناتلار باغچىسى موللىقى ئوتتۇرىسىدا ئېنىق باغلىنىش يوق.
AEP نى ئۇلارغا تەمىنلەنگەن ئوزۇقلۇق جەھەتتىن چۈشىنىشكە بولىدۇ (5B رەسىم).دىياتوم پەقەت سىلىتسىي كىسلاتاسى يېتەرلىك بولغان يەردىلا مەۋجۇت.ئادەتتە ، سىلىتسىي كىسلاتاسىنىڭ تەمىناتى قانچە يۇقىرى بولسا ، دىئاتىئومنىڭ بىئولوگىيىسى شۇنچە يۇقىرى بولىدۇ.AEP A, J, K ۋە L لاردا دىئومېتىرىنى كۆرگىلى بولىدۇ ، دىئوم بىئوماسسانىڭ باشقا فىتوپلانكتونغا سېلىشتۇرغاندا ، دىئوموم ئېھتىياجىغا ئاساسەن تەمىنلەنگەن N, P ۋە Fe تەرىپىدىن بەلگىلىنىدۇ.مەسىلەن ، AEP L دىياتوملار تەرىپىدىن باشقۇرۇلىدۇ.باشقا ئوزۇقلۇق ماددىلارغا سېلىشتۇرغاندا ، سىنىڭ تەمىناتى ئەڭ يۇقىرى.بۇنىڭغا سېلىشتۇرغاندا ، ئىشلەپچىقىرىش ئۈنۈمى يۇقىرى بولسىمۇ ، AEP J نىڭ دىئاتىما مىقدارى ئاز ، كرېمنىي بىلەن تەمىنلەش ئاز (ھەممىسى باشقا ئوزۇقلۇقلارغا سېلىشتۇرغاندا).
دىئازونىي باكتېرىيەسىنىڭ ئازوتنى ئوڭشاش ئىقتىدارى بار ، ئەمما ئاستا ئۆسىدۇ (31).ئۇلار باشقا فىتوپلانكتون بىلەن بىللە ياشايدۇ ، بۇ يەردە دىئازونىي بولمىغان ئوزۇقلۇققا بولغان ئېھتىياجغا سېلىشتۇرغاندا تۆمۈر ۋە فوسفور ھەددىدىن زىيادە كۆپ بولىدۇ (20 ، 21).دىققەت قىلىشقا ئەرزىيدىغىنى شۇكى ، دىئازوتروفىك بىيوماسسا بىر قەدەر يۇقىرى ، N بىلەن تەمىنلەشكە سېلىشتۇرغاندا Fe ۋە P نىڭ تەمىناتى بىر قەدەر چوڭ ، بۇ خىل ئۇسۇلدا ، گەرچە AEP J دىكى بىئولوگىيىلىك ئومۇمىي مىقدارى بىر قەدەر يۇقىرى بولسىمۇ ، ئەمما AEP H دىكى دىئازونىي بىيوماسسا J دىن چوڭراق ، دىققەت قىلىڭ ، AEP J بىلەن H جۇغراپىيىلىك جەھەتتىن ئوخشىمايدۇ ، H ئېكۋاتور ھىندى ئوكيانغا جايلاشقان.
ئەگەر ئۆزگىچە ئېكولوگىيىلىك سىستېما ئۆلكىلەرگە ئايرىلمىسا ، 12 AEP نىڭ ئەڭ مۇرەككەپ مۇرەككەپ ئەندىزىسىدىن ئېرىشكەن چۈشەنچە ئۇنچە ئېنىق بولمايدۇ.SAGE ھاسىل قىلغان AEP ئېكولوگىيىلىك مودېللارنىڭ مۇرەككەپ ۋە يۇقىرى ئۆلچەملىك ئۇچۇرلىرىنى بىردەك ۋە بىرلا ۋاقىتتا سېلىشتۇرۇشنى ئاسانلاشتۇرىدۇ.AEP نېمىشقا Chl نىڭ ئوزۇقلۇق سەۋىيىسىدىكى مەھەللە قۇرۇلمىسى ياكى ھايۋاناتلار باغچىسى موللىقىنى بەلگىلەيدىغان ياخشى ۋە باشقا ئۇسۇل ئەمەسلىكىنى ئۈنۈملۈك تەكىتلەيدۇ.داۋاملىشىۋاتقان تەتقىقات تېمىلىرىنى تەپسىلىي تەھلىل قىلىش بۇ ماقالىنىڭ سىرتىدا.SAGE ئۇسۇلى مودېلدىكى نۇقتىدىن نۇقتىدىن كۆرۈشكە قارىغاندا بىر تەرەپ قىلىش ئاسان بولغان باشقا مېخانىزملار ئۈستىدە ئىزدىنىشنىڭ ئۇسۇلى بىلەن تەمىنلەيدۇ.
