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基于机器学习预测全球海洋固氮速率
ID：994
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 11:08:44 Hits：1642
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:20（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
生物固氮是海洋氮循环的重要环节, 为浮游植物提供近一半可利用氮源，支持大量有机碳由表层向深海输送，对调节大气CO2浓度具有重要意义。然而，海洋固氮及其控制因子仍然难以捉摸。目前，通过固氮速率估算全球海洋氮输入为100-170 Tg N yr−1，与氮损失存在不平衡，其中可能的原因包括原位测量的时空覆盖范围有限，导致估算不准确。因此，我们利用覆盖范围更广的更新版本全球固氮数据库（邵智博等，2023），基于随机森林、神经网络和集成机器学习等算法，预测全球海洋固氮的生物地理学分布，并探索主要控制因子。同时，我们的结果表明，对数化的海表固氮速率与水柱内积分的固氮速率之间存在显著线性关系，这为未来的原位测量工作可能提供了新思路。
Keywords
机器学习,生物固氮
Speaker
陈玮立
博士研究生 厦门大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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自然资源部第三海洋研究所
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