論文の概要: Unveiling 3D Ocean Biogeochemical Provinces: A Machine Learning Approach for Systematic Clustering and Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18181v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 08:55:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.706325
• Title: Unveiling 3D Ocean Biogeochemical Provinces: A Machine Learning Approach for Systematic Clustering and Validation
• Title（参考訳）: 3次元海洋生物地球化学領域の展開:システムクラスタリングと検証のための機械学習アプローチ
• Authors: Yvonne Jenniges, Maike Sonnewald, Sebastian Maneth, Are Olsen, Boris P. Koch,
• Abstract要約: 目的は北大西洋の地域を客観的に定義することであった。 塩分濃度, 温度, 酸素, 硝酸塩, リン酸塩, ケイ酸塩の濃度を入力として測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2932412290302258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Defining ocean regions and water masses helps to understand marine processes and can serve downstream-tasks such as defining marine protected areas. However, such definitions are often a result of subjective decisions potentially producing misleading, unreproducible results. Here, the aim was to objectively define regions of the North Atlantic. For this, a data-driven, systematic machine learning approach was applied to generate and validate ocean clusters employing external, internal and relative validation techniques. About 300 million measured salinity, temperature, and oxygen, nitrate, phosphate and silicate concentration values served as input for various clustering methods (KMeans, agglomerative Ward, and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)). Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) emphasised (dis-)similarities in the data while reducing dimensionality. Based on a systematic validation of the considered clustering methods and their hyperparameters, the results showed that UMAP-DBSCAN best represented the data. To address stochastic variability, 100 UMAP-DBSCAN clustering runs were conducted and aggregated using Native Emergent Manifold Interrogation (NEMI), producing a final set of 321 clusters. Reproducibility was evaluated by calculating the ensemble overlap (88.81 +- 1.8%) and the mean grid cell-wise uncertainty estimated by NEMI (15.49 +- 20%). The presented clustering results agreed very well with common water mass definitions. This study revealed a more detailed regionalization compared to previous concepts such as the Longhurst provinces. The applied method is objective, efficient and reproducible and will support future research focusing on biogeochemical differences and changes in oceanic regions.
• Abstract（参考訳）: 海洋地域や水域の定義は海洋プロセスの理解に役立ち、海洋保護地域の定義のような下流のタスクに役立てることができる。 しかし、そのような定義は、しばしば、誤解を招く、再現不可能な結果をもたらす可能性のある主観的な決定の結果である。 ここでの目的は北大西洋の地域を客観的に定義することであった。 そのため、外部、内部、相対的な検証技術を用いた海洋クラスタの生成と検証に、データ駆動型、体系的な機械学習アプローチを適用した。 塩分濃度, 温度, 酸素, 硝酸塩, リン酸塩, ケイ酸塩の濃度は, 各種クラスタリング法(KMeans, 凝集区, 密度ベース空間クラスタリング)の入力として有効であった。 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)は、次元を減らしながらデータの(非)相似性を強調した。 その結果, クラスタリング手法とそのハイパーパラメータの体系的検証から, UMAP-DBSCANが最適であることが示された。 確率的変動に対処するため,Native Emergent Manifold Interrogation (NEMI) を用いて100個のUMAP-DBSCANクラスタリング実行を行い,最終セットを321クラスタとした。 再現性の評価は, アンサンブルオーバーラップ(88.81+-1.8%)と, NEMI(15.49+-20%)で推定される平均格子状不確実性(平均格子状不確実性)を用いて行った。 得られたクラスタリング結果は, 一般的な水塊の定義とよく一致した。 この研究は、ロングハースト州のような以前の概念と比較して、より詳細な地域化を明らかにした。 本手法は客観的かつ効率的かつ再現可能であり,海洋地域の生物地球化学的差異と変化に着目した今後の研究を支援する。

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