SAGE ئۇسۇلى يەر شارى فىزىكىلىق / بىئو-خىمىيىلىك / ئېكولوگىيىلىك سىستېما مودېللىرىدىن ئىنتايىن مۇرەككەپ ئېكولوگىيىلىك سانلىق مەلۇماتلارنى ئايدىڭلاشتۇرۇشقا ياردەم بېرىش ئۈچۈن ئوتتۇرىغا قويۇلغان.ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ھالقىغان پلانكون فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ ئومۇمىي بىيوماسساسى ، T-SNE ئېھتىماللىق دەرىجىسىنى ئازايتىش ھېسابلاش ئۇسۇلى ۋە نازارەت قىلىنمىغان ML ئۇسۇلى DBSCAN ئارقىلىق توپلىنىشى تەرىپىدىن بەلگىلىنىدۇ.ئۇۋىسى ئۇسۇلىنىڭ ئۆلكىلەر ئارا پەرقى / گرافىك نەزەرىيىسى يەرشارى خاراكتېرلىك چۈشەندۈرۈشكە ئىشلىتىلىدىغان مۇستەھكەم AEP ھاسىل قىلىش ئۈچۈن قوللىنىلىدۇ.قۇرۇلۇش جەھەتتە ، ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ۋە AEP ئۆزگىچە.AEP ئۇۋىسىنى ئەسلىدىكى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنىڭ تولۇق مۇرەككەپلىكى بىلەن تەۋسىيە قىلىنغان ئەڭ تۆۋەن چەك 12 AEP ئارىلىقىدا تەڭشىگىلى بولىدۇ.ئۇۋىسى ۋە AEP نىڭ ئەڭ تۆۋەن مۇرەككەپلىكىنى بەلگىلەش ئاچقۇچلۇق باسقۇچ دەپ قارىلىدۇ ، چۈنكى t-SNE ئېھتىماللىقى <12 مۇرەككەپ AEPs نى ناچارلاشتۇرىدۇ.SAGE ئۇسۇلى يەرشارىلاشقان بولۇپ ، ئۇنىڭ مۇرەككەپلىكى> 100 AEP دىن 12 گىچە بولىدۇ. ئاددىيلىق ئۈچۈن ، نۆۋەتتىكى مۇھىم نۇقتا يەرشارىدىكى 12 AEP نىڭ مۇرەككەپلىكىگە مەركەزلەشتى.كەلگۈسىدىكى تەتقىقاتلار ، بولۇپمۇ رايون تەتقىقاتى بەلكىم يەر شارى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنىڭ كىچىكرەك بوشلۇق بوشلۇقىنى تېپىشى مۇمكىن ، ھەمدە بۇ يەردە سۆزلەنگەن ئوخشاش ئېكولوگىيىلىك چۈشەنچىلەردىن پايدىلىنىپ ، كىچىكرەك رايونغا توپلىنىشى مۇمكىن.ئۇ بۇ ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەر ۋە ئۇلاردىن ئېرىشكەن چۈشەنچىلەرنى قانداق قىلىپ ئېكولوگىيىلىك چۈشىنىشكە ، مودېل سېلىشتۇرۇشقا قۇلايلىق يارىتىپ ، دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيە سىستېمىسىنى نازارەت قىلىشنى ياخشىلاشقا ئىشلىتىشكە بولىدىغانلىقى توغرىسىدا تەكلىپ بېرىدۇ.
SAGE ئۇسۇلى ئارقىلىق ئېنىقلانغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ۋە AEP سانلىق مەلۇمات ئەندىزىسىدىكى سانلىق مەلۇماتلارنى ئاساس قىلىدۇ.ئېنىقلىغاندا ، رەقەملىك مودېل ئاددىيلاشتۇرۇلغان قۇرۇلما بولۇپ ، نىشان سىستېمىسىنىڭ جەۋھىرىنى ئىگىلەشكە تىرىشىدۇ ، ئوخشىمىغان مودېللارنىڭ پىلاكتوننىڭ تارقىلىشى ئوخشىمايدۇ.بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن سان مودېلى كۆزىتىلگەن بىر قىسىم ئەندىزىلەرنى تولۇق ئىگىلىيەلمەيدۇ (مەسىلەن ، ئېكۋاتور رايونى ۋە جەنۇبىي ئوكياننىڭ Chl مۆلچەرىدە).ھەقىقىي ئوكياندىكى كۆپ خىللىقنىڭ پەقەت ئاز بىر قىسمىلا تۇتۇلدى ، مېسو ۋە تارماق مېسكوسالنى ھەل قىلغىلى بولمايدۇ ، بۇ ئوزۇقلۇق ئېقىمى ۋە كىچىك كۆلەمدىكى مەھەللە قۇرۇلمىسىغا تەسىر كۆرسىتىشى مۇمكىن.بۇ يېتەرسىزلىكلەرگە قارىماي ، AEP نىڭ مۇرەككەپ مودېللارنى چۈشىنىشكە ياردىمى بارلىقى ئايان بولدى.مۇشۇنىڭغا ئوخشاش ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنىڭ تېپىلغانلىقىنى باھالاش ئارقىلىق ، AEP يوشۇرۇن سان مودېل سېلىشتۇرۇش قورالى بىلەن تەمىنلەيدۇ.نۆۋەتتىكى سانلىق مەلۇمات مودېلى يىراقتىن سېزىش فىتوپلانكتون Chl- قويۇقلۇقىنىڭ ئومۇمىي ئەندىزىسىنى ۋە پىلاكتوننىڭ چوڭ-كىچىكلىكى ۋە فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ تەقسىملىنىشىنى ئىگىلىدى (S1 ۋە S1 رەسىمگە دىققەت قىلىڭ) (2 ، 32).
