קלעראַפייינג עקאַלאַדזשיקאַל קאַמפּלעקסיטי: אַנסופּערווייזד לערנען דיטערמאַנז די גלאבאלע מאַרינע עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ

אַן אַנסופּערווייזד לערנען אופֿן איז פארגעלייגט צו באַשטימען גלאבאלע מאַרינע עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן (עקאָ-פּראַווינצן) באזירט אויף פּלאַנקטאָן קהל סטרוקטור און נוטריאַנט פלאַקס דאַטן.די סיסטעמאַטיש ינאַגרייטיד עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ (SAGE) אופֿן קענען ידענטיפיצירן עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן אין העכסט ניט-לינעאַר יקאָוסיסטאַם מאָדעלס.אין סדר צו אַדאַפּט צו די ניט-גאַוססיאַן קאָוואַריאַנס פון די דאַטן, SAGE ניצט אַ טראַפ - חבר עמבעדדינג (t-SNE) צו רעדוצירן די דימענשאַנאַליטי.מיט דער הילף פון די ראַש אַפּלאַקיישאַן באזירט אויף די געדיכטקייַט-באזירט ספּיישאַל קלאַסטערינג (DBSCAN) אַלגערידאַם, מער ווי דערט עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן קענען זיין יידענאַפייד.ניצן די קאַנעקטיוויטי מאַפּע מיט עקאַלאַדזשיקאַל דיפעראַנסיז ווי אַ דיסטאַנסע מאָס, אַ געזונט אַגגרעגאַטעד עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ (AEP) איז אַבדזשעקטיוולי דיפיינד דורך נעסטעד עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן.מיט AEPs, די קאָנטראָל פון נוטריאַנט צושטעלן קורס אויף קהל סטרוקטור איז יקספּלאָרד.עקאָ-פּראָווינץ און AEP זענען יינציק און קענען העלפֿן ינטערפּריטיישאַן פון די מאָדעל.זיי קענען פאַסילאַטייט קאַמפּעראַסאַנז צווישן מאָדעלס און קען פאַרבעסערן די פארשטאנד און מאָניטאָרינג פון מאַרינע יקאָוסיסטאַמז.
פּראַווינס זענען מקומות ווו קאָמפּלעקס ביאָגעאָגראַפי אויף דעם ים אָדער לאַנד איז אָרגאַניזירט אין קאָוכיראַנט און מינינגפאַל געביטן (1).די פראווינצן זענען זייער וויכטיק פֿאַר קאַמפּערינג און קאַנטראַסטינג לאָוקיישאַנז, קעראַקטערייזינג אַבזערוויישאַנז, מאָניטאָרינג און שוץ.די קאָמפּלעקס און ניט-לינעאַר ינטעראַקשאַנז וואָס פּראָדוצירן די פראווינצן מאַכן ונסופּערווייזד מאַשין לערנען (ML) מעטהאָדס זייער פּאַסיק פֿאַר דיטערמאַנינג פראווינצן אַבדזשעקטיוולי, ווייַל די קאָוואַריאַנס אין די דאַטן איז קאָמפּלעקס און ניט-גאַוססיאַן.דאָ, אַ ML אופֿן איז פארגעלייגט, וואָס סיסטאַמאַטיקלי יידענאַפייד יינציק מאַרינע עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן (עקאָ-פּראַווינצן) פון די דאַרווין גלאבאלע דריי-דימענשאַנאַל (3 ד) גשמיות / יקאָוסיסטאַם מאָדעל (2).דער טערמין "יינציק" איז געניצט צו אָנווייַזן אַז די יידענאַפייד געגנט איז נישט גענוג אָוווערלאַפּ מיט אנדערע געביטן.דער אופֿן איז גערופן די סיסטעם ינטעגראַטעד עקאַלאַדזשיקאַל פּראַווינס (SAGE) אופֿן.אין סדר צו דורכפירן נוציק קלאַסאַפאַקיישאַן, אַן אַלגערידאַם אופֿן דאַרף צו לאָזן (i) גלאבאלע קלאַסאַפאַקיישאַן און (ii) מולטי-וואָג אַנאַליסיס וואָס קענען זיין נעסטעד / אַגגרעגאַטעד אין פּלאַץ און צייט (3).אין דעם פאָרשונג, די SAGE אופֿן איז געווען ערשטער פארגעלייגט און די יידענאַפייד עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן זענען דיסקאַסט.עקאָ-פּראַווינצן קענען העכערן פארשטאנד פון די סיבות וואָס קאָנטראָלירן קהל סטרוקטור, צושטעלן נוציק ינסייץ פֿאַר מאָניטאָרינג סטראַטעגיעס און העלפֿן שפּור ענדערונגען אין די יקאָוסיסטאַם.
ערדישע פראווינצן זענען יוזשאַוואַלי קלאַסאַפייד לויט סימאַלעראַטיז אין קלימאַט (אָפּזאַץ און טעמפּעראַטור), באָדן, וועדזשאַטיישאַן און פאָנאַ, און זענען געניצט פֿאַר אַגזיליערי פאַרוואַלטונג, בייאָודייווערסאַטי פאָרשונג און קרענק קאָנטראָל (1, 4).מאַרינע פראווינצן זענען שווער צו דעפינירן.רובֿ אָרגאַניזאַמז זענען מיקראָסקאָפּיק, מיט פליסיק באַונדריז.לאָנגהורסט עט על.(5) צוגעשטעלט איינער פון די ערשטער גלאבאלע קלאַסאַפאַקיישאַנז פון דער מיניסטעריום פון אָסעאַנאָגראַפי באזירט אויף ינווייראַנמענאַל טנאָים.די דעפֿיניציע פון ​​די "לאָנגהורסט" פראווינצן כולל וועריאַבאַלז אַזאַ ווי מיקסינג קורס, סטראַטיפיקאַטיאָן און יריידיאַנס, ווי געזונט ווי Longhurst ס ברייט דערפאַרונג ווי אַ מאַרינע אָסעאַנאָגראַפער, וואָס האט אנדערע וויכטיק טנאָים פֿאַר מאַרינע יקאָוסיסטאַמז.לאָנגהורסט איז געווען וויידלי געניצט, למשל, צו אַססעסס ערשטיק פּראָדוקציע און טשאַד פלאַקס, הילף פישערייַ און פּלאַנירן אין סיטו אָבסערוואַציע אַקטיוויטעטן (5-9).אין סדר צו דעפינירן פראווינצן מער אַבדזשעקטיוולי, מעטהאָדס אַזאַ ווי פאַזי לאָגיק און רעגיאָנאַל ונסופּערווייזד קלאַסטערינג / סטאַטיסטיק האָבן שוין געניצט (9-14).דער ציל פון אַזאַ מעטהאָדס איז צו ידענטיפיצירן מינינגפאַל סטראַקטשערז וואָס קענען ידענטיפיצירן פראווינצן אין די בנימצא אָבסערוואַטיאָנאַל דאַטן.פֿאַר בייַשפּיל, דינאַמיש מאַרינע פראווינצן (12) נוצן זיך-אָרגאַנייזינג מאַפּס צו רעדוצירן ראַש, און נוצן כייראַרקאַקאַל (בוים-באזירט) קלאַסטערינג צו באַשטימען מאַרינע קאָליר פּראָדוקטן דערייווד פון רעגיאָנאַל סאַטאַלייץ [טשלאָראָפילל אַ (טשל-אַ), נאָרמאַליזעד פלואָרעססענסע שורה הייך און בונט צעלאָזן אָרגאַניק ענין] און גשמיות פעלד (ים ייבערפלאַך טעמפּעראַטור און סאַלינאַטי, אַבסאָלוט דינאַמיש טאַפּאַגראַפי און ים אייז).
די קהל סטרוקטור פון פּלאַנקטאָן איז פון דייַגע ווייַל זייַן יקאַלאַדזשי האט אַ גרויס השפּעה אויף העכער נוטריאַנט לעוועלס, טשאַד אַבזאָרפּשאַן און קלימאַט.פונדעסטוועגן, עס איז נאָך אַ טשאַלאַנדזשינג און ילוסיוו ציל צו באַשליסן אַ גלאבאלע עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ באזירט אויף די פּלאַנקטאָן קהל סטרוקטור.מאַרינע קאָליר סאַטאַלייץ קענען פּאַטענטשאַלי צושטעלן ינסייץ אין די פּראָסט-גריינד קלאַסאַפאַקיישאַן פון פיטאָפּלאַנטאָן אָדער פֿאָרשלאָגן די אַדוואַנטידזשיז פון פאַנגקשאַנאַל גרופּעס (15), אָבער זיי זענען דערווייַל ניט ביכולת צו צושטעלן דיטיילד אינפֿאָרמאַציע וועגן קהל סטרוקטור.לעצטע סערווייז [למשל טאַראַ אקעאן (16)] צושטעלן אַנפּרעסידענטיד מעזשערמאַנץ פון קהל סטרוקטור;דערווייַל, עס זענען בלויז שיטער אין-סיטו אַבזערוויישאַנז אויף אַ גלאבאלע וואָג (17).פריערדיקע שטודיום האָבן לאַרגעלי באשלאסן די "ביאָגעאָטשעמיקאַל פּראַווינס" (12, 14, 18) באזירט אויף די פעסטקייַט פון בייאָוקעמיקאַל סימאַלעראַטיז (אַזאַ ווי ערשטיק פּראָדוקציע, קל און בנימצא ליכט).דאָ, די נומעריקאַל מאָדעל איז געניצט צו רעזולטאַט [דאַרווין (2)], און די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ איז באשלאסן לויט די קהל סטרוקטור און נוטריאַנט פלאַקס.די נומעריקאַל מאָדעל געניצט אין דעם לערנען האט גלאבאלע קאַווערידזש און קענען זיין קאַמפּערד מיט יגזיסטינג פעלד דאַטן (17) און ווייַט סענסינג פעלדער (באַמערקונג S1).די נומעריקאַל מאָדעל דאַטן געניצט אין דעם לערנען האָבן די מייַלע פון ​​גלאבאלע קאַווערידזש.די מאָדעל יקאָוסיסטאַם באשטייט פון 35 מינים פון פיטאָפּאַנקטאָן און 16 מינים פון זאָאָפּלאַנקטאָן (ביטע אָפּשיקן צו מאַטעריאַלס און מעטהאָדס).מאָדעל פּלאַנקטאָן טייפּס ינטעראַקט ניט-לינעאַרלי מיט ניט-גאַוססיאַן קאָוואַריאַנס סטראַקטשערז, אַזוי פּשוט דיאַגנאָסטיק מעטהאָדס זענען נישט פּאַסיק פֿאַר ידענטיפיינג יינציק און קאָנסיסטענט פּאַטערנז אין ימערדזשינג קהל סטראַקטשערז.די SAGE אופֿן ינטראָודוסט דאָ גיט אַ ראָמאַן וועג צו קאָנטראָלירן די פּראָדוקציע פון ​​קאָמפּלעקס Darwin מאָדעלס.
