📄Работа №152861
Тема: Компьютерная обработка сканированных проб зоопланктона для анализа его размерной структуры и пространственного распределения в озёрах Хакасии
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Биология
Объем:
47 листов
Год:
2020
Просмотров:
76
4650
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
1. Обзор литературы 7
1.1 Экосистема озера Шира 7
1.1.1 Характеристика озера Шира 7
1.1.2 Экология Arctodiaptomus salinus в озере Шира 12
1.2. Зоопланктон солёных и солоноватых озёр 16
1.2.1. Озёра Хакасии 16
1.2.2 Влияние степени минерализации на видовую и размерную структуру
зоопланктона 21
2. Материалы и методы 34
2.1 Сбор и обработка проб зоопланктона 34
2.2 Методика компьютерной обработки сканированных проб зоопланктона . 35
3. Результаты и обсуждения 38
3.1 Инструкция применения метода компьютерной обработки
сканированных проб зоопланктона 38
3.1.1 Подготовка изображений 38
3.1.2. Обработка изображений в программе ilastik. Модуль Pixel classification 39
3.1.3 Обработка изображений в программе ilastik. Модуль Object
classification 41
3.1.4 Определение размерной и видовой структуры зоопланктона с
помощью программы ImageJ 43
3.2 Пространственное распределение размерной структуры Arctodiaptomus
salinus в озере Шира 45
3.3 Таксономическая структура и количественные характеристики зоопланктона в озёрах с различной минерализацией (Республика Хакасия)48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ А 63
1. Обзор литературы 7
1.1 Экосистема озера Шира 7
1.1.1 Характеристика озера Шира 7
1.1.2 Экология Arctodiaptomus salinus в озере Шира 12
1.2. Зоопланктон солёных и солоноватых озёр 16
1.2.1. Озёра Хакасии 16
1.2.2 Влияние степени минерализации на видовую и размерную структуру
зоопланктона 21
2. Материалы и методы 34
2.1 Сбор и обработка проб зоопланктона 34
2.2 Методика компьютерной обработки сканированных проб зоопланктона . 35
3. Результаты и обсуждения 38
3.1 Инструкция применения метода компьютерной обработки
сканированных проб зоопланктона 38
3.1.1 Подготовка изображений 38
3.1.2. Обработка изображений в программе ilastik. Модуль Pixel classification 39
3.1.3 Обработка изображений в программе ilastik. Модуль Object
classification 41
3.1.4 Определение размерной и видовой структуры зоопланктона с
помощью программы ImageJ 43
3.2 Пространственное распределение размерной структуры Arctodiaptomus
salinus в озере Шира 45
3.3 Таксономическая структура и количественные характеристики зоопланктона в озёрах с различной минерализацией (Республика Хакасия)48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 40
ПРИЛОЖЕНИЕ А 63
📖 Введение
Глобальное изменение климата оказывает существенное воздействие на водные экосистемы [Gutierrez et al., 2018]. Озёра, в особенности в засушливых и полуаридных районах могут уже в ближайшее время испытать на себе повышение солёности. Более того, из-за значительных изменений в соотношении количества выпадающих осадков и испарения, многие пресные озёра могут перейти в бессточный режим с последующим засолением. Это, несомненно, отразится на структуре и функционировании сообществ зоопланктона, потому как степень минерализации является одним из главных факторов, определяющих структуру и размер трофических цепей в водоёмах [Голубков и др., 2018]. Исследование взаимодействий между компонентами трофической цепи, которые происходят при увеличении минерализации, оценка роли функциональных особенностей различных компонентов для экосистемных процессов являются фундаментальными задачами, необходимыми для понимания функционирования водных экосистем в изменяющемся мире.
В последнее время исследователей всё больше привлекает изучение размерно-видовой структуры зоопланктона по градиенту солёности [Ермолаева, Бурмистрова, 2005; Кирова, Аюнова, 2016; Gutierrez et al., 2018; Afonina, Tashlykova, 2018; Афонина, Итигилова, 2018]. Ведь именно таким образом можно понять, как изменяется фауна при переходе от пресных к высокоминерализованным водоёмам.
Для получения наиболее достоверного результата классические полевые гидробиологические исследования требуют большого количества проб. Традиционные методы обработки этих проб (микроскопирование) достаточно трудоёмкие, и времязатратные. Оптимизация обработки проб, например, использование цифровых компьютерных технологий, позволяет за относительно небольшое время обработать большое количество проб, по сравнению с традиционными методами.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена двумя аспектами. В первую очередь - это освоение современных технологий компьютерной обработки проб для лучшей оптимизации ресурсов. Несомненно, использование цифровых технологий в настоящее время достаточно перспективно. Даже в послании Президента Федеральному собранию отмечается: «Скорость технологических изменений нарастает стремительно, идёт резко вверх. Тот, кто использует эту технологическую волну, вырвется далеко вперёд. Тех, кто не сможет этого сделать, она - эта волна - просто захлестнёт, утопит» [Послание Президента..., 2018].
