耐热性|人工智能助力寻找耐热珊瑚
《自然·通讯》29日发表一项研究 ， 科学家描述了一个结合繁殖实验、遥感技术和机器学习的模型框架 ， 用来定位大堡礁中能将很高的耐热性传给后代的可繁殖珊瑚 。 该结果或有助于寻找能抵抗气候变化影响的珊瑚礁 ， 促进对受损珊瑚的修复工作 。
气候变暖正在将珊瑚推向它们的耐热极限 ， 这会导致珊瑚礁白化和退化 。 通过理解这种耐热性的遗传度 ， 可以鉴别出能抵抗气候变暖的珊瑚并预测它们所在位置 ， 这对全世界范围内正在计划的珊瑚礁修复项目具有重要意义 。
澳大利亚海洋科学研究所的科学家此次描述了一个结合了人工智能的模型框架 。 他们对一种鹿角珊瑚开展了基于实验室的繁殖实验 ， 增进了人们对珊瑚如何在热应激下生存以及如何获得更高的耐热性的理解 。 团队随后利用机器学习模型开发了一个预测框架 ， 来预测适合耐热成年珊瑚出现的条件 ， 并利用卫星探测的环境数据寻找大堡礁上这类珊瑚生活的位置 。 他们发现 ， 约7.5%的珊瑚礁上可能生活着耐热珊瑚 ， 而且纬度并不是预测耐热性的良好指标 。 他们认为 ， 日均温度极高、经历过长期暖化的珊瑚礁才是适合这类珊瑚生活的理想条件 。
【耐热性|人工智能助力寻找耐热珊瑚】这一研究结果对于全球的珊瑚礁管理者以及旨在修复珊瑚礁的实际保育工作具有重要的参考价值 。 采访人员张梦然
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