די שטאַרק טראַנספאָרמאַטיוו קייפּאַבילאַטיז פון דאַטן וויסנשאַפֿט / ML טעכנאָלאָגיע קענען געבן אָוווערוועלמינגלי קאָמפּלעקס מאָדעל סאַלושאַנז צו אַנטדעקן קאָמפּלעקס אָבער געזונט סטראַקטשערז אין דאַטן קאָוואַריאַנס.א געזונט אופֿן איז דיפיינד ווי אַ אופֿן וואָס קענען געטריי רעפּראָדוצירן די רעזולטאַטן אין אַ געגעבן טעות קייט.אפילו אין פּשוט סיסטעמען, דיטערמאַנינג געזונט פּאַטערנז און סיגנאַלז קענען זיין אַ אַרויסרופן.ביז די סייכל וואָס פירן צו די באמערקט מוסטער איז באשלאסן, די ימערדזשינג קאַמפּלעקסיטי קען ויסקומען קאָמפּליצירט / שווער צו האַלטן.דער שליסל פּראָצעס פון באַשטעטיקן דעם זאַץ פון די יקאָוסיסטאַם איז ניט-לינעאַר אין נאַטור.די עקזיסטענץ פון ניט-לינעאַר ינטעראַקשאַנז קענען צעמישן געזונט קלאַסאַפאַקיישאַן, אַזוי עס איז נייטיק צו ויסמיידן מעטהאָדס וואָס מאַכן שטאַרק אַסאַמפּשאַנז וועגן די גרונט סטאַטיסטיש פאַרשפּרייטונג פון דאַטן קאָוואַריאַנס.הויך-דימענשאַנאַל און ניט-לינעאַר דאַטן זענען פּראָסט אין אָסעאַנאָגראַפי און קען האָבן אַ קאָוואַריאַנס סטרוקטור מיט קאָמפּלעקס, ניט-גאַוססיאַן טאַפּאַלאַדזשי.כאָטש דאַטן מיט אַ ניט-גאַוססיאַן קאָוואַריאַנס סטרוקטור קען שטערן געזונט קלאַסאַפאַקיישאַן, די SAGE אופֿן איז ראָמאַן ווייַל עס איז דיזיינד צו ידענטיפיצירן קלאַסטערז מיט אַרביטראַריש טאָפּאָלאָגיעס.
דער ציל פון די SAGE אופֿן איז צו אַבדזשעקטיוולי ידענטיפיצירן ימערדזשינג פּאַטערנז וואָס קען העלפֿן ווייַטער עקאַלאַדזשיקאַל פארשטאנד.נאָך אַ קנויל-באזירט וואָרקפלאָוו ענלעך צו (19), די עקאַלאַדזשיקאַל און נוטריאַנט פלאַקס וועריאַבאַלז זענען געניצט צו באַשליסן די בלויז קנויל אין די דאַטן, גערופן די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ.די SAGE אופֿן פארגעלייגט אין דעם לערנען (פיגורע 1) ערשטער ראַדוסאַז די דימענשאַנאַליטי פון 55 צו 11 דימענשאַנז דורך סאַמינג די פּלאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס דיפיינד אַ פּריאָרי (זען מאַטעריאַלס און מעטהאָדס).ניצן t-random חבר עמבעדדינג (t-SNE) אופֿן, די גרייס איז ווייַטער רידוסט דורך פּראַדזשעקטינג די מאַשמאָעס אין די 3 ד פּלאַץ.ונסופּערוויסעד קלאַסטערינג קענען ידענטיפיצירן יקאַלאַדזשיקלי נאָענט געביטן [געדיכטקייַט-באזירט ספּיישאַל קלאַסטערינג (DBSCAN) פֿאַר ראַש-באזירט אַפּלאַקיישאַנז].ביידע t-SNE און DBSCAN זענען אָנווענדלעך צו די טאָכיק ניט-לינעאַר יקאָוסיסטאַם נומעריקאַל מאָדעל דאַטן.דערנאָך רעפּראָדזשעקט די ריזאַלטינג עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ אויף דער ערד.מער ווי הונדערט יינציק עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן זענען יידענאַפייד, פּאַסיק פֿאַר רעגיאָנאַל פאָרשונג.אין סדר צו באַטראַכטן די גלאָובאַלי קאָנסיסטענט יקאָוסיסטאַם מאָדעל, די SAGE אופֿן איז גענוצט צו צונויפגיסן די עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן אין אַגגרעגאַטעד עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן (AEP) צו פֿאַרבעסערן די יפעקטיוונאַס פון די עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן.דער מדרגה פון אַגגרעגאַטיאָן (גערופן "קאָמפּלעקסיטי") קענען זיין אַדזשאַסטיד צו די מדרגה פון דעטאַל פארלאנגט.באַשטימען די מינימום קאַמפּלעקסיטי פון אַ געזונט AEP.דער פאָקוס פון די סעלעקציע איז די SAGE אופֿן און ויספאָרשן די קלענסטער קאַמפּלעקסיטי AEP קאַסעס צו באַשליסן די קאָנטראָל פון די נויטפאַל קהל סטרוקטור.דערנאָך די פּאַטערנז קענען זיין אַנאַלייזד צו צושטעלן עקאַלאַדזשיקאַל ינסייץ.דער אופֿן וואָס איז ינטראָודוסט דאָ קענען אויך זיין גענוצט פֿאַר מאָדעל פאַרגלייַך מער יקסטענסיוולי, למשל, דורך יוואַליוייטינג די לאָוקיישאַנז פון ענלעך עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן געפֿונען אין פאַרשידענע מאָדעלס צו הויכפּונקט דיפעראַנסיז און סימאַלעראַטיז, אַזוי צו פאַרגלייַכן מאָדעלס.
(א) סכעמאַטיש דיאַגראַמע פון ​​די וואָרקפלאָוו פֿאַר דיטערמאַנינג די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ;ניצן די סאַכאַקל אין די פאַנגקשאַנאַל גרופּע צו רעדוצירן די אָריגינעל 55-דימענשאַנאַל דאַטן צו אַ 11-דימענשאַנאַל מאָדעל רעזולטאַט, אַרייַנגערעכנט די בייאַמאַס פון זיבן פאַנגקשאַנאַל / נוטריאַנט פּלאַנקטאָן און פיר נוטריאַנט צושטעלן רייץ.נעגלאַדזשאַבאַל ווערט און דוראַבאַל ייַז דעקן געגנט.די דאַטן זענען סטאַנדערדייזד און סטאַנדערדייזד.צושטעלן 11-דימענשאַנאַל דאַטן צו די t-SNE אַלגערידאַם צו הויכפּונקט סטאַטיסטיש ענלעך שטריך קאַמבאַניישאַנז.DBSCAN וועט קערפאַלי אויסקלייַבן דעם קנויל צו שטעלן די פּאַראַמעטער ווערט.לעסאָף פּרויעקט די דאַטן צוריק צו די פּרויעקציע פון ​​ברייט / לאַנדזשאַטוד.ביטע טאָן אַז דער פּראָצעס איז ריפּיטיד 10 מאל ווייַל אַ קליין ראַנדאַמנאַס קען זיין דזשענערייטאַד דורך אַפּלייינג t-SNE.(ב) דערקלערט ווי צו באַקומען די AEP דורך ריפּיטינג די וואָרקפלאָוו אין (א) 10 מאל.פֿאַר יעדער פון די 10 ימפּלאַמענטיישאַנז, די ינטער-פּראַווינסיאַל Bray-Curtis (BC) דיסימילאַריטי מאַטריץ איז באשלאסן באזירט אויף די בייאַמאַס פון 51 פיטאָפּלאַנקטאָן טייפּס.באַשטימען די BC חילוק צווישן פראווינצן, פון קאַמפּלעקסיטי 1 AEP צו פול קאַמפּלעקסיטי 115. די BC בענטשמאַרק איז באַשטימט דורך לאָנגהורסט פּראַווינס.
די SAGE אופֿן ניצט די רעזולטאַט פון די גלאבאלע 3 ד פיזיש / יקאָוסיסטאַם נומעריקאַל מאָדעל צו דעפינירן די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ [דאַרווין (2);זען מאַטעריאַלס און מעטהאָדס און באַמערקונג S1].די קאַמפּאָונאַנץ פון די יקאָוסיסטאַם זענען פארפאסט פון 35 מינים פון פיטאָפּלאַנטאַן און 16 מינים פון זאָאָפּלאַנקטאָן, מיט זיבן פּרעדעפינעד פאַנגקשאַנאַל גרופּעס: פּראָקאַריאָטעס און עוקאַריאָטעס צוגעפאסט צו נידעריק-נוטריאַנט ינווייראַנמאַנץ, קאָקסידיאַ מיט אַ קאַלסיום קאַרבאַנייט קאָוטינג, און שווער ניטראָגען פיקסיישאַן ניטראָגען נוטריאַנץ (יוזשאַוואַלי פעלנדיק). וויכטיק נוטריאַנץ), מיט סיליסאָוס קאַווערינג, קענען מאַכן אנדערע פּלאַנקטאָן פאָטאָסינטהעסיס און גרייזינג געמישט נוטריאַנט פלאַגעללאַטעס און זאָאָפּלאַנקטאָן הערדער.די גרייס שפּאַן איז 0.6 צו 2500μם עקוויוואַלענט ספעריש דיאַמעטער.די מאָדעל פאַרשפּרייטונג פון פיטאָפּלאַנטאַן גרייס און פאַנגקשאַנאַל גרופּינג קאַפּטשערז די קוילעלדיק קעראַקטעריסטיקס געזען אין סאַטעליט און אין-סיטו אַבזערוויישאַנז (זען פיגיערז S1 צו S3).די ענלעכקייט צווישן די נומעריקאַל מאָדעל און די באמערקט אָקעאַן ינדיקייץ אַז פראווינצן דיפיינד דורך די מאָדעל קען זיין אָנווענדלעך צו די אָקעאַן אין-סיטו.ביטע טאָן אַז דער מאָדעל בלויז קאַפּטשערז זיכער דייווערסיטי פון פיטאָפּלאַנטאָן, און בלויז זיכער פיזיש און כעמישער פאָרסינג ריינדזשאַז פון די אין סיטו אָקעאַן.די SAGE אופֿן קענען געבן מענטשן צו בעסער פֿאַרשטיין די העכסט רעגיאָנאַל קאָנטראָל מעקאַניזאַם פון די מאָדעל קהל סטרוקטור.
דורך אַרייַנגערעכנט בלויז די סאַכאַקל פון ייבערפלאַך בייאַמאַס (מיט אַ דורכשניטלעך צייט פון 20 יאָר) אין יעדער פּלאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּע, די דימענשאַנאַליטי פון די דאַטן קענען זיין רידוסט.נאָך פריער שטודיום געוויזן זייער שליסל ראָלע אין באַשטעטיקן די קהל סטרוקטור, עס אויך אַרייַנגערעכנט ייבערפלאַך מקור טערמינען פֿאַר נוטריאַנט פלאַקס (צושטעלן פון ניטראָגען, פּרעסן, פאָספאַטע און סיליק זויער) [למשל (20, 21)].די סאַמעריישאַן פון פאַנגקשאַנאַל גרופּעס ראַדוסאַז די פּראָבלעם פון 55 (51 פּלאַנקטאָן און 4 נוטריאַנט פלאַקס) צו 11 דימענשאַנז.אין דעם ערשט לערנען, רעכט צו די קאַמפּיוטיישאַנאַל קאַנסטריינץ ימפּאָוזד דורך די אַלגערידאַם, טיפקייַט און צייט וועריאַביליטי זענען נישט באַטראַכט.
די SAGE אופֿן איז ביכולת צו ידענטיפיצירן וויכטיק באציונגען צווישן ניט-לינעאַר פּראַסעסאַז און שליסל פֿעיִקייטן פון ינטעראַקשאַנז צווישן פאַנגקשאַנאַל גרופּע בייאַמאַס און נוטריאַנט פלאַקס.ניצן 11-דימענשאַנאַל דאַטן באזירט אויף עוקלידיאַן דיסטאַנסע לערנען מעטהאָדס (אַזאַ ווי ק-מיטלען) קענען נישט באַקומען פאַרלאָזלעך און רעפּראָדוסיבלע פראווינצן (19, 22).דאָס איז ווייַל קיין גאַוסיאַן פאָרעם איז געפֿונען אין די גרונט פאַרשפּרייטונג פון די קאָוואַריאַנס פון די שליסל עלעמענטן וואָס דעפינירן די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ.די ק-מיטל פון וואָראָנאָי סעלז (גלייַך שורות) קענען נישט ריטיין די ניט-גאַוססיאַן יקערדיק פאַרשפּרייטונג.