0.1 mgChl-a / m-3 كونتېينېر سىزىقىدا كۆرسىتىلگەندەك ، AEP ئولىگوتروپىك رايونى ۋە مېسروپروفىك رايونىغا ئايرىلىدۇ (S1B رەسىم): AEP B, C, D, E, F ۋە G بولسا ئولېگوتروپىك رايون ، قالغان رايونلار بولسا Higher Chl-a.AEP لوڭخۇرست ئۆلكىسى بىلەن بىر قىسىم خەت-چەكلەرنى كۆرسەتتى (S3A رەسىم) ، مەسىلەن ، جەنۇبىي ئوكيان ۋە ئېكۋاتور تىنچ ئوكيان.بەزى رايونلاردا AEP كۆپ خىل Longhurst رايونىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.بۇ رايون ۋە لوڭخۇرستتىكى ئۆلكىلەرنى ئايرىش مۇددىئاسى ئوخشىمىغاچقا ، ئوخشىماسلىقلارنىڭ بولۇشىدىن ئۈمىد بار.لوڭخۇرست ئۆلكىسىدىكى كۆپ خىل AEP لار شۇنى كۆرسىتىدۇكى ، بىئو-خىمىيىلىك ئوخشاش رايونلارنىڭ ئېكولوگىيىلىك قۇرۇلمىسى ئوخشىماسلىقى مۇمكىن.AEP فىزىكىلىق ھالەتلەر بىلەن بەلگىلىك خەت-چەكلەرنى كۆرسىتىدۇ ، نازارەت قىلىنمىغان ئۆگىنىش ئارقىلىق ئاشكارلانغان (19) ، مەسىلەن يۇقىرى ئۆرلەش ھالىتى (مەسىلەن ، جەنۇبىي ئوكيان ۋە ئېكۋاتور تىنچ ئوكيان ؛ S3 ، C ۋە D رەسىم).بۇ خەت-چەكلەر پلانكتوننىڭ مەھەللە قۇرۇلمىسىنىڭ دېڭىز-ئوكيان ھەرىكەتچانلىقىنىڭ كۈچلۈك تەسىرىگە ئۇچرىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.شىمالىي ئاتلانتىك ئوكيان قاتارلىق رايونلاردا AEP فىزىكىلىق ئۆلكىلەرنى كېسىپ ئۆتىدۇ.بۇ ئوخشىماسلىقنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدىغان مېخانىزم چاڭ-توزان توشۇش قاتارلىق جەريانلارنى ئۆز ئىچىگە ئېلىشى مۇمكىن ، بۇلار ئوخشاش فىزىكىلىق شارائىتتىمۇ پۈتۈنلەي ئوخشىمىغان ئوزۇقلۇق پروگراممىلىرىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ.
ئېكولوگىيە مىنىستىرلىكى ۋە AEP مۇنداق دەپ كۆرسەتتى: پەقەت Chl نى ئىشلىتىشلا ئېكولوگىيىلىك تەركىبلەرنى پەرقلەندۈرەلمەيدۇ ، چۈنكى دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيە جەمئىيىتى ئاللىقاچان ھېس قىلىپ بولدى.بۇ AEPs دا ئوخشاش بىئولوگىيىلىك ماددىلار بىلەن كۆرۈلىدۇ ، ئەمما كۆرۈنەرلىك ئوخشىمايدىغان ئېكولوگىيىلىك تەركىبلەر (مەسىلەن D ۋە E).بۇنىڭغا سېلىشتۇرغاندا ، D ۋە K غا ئوخشاش AEP لارنىڭ بىئولوگىيىلىك قۇرۇلمىسى ئوخشىمايدۇ ، ئەمما ئېكولوگىيىلىك تەركىبى ئوخشىشىپ كېتىدۇ.AEP بىيوماسسا ، ئېكولوگىيىلىك تەركىب ۋە ھايۋاناتلار باغچىسى موللىقىنىڭ مۇناسىۋىتى مۇرەككەپ ئىكەنلىكىنى تەكىتلىدى.مەسىلەن ، گەرچە AEP J فىتپلانكتون ۋە پلانكتون بىيوماسسا جەھەتتە ئالاھىدە كۆزگە كۆرۈنەرلىك بولسىمۇ ، AEP نىڭ A ۋە L غا ئوخشاش پىلاكتون بىيوماسسا بار ، ئەمما A نىڭ پىلاكتون موللىقى تېخىمۇ يۇقىرى.AEP تەكىتلەپ مۇنداق دېدى: فىتپلانكتون بىيوماسسا (ياكى Chl) ھايۋانات باغچىسى بىئولوگىيىسىنى ئالدىن پەرەز قىلىشقا بولمايدۇ.زوپلانكتون بېلىقچىلىق يېمەكلىك زەنجىرىنىڭ ئاساسى ، تېخىمۇ توغرا مۆلچەر بايلىق باشقۇرۇشنى تېخىمۇ ياخشى كەلتۈرۈپ چىقىرىشى مۇمكىن.كەلگۈسىدىكى دېڭىز رەڭ سۈنئىي ھەمراھى [مەسىلەن ، PACE (پلانكتون ، ئايروسول ، بۇلۇت ۋە دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيە سىستېمىسى)] تېخىمۇ ياخشى ئورۇننى ساقلاپ ، فىتپلانكتوننىڭ مەھەللە قۇرۇلمىسىنى مۆلچەرلەشكە ياردەم بېرىشى مۇمكىن.AEP مۆلچەرىنى ئىشلىتىش بەلكىم zooplankton نىڭ بوشلۇقتىكى مۆلچەرىنى ئاسانلاشتۇرىدۇ.SAGE غا ئوخشاش ئۇسۇللار ، يېڭى تېخنىكىلار ۋە يەر يۈزىدىكى ھەقىقەتلەرنى تەكشۈرۈش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدىغان تېخىمۇ كۆپ مەيدان سانلىق مەلۇماتلىرى (تارا ۋە كېيىنكى تەتقىقاتلارغا ئوخشاش) سۈنئىي ھەمراھنى ئاساس قىلغان ئېكولوگىيىلىك سىستېمىنىڭ ساغلاملىقىنى نازارەت قىلىش ئۈچۈن بىرلىكتە قەدەم تاشلايدۇ.
