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研究生研究项目

揭示西南印度洋生物生产力和物理:机器学习方法

资金
全额资助(英国和国际)
学位类型
哲学博士
准入要求
2:1荣誉学位
(查看完整的入学条件)
学院研究生院
环境与生命科学学院“,
截止日期

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莫桑比克海峡和马达加斯加水域是西南印度洋的一个区域,具有复杂的环流模式,在海洋物种的分布和当地生态系统的调节中发挥着关键作用[1]. 无监督机器学习技术可以帮助分类这些循环模式的非线性相互作用,并确定那些影响生物生产力[2], 哪些地方的经济依赖海洋生物资源. 尽管马达加斯加周围的水流已知会影响莫桑比克南部的海峡, 由于海峡内的高涡流活动,它们也可能影响更北的动力. 反气旋和气旋涡导致温度升高和温度降低[3], 影响营养分布. 这就影响了浮游植物, 浮游动物, 鱼和更高的营养水平, 海峡的北部是印度洋金枪鱼的年度迁徙路线. 涡流的生物效应还不完全清楚,但是, 在气候变化中, 会影响当地居民赖以生存的渔业吗. 该项目将机器学习应用于长期卫星和现场观测,以揭示马达加斯加周围和莫桑比克海峡中尺度动态对那里生物生产力的影响. 

有关项目详情 访问Inspire项目页面.

领导主管

  • Meric Srokosz教授(国家海洋学中心)

监事

  • Fatma Jebri博士(国家海洋中心)
  • Richard Lampitt教授(国家海洋中心)
  • 本杰明·麦克阿瑟教授(PG电子官网)
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