די בייאַמאַס פון זיבן פּלאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס און פיר נוטריאַנט פלאַקס פאָרעם אַן 11-דימענשאַנאַל וועקטאָר X.דעריבער, x איז אַ וועקטאָר פעלד אויף די מאָדעל גריד, ווו יעדער עלעמענט קסי רעפּראַזענץ אַן 11-דימענשאַנאַל וועקטאָר דיפיינד אויף די מאָדעל האָריזאָנטאַל גריד.יעדער אינדעקס איך יידענאַפייד יוניקלי אַ גריד פונט אויף די קויל, ווו (לאָן, לאַט) = (ϕi, θi).אויב די בייאַמאַס פון די מאָדעל גריד אַפּאַראַט איז ווייניקער ווי 1.2 × 10-3 מג טהל / מ 3 אָדער די אייז קאַווערידזש קורס יקסידז 70%, די קלאָץ פון בייאַמאַס דאַטן איז געניצט און אַוועקגענומען.די דאַטן זענען נאָרמאַלייזד און סטאַנדערדייזד, אַזוי אַלע דאַטן זענען אין די קייט פון [0 צו 1], די דורכשניטלעך איז אַוועקגענומען און סקיילד צו אַפּאַראַט וועריאַנס.דאָס איז געטאן אַזוי אַז די פֿעיִקייטן (ביאַמאַס און נוטריאַנט פלאַקס) זענען נישט לימיטעד דורך די קאַנטראַסט אין די קייט פון מעגלעך וואַלועס.קלאַסטערינג זאָל כאַפּן די ענדערונג שייכות פון די שליסל מאַשמאָעס דיסטאַנסע צווישן די פֿעיִקייטן אלא ווי די דזשיאַגראַפיק דיסטאַנסע.דורך קוואַנטאַפייינג די דיסטאַנסאַז, וויכטיק פֿעיִקייטן אַרויסקומען, בשעת ומנייטיק דעטאַילס זענען אַוועקגענומען.פֿון אַן עקאַלאַדזשיקאַל פונט פון מיינונג, דאָס איז נייטיק ווייַל עטלעכע טייפּס פון פיטאָפּלאַנטאָן מיט קליין בייאַמאַס קען האָבן גרעסערע בייאָוגעאָטשעמיקאַל יפעקץ, אַזאַ ווי ניטראָגען פיקסיישאַן דורך דיאַזאָטראָפּיק באַקטיריאַ.ווען סטאַנדערדייזינג און נאָרמאַלייזינג דאַטן, די טייפּס פון קאָוואַריאַטעס וועט זיין כיילייטיד.
דורך עמפאַסייזינג די פּראַקסימאַטי פון פֿעיִקייטן אין הויך-דימענשאַנאַל פּלאַץ אין נידעריק-דימענשאַנאַל פאַרטרעטונג, די t-SNE אַלגערידאַם איז געניצט צו מאַכן יגזיסטינג ענלעך מקומות קלירער.פריער אַרבעט אַימעד צו בויען טיף נעוראַל נעטוואָרקס פֿאַר ווייַט סענסינג אַפּלאַקיישאַנז געוויינט t-SNE, וואָס פּרוווד זייַן סקילז אין סעפּערייטינג שליסל פֿעיִקייטן (23).דאָס איז אַ נויטיק שריט צו ידענטיפיצירן געזונט קלאַסטערינג אין די שטריך דאַטן און ויסמיידן ניט-קאַנווערדזשאַנט סאַלושאַנז (טאָן ס 2).ניצן Gaussian קערנאַלז, t-SNE פּראַזערווז די סטאַטיסטיש פּראָפּערטיעס פון די דאַטן דורך מאַפּינג יעדער הויך-דימענשאַנאַל כייפעץ צו אַ פונט אין די 3D פאַסע פּלאַץ, דערמיט ינשורינג אַז די מאַשמאָעס פון ענלעך אַבדזשעקץ אין די הויך און נידעריק אינסטרוקציעס איז הויך אין אַ הויך און נידעריק אינסטרוקציעס. דימענשאַנאַל פּלאַץ (24).געגעבן אַ סכום פון ען הויך-דימענשאַנאַל אַבדזשעקץ x1, ..., xN, די t-SNE אַלגערידאַם ראַדוסאַז דורך מינאַמייזינג די דיווערדזשאַנס פון די קוללבאַקק-לייבער (KL) (25).KL דיווערדזשאַנס איז אַ מאָס פון ווי אַנדערש אַ מאַשמאָעס פאַרשפּרייטונג איז פון אַ צווייט רעפֿערענץ מאַשמאָעס פאַרשפּרייטונג, און קענען יפעקטיוולי אָפּשאַצן די מעגלעכקייט פון קאָראַליישאַן צווישן נידעריק-דימענשאַנאַל רעפּראַזאַנטיישאַנז פון הויך-דימענשאַנאַל פֿעיִקייטן.אויב xi איז די i-טע כייפעץ אין N-דימענשאַנאַל פּלאַץ, xj איז די דזש-טה כייפעץ אין N-דימענשאַנאַל פּלאַץ, yi איז די i-די כייפעץ אין נידעריק-דימענשאַנאַל פּלאַץ, און yj איז די j-טה כייפעץ אין נידעריק. -דימענשאַנאַל פּלאַץ, דעמאָלט t -SNE דיפיינז די ענלעכקייט מאַשמאָעס ppj∣i = exp(-∥xi-xj∥2/2σi2)∑k≠iexp(-∥xi-xk∥2/2σi2), און פֿאַר די דימענשאַנאַליטי רעדוקציע שטעלן ק∣דזש = (1+ ∥ יי-ידזש∥2)-1∑ק≠י(1 +∥י-יק∥2)-1
פיגורע 2 אַ ילאַסטרייץ די ווירקונג פון רידוסינג די בייאַמאַס און נוטריאַנט פלאַקס וועקטאָרס פון די 11-דימענשאַנאַל קאָמבינאַציע צו 3 ד.די מאָוטאַוויישאַן פון אַפּלייינג t-SNE קענען זיין קאַמפּערד מיט די מאָוטאַוויישאַן פון הויפּט קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס (PCA), וואָס ניצט די וועריאַנס אַטריביוט צו ונטערשטרייַכן די שטח / אַטריביוט פון די דאַטן, און דערמיט רידוסינג די דימענשאַנאַליטי.די t-SNE אופֿן איז געווען העכער ווי פּקאַ אין פּראַוויידינג פאַרלאָזלעך און רעפּראָדוסיבלע רעזולטאַטן פֿאַר די עקאָ-מיניסטעריום (זען באַמערקונג ס 2).דאָס קען זיין ווייַל די אָרטאָגאָנאַליטי האַשאָרע פון ​​פּקאַ איז נישט פּאַסיק פֿאַר ידענטיפיינג קריטיש ינטעראַקשאַנז צווישן העכסט נאָנליינער ינטעראַקטיוו פֿעיִקייטן, ווייַל פּקאַ פאָוקיסיז אויף לינעאַר קאָוואַריאַנס סטראַקטשערז (26).ניצן ווייַט סענסינג דאַטן, Lunga et al.(27) ילאַסטרייץ ווי צו נוצן די SNE אופֿן צו הויכפּונקט קאָמפּלעקס און ניט-לינעאַר ספּעקטראַל פֿעיִקייטן וואָס אָפּנייגן פון די Gaussian פאַרשפּרייטונג.
(א) א מאָדעלעד נוטריאַנט צושטעלן קורס, פיטאָפּלאַנקטאָן און זאָאָפּלאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּע בייאַמאַס ציען דורך די t-SNE אַלגערידאַם און בונט דורך פּראָווינץ ניצן DBSCAN.יעדער פונט רעפּראַזענץ אַ פונט אין די הויך-דימענשאַנאַל פּלאַץ, ווי געוויזן אין פיגורע 6 ב, רובֿ פונקטן זענען קאַפּטשערד.שאַפץ אָפּשיקן צו "ה-סנע" סיזעס 1, 2 און 3. (ב) די דזשיאַגראַפיק פּרויעקציע פון ​​די פּראָווינץ געפֿונען דורך DBSCAN אויף די ברייט-לאָנגיטוד גריד פון די אָנהייב.די קאָליר זאָל זיין גערעכנט ווי קיין קאָליר, אָבער זאָל שטימען צו (א).
די פונקטן אין די t-SNE צעוואָרפן פּלאַנעווען אין פיגורע 2אַ זענען ריספּעקטיוולי פארבונדן מיט ברייט און לאַנדזשאַטוד.אויב די צוויי פונקטן אין פיגור 2A זענען נאָענט צו יעדער אנדערער, ​​דאָס איז ווייַל זייער בייאַמאַס און נוטריאַנט פלאַקס זענען ענלעך, נישט ווייַל פון דזשיאַגראַפיק פּראַקסימאַטי.די פארבן אין פיגורע 2 אַ זענען קלאַסטערז דיסקאַווערד מיט די DBSCAN אופֿן (28).ווען איר זוכט פֿאַר געדיכט אַבזערוויישאַנז, די DBSCAN אַלגערידאַם ניצט די דיסטאַנסע אין די 3 ד פאַרטרעטונג צווישן די פונקטן (ϵ = 0.39; פֿאַר אינפֿאָרמאַציע וועגן דעם ברירה, זען מאַטעריאַלס און מעטהאָדס), און די נומער פון ענלעך פונקטן איז פארלאנגט צו דעפינירן דעם קנויל (דאָ 100 פונקטן, ביטע זען אויבן).די DBSCAN אופֿן טוט נישט מאַכן קיין אַסאַמפּשאַנז וועגן די פאָרעם אָדער נומער פון קלאַסטערז אין די דאַטן, ווי געוויזן אונטן:
3) פֿאַר אַלע ווייזט יידענאַפייד ווי ין די דיסטאַנסע ין, איבערחזרן שריט 2 יטעראַטיוולי צו באַשטימען די קנויל גרענעץ.אויב די נומער פון פונקטן איז גרעסער ווי די באַשטימט מינימום ווערט, עס איז דעזיגנייטיד ווי אַ קנויל.
דאַטן וואָס טאָן ניט טרעפן די מינימום קנויל מיטגליד און דיסטאַנסע ϵ מעטריק איז גערעכנט ווי "ראַש" און איז נישט אַסיינד אַ קאָליר.DBSCAN איז אַ שנעל און סקאַלאַבלע אַלגערידאַם מיט O(n2) פאָרשטעלונג אין די ערגסט פאַל.פֿאַר די קראַנט אַנאַליסיס, עס איז נישט אַקשלי טראַפ.די מינימום נומער פון פונקטן איז באשלאסן דורך מומחה אפשאצונג.נאָך אַדזשאַסטינג די ווייַטקייט נאָך, דער רעזולטאַט איז נישט סטאַביל גענוג אין די קייט פון ≈±10.די דיסטאַנסע איז באַשטימט ניצן קאַנעקטיוויטי (פיגורע 6 אַ) און אָקעאַן קאַווערידזש פּראָצענט (פיגורע 6 ב).קאַנעקטיוויטי איז דיפיינד ווי די קאָמפּאָסיטע נומער פון קלאַסטערז און איז שפּירעוודיק צו די ϵ פּאַראַמעטער.נידעריקער קאַנעקטיוויטי ינדיקייץ ניט גענוגיק פּאַסן, אַרטאַפישאַלי גרופּינג מקומות צוזאַמען.הויך קאַנעקטיוויטי ינדיקייץ אָוווערפיטטינג.עס איז מעגלעך צו נוצן אַ העכער מינימום, אָבער אויב די מינימום יקסידז קאַ, עס איז אוממעגלעך צו דערגרייכן אַ פאַרלאָזלעך לייזונג.135 (פֿאַר מער דעטאַילס, זען מאַטעריאַלס און מעטהאָדס).
