海军通过研究海洋生物群落获得了竞争优势

时间:2020-02-23 17:26 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

海军通过研究海洋生物群落获得了竞争优势

潜伏在世界各地海洋中的微小而吓人的生物可能会严重破坏海军战术决策者感知环境或规划和绘制航线的能力。

这些动物的简单存在,有些只有笔尖大小,可以通过声音信号的衰减、生物荧光和环境噪声影响海军的行动。

为了帮助我们加深对这些中级营养水平(ITL)生物的了解,比如微小的甲壳类动物和水母,研究人员去年在特拉华州海岸进行了为期14天的实地考察。由美国海军研究实验室海洋学家Brad Penta领导的这项活动,收集了关于靠近海洋前沿的ITL生态系统动态的信息——这些区域往往具有生物活性。

中等营养水平的生物体,虽小但很强大

一个生态系统中的所有生物都属于一个特定的营养水平——本质上是它们在食物链中所处位置的一个标签。ITL动物的体型从微小的桡足类到大型的水母不等。它们在洋流的作用下移动,形成巨大的群体。

Penta说,成群的水声设备会使设备的输出变得不可靠。蜂群密度如此之大,以至于声音会被它们反射和反射,造成错误的读数,并增加周围的噪音。

除了影响声音外,ITL生物还会闪光。

彭塔说:“这些生物中有很多会发光,我们称之为生物发光。”“它们不总是亮着;通常是在他们受到刺激或干扰的时候。”

他们是如何做到的

沿海研究包括一些船上的仪器和工具。

该研究的合作者之一,密西西比大学,带来了一个原位鱼浮游生物成像系统(ISIIS)。每秒钟,ISIIS都会提供多幅高分辨率的图像,这些图像被拖在船的后面。

在一次拖曳中,ISIIS经过了一片海洋生物,误以为它已经沉入海底。原来是一群幼虫,软体动物的幼虫阶段。

彭塔说:“如果你有足够的雷达,它们可能会干扰声纳或光学仪器。”“他们的存在可能会改变海军资产部署的深度。”

研究人员还在ISIIS上安装了测量温度、盐度、叶绿素a、氧气和光衰减的工具。将这些工具与ISIIS识别出的ITL生物配对,可以使研究人员确定特定生物生活的准确环境剖面。

在整个巡航过程中,研究人员使用了取样网,但也部署了一个走线器,一个由海浪和洋流驱动的取样装置。走钢丝者配备了各种仪器来测量光、电导率、温度、深度、光和声背散射,以及整个水柱中的溶解氧。

海军通过研究海洋生物群落获得了竞争优势

天空中的眼睛

作为实地行动的一部分,一架配备有成像仪和遥感专家的飞机在空中对海洋环境进行了调查,并向船上的研究人员提供了精确的海洋前沿位置。它搭载的相机对可见光、长波和短波红外线以及高光谱波长都很敏感。

飞机也有多个光探测和测距(激光雷达)照相机。激光雷达发射彩色激光来显示一个物体的轮廓。在这种情况下,激光雷达为研究人员提供了水下情况的信息。德里克·格雷(Deric Gray)是NRL遥感部门的一位海洋学家,他操作并测试了NRL开发的一种名为环境多波长激光雷达(MUWLE)的新工具。

与传统的海洋激光雷达通常使用单色激光不同,格雷和他的团队用可互换的激光颜色设计了MUWLE。这种灵活性使得Gray和他的团队能够在多种海洋环境中测试和优化不同的颜色。

格雷说:“蓝色在深水中效果更好。”“绿色在藻类丰富的地区效果很好,而黄色在泥泞的海湾效果很好。”

研究人员设计了MUWLE来收集水中的细节,因为他们知道它会收集关于大气的少量信息。但令研究人员惊讶的是,MUWLE可以收集关于大气的详细信息。

格雷说:“我们发现气溶胶层比我们想象的要明显得多。”“激光雷达还看到了飞机下方稀薄、破碎的云层,否则我们无法看到。”

数据里有什么?

研究人员现在正在积极筛选他们的数据。这项研究的最终目标是建立一个可以预测ITL生物存在的模型。

然而,在模型可以使用数据之前,必须对数据进行处理。

Penta说,他使用ISIIS仪器从一个拖中提取了120多万张图像。他的团队正在使用新技术对所有信息进行分类并确定趋势。

Penta说:“我们已经开始建立机器学习深度神经网络,利用人工智能对生物进行分类,但目前还没有结果。”

深度神经网络是用来处理大量数据的复杂数学模型。NRL的计算机科学家克里斯托弗·伍德正在训练一种dna——卷积神经网络(CNN)——来识别ISIIS图像中的生物。

伍德说:“CNNs主要用于图像分析。“人类无法在一生中处理这些图像。图像卷轴很大,有些生物非常小。”

Penta说他计划使用CNN来识别生物,并将这些信息与前沿和水体相匹配。这将展示海洋社区在为期两周的活动中发生的变化。

Penta说,一旦完全合成,这些信息将创建一个全面的环境图片,这将有助于预测生态系统模型的发展。

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