SAGE ئۇسۇلى بىيوماسسا / Chl ، ساپ دەسلەپكى ئىشلەپچىقىرىش ۋە مەھەللە قۇرۇلمىسى قاتارلىق ئۆلكە ئالاھىدىلىكىنى كونترول قىلىدىغان بەزى مېخانىزملارنى باھالاشقا قۇلايلىق ئۇسۇل بىلەن تەمىنلەيدۇ.مەسىلەن ، دىئاتىئومنىڭ نىسپىي مىقدارى فىتوپلانكتون ستوئىئومېتىرىك تەلىپىگە سېلىشتۇرغاندا Si ، N, P ۋە Fe نىڭ تەمىنلىنىشىدىكى تەڭپۇڭسىزلىق تەرىپىدىن بەلگىلىنىدۇ.تەڭپۇڭ تەمىنلەش نىسبىتىدە ، مەھەللىدە دىياتوم (L) ھۆكۈمرانلىق قىلىدۇ.تەمىنلەش نىسبىتى تەڭپۇڭسىز بولغاندا (يەنى كرېمنىينىڭ تەمىنلىنىشى دىئوموملارنىڭ ئوزۇقلۇق ئېھتىياجىدىن تۆۋەن بولىدۇ) ، دىئاسپورا پەقەت ئاز بىر قىسمىنى ئىگىلەيدۇ (K).Fe ۋە P نىڭ تەمىنلىنىشى N نىڭ تەمىناتىدىن ئېشىپ كەتكەندە (مەسىلەن ، E ۋە H) ، دىئازوتروفتىك باكتېرىيە كۈچلۈك ئۆسىدۇ.AEP تەمىنلىگەن مەزمۇن ئارقىلىق كونترول مېخانىزىمى ئۈستىدە ئىزدىنىش تېخىمۇ پايدىلىق بولىدۇ.
ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ۋە AEP بولسا مەھەللە قۇرۇلمىسى ئوخشاش رايونلار.ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ياكى AEP ئىچىدىكى مەلۇم ئورۇندىن كەلگەن ۋاقىت جەدۋىلىنى پايدىلىنىش نۇقتىسى دەپ قاراشقا بولىدۇ ھەمدە ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ياكى AEP قاپلىغان رايونغا ۋەكىللىك قىلالايدۇ.ئۇزۇن مۇددەت نەق مەيداننى نازارەت قىلىش پونكىتى بۇنداق ۋاقىت يۈرۈشلۈكى بىلەن تەمىنلەيدۇ.ئۇزۇن مەزگىللىك سانلىق مەلۇمات توپلىمى داۋاملىق ھېسابلىغىلى بولمايدىغان رول ئوينايدۇ.مەھەللە قۇرۇلمىسىنى نازارەت قىلىش نۇقتىسىدىن قارىغاندا ، SAGE ئۇسۇلىنى يېڭى تور بېكەتلەرنىڭ ئەڭ پايدىلىق ئورنىنى ئېنىقلاشقا ياردەم بېرىشنىڭ ئۇسۇلى دەپ قاراشقا بولىدۇ.مەسىلەن ، ئۇزۇن مەزگىللىك ئولېگوتروفىك ياشاش مۇھىتىنى باھالاش (ALOHA) نىڭ ۋاقىت تەرتىپى ئولىگوتروف رايونىنىڭ AEP B دە (5C رەسىم ، 2-بەلگە).ALOHA باشقا AEP نىڭ چېگرىسىغا يېقىن بولغاچقا ، ۋاقىت تەرتىپى ئىلگىرى ئوتتۇرىغا قويۇلغاندەك پۈتكۈل رايونغا ۋەكىللىك قىلالماسلىقى مۇمكىن (33).ئوخشاش AEP B دە ، ۋاقىت يۈرۈشلۈك SEATS (شەرقىي جەنۇبىي ئاسىيا ۋاقىت يۈرۈشلۈكى) تەيۋەننىڭ غەربىي جەنۇبىغا جايلاشقان (34) ، باشقا AEP لارنىڭ چېگرىسىدىن تېخىمۇ يىراق (5C رەسىم ، 1-بەلگە) ، ئۇنى نازارەت قىلىدىغان ياخشى جاي قىلىپ ئىشلىتىشكە بولىدۇ. AEPB.AEPC دىكى BATS (بېرمۇدا ئاتلانتىك ئوكيان ۋاقىت يۈرۈشلۈكى تەتقىقاتى) ۋاقىت يۈرۈشلۈكى (5C رەسىم ، 4-بەلگە) AEP C بىلەن F نىڭ چېگراسىغا ئىنتايىن يېقىن ، بۇ BATS ۋاقىت يۈرۈشلۈكىدىن پايدىلىنىپ AEP C نى نازارەت قىلىشنىڭ بىۋاسىتە مەسىلە بولۇشى مۇمكىنلىكىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.AEP J دىكى P پونكىتى (5C رەسىم ، 3-بەلگە) AEP چېگراسىدىن يىراق ، شۇڭا ئۇ تېخىمۇ ۋەكىللىك قىلىدۇ.ئېكولوگىيىلىك ئۆلكە ۋە AEP يەرشارى ئۆزگىرىشىنى باھالاشقا ماس كېلىدىغان نازارەت قىلىش رامكىسى ئورنىتىشقا ياردەم بېرەلەيدۇ ، چۈنكى ئۆلكىلەرنىڭ نەق مەيدان ئەۋرىشكىسىنى قەيەردە باھالاشقا ئىجازەت بېرىشى مۇھىم چۈشەنچە بىلەن تەمىنلەيدۇ.SAGE ئۇسۇلىنى تېخىمۇ تەرەققىي قىلدۇرۇپ ، كېلىمات سانلىق مەلۇماتلىرىغا قوللىنىپ ، ۋاقىت تېجەيدىغان ئۆزگىرىشچانلىقىنى باھالىغىلى بولىدۇ.