די 115 קלאַסטערז יידענאַפייד אין פיגורע 2 אַ זענען פּראַדזשעקטאַד צוריק אויף דער ערד אין פיגורע 2 ב.יעדער קאָליר קאָראַספּאַנדז צו אַ קאָוכיראַנט קאָמבינאַציע פון ​​בייאָוגעאָטשעמיקאַל און עקאַלאַדזשיקאַל סיבות יידענאַפייד דורך DBSCAN.אַמאָל די קלאַסטערז זענען באשלאסן, די פאַרבאַנד פון יעדער פונט אין פיגורע 2A מיט אַ ספּעציפיש ברייט און לאַנדזשאַטוד איז געניצט צו פּרויעקט די קלאַסטערז צוריק צו די דזשיאַגראַפיק געגנט.פיגורע 2 ב ילאַסטרייץ דעם מיט די זעלבע קנויל פארבן ווי פיגורע 2 אַ.ענלעך פארבן זאָל ניט זיין ינטערפּראַטאַד ווי עקאַלאַדזשיקאַל ענלעכקייט, ווייַל זיי זענען אַסיינד דורך די סדר אין וואָס קלאַסטערז זענען דיסקאַווערד דורך די אַלגערידאַם.
די געגנט אין פיגורע 2 ב קענען זיין קוואַלאַטייטיוולי ענלעך צו אַ געגרינדעט געגנט אין די גשמיות און / אָדער ביאָגעאָטשעמיסטרי פון די אָקעאַן.פֿאַר בייַשפּיל, די קלאַסטערז אין די סאָוטהערן אקעאן זענען זאָנע-סאַמעטריקאַל, מיט אָליגאָטראָפיק וואָרטאַסיז, ​​און די שאַרף יבערגאַנג ינדיקייץ די השפּעה פון האַנדל ווינטן.פֿאַר בייַשפּיל, אין די עקוואַטאָריאַל פּאַסיפיק, פאַרשידענע מקומות שייַכות צו די העכערונג זענען געזען.
אין סדר צו פֿאַרשטיין די עקאַלאַדזשיקאַל סוויווע פון ​​די עקאָ-פּראָווינץ, אַ ווערייישאַן פון די Bray-Curtis (BC) חילוק אינדעקס (29) איז געניצט צו אָפּשאַצן די יקאַלאַדזשי אין דעם קנויל.די BC גראדן איז אַ סטאַטיסטיש דאַטן געניצט צו קוואַנטיפיצירן די חילוק אין קהל סטרוקטור צווישן צוויי פאַרשידענע זייטלעך.די BC מעזשערמאַנט איז אָנווענדלעך צו די בייאַמאַס פון 51 מינים פון פיטאָפּאַנקטאָן און זאָאָפּלאַנקטאָן BCninj = 1-2CninjSni + Snj
BCninj רעפערס צו די ענלעכקייט צווישן קאָמבינאַציע ni און קאָמבינאַציע nj, ווו Cninj איז די מינימום ווערט פון אַ איין טיפּ פון בייאַמאַס וואָס יגזיסץ אין ביידע קאַמבאַניישאַנז ni און nj, און Sni רעפּראַזענץ די סאַכאַקל פון אַלע בייאַמאַסאַז וואָס עקסיסטירן אין ביידע קאַמבאַניישאַנז ni און Snj.די BC חילוק איז ענלעך צו די דיסטאַנסע מאָס, אָבער אַפּערייץ אין ניט-אוקלידיאַן פּלאַץ, וואָס איז מסתּמא צו זיין מער פּאַסיק פֿאַר עקאַלאַדזשיקאַל דאַטן און זייַן ינטערפּריטיישאַן.
פֿאַר יעדער קנויל יידענאַפייד אין פיגורע 2ב, די ענלעכקייט פון ינטראַ-קליינשטעטלדיק און ינטער-קליינשטעטלדיק בק קענען זיין אַססעססעד.די BC חילוק אין אַ פּראָווינץ רעפערס צו די חילוק צווישן די דורכשניטלעך ווערט פון די פּראָווינץ און יעדער פונט אין דער פּראָווינץ.דער חילוק צווישן BC פראווינצן רעפערס צו די ענלעכקייט צווישן איין פּראָווינץ און אנדערע פראווינצן.פיגורע 3 אַ ווייזט אַ סיממעטריק BC מאַטריץ (0, שוואַרץ: גאָר קאָראַספּאַנדינג; 1, ווייַס: גאָר אַנדערש).יעדער שורה אין די גראַפיק ווייזט אַ מוסטער אין די דאַטן.פיגורע 3 ב ווייזט די דזשיאַגראַפיק באַטייַט פון די רעזולטאַטן פון בק אין פיגורע 3 אַ פֿאַר יעדער פּראָווינץ.פֿאַר אַ פּראָווינץ אין אַ נידעריק-דערנערונג און נידעריק-נוטריאַנט געגנט, פיגור 3B ווייזט אַז די סימעטריע פון ​​גרויס געביטן אַרום דעם עקוואַטאָר און די ינדיאַן אקעאן איז בייסיקלי ענלעך, אָבער די העכער ברייט און אַפּוועללינג געביטן זענען באטייטיק אַנדערש.
(א) דער גראַד פון BC חילוק עוואַלואַטעד פֿאַר יעדער פּראָווינץ באזירט אויף די גלאבאלע 20-יאָר דורכשניטלעך גלאבאלע ייבערפלאַך דורכשניטלעך פון 51 פּלאַנקטאָן.באַמערקונג די דערוואַרט סימעטריע פון ​​די וואַלועס.(ב) די ספּיישאַל פּרויעקציע פון ​​אַ זייַל (אָדער רודערן).פֿאַר אַ פּראָווינץ אין אַ דיסטראָפיק קרייַז, די גלאבאלע פאַרשפּרייטונג פון די BC ענלעכקייט מאָס איז עוואַלואַטעד, און די גלאבאלע 20-יאָר דורכשניטלעך איז עוואַלואַטעד.שוואַרץ (BC = 0) מיטל די זעלבע שטח, און ווייַס (BC = 1) מיטל קיין ענלעכקייט.
פיגורע 4 א ילאַסטרייץ די חילוק אין בק אין יעדער פּראָווינץ אין פיגורע 2 ב.באשלאסן דורך ניצן די דורכשניטלעך קאָמבינאַציע פון ​​​​די דורכשניטלעך שטח אין אַ קנויל, און באַשטימען די דיסימילאַריטי צווישן די BC און די דורכשניטלעך פון יעדער גריד פונט אין דער פּראָווינץ, עס ווייזט אַז די SAGE אופֿן קענען געזונט באַזונדער 51 מינים באזירט אויף די עקאַלאַדזשיקאַל ענלעכקייט טיפּ פון מאָדעל דאַטן.די קוילעלדיק דורכשניטלעך קנויל בק דיסימילעראַטי פון אַלע 51 טייפּס איז 0.102±0.0049.
(א, ב, און ד) די BC חילוק אין דער פּראָווינץ איז עוואַלואַטעד ווי די דורכשניטלעך BC חילוק צווישן יעדער גריד פונט קהל און די דורכשניטלעך פּראָווינץ, און די קאַמפּלעקסיטי איז נישט רידוסט.(2) די גלאבאלע דורכשניטלעך ינטער-קווינסיאַל BC חילוק איז 0.227±0.117.דאָס איז דער בענטשמאַרק פון עקאַלאַדזשיקאַל מאָוטאַוויישאַן-באזירט קלאַסאַפאַקיישאַן פארגעלייגט דורך דעם אַרבעט [גרין שורה אין (C)].(C) דורכשניטלעך ינטראַ-קליינשטעטלדיק בק חילוק: די שוואַרץ שורה רעפּראַזענץ די ינטראַ-קליינשטעטלדיק בק חילוק מיט ינקריסינג קאַמפּלעקסיטי.2σ קומט פון 10 רעפּאַטישאַנז פון די עקאָ-פּראָווינץ לעגיטימאַציע פּראָצעס.פֿאַר די גאַנץ קאַמפּלעקסיטי פון די פראווינצן דיסקאַווערד דורך DBSCAN, (א) ווייזט אַז די BC דיסימילעראַטי אין דער פּראָווינץ איז 0.099, און די קאַמפּלעקסיטי קלאַסאַפאַקיישאַן פארגעלייגט דורך (C) איז 12, ריזאַלטינג אין אַ BC דיסימילעראַטי פון 0.200 אין דער פּראָווינץ.ווי די בילד ווייזט.(ד).
אין פיגור 4 ב, די בייאַמאַס פון 51 פּלאַנקטאָן טייפּס איז געניצט צו פאָרשטעלן די עקוויוואַלענט BC חילוק אין Longhurst פּראָווינץ.די קוילעלדיק דורכשניטלעך פון יעדער פּראָווינץ איז 0.227, און די נאָרמאַל דיווייישאַן פון די גריד פונקטן מיט דערמאָנען צו די חילוק אין BC פּראָווינץ איז 0.046.דאָס איז גרעסער ווי דער קנויל יידענאַפייד אין פיגורע 1ב.אַנשטאָט, ניצן די סאַכאַקל פון די זיבן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס, די דורכשניטלעך ינטער-סעזאָן בק דיסימיאַלעראַטי אין לאָנגהורסט געוואקסן צו 0.232.
די גלאבאלע עקאָ-פּראָווינץ מאַפּע גיט ינטראַקאַט דעטאַילס פון יינציק עקאַלאַדזשיקאַל ינטעראַקשאַנז און ימפּרווומאַנץ זענען געמאכט אין ניצן די גאנצע יקאָוסיסטאַם סטרוקטור פון לאָנגהורסט פּראַווינס.דער מיניסטעריום פון עקאָלאָגי איז געריכט צו צושטעלן ינסייט אין דעם פּראָצעס פון קאַנטראָולינג די נומעריקאַל מאָדעל יקאָוסיסטאַם, און דעם ינסייט וועט העלפֿן די עקספּלעריישאַן פון פעלד אַרבעט.פֿאַר דעם צוועק פון דעם פאָרשונג, עס איז ניט מעגלעך צו גאָר ווייַזן מער ווי הונדערט פראווינצן.דער ווייַטער אָפּטיילונג ינטראַדוסיז די SAGE אופֿן וואָס סאַמערייזיז די פראווינצן.
איינער פון די צילן פון דער פּראָווינץ איז צו העכערן פארשטאנד פון דעם אָרט און פאַרוואַלטונג פון דער פּראָווינץ.צו באַשטימען נויטפאַל סיטואַטיאָנס, דער אופֿן אין פיגורע 1 ב ילאַסטרייץ די נעסטינג פון יקאַלאַדזשיקלי ענלעך פראווינצן.עקאָ-פּראָווינצן זענען גרופּט צוזאַמען באזירט אויף עקאַלאַדזשיקאַל ענלעכקייט, און אַזאַ גרופּינג פון פראווינצן איז גערופן AEP.שטעלן אַ אַדזשאַסטאַבאַל "קאָמפּלעקסיטי" באזירט אויף די גאַנץ נומער פון פראווינצן צו באַטראַכטן.דער טערמין "קאָמפּלעקסיטי" איז געניצט ווייַל עס אַלאַוז די מדרגה פון נויטפאַל אַטריביוץ צו זיין אַדזשאַסטיד.אין סדר צו דעפינירן מינינגפאַל אַגגרעגאַטיאָנס, די דורכשניטלעך ינטראַ-קווינסיאַל BC חילוק פון 0.227 פֿון Longhurst איז געניצט ווי די בענטשמאַרק.אונטער דעם בענטשמאַרק, די קאַמביינד פראווינצן זענען ניט מער גערעכנט ווי נוציק.
