論文の概要: SALT: Sea lice Adaptive Lattice Tracking -- An Unsupervised Approach to Generate an Improved Ocean Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13202v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 17:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 14:50:49.413555
• Title: SALT: Sea lice Adaptive Lattice Tracking -- An Unsupervised Approach to Generate an Improved Ocean Model
• Title（参考訳）: salt: sea lice adaptive lattice tracking -- 改良された海洋モデルを生成するための教師なしアプローチ
• Authors: Ju An Park, Vikram Voleti, Kathryn E. Thomas, Alexander Wong and Jason L. Deglint
• Abstract要約: シーライス分散と分布を効率的に推定するためのシーライス適応格子追跡手法を提案する。 具体的には、局所的な海洋特性に基づいて、オーシャンモデルの格子グラフにノードをマージすることで、適応的な空間メッシュを生成する。 提案手法は, 変動する気候下での海洋ライス寄生圧マップの予測モデルにより, 積極的養殖管理の促進を約束するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.3183990520267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Warming oceans due to climate change are leading to increased numbers of ectoparasitic copepods, also known as sea lice, which can cause significant ecological loss to wild salmon populations and major economic loss to aquaculture sites. The main transport mechanism driving the spread of sea lice populations are near-surface ocean currents. Present strategies to estimate the distribution of sea lice larvae are computationally complex and limit full-scale analysis. Motivated to address this challenge, we propose SALT: Sea lice Adaptive Lattice Tracking approach for efficient estimation of sea lice dispersion and distribution in space and time. Specifically, an adaptive spatial mesh is generated by merging nodes in the lattice graph of the Ocean Model based on local ocean properties, thus enabling highly efficient graph representation. SALT demonstrates improved efficiency while maintaining consistent results with the standard method, using near-surface current data for Hardangerfjord, Norway. The proposed SALT technique shows promise for enhancing proactive aquaculture management through predictive modelling of sea lice infestation pressure maps in a changing climate.
• Abstract（参考訳）: 気候変動による海洋の温暖化は、海藻としても知られる生態寄生性の甲殻類の増加につながり、野生のサケの個体数に重大な生態的損失をもたらし、養殖場に大きな経済的損失をもたらす可能性がある。 海藻群集の拡散を駆動する主な輸送機構は、地表付近の海流である。 現在、海藻の分布を推定する戦略は計算的に複雑であり、本格的解析に限界がある。 そこで本研究では,海藻の分散分布と空間分布を効率的に推定するために,海藻適応格子追跡手法を提案する。 具体的には、局所的な海洋特性に基づいて、オーシャンモデルの格子グラフにノードをマージすることで、適応的な空間メッシュを生成する。 SALTはノルウェーのHardangerfjordの地中電流データを用いて,標準手法との整合性を保ちながら効率の向上を示す。 提案手法は, 変動する気候下での海洋ライス寄生圧マップの予測モデルにより, 積極的養殖管理の促進を約束するものである。

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