SAGE ئۇسۇلىنىڭ مۇۋەپپەقىيىتى سانلىق مەلۇمات ئىلمى / ML ئۇسۇلى ۋە دائىرە بىلىملىرىنى ئەستايىدىل قوللىنىش ئارقىلىق ئەمەلگە ئاشىدۇ.كونكېرت قىلىپ ئېيتقاندا ، t-SNE چوڭ-كىچىكلىكىنى ئازايتىش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدۇ ، ئۇ يۇقىرى ئۆلچەملىك سانلىق مەلۇماتلارنىڭ ئەگەشمە قۇرۇلمىسىنى ساقلاپ قالىدۇ ھەمدە يانتۇ توپولوگىيەسىنى تەسۋىرلەشكە قۇلايلىق يارىتىدۇ.بۇ سانلىق مەلۇماتلار سىزىق ۋە ئەگرى سىزىق شەكلىدە ئورۇنلاشتۇرۇلغان (2A رەسىم) ، ساپ ئارىلىقنى ئاساس قىلغان تەدبىرلەرنىڭ (K- ۋاستىگە ئوخشاش) ماس كەلمەيدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ ، چۈنكى ئۇلار ئادەتتە گاۋسىيىلىك (ئايلانما) ئاساس تەقسىملەشنى ئىشلىتىدۇ (S2 ئىزاھاتىدا) .DBSCAN ئۇسۇلى ھەر قانداق ئەگەشمە توپولوگىيەگە ماس كېلىدۇ.پارامېتىر بەلگىلەشكە دىققەت قىلسىڭىزلا ، ئىشەنچلىك پەرقلەندۈرۈشكە بولىدۇ.T-SNE ئالگورىزىمنىڭ ھېسابلاش تەننەرخى يۇقىرى بولۇپ ، ئۇ ھازىرقى قوللىنىشچان پروگراممىنى تېخىمۇ كۆپ سانلىق مەلۇمات بىلەن چەكلەيدۇ ، يەنى چوڭقۇر ياكى ۋاقىت ئوخشىمايدىغان ساھەگە قوللىنىشنىڭ قىيىنلىقىدىن دېرەك بېرىدۇ.T-SNE نىڭ كۆلەملەشتۈرۈش خىزمىتى ئىشلىنىۋاتىدۇ.KL ئارىلىقىنى پاراللېل قىلىش ئاسان بولغاچقا ، t-SNE ئالگورىزىمنىڭ كەلگۈسىدە كېڭىيىش يوشۇرۇن كۈچى بار (35).ھازىرغا قەدەر ، كۆلەمنى تېخىمۇ ياخشى ئازايتقىلى بولىدىغان باشقا ئىستىقباللىق ئۆلچەمنى ئازايتىش ئۇسۇللىرى بىرلىككە كەلگەن كۆپ خىل تەقلىد قىلىش ۋە مۆلچەرلەش (UMAP) تېخنىكىسىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، ئەمما ئوكيان سانلىق مەلۇماتلىرى دائىرىسىدە باھالاش زۆرۈر.تېخىمۇ ياخشى كېڭەيتىشنىڭ مەنىسى ، مەسىلەن يەر شارى كېلىماتلىرى ياكى ئوخشىمىغان قاتلامدىكى مۇرەككەپ قاتلاملارنى ئارىلاشما قاتلامغا ئايرىش.ھەر قايسى ئۆلكىلەردىكى SAGE تەرىپىدىن تۈرگە ئايرىلمىغان رايونلارنى 2A رەسىمدىكى قالغان قارا چېكىت دەپ قاراشقا بولىدۇ.جۇغراپىيىلىك جەھەتتىن ئېيتقاندا ، بۇ رايونلار ئاساسلىقى پەسىل خاراكتېرلىك رايونلاردا بولۇپ ، ۋاقىتنىڭ ئۆتۈشىگە ئەگىشىپ ئۆزگىرىدىغان ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنى تۇتۇشنىڭ تېخىمۇ ياخشى كاپالەت بىلەن تەمىنلەيدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.
SAGE ئۇسۇلىنى بەرپا قىلىش ئۈچۈن ، ئىقتىدار سىستېمىسى توپى (11 ئۆلچەملىك بوشلۇقتا ئىنتايىن يېقىن بولۇش ئېھتىماللىقى) ۋە ئۆلكىلەرنى بەلگىلەش ئىقتىدارىدىن پايدىلىنىپ ، مۇرەككەپ سىستېما / سانلىق مەلۇمات ئىلمىدىكى پىكىرلەر قوللىنىلدى.بۇ ئۆلكىلەر بىزنىڭ 3D t-SNE باسقۇچ بوشلۇقىمىزدا ئالاھىدە ھەجىملەرنى تەسۋىرلەيدۇ.ئوخشاشلا ، Poincaré قىسىمى ترايېكتورىيە ئىگىلىۋالغان دۆلەت بوشلۇقىنىڭ «ھەجىمى» نى باھالاپ ، «نورمال» ياكى «قالايمىقان» ھەرىكەتنى بەلگىلىيەلەيدۇ (36).تۇراقلىق 11 ئۆلچەملىك مودېل چىقىرىش ئۈچۈن ، سانلىق مەلۇمات 3D باسقۇچلۇق بوشلۇققا ئايلاندۇرۇلغاندىن كېيىن ئىگىلىگەن ئاۋازنى ئوخشاشلا چۈشەندۈرگىلى بولىدۇ.3D باسقۇچلۇق بوشلۇقتىكى جۇغراپىيىلىك رايون بىلەن رايوننىڭ مۇناسىۋىتى ئاددىي ئەمەس ، ئەمما ئۇنى ئېكولوگىيىلىك ئوخشاشلىق جەھەتتىن چۈشەندۈرگىلى بولىدۇ.بۇ سەۋەبتىن ، مىلادىدىن ئىلگىرىكى ئەنئەنىۋى ئوخشىماسلىق تەدبىرلىرى ئەۋزەللىككە ئىگە.