ווי געוויזן אין פיגורע 3 ב, די גלאבאלע עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן זענען קאָוכיראַנט.מיט דיפעראַנסיז צווישן די קליינשטעטלדיק בק, עס קענען זיין געזען אַז עטלעכע קאַנפיגיעריישאַנז זענען זייער "פּראָסט".ינספּייערד דורך דזשאַנעטיקס און גראַפיק טעאָריע מעטהאָדס, "פארבונדן גראַפס" זענען געניצט צו סאָרט> 100 פראווינצן באזירט אויף די פראווינצן מערסט ענלעך צו זיי.די "קאַנעקטיוויטי" מעטריק דאָ איז באשלאסן מיט ינטער-קליינשטעטלדיק בק דיסימילעראַטי (30).די נומער פון פראווינצן מיט אַ גרעסערע פּלאַץ פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן פון> 100 פראווינצן קענען זיין ריפערד אין דעם ווי קאַמפּלעקסיטי.AEP איז אַ פּראָדוקט וואָס קאַטאַגערייזאַז מער ווי 100 פראווינצן ווי די מערסט דאָמינאַנט / קלאָוסאַסט עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן.יעדער עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ איז אַסיינד צו די דאָמינאַנט / העכסט פארבונדן עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ וואָס איז מערסט ענלעך צו זיי.דעם אַגגרעגאַטיאָן באשלאסן דורך די BC חילוק אַלאַוז אַ נעסטעד צוגאַנג צו די גלאבאלע יקאַלאַדזשי.
די אויסגעקליבן קאַמפּלעקסיטי קענען זיין קיין ווערט פון 1 צו די גאַנץ קאַמפּלעקסיטי פון FIG.2א.אין נידעריקער קאַמפּלעקסיטי, AEP קען דידזשענערייט רעכט צו דער פּראָבאַבאַליסטיק דימענשאַנאַליטי רעדוקציע שריט (t-SNE).דידזשענעראַסי מיטל אַז עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן קענען זיין אַסיינד צו פאַרשידענע AEPs צווישן יטעריישאַנז, און דערמיט טשאַנגינג די דזשיאַגראַפיק געגנט באדעקט.פיגורע 4C ילאַסטרייץ די פאַרשפּרייטן פון BC דיסימיאַלעראַטיז אין פראווינצן אין AEPs פון ינקריסינג קאַמפּלעקסיטי איבער 10 ימפּלאַמאַנץ (געמעל אין פיגורע 1 ב).אין פיגורע 4C, 2σ (בלוי געגנט) איז אַ מאָס פון דערנידעריקונג אין 10 ימפּלאַמאַנץ, און די גרין שורה רעפּראַזענץ די לאָנגהורסט בענטשמאַרק.פאקטן האָבן פּרוווד אַז די קאַמפּלעקסיטי פון 12 קענען האַלטן די BC חילוק אין די פּראָווינץ אונטער די לאָנגהורסט בענטשמאַרק אין אַלע ימפּלאַמאַנץ און האַלטן אַ לעפיערעך קליין דערנידעריקונג פון 2σ.אין קיצער, די מינימום רעקאַמענדיד קאַמפּלעקסיטי איז 12 AEPs, און די דורכשניטלעך ינטער-פּראָווינץ בק חילוק עוואַלואַטעד מיט 51 פּלאַנקטאָן טייפּס איז 0.198±0.013, ווי געוויזן אין פיגורע 4 ד.ניצן די סאַכאַקל פון זיבן פּלאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס, די דורכשניטלעך BC חילוק אין דער פּראָווינץ איז 2σ אַנשטאָט פון 0.198±0.004.דער פאַרגלייַך צווישן די BC דיפעראַנסיז קאַלקיאַלייטיד מיט די גאַנץ בייאַמאַס פון די זיבן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס אָדער די בייאַמאַס פון אַלע 51 פּלאַנקטאָן טייפּס ווייזט אַז כאָטש די SAGE אופֿן איז אָנווענדלעך צו די 51-דימענשאַנאַל סיטואַציע, עס איז פֿאַר די גאַנץ בייאַמאַס פון די זיבן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס פֿאַר טריינינג.
דעפּענדינג אויף די ציל פון קיין פאָרשונג, פאַרשידענע לעוועלס פון קאַמפּלעקסיטי קענען זיין קאַנסידערד.רעגיאָנאַל שטודיום קען דאַרפן פול קאַמפּלעקסיטי (ד"ה אַלע 115 פראווינצן).ווי אַ ביישפּיל און פֿאַר קלעריטי, באַטראַכטן די מינימום רעקאַמענדיד קאַמפּלעקסיטי פון 12.
ווי אַ ביישפּיל פון די נוצן פון די SAGE אופֿן, 12 AEPs מיט אַ מינימום קאַמפּלעקסיטי פון 12 זענען געניצט דאָ צו ויספאָרשן די קאָנטראָל פון די נויטפאַל קהל סטרוקטור.פיגור 5 ילאַסטרייץ די עקאַלאַדזשיקאַל ינסייץ גרופּט דורך AEP (פון א צו ל): אין רעדפיעלד סטאָטשיאָמעטרי, דזשיאַגראַפיק מאָס (פיגורע 5C), פאַנגקשאַנאַל גרופּע בייאַמאַס זאַץ (פיגורע 5 אַ) און נוטריאַנט צושטעלן (פיגורע 5 ב) זענען דורכגעקאָכט דורך N Zoomed.די פאַרהעלטעניש (N:Si:P:Fe, 1:1:16:16×103) איז געוויזן.פֿאַר די לעצטע טאַפליע, P געמערט דורך 16 און Fe געמערט מיט 16 × 103, אַזוי די באַר גראַפיק איז עקוויוואַלענט צו די נוטרישאַנאַל באדערפענישן פון פיטאָפּלאַנטאָן.
די פראווינצן זענען קלאַסאַפייד אין 12 אַעפּס א צו ל. (א) בייאַמאַס (מגק / מ 3) פון יקאָוסיסטאַמז אין 12 פראווינצן.(ב) די נוטריאַנט פלאַקס קורס פון צעלאָזן ינאָרגאַניק ניטראָגען (ען), פּרעסן (פע), פאָספאַטע (פּ) און סיליק זויער (סי) (ממאָל / מ 3 פּער יאָר).Fe און P זענען ריספּעקטיוולי געמערט מיט 16 און 16 × 103, אַזוי אַז די סטריפּס זענען סטאַנדערדייזד צו פיטאָפּלאַנטאָן סטאָיטשיאָמעטרי רעקווירעמענץ.(C) באַמערקונג די חילוק צווישן פּאָליאַר מקומות, סובטראָפּיקאַל סיקלאָונז און הויפּט סיזאַנאַל / רייזינג מקומות.די מאָניטאָרינג סטיישאַנז זענען אנגעצייכנט ווי גייט: 1, סיץ;2, אַלאָהאַ;3, סטאַנציע פּ;און 4, באַץ.
די יידענאַפייד AEP איז יינציק.ארום דעם עקוואטאר איז פאראן א געוויסע סימעטריע אינעם אטלאנטישן און פאציפישן אקעאן, און אן ענליכע אבער פארגרעסערטע שטח עקזיסטירט אינעם אינדישן אקעאן.עטלעכע AEPs אַרומנעמען די מערב זייַט פון די קאָנטינענט פֿאַרבונדן מיט די אַרופגאַנג.די דרום פּאָול סירקומפּאָלאַר קראַנט איז גערעכנט ווי אַ גרויס זאָנאַל שטריך.סובטראָפּיקאַל סיקלאָון איז אַ קאָמפּלעקס סעריע פון ​​​​אָליגאָטראָפיק AEP.אין די פראווינצן, די באַקאַנטע מוסטער פון בייאַמאַס דיפעראַנסיז צווישן פּלאַנקטאָן-דאַמאַנייטאַד אָליגאָטראָפיק וואָרטאַסיז און דיאַטאָם-רייַך פּאָליאַר מקומות איז קלאָר ווי דער טאָג.
AEPs מיט זייער ענלעך גאַנץ פיטאָפּלאַנקטאָן בייאַמאַס קענען האָבן זייער פאַרשידענע קהל סטראַקטשערז און דעקן פאַרשידענע דזשיאַגראַפיק געביטן, אַזאַ ווי D, H, און K, וואָס האָבן ענלעך גאַנץ פיטאָפּלאַנטאָן בייאַמאַס.AEP H עקזיסטירט דער הויפּט אין די עקוואַטאָריאַל ינדיאַן אקעאן, און עס זענען מער דיאַזאָטראָפּיק באַקטיריאַ.AEP D איז געפֿונען אין עטלעכע בייסאַנז, אָבער עס איז דער הויפּט באַוווסט אין די פּאַסיפיק אַרום הויך-טראָגן געביטן אַרום די עקוואַטאָריאַל אַפּוועללינג.די פאָרעם פון דעם פּאַסיפיק פּראָווינץ איז רעמאַניסאַנט פון אַ פּלאַנאַטערי כוואַליע באַן.עס זענען ווייניק דיאַזאָבאַקטעריאַ אין AEP D, און מער קאָנעס.קאַמפּערד מיט די אנדערע צוויי פראווינצן, AEP K איז בלויז געפֿונען אין די כיילאַנדז פון די אַרקטיש אקעאן, און עס זענען מער דיאַטאָמס און ווייניקערע פּלאַנקטאָנס.עס איז כדאי צו באמערקן אַז די סומע פון ​​פּלאַנקטאָן אין די דריי מקומות איז אויך זייער אַנדערש.צווישן זיי, די פּלאַנקטאָן זעט פון AEP K איז לעפיערעך נידעריק, בשעת די פון AEP D און H איז לעפיערעך הויך.דעריבער, טראָץ זייער בייאַמאַס (און דעריבער ענלעך צו Chl-a), די פראווינצן זענען גאַנץ אַנדערש: Chl-באזירט פּראָווינץ טעסטינג קען נישט כאַפּן די דיפעראַנסיז.
עס איז אויך קלאָר ווי דער טאָג אַז עטלעכע AEPs מיט זייער אַנדערש בייאַמאַס קען זיין ענלעך אין טערמינען פון פיטאָפּאַנקטאָן קהל סטרוקטור.פֿאַר בייַשפּיל, דאָס איז קענטיק אין AEP D און E. זיי זענען נאָענט צו יעדער אנדערער, ​​און אין די פּאַסיפיק אקעאן, AEP E איז נאָענט צו די העכסט פּראָדוקטיוו AEPJ.סימילאַרלי, עס איז קיין קלאָר פֿאַרבינדונג צווישן פיטאָפּלאַנקטאָן בייאַמאַס און זאָאָפּלאַנקטאָן זעט.
AEP קענען זיין פארשטאנען אין טערמינען פון די נוטריאַנץ צוגעשטעלט צו זיי (פיגורע 5 ב).דיאַטאָמס עקסיסטירן בלויז ווו עס איז גענוג צושטעלן פון סיליק זויער.אין אַלגעמיין, די העכער די צושטעלן פון סיליק זויער, די העכער די בייאַמאַס פון דיאַטאָמס.דיאַטאָמס קענען זיין געזען אין AEP A, J, K און L. די פאַרהעלטעניש פון דייאַטאָם בייאַמאַס קאָרעוו צו אנדערע פיטאָפּלאַנטאַן איז באשלאסן דורך די N, P און Fe צוגעשטעלט קאָרעוו צו די דיאַטאָם פאָדערונג.פֿאַר בייַשפּיל, AEP L איז דאַמאַנייטאַד דורך דייאַטאָמס.קאַמפּערד מיט אנדערע נוטריאַנץ, סי האט די העכסטן צושטעלן.אין קאַנטראַסט, טראָץ העכער פּראָודאַקטיוויטי, AEP J האט ווייניקערע דיאַטאָמס און ווייניקער סיליציום צושטעלן (אַלע און קאָרעוו צו אנדערע נוטריאַנץ).
