論文の概要: Modeling Polyp Activity of Paragorgia arborea Using Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13644v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 12:46:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 18:15:03.002239
- Title: Modeling Polyp Activity of Paragorgia arborea Using Supervised Learning
- Title(参考訳): 教師付き学習によるパラゴルギア・アルボレアのポリプ活性のモデル化
- Authors: Arne Johanson, Sascha Fl\"ogel, Wolf-Christian Dullo, Peter Linke,
Wilhelm Hasselbring
- Abstract要約: 我々は機械学習技術を用いてパラゴルギアのポリプ活性を解析した。
The activity pattern of the P. arborea polyps are controlled by the strong tidal current regime of the Stjernsund。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7349727826230861
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the distribution patterns of cold-water corals, such as Paragorgia
arborea, have received increasing attention in recent studies, little is known
about their in situ activity patterns. In this paper, we examine polyp activity
in P. arborea using machine learning techniques to analyze high-resolution time
series data and photographs obtained from an autonomous lander cluster deployed
in the Stjernsund, Norway. An interactive illustration of the models derived in
this paper is provided online as supplementary material. We find that the best
predictor of the degree of extension of the coral polyps is current direction
with a lag of three hours. Other variables that are not directly associated
with water currents, such as temperature and salinity, offer much less
information concerning polyp activity. Interestingly, the degree of polyp
extension can be predicted more reliably by sampling the laminar flows in the
water column above the measurement site than by sampling the more turbulent
flows in the direct vicinity of the corals. Our results show that the activity
patterns of the P. arborea polyps are governed by the strong tidal current
regime of the Stjernsund. It appears that P. arborea does not react to shorter
changes in the ambient current regime but instead adjusts its behavior in
accordance with the large-scale pattern of the tidal cycle itself in order to
optimize nutrient uptake.
- Abstract(参考訳): パラゴルジア・アルボレア(paragorgia arborea)のような冷水サンゴの分布パターンは近年注目されているが、その活動パターンについてはほとんど知られていない。
本稿では,ノルウェーのstjernsundに分布する自律着陸船群から得られた高解像度時系列データと写真を分析するために,機械学習を用いてp. arboreaのポリープ活性を調べる。
本論文から得られたモデルのインタラクティブな図解が補足材料としてオンラインで提供される。
その結果,サンゴの伸長度を最大に予測できるのは,3時間遅れの現在の方向であることがわかった。
温度や塩分濃度などの水流に直接関連しない他の変数は、ポリプ活性に関する情報をはるかに少ないものにしている。
興味深いことに、サンゴの直近のより乱流的な流れをサンプリングするよりも、測定部位の上の水柱内の層流をサンプリングすることで、ポリプ伸長の程度をより確実に予測できる。
以上の結果から, p. arborea polypsの活性パターンはstjernsundの強い潮流構造によって制御されていることが示唆された。
P. arboreaは、周囲の電流状態の短い変化に反応せず、代わりに、栄養摂取を最適化するために潮流自体の大規模なパターンに従ってその挙動を調整する。
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