كەلگۈسى خىزمەتلەر SAGE ئۇسۇلىنى پەسىل خاراكتېرلىك ئۆزگەرتىش سانلىق مەلۇماتلىرىنى قايتا ئىشلىتىپ ، بېكىتىلگەن ئۆلكىلەر ۋە AEP نىڭ بوشلۇقتىكى ئۆزگىرىشچانلىقىنى باھالايدۇ.كەلگۈسى نىشان بۇ ئۇسۇلنى ئىشلىتىپ سۈنئىي ھەمراھ ئۆلچەش ئارقىلىق قايسى ئۆلكىلەرنى بەلگىلىگىلى بولىدىغانلىقىنى ئېنىقلاشقا ياردەم بېرىش (مەسىلەن Chl-a ، يىراقتىن سېزىش نۇر قايتۇرۇش ۋە دېڭىز يۈزىنىڭ تېمپېراتۇرىسى دېگەندەك).بۇ ئېكولوگىيىلىك زاپچاسلارنى يىراقتىن سېزىش ۋە ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىلەرنى ۋە ئۇلارنىڭ ئۆزگىرىشچانلىقىنى يۇقىرى جانلىق نازارەت قىلىشقا يول قويىدۇ.
بۇ تەتقىقاتنىڭ مەقسىتى ئۆزگىچە پلانكون مەھەللە قۇرۇلمىسى ئارقىلىق ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنى بەلگىلەيدىغان SAGE ئۇسۇلىنى تونۇشتۇرۇش.بۇ يەردە ، فىزىكىلىق / بىئو-خىمىيىلىك / ئېكولوگىيىلىك سىستېما مودېلى ۋە t-SNE ۋە DBSCAN ئالگورىزىمنىڭ پارامېتىر تاللىنىشى توغرىسىدا تېخىمۇ تەپسىلىي ئۇچۇرلار تەمىنلىنىدۇ.
مودېلنىڭ فىزىكىلىق تەركىبلىرى ئوكياننىڭ ئايلىنىشى ۋە كېلىمات مۆلچەرىدىن كەلگەن [ECCOv4;(37) تەسۋىرلەنگەن يەر شارىنىڭ دۆلەت مۆلچەرى (38).دۆلەت مۆلچەرىنىڭ نامدىكى ئېنىقلىق دەرىجىسى 1/5.Lagrangian كۆپەيتىش ئۇسۇلى بىلەن ئەڭ كىچىك كۋادرات ئۇسۇلى دەسلەپكى ۋە چېگرا شارائىتى ۋە كۆزىتىش ئارقىلىق تەڭشەلگەن ئىچكى مودېل پارامېتىرلىرىغا ئېرىشىش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدۇ ، بۇ ئارقىلىق ھەقسىز ئىجرا قىلىنىدىغان MIT ئومۇمىي دەۋرىيلىك مودېلى (MITgcm) ھاسىل قىلىدۇ (39) ، مودېل ئەلالاشتۇرۇلغاندىن كېيىن ، نەتىجىگە ئېرىشەلەيدۇ ئىز قوغلاش ۋە كۆزىتىش.
بىيوخېمىيە / ئېكولوگىيىلىك سىستېمىنىڭ (2) دىكى تېخىمۇ مۇكەممەل تەسۋىرى بار (يەنى تەڭلىمە ۋە پارامېتىر قىممىتى).مودېل ئانئورگانىك ۋە ئورگانىك كۆلچەكلەر ئارقىلىق C ، N ، P ، Si ۋە Fe نىڭ ئايلىنىشىنى سۈرەتكە تارتىدۇ.بۇ يەردە ئىشلىتىلگەن نۇسخا فىتپلانكاتوننىڭ 35 خىل تۈرىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ: 2 خىل مىكروپروكارىئوت ۋە 2 خىل مىكرو ئېلېمېنت (تۆۋەن ئوزۇقلۇق مۇھىتىغا ماس كېلىدۇ) ، خرۇستوموناس سپېروئىدنىڭ 5 تۈرى (كالتسىي كاربونات سىر بىلەن) ، 5 خىل دىئازونىي (ئازوتنى ئوڭشىيالايدۇ ، شۇڭا) ئۇ چەكلىمىگە ئۇچرىمايدۇ) ئېرىتىلگەن ئانئورگانىك ئازوتنىڭ بولۇشى ، 11 دىياتوم (سىلىتسىيلىق قاپقاق ھاسىل قىلىش) ، 10 خىل ئارىلاشما ئۆسۈملۈك ئۆسۈملۈك بايراقدارى (باشقا پىلاكتوننى فوتوسىنتېزلاشتۇرالايدۇ ۋە يېيەلەيدۇ) ۋە 16 زوپلانكتون (باشقا تاختايلاردا ئوتلايدۇ).بۇلار «بىئو-خىمىيىلىك فۇنكسىيە گۇرۇپپىسى» دەپ ئاتىلىدۇ ، چۈنكى ئۇلار دېڭىز-ئوكيان بىئو-خىمىيەگە ئوخشىمىغان تەسىر كۆرسىتىدۇ (40 ، 41) ۋە دائىم كۆزىتىش ۋە مودېل تەتقىقاتىدا ئىشلىتىلىدۇ.بۇ مودېلدا ، ھەر بىر ئىقتىدار گۇرۇپپىسى ئوخشىمىغان چوڭلۇقتىكى بىر قانچە پىلاكاتتىن تەركىب تاپقان بولۇپ ، ئۇزۇنلۇقى 0.6 دىن 2500 كىۋادرات مېتىرغىچە.