דיאַזאָניום באַקטיריאַ האָבן די פיייקייט צו פאַרריכטן ניטראָגען, אָבער וואַקסן סלאָולי (31).זיי קאָואַגזיסט מיט אנדערע פיטאָפּלאַנטאַן, ווו אייַזן און פאַספעראַס זענען יבעריק קאָרעוו צו די פאָדערונג פֿאַר ניט-דיאַזאָניום נוטריאַנץ (20, 21).עס איז כדאי צו באמערקן אַז די דיאַזאָטראָפּיק בייאַמאַס איז לעפיערעך הויך, און די צושטעלן פון Fe און P איז לעפיערעך גרויס קאָרעוו צו די צושטעלן פון N. אין דעם וועג, כאָטש די גאַנץ בייאַמאַס אין AEP J איז העכער, די דיאַזאָניום בייאַמאַס אין AEP H איז גרעסער ווי אין J. ביטע טאָן אַז AEP J און H זענען געאָגראַפיקאַללי זייער אַנדערש, און H איז ליגן אין די עקוואַטאָריאַל ינדיאַן אקעאן.
אויב די יינציק יקאָוסיסטאַם סטרוקטור איז נישט צעטיילט אין פראווינצן, די ינסייץ פון די 12 AEP ס לאָואַסט קאַמפּלעקסיטי מאָדעלס וועט נישט זיין אַזוי קלאָר.די AEP דזשענערייטאַד דורך SAGE פאַסילאַטייץ די קאָוכיראַנט און סיימאַלטייניאַס פאַרגלייַך פון קאָמפּלעקס און הויך-דימענשאַנאַל אינפֿאָרמאַציע פֿון יקאָוסיסטאַם מאָדעלס.AEP יפעקטיוולי עמפאַסייזיז וואָס Chl איז נישט אַ גוט און אָלטערנאַטיוו אופֿן צו באַשליסן קהל סטרוקטור אָדער זאָאָפּלאַנקטאָן זעט אין העכער נוטריאַנט לעוועלס.א דיטיילד אַנאַליסיס פון אָנגאָינג פאָרשונג טעמעס איז ווייַטער פון דעם פאַרנעם פון דעם אַרטיקל.די SAGE אופֿן גיט אַ וועג צו ויספאָרשן אנדערע מעקאַניזאַמז אין דעם מאָדעל וואָס איז גרינגער צו שעפּן ווי פונט-צו-פונט וויוינג.
די SAGE אופֿן איז פארגעלייגט צו דערקלערן גאָר קאָמפּלעקס עקאַלאַדזשיקאַל דאַטן פון גלאבאלע גשמיות / בייאָוגעאָטשעמיקאַל / יקאָוסיסטאַם נומעריקאַל מאָדעלס.די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ איז באשלאסן דורך די גאַנץ בייאַמאַס פון קרייַז-פּלאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס, די אַפּלאַקיישאַן פון t-SNE מאַשמאָעס דימענשאַנאַליטי רעדוקציע אַלגערידאַם און די קלאַסטערינג מיט די אַנסופּערווייזד ML אופֿן DBSCAN.די ינטער-קליינשטעטלדיק BC חילוק / גראַפיק טעאָריע פֿאַר נעסטינג אופֿן איז געווענדט צו באַקומען אַ געזונט AEP וואָס קענען זיין געוויינט פֿאַר גלאבאלע ינטערפּריטיישאַן.אין טערמינען פון קאַנסטראַקשאַן, די עקאָ-פּראָווינץ און AEP זענען יינציק.די AEP נעסטינג קענען זיין אַדזשאַסטיד צווישן די פול קאַמפּלעקסיטי פון דער אָריגינעל עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ און די רעקאַמענדיד מינימום שוועל פון 12 AEPs.נעסטינג און דיטערמאַנינג די מינימום קאַמפּלעקסיטי פון AEP זענען גערעכנט ווי שליסל סטעפּס, ווייַל די מאַשמאָעס t-SNE דידזשענערייץ AEPs פון <12 קאַמפּלעקסיטי.די SAGE אופֿן איז גלאבאלע, און זייַן קאַמפּלעקסיטי ריינדזשאַז פון> 100 AEPs צו 12. פֿאַר פּאַשטעס, די קראַנט פאָקוס איז אויף די קאַמפּלעקסיטי פון 12 גלאבאלע AEPs.צוקונפֿט פאָרשונג, ספּעציעל רעגיאָנאַל שטודיום, קען געפֿינען אַ קלענערער ספּיישאַל סאַבסעט פון די גלאבאלע עקאָ-פּראַווינצן נוציק, און קען זיין אַגראַגייטאַד אין אַ קלענערער שטח צו נוצן די זעלבע עקאַלאַדזשיקאַל ינסייץ דיסקאַסט דאָ.עס גיט פֿירלייגן וועגן ווי די עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן און די ינסייץ פון זיי קענען זיין געוויינט פֿאַר ווייַטער עקאַלאַדזשיקאַל פארשטאנד, פאַסילאַטייט מאָדעל פאַרגלייַך און פּאַטענטשאַלי פֿאַרבעסערן די מאָניטאָרינג פון מאַרינע יקאָוסיסטאַמז.
די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ און AEP יידענאַפייד דורך די SAGE אופֿן זענען באזירט אויף די דאַטן אין די נומעריקאַל מאָדעל.לויט דעפֿיניציע, די נומעריקאַל מאָדעל איז אַ סימפּלאַפייד סטרוקטור, טריינג צו כאַפּן די עסאַנס פון די ציל סיסטעם, און פאַרשידענע מאָדעלס האָבן אַ אַנדערש פאַרשפּרייטונג פון פּלאַנקטאָן.די נומעריקאַל מאָדעל געניצט אין דעם לערנען קען נישט גאָר כאַפּן עטלעכע פון ​​​​די באמערקט פּאַטערנז (למשל, אין די טהל עסטאַמאַץ פֿאַר די עקוואַטאָריאַל געגנט און די סאָוטהערן אקעאן).בלויז אַ קליין טייל פון די דייווערסיטי אין די פאַקטיש אָקעאַן איז קאַפּטשערד, און די מעסאָ און סאַב-מעסאָסקאַלעס קענען ניט זיין ריזאַלווד, וואָס קען ווירקן נוטריאַנט פלאַקס און קלענערער-וואָג קהל סטרוקטור.טראָץ די שאָרטקאָמינגס, עס טורנס אויס אַז AEP איז זייער נוציק אין העלפּינג צו פֿאַרשטיין קאָמפּלעקס מאָדעלס.דורך יוואַליוייטינג ווו ענלעך עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן זענען געפֿונען, AEP גיט אַ פּאָטענציעל נומעריקאַל מאָדעל פאַרגלייַך געצייַג.די קראַנט נומעריקאַל מאָדעל קאַפּטשערז די קוילעלדיק מוסטער פון ווייַט סענסינג פיטאָפּלאַנטאַן טש-אַ קאַנסאַנטריישאַן און די פאַרשפּרייטונג פון פּלאַנקטאָן גרייס און פאַנגקשאַנאַל גרופּע (באַמערקונג ס 1 און פיגורע ס 1) (2, 32).
ווי געוויזן דורך די 0.1 מגטשל-אַ/מ-3 קאַנטור שורה, AEP איז צעטיילט אין אָליגאָטראָפיק געגנט און מעסאָטראָפיק געגנט (פיגורע S1B): AEP B, C, D, E, F און G זענען אָליגאָטראָפיק געביטן, און די רוען געביטן זענען ליגן העכער כל-א.AEP ווייזט עטלעכע קאָרעספּאָנדענץ מיט לאָנגהורסט פּראַווינס (פיגורע ס 3 אַ), למשל, די סאָוטהערן אקעאן און די עקוואַטאָריאַל פּאַסיפיק.אין עטלעכע מקומות, AEP קאָווערס קייפל לאָנגהורסט מקומות, און וויצע ווערסאַ.זינט די כוונה צו דעלימיטירן פראווינצן אין דעם געגנט און Longhurst איז אַנדערש, עס איז דערוואַרט אַז עס וועט זיין דיפעראַנסיז.קייפל AEPs אין אַ לאָנגהורסט פּראָווינץ אָנווייַזן אַז זיכער געביטן מיט ענלעך ביאָגעאָטעמיסטרי קען האָבן זייער פאַרשידענע יקאָוסיסטאַם סטראַקטשערז.AEP יגזיבאַץ אַ זיכער קאָרעספּאָנדענץ מיט גשמיות שטאַטן, ווי אנטפלעקט ניצן אַנסופּערווייזד לערנען (19), אַזאַ ווי אין הויך אַפּוועללינג שטאַטן (למשל, די סאָוטהערן אקעאן און די עקוואַטאָריאַל פּאַסיפיק; פיגורע S3, C און D).די קאָרעספּאָנדענץ אָנווייַזן אַז די קהל סטרוקטור פון פּלאַנקטאָן איז שטארק ינפלואַנסט דורך אָקעאַן דינאַמיק.אין געביטן אַזאַ ווי די צפון אַטלאַנטיק, AEP טראַווערסז גשמיות פראווינצן.דער מעקאַניזאַם וואָס ז די דיפעראַנסיז קען אַרייַננעמען פּראַסעסאַז אַזאַ ווי שטויב אַריבערפירן, וואָס קענען פירן צו גאָר פאַרשידענע נוטרישאַנאַל מגילה אפילו אונטער ענלעך גשמיות טנאָים.
דער מיניסטעריום פון עקאָלאָגי און AEP האָט אָנגעוויזן אַז ניצן Chl אַליין קען נישט ידענטיפיצירן עקאַלאַדזשיקאַל קאַמפּאָונאַנץ, ווי די מאַרינע יקאַלאַדזשי קהל האט שוין איינגעזען.דאָס איז געזען אין AEPs מיט ענלעך בייאַמאַס אָבער באטייטיק אַנדערש עקאַלאַדזשיקאַל זאַץ (אַזאַ ווי D און E).אין קאַנטראַסט, AEPs אַזאַ ווי D און K האָבן זייער אַנדערש בייאַמאַס אָבער ענלעך עקאַלאַדזשיקאַל זאַץ.AEP עמפאַסייזיז אַז די שייכות צווישן בייאַמאַס, עקאַלאַדזשיקאַל זאַץ און זאָאָפּלאַנקטאָן זעט איז קאָמפּלעקס.פֿאַר בייַשפּיל, כאָטש AEP J שטייט אויס אין טערמינען פון פיטאָפּלאַנקטאָן און פּלאַנקטאָן בייאַמאַס, AEP ס א און ל האָבן ענלעך פּלאַנקטאָן בייאַמאַס, אָבער א האט אַ העכער פּלאַנקטאָן זעט.AEP עמפאַסייזיז אַז פיטאָפּלאַנקטאָן בייאַמאַס (אָדער Chl) קענען ניט זיין געניצט צו פאָרויסזאָגן זאָאָפּלאַנקטאָן בייאַמאַס.זאָאָפּלאַנקטאָן איז דער יסוד פון די פישערי עסנוואַרג קייט, און מער פּינטלעך עסטאַמאַץ קען פירן צו בעסער ריסאָרס פאַרוואַלטונג.צוקונפֿט מאַרינע קאָליר סאַטאַלייץ [פֿאַר בייַשפּיל, PACE (פּלאַנקטאָן, אַעראָסאָל, וואָלקן און מאַרינע יקאָוסיסטאַם)] קען זיין בעסער פּאַזישאַנד צו העלפן אָפּשאַצן די קהל סטרוקטור פון פיטאָפּלאַנטאָן.ניצן AEP פּראָגנאָז קענען פּאַטענטשאַלי פאַסילאַטייט די אָפּשאַצונג פון זאָאָפּלאַנקטאָן פֿון פּלאַץ.מעטהאָדס ווי SAGE, צוזאַמען מיט נייַע טעקנאַלאַדזשיז, און מער און מער פעלד דאַטן בנימצא פֿאַר ערד אמת סערווייז (אַזאַ ווי טאַראַ און נאָכגיין-אַרויף פאָרשונג), קענען צוזאַמען נעמען אַ שריט צו סאַטעליט-באזירט יקאָוסיסטאַם געזונט מאָניטאָרינג.
