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人工智能助力尋找耐熱珊瑚 機器學習模型定位大堡礁繁殖珊瑚

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日期:2022-03-30 16:09:23    來源:科技日報    

《自然·通訊》29日發(fā)表一項研究,科學家描述了一個結(jié)合繁殖實驗、遙感技術(shù)和機器學習的模型框架,用來定位大堡礁中能將很高的耐熱性傳給后代的可繁殖珊瑚。該結(jié)果或有助于尋找能抵抗氣候變化影響的珊瑚礁,促進對受損珊瑚的修復工作。

氣候變暖正在將珊瑚推向它們的耐熱極限,這會導致珊瑚礁白化和退化。通過理解這種耐熱性的遺傳度,可以鑒別出能抵抗氣候變暖的珊瑚并預測它們所在位置,這對全世界范圍內(nèi)正在計劃的珊瑚礁修復項目具有重要意義。

澳大利亞海洋科學研究所的科學家此次描述了一個結(jié)合了人工智能的模型框架。他們對一種鹿角珊瑚開展了基于實驗室的繁殖實驗,增進了人們對珊瑚如何在熱應激下生存以及如何獲得更高的耐熱性的理解。團隊隨后利用機器學習模型開發(fā)了一個預測框架,來預測適合耐熱成年珊瑚出現(xiàn)的條件,并利用衛(wèi)星探測的環(huán)境數(shù)據(jù)尋找大堡礁上這類珊瑚生活的位置。他們發(fā)現(xiàn),約7.5%的珊瑚礁上可能生活著耐熱珊瑚,而且緯度并不是預測耐熱性的良好指標。他們認為,日均溫度極高、經(jīng)歷過長期暖化的珊瑚礁才是適合這類珊瑚生活的理想條件。

這一研究結(jié)果對于全球的珊瑚礁管理者以及旨在修復珊瑚礁的實際保育工作具有重要的參考價值。(記者張夢然)

關鍵詞: 人工智能 耐熱珊瑚 機器學習模型 定位大堡礁繁殖珊瑚

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