فىتوپلانكتوننىڭ ئۆسۈشىگە ، چارۋا بېقىش ۋە چۆكۈشكە تەسىر كۆرسىتىدىغان پارامېتىرلار چوڭ-كىچىكلىكى بىلەن مۇناسىۋەتلىك ، ئالتە خىل فىتپلانكتون فۇنكسىيە گۇرۇپپىسىنىڭ ئالاھىدە پەرقى بار (32).ئوخشىمىغان فىزىكىلىق رامكىلارغا قارىماي ، مودېلنىڭ 51 پىلاكون زاپچاسلىرىنىڭ نەتىجىسى يېقىنقى بىر قاتار تەتقىقاتلاردا ئىشلىتىلگەن (42-44).
1992-يىلدىن 2011-يىلغىچە ، فىزىكىلىق / بىئو-خىمىيىلىك / ئېكولوگىيىلىك سىستېما تۇتاشتۇرۇش ئەندىزىسى 20 يىل داۋاملاشتى.مودېلنىڭ چىقىرىلىشى پىلاكتون بىيوماسسا ، ئوزۇقلۇقنىڭ قويۇقلۇقى ۋە ئوزۇقلۇق بىلەن تەمىنلەش نىسبىتىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ (DIN, PO4, Si ۋە Fe).بۇ تەتقىقاتتا ، بۇ مەھسۇلاتلارنىڭ 20 يىللىق ئوتتۇرىچە سەۋىيىسى ئېكولوگىيىلىك ئۆلكىنىڭ كىرگۈزۈشى سۈپىتىدە ئىشلىتىلگەن.Chl ، پىلاكتون بىيوماسسانىڭ تارقىلىشى ۋە ئوزۇقلۇقنىڭ قويۇقلۇقى ۋە ئىقتىدار گۇرۇپپىسىنىڭ تەقسىملىنىشى سۈنئىي ھەمراھ ۋە نەق مەيداننى كۆزىتىش بىلەن سېلىشتۇرۇلىدۇ [(2 ، 44) ، S1 ۋە رەسىمگە قاراڭ.S1 دىن S3].
SAGE ئۇسۇلىغا نىسبەتەن ، تاسادىپىيلىقنىڭ ئاساسلىق مەنبەسى t-SNE باسقۇچىدىن كەلگەن.تاسادىپىيلىق تەكرارلىنىشقا توسالغۇ بولىدۇ ، بۇ نەتىجىنىڭ ئىشەنچسىزلىكىدىن دېرەك بېرىدۇ.SAGE ئۇسۇلى t-SNE ۋە DBSCAN نىڭ بىر يۈرۈش پارامېتىرلىرىنى بەلگىلەش ئارقىلىق پۇختالىقنى قاتتىق سىنايدۇ ، بۇلار تەكرارلانغان ۋاقىتتا گۇرۇپپىلارنى پەرقلەندۈرەلەيدۇ.T-SNE پارامېتىرىنىڭ «گاڭگىراش» ىنى ئېنىقلاش ، خەرىتىنىڭ يۇقىرىدىن تۆۋەن ئۆلچەمگىچە بولغان خەرىتىنىڭ سانلىق مەلۇماتنىڭ يەرلىك ياكى يەرشارى ئالاھىدىلىكىگە ھۆرمەت قىلىش دەرىجىسىنى بەلگىلەيدىغانلىقىنى چۈشىنىشكە بولىدۇ.400 ۋە 300 تەكرارلىنىشنىڭ قالايمىقانچىلىقىغا يەتتى.
توپلاشتۇرۇلغان ئالگورىزىم DBSCAN ئۈچۈن ، گۇرۇپپىدىكى سانلىق مەلۇمات نۇقتىلىرىنىڭ ئەڭ تۆۋەن چوڭلۇقى ۋە ئارىلىق ئۆلچىمىنى بېكىتىش كېرەك.ئەڭ تۆۋەن سان مۇتەخەسسىسلەرنىڭ يېتەكچىلىكىدە بېكىتىلىدۇ.بۇ بىلىملەر ھازىرقى سان مودېل رامكىسى ۋە ئېنىقلىقىغا ماس كېلىدىغان نەرسىنى بىلىدۇ.ئەڭ تۆۋەن سان 100. ئەڭ يۇقىرى قىممەت (يېشىلنىڭ يۇقىرى چېكى تېخىمۇ كەڭ بولۇشتىن ئىلگىرى <135 دىن تۆۋەن) دەپ قاراشقا بولىدۇ ، ئەمما ئۇ BC ئوخشىماسلىقىغا ئاساسەن توپلاش ئۇسۇلىنى ئالماشتۇرالمايدۇ.ئۇلىنىش دەرىجىسى (6A رەسىم) ϵ پارامېتىرنى تەڭشەشكە ئىشلىتىلىدۇ ، بۇ تېخىمۇ يۇقىرى قاپلىنىشقا پايدىلىق (6B رەسىم).ئۇلىنىش گۇرۇپپىلارنىڭ بىرىكمە سانى دەپ ئېنىقلىما بېرىلگەن بولۇپ ، ϵ پارامېتىرغا سەزگۈر.تۆۋەن ئۇلىنىش ماسلىشىشنىڭ يېتەرلىك ئەمەسلىكىنى ، سۈنئىي ئۇسۇلدا رايونلارنى گۇرۇپپىلاشنى كۆرسىتىدۇ.يۇقىرى ئۇلىنىش ھەددىدىن زىيادە ماس كېلىدىغانلىقىنى كۆرسىتىدۇ.چەكتىن ئاشۇرۇۋېتىشمۇ مەسىلە بار ، چۈنكى ئۇ دەسلەپكى تاسادىپىي پەرەزنىڭ نەتىجىسىز نەتىجىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدىغانلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.