די SAGE אופֿן גיט אַ באַקוועם וועג צו אָפּשאַצן עטלעכע מעקאַניזאַמז וואָס קאָנטראָלירן פּראָווינץ קעראַקטעריסטיקס, אַזאַ ווי בייאַמאַס / Chl, נעץ ערשטיק פּראָדוקציע און קהל סטרוקטור.פֿאַר בייַשפּיל, די קאָרעוו סומע פון ​​​​דיאַטאָמס איז באַשטימט דורך אַ ימבאַלאַנס אין די צושטעלן פון סי, ען, פּ, און פע קאָרעוו צו די פיטאָפלאַנקטאָן סטאָטשיאָמעטריק רעקווירעמענץ.אין אַ באַלאַנסט צושטעלן קורס, די קהל איז דאַמאַנייטאַד דורך דיאַטאָמס (ל).ווען די צושטעלן קורס איז אַנבאַלאַנסט (דאָס איז, די צושטעלן פון סיליציום איז נידעריקער ווי די נוטריאַנט פאָדערונג פון דיאַטאָמס), דיאַטאָמס אַקאַונץ פֿאַר בלויז אַ קליין חלק ייַנטיילן (ק).ווען די צושטעלן פון Fe און P יקסידז די צושטעלן פון N (למשל, E און H), די דיאַזאָטראָפּיק באַקטיריאַ וועט וואַקסן וויגעראַסלי.דורך דעם קאָנטעקסט צוגעשטעלט דורך AEP, די עקספּלעריישאַן פון קאָנטראָל מעקאַניזאַמז וועט ווערן מער נוציק.
די עקאָ-פּראָווינץ און AEP זענען געביטן מיט ענלעך קהל סטראַקטשערז.די צייט סעריע פֿון אַ זיכער אָרט אין אַן עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ אָדער AEP קענען זיין גערעכנט ווי אַ רעפֿערענץ פונט און קענען פאָרשטעלן די שטח באדעקט דורך די עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ אָדער AEP.לאַנג-טערמין מאָניטאָרינג סטיישאַנז אויף פּלאַץ צושטעלן אַזאַ צייט סעריע.לאנג-טערמין אין-סיטו דאַטן שטעלט וועט פאָרזעצן צו שפּילן אַן ינקאַלקיאַלאַבאַל ראָלע.פֿון דער פּערספּעקטיוו פון מאָניטאָרינג קהל סטרוקטור, די SAGE אופֿן קענען זיין געזען ווי אַ וועג צו באַשליסן די מערסט נוציק אָרט פון נייַע זייטלעך.פֿאַר בייַשפּיל, די צייט סעריע פון ​​די לאַנג-טערמין אָליגאָטראָפיק וווין אַסעסמאַנט (ALOHA) איז אין די AEP B פון די אָליגאָטראָפיק געגנט (פיגורע 5C, פירמע 2).ווייַל ALOHA איז נאָענט צו דער גרענעץ פון אן אנדער AEP, די צייט סעריע קען נישט זיין רעפּריזענאַטיוו פון די גאנצע געגנט, ווי פריער סאַגדזשעסטיד (33).אין דער זעלביקער AEP B, די צייט סעריע SEATS (סאָוטהעאַסט אַסיאַן צייט סעריע) איז לאָוקייטאַד אין דאָרעמ - מייַרעוודיק טייוואַן (34), ווייַטער פון די באַונדריז פון אנדערע AEPs (פיגורע 5C, פירמע 1), און קענען זיין געוויינט ווי אַ בעסער אָרט צו מאָניטאָר. AEPB.די BATS (Bermuda Atlantic Time Series Study) צייט סעריע (פיגורע 5C, פירמע 4) אין AEPC איז זייער נאָענט צו דער גרענעץ צווישן AEP C און F, וואָס ינדיקייץ אַז מאָניטאָרינג AEP C ניצן BATS צייט סעריע קען זיין פּראָבלעמאַטיק.סטאַנציע פּ אין AEP J (פיגורע 5C, פירמע 3) איז ווייַט פון די AEP גרענעץ, אַזוי עס איז מער רעפּריזענאַטיוו.די עקאָ-פּראָווינץ און AEP קענען העלפֿן גרינדן אַ מאָניטאָרינג פריימווערק פּאַסיק פֿאַר אַססעססינג גלאבאלע ענדערונגען, ווייַל די דערלויבעניש פון די פראווינצן צו אַססעסס ווו מוסטערונג אויף פּלאַץ קענען צושטעלן שליסל ינסייץ.די SAGE אופֿן קענען זיין ווייַטער דעוועלאָפּעד צו זיין געווענדט צו קלימאַט דאַטן צו אַססעסס צייט-שפּאָרן וועריאַביליטי.
די הצלחה פון די SAGE אופֿן איז אַטשיווד דורך אָפּגעהיט אַפּלאַקיישאַן פון דאַטן וויסנשאַפֿט / ML מעטהאָדס און פעלד-ספּעציפיש וויסן.ספּאַסיפיקלי, t-SNE איז געניצט צו דורכפירן דימענשאַנאַליטי רעדוקציע, וואָס ייַנגעמאַכץ די קאָוואַריאַנס סטרוקטור פון הויך-דימענשאַנאַל דאַטן און פאַסילאַטייץ וויזשוואַלאַזיישאַן פון קאָוואַריאַנס טאַפּאַלאַדזשי.די דאַטן זענען עריינדזשד אין די פאָרעם פון סטריפּס און קאָוואַריאַנסעס (פיגורע 2A), וואָס ינדיקייץ אַז ריין דיסטאַנסע-באזירט מיטלען (אַזאַ ווי ק-מיטלען) זענען נישט צונעמען ווייַל זיי יוזשאַוואַלי נוצן אַ Gaussian (קייַלעכיק) יקער פאַרשפּרייטונג (דיסקאַווערד אין באַמערקונג S2) .די DBSCAN אופֿן איז פּאַסיק פֿאַר קיין קאָוואַריאַנס טאַפּאַלאַדזשי.ווי לאַנג ווי איר באַצאָלן ופמערקזאַמקייַט צו באַשטעטיקן פּאַראַמעטערס, פאַרלאָזלעך לעגיטימאַציע קענען זיין צוגעשטעלט.די קאַמפּיוטיישאַנאַל פּרייַז פון די t-SNE אַלגערידאַם איז הויך, וואָס לימאַץ זיין קראַנט אַפּלאַקיישאַן צו אַ גרעסערע סומע פון ​​​​דאַטן, וואָס מיטל אַז עס איז שווער צו צולייגן צו טיף אָדער צייט-וועריינג פעלדער.אַרבעט אויף די סקאַלאַביליטי פון t-SNE איז אין פּראָגרעס.זינט KL דיסטאַנסע איז גרינג צו פּאַראַלעליזירן, די t-SNE אַלגערידאַם האט אַ גוט פּאָטענציעל פֿאַר יקספּאַנשאַן אין דער צוקונפֿט (35).ביז איצט, אנדערע פּראַמאַסינג דימענשאַנאַליטי רעדוקציע מעטהאָדס וואָס קענען בעסער רעדוצירן די גרייס אַרייַננעמען יונאַפייד מאַניפאָולד אַפּראַקסאַמיישאַן און פּרויעקציע (UMAP) טעקניקס, אָבער עוואַלואַטיאָן אין דעם קאָנטעקסט פון אָקעאַן דאַטן איז נייטיק.דער טייַטש פון בעסער סקאַלאַביליטי איז, למשל, קלאַסאַפייינג גלאבאלע קליימיץ אָדער מאָדעלס מיט פאַרשידענע קאַמפּלעקסיטי אויף אַ געמישט שיכטע.געביטן וואָס קענען נישט זיין קלאַסאַפייד דורך SAGE אין קיין פּראָווינץ קענען זיין גערעכנט ווי די רוען שוואַרץ דאַץ אין פיגורע 2A.געאָגראַפֿיש, די געביטן זענען דער הויפּט אין העכסט סיזאַנאַל געביטן, וואָס סאַגדזשעסץ אַז קאַפּטשערינג עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן וואָס טוישן איבער צייַט וועט צושטעלן בעסער קאַווערידזש.
אין סדר צו בויען די SAGE אופֿן, יידיאַז פון קאָמפּלעקס סיסטעמען / דאַטן וויסנשאַפֿט האָבן שוין געניצט, ניצן די פיייקייט צו באַשטימען קלאַסטערז פון פאַנגקשאַנאַל גרופּעס (די מעגלעכקייט צו זיין זייער נאָענט אין אַן 11-דימענשאַנאַל פּלאַץ) און באַשטימען פראווינצן.די פראווינצן שילדערן ספּעציפיש וואַליומז אין אונדזער 3D t-SNE פאַסע פּלאַץ.סימילאַרלי, די Poincaré טייל קענען זיין געוויינט צו אָפּשאַצן די "באַנד" פון די שטאַט פּלאַץ פאַרנומען דורך די טרייַעקטאָריע צו באַשליסן "נאָרמאַל" אָדער "כאַאָטיש" נאַטור (36).פֿאַר די סטאַטיק 11-דימענשאַנאַל מאָדעל רעזולטאַט, די באַנד פאַרנומען נאָך די דאַטן איז קאָנווערטעד אין אַ 3 ד פאַסע פּלאַץ קענען זיין סימאַלערלי דערקלערט.די שייכות צווישן דזשיאַגראַפיק געגנט און געגנט אין 3D פאַסע פּלאַץ איז נישט פּשוט, אָבער עס קענען זיין דערקלערט אין טערמינען פון עקאַלאַדזשיקאַל ענלעכקייט.פֿאַר דעם סיבה, די מער קאַנווענשאַנאַל BC דיסימילאַריטי מאָס איז בילכער.
צוקונפֿט אַרבעט וועט רייוז די SAGE אופֿן פֿאַר סיזאַנאַל טשאַנגינג דאַטן צו אַססעסס די ספּיישאַל וועריאַביליטי פון די יידענאַפייד פראווינצן און AEP.דער צוקונפֿט ציל איז צו נוצן דעם אופֿן צו העלפן באַשטימען וואָס פראווינצן קענען זיין באשלאסן דורך סאַטעליט מעזשערמאַנץ (אַזאַ ווי Chl-a, ווייַט סענסינג רעפלעקטיוויטי און ים ייבערפלאַך טעמפּעראַטור).דאָס וועט לאָזן ווייַט סענסינג אַסעסמאַנט פון עקאַלאַדזשיקאַל קאַמפּאָונאַנץ און העכסט פלעקסאַבאַל מאָניטאָרינג פון עקאַלאַדזשיקאַל פראווינצן און זייער וועריאַביליטי.
דער ציל פון דעם פאָרשונג איז צו באַקענען די SAGE אופֿן, וואָס דיפיינז אַן עקאַלאַדזשיקאַל פּראָווינץ דורך זיין יינציק פּלאַנקטאָן קהל סטרוקטור.דאָ, מער דיטיילד אינפֿאָרמאַציע וועגן די גשמיות / ביאָגעאָטשעמיקאַל / יקאָוסיסטאַם מאָדעל און די פּאַראַמעטער סעלעקציע פון ​​די t-SNE און DBSCAN אַלגערידאַמז וועט זיין צוגעשטעלט.
