【中國綠發會訊】編者按：機器學習可以幫助自然資源保護主義者在更長的時間范圍內監測大面積海洋生態系統中的氣候影響。

最近發表在《通信生物學》（Communications Biology）上的一篇文章指出，一個名為Delta Maps的機器學習工具可以幫助研究人員評估哪些珊瑚礁可能最適宜生存，以及哪些珊瑚礁在轉移幼蟲方面發揮關鍵作用，因此應當作為保護工作的目標。

文中還寫道，盡管這種工具可以規模化地改變海面溫度監測方式，不再只能借助衛星或遠程紅外儀器，但依然不能完全取代實地監測。這項工具的發明者之一、佐治亞理工學院地球與大氣科學專業博士后Lyuba Novi指出，這種方法將機器學習工具和對海洋學和氣候變率的物理理解融合到一起，應用面積可以覆蓋從赤道到中緯度的所有海域，目的是評估海洋生態區的時空演變及其連通性。

圖源：WWF

有科學家使用該工具調查了氣候變化對太平洋珊瑚礁三角區的連通性和生物多樣性的影響，此處的海洋生態系統是最多樣且在生物方面最復雜的。他們在三角區內標出具有相同的動態和連通性的區域，然后根據重大氣候事件（比如厄爾尼諾、拉尼娜以及中性或“正常”時刻）劃分出時間段。

珊瑚礁三角區位于西太平洋，包括菲律賓、印度尼西亞、馬來西亞、巴布亞新幾內亞、所羅門群島和東帝汶周圍的水域。根據政府間氣候變化專門委員會（IPCC）于2018年發布的一份報告估算，如果氣溫比工業化前水平高出1.5攝氏度，70-90%的珊瑚礁就會衰退，如果高出2攝氏度，則有99%的珊瑚礁會消失。

Novi指出，“當然，每個生態系統都是不同的，而對該系統的海洋學理解必不可少，從而評估哪些組成部分對這個系統來說可能是重要的。”

研究人員發現，氣候動態通過影響赤道太平洋的洋流來影響生物多樣性。研究結果還發現，由厄爾尼諾和拉尼娜導致的變化使印度洋與太平洋之間發生了重大的基因交換，并使生態系統能夠在各種不同的氣候情景下生存。

文章的共同作者、同樣來自佐治亞理工學院地球與大氣科學專業的教授Annalisa Bracco表示，“一個驚人的發現在于，厄爾尼諾—南方濤動（ENSO）雖然對珊瑚的生存產生了不利影響，但在整個區域的幼蟲轉移和生物多樣性維護方面產生了強烈的積極影響。”這一認識讓研究人員可以在氣候變率的框架下解釋不同地質時代印度洋—太平洋地區物種豐富性的演變，超越了文章最初的目標。

Novi和Bracco還注意到，珊瑚礁三角區比地球上其他任何地方都更有機會恢復生物多樣性，這要歸功于該地區的動態氣候組成部分。這一發現非常重要，因為世界各地的自然資源保護專家和相關部門都在努力查明哪些生態系統需要接受最嚴格的監測和保護。

“生物學家在原地收集數據，這種做法非常重要，”Bracco在一份聲明中說道，“但在原地的大面積區域監測數年是不可能完成的，需要潛水員一直工作才行。因此，重要的是要搞清楚不同的海洋區域和大型海洋生態系統是如何隨著時間的推移產生聯系的，尤其要考慮到珊瑚這種基礎物種。”

文章作者還希望加入有關其他壓力源的信息，比如污染源、過度捕撈地圖等，從而進一步改善成果，并且有可能開發出一個以季節和年度為時間刻度的監測系統。

文：Victoria  審：趙巖  編：Victoria

參考資料：

https://news.mongabay.com/2023/02/machine-learning-makes-long-term-expansive-reef-monitoring-possible/

此文來源于“海洋與濕地”（OceanWetlands）微信公眾號