بۇ ئىككى چېكىدىن ئاشقاندا ، شىددەت بىلەن ئۆرلەش (ئادەتتە «تىرناق» دېيىلىدۇ) ئەڭ ياخشى indicates نى كۆرسىتىدۇ.6A رەسىمدە ، ئېگىزلىك رايونىنىڭ (سېرىق ،> 200 توپ) شىددەت بىلەن ئاشقانلىقىنى ، ئۇنىڭدىن كېيىن شىددەت بىلەن تۆۋەنلەش (يېشىل ، 100 توپ) ، تەخمىنەن 130 ئەتراپىدا ئىكەنلىكىنى ، ئەتراپى ناھايىتى ئاز توپ (كۆك ، <60 توپ) بىلەن قورشالغانلىقىنى كۆرىسىز. ).كەم دېگەندە 100 كۆك رايوندا ، بىر توپ پۈتكۈل ئوكياننى كونترول قىلىدۇ (ϵ <0.42) ، ياكى ئوكياننىڭ كۆپ قىسمى تۈرگە ئايرىلمايدۇ ۋە شاۋقۇن دەپ قارىلىدۇ (ϵ> 0.99).سېرىق رايوننىڭ ئۆزگىرىشچانلىقى يۇقىرى ، ھاسىل قىلغىلى بولمايدىغان گۇرۇپپىلارنىڭ تارقىلىشى بار.Ε تۆۋەنلىسە ، شاۋقۇن كۈچىيىدۇ.شىددەت بىلەن كۆپىيىۋاتقان يېشىل رايون تىرناق دەپ ئاتىلىدۇ.بۇ ئەڭ ياخشى رايون.گەرچە t-SNE ئېھتىماللىقى ئىشلىتىلگەن بولسىمۇ ، ئەمما ۋىلايەت ئىچىدىكى BC ئوخشىماسلىقنى يەنىلا ئىشەنچلىك توپلاشنى ئېنىقلاشقا ئىشلىتىشكە بولىدۇ.6-رەسىم (A ۋە B) نى ئىشلىتىپ ، ϵ نى 0.39 قىلىپ تەڭشەڭ.ئەڭ تۆۋەن سان قانچە چوڭ بولسا ، ئىشەنچلىك تۈرگە ئايرىش ئىمكانىيىتى شۇنچە كىچىك بولىدۇ ، قىممىتى 135 تىن چوڭ بولغان يېشىل رايون شۇنچە چوڭ بولىدۇ. بۇ رايوننىڭ چوڭىيىشى تىرناقنى تېپىشنىڭ قىيىن ياكى ئەمەسلىكىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. مەۋجۇت.
T-SNE نىڭ پارامېتىرلىرىنى تەڭشىگەندىن كېيىن ، تېپىلغان توپلارنىڭ ئومۇمىي سانى ئۇلىنىش (A) ۋە توپقا تەقسىم قىلىنغان سانلىق مەلۇماتنىڭ نىسبىتى سۈپىتىدە ئىشلىتىلىدۇ.قىزىل چېكىت قاپلاش ۋە ئۇلىنىشنىڭ ئەڭ ياخشى بىرىكمىسىنى كۆرسىتىدۇ.ئەڭ تۆۋەن سان ئېكولوگىيەگە مۇناسىۋەتلىك ئەڭ تۆۋەن سانغا ئاساسەن بېكىتىلىدۇ.
بۇ ماقالىنىڭ قوشۇمچە ماتېرىياللىرىنى http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/22/eaay4740/DC1 دىن كۆرۈڭ.
بۇ ئىجادىي ئورتاقلىق ئىجازەتنامىسىنىڭ شەرتى ئاستىدا تارقىتىلغان ئوچۇق زىيارەت ماقالىسى.ماقالە ئەسلى ئەسەرنى توغرا نەقىل كەلتۈرۈش شەرتى ئاستىدا ھەر قانداق ۋاستىدە چەكلىمىسىز ئىشلىتىش ، تارقىتىش ۋە كۆپەيتىشكە يول قويىدۇ.
ئەسكەرتىش: بىز پەقەت ئېلېكترونلۇق خەت ئادرېسىڭىزنى تەمىنلىشىڭىزنى سورايمىز ، شۇنداق بولغاندا سىز بۇ بەتنى تەۋسىيە قىلغان كىشى ئۇلارنىڭ ئېلېكترونلۇق خەتنى كۆرۈشىنى خالايدىغانلىقىڭىزنى ۋە ئەخلەت خەت ئەمەسلىكىنى بىلىدۇ.بىز ھېچقانداق ئېلېكترونلۇق خەت ئادرېسىنى تۇتمايمىز.
بۇ سوئال سىزنىڭ زىيارەتچى ياكى ئەمەسلىكىڭىزنى سىناش ۋە ئاپتوماتىك ئەخلەت يوللاشنىڭ ئالدىنى ئېلىش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدۇ.
يەرشارى دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيە مىنىستىرلىكى مۇرەككەپ مەسىلىلەرنى ھەل قىلىشنى قارار قىلدى ھەمدە نازارەت قىلىنمىغان ML ئارقىلىق مەھەللە قۇرۇلمىسى ئۈستىدە ئىزدىنىدۇ.
يەرشارى دېڭىز-ئوكيان ئېكولوگىيە مىنىستىرلىكى مۇرەككەپ مەسىلىلەرنى ھەل قىلىشنى قارار قىلدى ھەمدە نازارەت قىلىنمىغان ML ئارقىلىق مەھەللە قۇرۇلمىسى ئۈستىدە ئىزدىنىدۇ.