די גשמיות קאַמפּאָונאַנץ פון די מאָדעל קומען פון די אָפּשאַצונג פון אָקעאַן סערקיאַליישאַן און קלימאַט [ECCOv4;(37) די גלאבאלע שטאַט אָפּשאַצונג דיסקרייבד דורך (38).די נאָמינאַל האַכלאָטע פון ​​שטאַט אָפּשאַצונג איז 1/5.דער קלענסטער סקווערז אופֿן מיט לאַגראַנדזשאַן מאַלטאַפּלייער אופֿן איז געניצט צו באַקומען די ערשט און גרענעץ טנאָים און ינערלעך מאָדעל פּאַראַמעטערס אַדזשאַסטיד דורך אָבסערוואַציע, דערמיט דזשענערייטינג אַ פריי-פליסנדיק MIT אַלגעמיינע ציקל מאָדעל (MITgcm) (39), דער מאָדעל נאָך אַפּטאַמאַזיישאַן, די רעזולטאַטן קענען זיין טראַקט און באמערקט.
די ביאָגעאָטשעמיסטרי / יקאָוסיסטאַם האט אַ מער פולשטענדיק באַשרייַבונג (ד"ה יקווייזשאַנז און פּאַראַמעטער וואַלועס) אין (2).דער מאָדעל קאַפּטשערז די סערקיאַליישאַן פון C, N, P, Si און Fe דורך ינאָרגאַניק און אָרגאַניק פּאָנדס.די ווערסיע געניצט דאָ כולל 35 מינים פון פיטאָפּלאַנטאַן: 2 מינים פון מיקראָפּראָקאַריאָטעס און 2 מינים פון מיקראָעוקאַריאָטעס (פּאַסיק פֿאַר נידעריק-נוטריאַנט ינווייראַנמאַנץ), 5 מינים פון Cryptomonas sphaeroides (מיט קאַלסיום קאַרבאַנייט קאָוטינג), 5 מינים פון דיאַזאָניום (קענען פאַרריכטן ניטראָגען, אַזוי עס איז נישט לימיטעד) די אַוויילאַביליטי פון צעלאָזן ינאָרגאַניק ניטראָגען), 11 דייאַטאָמס (פאָרמינג אַ סיליאַס דעקל), 10 געמישט-וועדזשאַטייטיוו פלאַגעלאַטעס (קענען פאָטאָסינטאַסייז און עסן אנדערע פּלאַנקטאָן) און 16 זאָאָפּלאַנקטאָן (גרייז אויף אנדערע פּלאַנקטאָן).די זענען גערופֿן "ביאָגאָטשעמיקאַל פאַנגקשאַנאַל גרופּעס" ווייַל זיי האָבן פאַרשידענע יפעקץ אויף מאַרינע ביאָגעאָטשעמיסטרי (40, 41) און זענען אָפט געניצט אין אָבסערוואַציע און מאָדעל שטודיום.אין דעם מאָדעל, יעדער פאַנגקשאַנאַל גרופּע איז פארפאסט פון עטלעכע פּלאַנקטאָנס פון פאַרשידענע סיזעס, מיט אַ שפּאַן פון 0.6 צו 2500 μם עקוויוואַלענט ספעריש דיאַמעטער.
די פּאַראַמעטערס וואָס ווירקן פיטאָפּלאַנטטאָן גראָוט, גרייזינג און סינגקינג זענען שייַכות צו גרייס, און עס זענען ספּעציפיש דיפעראַנסיז צווישן די זעקס פיטאָפּאַנקטאָן פאַנגקשאַנאַל גרופּעס (32).טראָץ די פאַרשידענע גשמיות פראַמעוואָרקס, די רעזולטאַטן פון די 51 פּלאַנקטאָן קאַמפּאָונאַנץ פון די מאָדעל זענען געניצט אין אַ נומער פון פריש שטודיום (42-44).
פון 1992 צו 2011, די קאַפּלינג מאָדעל פון פיזיש / ביאָגעאָטשעמיקאַל / יקאָוסיסטאַם געלאפן פֿאַר 20 יאר.דער רעזולטאַט פון די מאָדעל כולל פּלאַנקטאָן בייאַמאַס, נוטריאַנט קאַנסאַנטריישאַן און נוטריאַנט צושטעלן קורס (DIN, PO4, Si און Fe).אין דעם לערנען, די 20-יאָר דורכשניטלעך פון די אַוטפּוץ איז געניצט ווי די אַרייַנשרייַב פון די עקאַלאַדזשיקאַל פּראַווינס.Chl, די פאַרשפּרייטונג פון פּלאַנקטאָן בייאַמאַס און נוטריאַנט קאַנסאַנטריישאַן און די פאַרשפּרייטונג פון פאַנגקשאַנאַל גרופּעס זענען קאַמפּערד מיט סאַטעליט און אין-סיטו אַבזערוויישאַנז [זען (2, 44), באַמערקונג S1 און פיגור.S1 צו S3].
פֿאַר די SAGE אופֿן, די הויפּט מקור פון ראַנדאַמנאַס קומט פון די t-SNE שריט.ראַנדאַמנאַס כינדערז ריפּיטאַביליטי, וואָס מיטל אַז די רעזולטאַטן זענען אַנרילייאַבאַל.די SAGE אופֿן שטרענג טעסץ די ראָובאַסטנאַס דורך דיטערמאַנינג אַ גאַנג פון פּאַראַמעטערס פון t-SNE און DBSCAN, וואָס קענען קאַנסיסטאַנטלי ידענטיפיצירן קלאַסטערז ווען ריפּיטיד.דיטערמאַנינג די "פּערפּלעקסאַטי" פון די t-SNE פּאַראַמעטער קענען זיין פארשטאנען ווי דיטערמאַנינג די גראַד צו וואָס די מאַפּינג פון הויך צו נידעריק דימענשאַנז זאָל אָנערקענען די היגע אָדער גלאבאלע קעראַקטעריסטיקס פון די דאַטן.ריטשט די צעמישונג פון 400 און 300 יטעריישאַנז.
פֿאַר די קלאַסטערינג אַלגערידאַם DBSCAN, די מינימום גרייס און דיסטאַנסע מעטריק פון די דאַטן פונקטן אין דעם קנויל דאַרף זיין באשלאסן.די מינימום נומער איז באשלאסן אונטער די גיידאַנס פון עקספּערץ.דעם וויסן ווייסט וואָס פיץ די קראַנט נומעריקאַל מאָדעלינג פריימווערק און האַכלאָטע.די מינימום נומער איז 100. א העכער מינימום ווערט (ווייניקער ווי <135 איידער דער אויבערשטער שיעור פון גרין ווערט ברייט) קענען זיין קאַנסידערד, אָבער עס קען נישט פאַרבייַטן די אַגגרעגאַטיאָן אופֿן באזירט אויף BC דיסימילאַריטי.דער גראַד פון קשר (פיגורע 6 אַ) איז געניצט צו שטעלן די ϵ פּאַראַמעטער, וואָס איז קאַנדוסיוו צו העכער קאַווערידזש (פיגורע 6 ב).קאַנעקטיוויטי איז דיפיינד ווי די קאָמפּאָסיטע נומער פון קלאַסטערז און איז שפּירעוודיק צו די ϵ פּאַראַמעטער.נידעריקער קאַנעקטיוויטי ינדיקייץ ניט גענוגיק פּאַסן, אַרטאַפישאַלי גרופּינג מקומות צוזאַמען.הויך קאַנעקטיוויטי ינדיקייץ אָוווערפיטטינג.אָווערפיטטינג איז אויך פּראָבלעמאַטיק, ווייַל עס ווייזט אַז ערשט טראַפ געסיז קען פירן צו אַנרעפּראָדוסיבלע רעזולטאַטן.צווישן די צוויי עקסטרעמעס, אַ שאַרף פאַרגרעסערן (יוזשאַוואַלי גערופן "עלנבויגן") ינדיקייץ דער בעסטער ϵ.אין פיגור 6 אַ, איר זען אַ שאַרף פאַרגרעסערן אין די פּלאַטאָ געגנט (געל,> 200 קלאַסטערז), נאכגעגאנגען דורך אַ שאַרף פאַרקלענערן (גרין, 100 קלאַסטערז), אַרויף צו וועגן 130, סעראַונדאַד דורך זייער ווייניק קלאַסטערז (בלוי, <60 קלאַסטערז) ).אין מינדסטער 100 בלוי געביטן, אָדער איין קנויל דאַמאַנייץ די גאנצע אָקעאַן (ϵ <0.42), אָדער רובֿ פון די אָקעאַן איז נישט קלאַסאַפייד און איז געהאלטן ראַש (ϵ> 0.99).די געל געגנט האט אַ העכסט בייַטעוודיק, אַנרעפּראָדוסיבלע קנויל פאַרשפּרייטונג.ווי ϵ דיקריסאַז, די ראַש ינקריסיז.די שארף ינקריסינג גרין געגנט איז גערופן אַן עלנבויגן.דאָס איז אַן אָפּטימאַל געגנט.כאָטש די מאַשמאָעס t-SNE איז געניצט, די BC דיסימיאַלעראַטי אין דער פּראָווינץ קענען נאָך זיין געוויינט צו באַשליסן פאַרלאָזלעך קלאַסטערינג.ניצן פיגורע 6 (א און ב), שטעלן ϵ צו 0.39.די גרעסער די מינימום נומער, די קלענערער די מאַשמאָעס צו דערגרייכן די ϵ וואָס אַלאַוז פאַרלאָזלעך קלאַסאַפאַקיישאַן, און די גרעסערע די גרין געגנט מיט אַ ווערט גרעסער ווי 135. די פאַרגרעסערן פון דעם שטח ינדיקייץ אַז די עלנבויגן וועט זיין שווער צו געפֿינען אָדער ניט עקזיסטענט.
נאָך באַשטעטיקן די פּאַראַמעטערס פון t-SNE, די גאַנץ נומער פון געפונען קלאַסטערז וועט זיין געוויינט ווי אַ מאָס פון קאַנעקטיוויטי (א) און דער פּראָצענט פון דאַטן אַלאַקייטיד צו דעם קנויל (ב).די רויט פּונקט ינדיקייץ דער בעסטער קאָמבינאַציע פון ​​קאַווערידזש און קאַנעקטיוויטי.די מינימום נומער איז באַשטימט לויט די מינימום נומער שייַכות צו יקאַלאַדזשי.
פֿאַר סאַפּלאַמענטערי מאַטעריאַלס פֿאַר דעם אַרטיקל, ביטע זען http://advances.sciencemag.org/cgi/content/full/6/22/eaay4740/DC1
דאָס איז אַן אָפֿן אַקסעס אַרטיקל פונאנדערגעטיילט אונטער די טערמינען פון די Creative Commons צושרייבן ליסענסע.דער אַרטיקל אַלאַוז אַנריסטריקטיד נוצן, פאַרשפּרייטונג און רעפּראָדוקציע אין קיין מיטל אונטער די צושטאַנד אַז די אָריגינעל ווערק איז רעכט ציטירט.
באַמערקונג: מיר נאָר בעטן איר צו צושטעלן דיין בליצפּאָסט אַדרעס אַזוי אַז דער מענטש איר רעקאָמענדירן צו די בלאַט ווייסט אַז איר ווילן זיי צו זען די בליצפּאָסט און אַז עס איז נישט ספּאַם.מיר וועלן נישט כאַפּן קיין אימעיל אדרעסן.
די קשיא איז געניצט צו פּרובירן צי איר זענט אַ גאַסט און פאַרמייַדן אָטאַמאַטיק ספּאַם סאַבמישאַן.
די גלאבאלע מיניסטעריום פון מאַרינע עקאָלאָגי איז באשלאסן צו סאָלווע קאָמפּלעקס פּראָבלעמס און ניצט אַנסופּערווייזד ML צו ויספאָרשן קהל סטראַקטשערז.
די גלאבאלע מיניסטעריום פון מאַרינע עקאָלאָגי איז באשלאסן צו סאָלווע קאָמפּלעקס פּראָבלעמס און ניצט אַנסופּערווייזד ML צו ויספאָרשן קהל סטראַקטשערז.