И во-вторых, озёра Хакасии практически не исследованы, однако многие из них бальнеологически значимы. А также, изучая их, можно многое узнать о последствиях изменения климата, так как солёные озера региона, как и многие терминальные соленые водоемы, испытывают колебания уровня воды и солености, связанные с погодными и климатическими факторами. Такие вариации могут приводить к смене видового состав зоопланктона и резкому изменению качества воды при достижении определенных пороговых уровней солености.
Цель работы заключалась в подборе, настройке и адаптации компьютерных программ анализа изображений для решения традиционных гидробиологических задач, связанных с рутинной обработкой проб зоопланктона: определению численности, биомассы, размерной структуры и пространственного распределение зоопланктона в озерных экосистемах (на примере озер Хакасии).
Для выполнения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) Освоение таких программ, как ilastik на основе нейронных сетей, а также ImageJ и FastStone Image Viewer, необходимых для обработки сканированных проб.
2) Получение в озере Шира размерной и пространственной структур Arctodiaptomus salinus.
3) Обработка и анализ проб зоопланктона Хакасских озер (20 озер) на основе сканированных проб с использованием ImageJ. Определение видового состава, численности и биомассы зоопланктонных сообществ.
Объектом исследования является зоопланктон озёр Хакасии, а предметом - компьютерная обработка этих проб.
Выражаю благодарность сотруднику ИБФ СО РАН А.П. Толомееву за необходимые консультации, советы и предоставленные данные по распределению фитопланктона и температуры в озере Шира.
В последнее время исследователей всё больше привлекает изучение размерно-видовой структуры зоопланктона по градиенту солёности [Ермолаева, Бурмистрова, 2005; Кирова, Аюнова, 2016; Gutierrez et al., 2018; Afonina, Tashlykova, 2018; Афонина, Итигилова, 2018]. Ведь именно таким образом можно понять, как изменяется фауна при переходе от пресных к высокоминерализованным водоёмам.
Для получения наиболее достоверного результата классические полевые гидробиологические исследования требуют большого количества проб. Традиционные методы обработки этих проб (микроскопирование) достаточно трудоёмкие, и времязатратные. Оптимизация обработки проб, например, использование цифровых компьютерных технологий, позволяет за относительно небольшое время обработать большое количество проб, по сравнению с традиционными методами.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена двумя аспектами. В первую очередь - это освоение современных технологий компьютерной обработки проб для лучшей оптимизации ресурсов. Несомненно, использование цифровых технологий в настоящее время достаточно перспективно. Даже в послании Президента Федеральному собранию отмечается: «Скорость технологических изменений нарастает стремительно, идёт резко вверх. Тот, кто использует эту технологическую волну, вырвется далеко вперёд. Тех, кто не сможет этого сделать, она - эта волна - просто захлестнёт, утопит» [Послание Президента..., 2018].
И во-вторых, озёра Хакасии практически не исследованы, однако многие из них бальнеологически значимы. А также, изучая их, можно многое узнать о последствиях изменения климата, так как солёные озера региона, как и многие терминальные соленые водоемы, испытывают колебания уровня воды и солености, связанные с погодными и климатическими факторами. Такие вариации могут приводить к смене видового состав зоопланктона и резкому изменению качества воды при достижении определенных пороговых уровней солености.
Цель работы заключалась в подборе, настройке и адаптации компьютерных программ анализа изображений для решения традиционных гидробиологических задач, связанных с рутинной обработкой проб зоопланктона: определению численности, биомассы, размерной структуры и пространственного распределение зоопланктона в озерных экосистемах (на примере озер Хакасии).
Для выполнения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) Освоение таких программ, как ilastik на основе нейронных сетей, а также ImageJ и FastStone Image Viewer, необходимых для обработки сканированных проб.
2) Получение в озере Шира размерной и пространственной структур Arctodiaptomus salinus.
3) Обработка и анализ проб зоопланктона Хакасских озер (20 озер) на основе сканированных проб с использованием ImageJ. Определение видового состава, численности и биомассы зоопланктонных сообществ.
Объектом исследования является зоопланктон озёр Хакасии, а предметом - компьютерная обработка этих проб.
Выражаю благодарность сотруднику ИБФ СО РАН А.П. Толомееву за необходимые консультации, советы и предоставленные данные по распределению фитопланктона и температуры в озере Шира.
✅ Заключение
Данная работа была выполнена в рамках двух проектов, поддержанных РФФИ - это «Формирование горизонтальных биологических и химических неоднородностей вдоль ветровых течении в стратифицированных озерах» и «Структура сообщества зоопланктона, как фактор регуляции развития цианобактерий в градиенте солености озёр юга Сибири». Для наилучшей эффективности выполнения работы были изучены и в последствии использованы два метода компьютерной обработки сканированных проб.
Для доказательства основной выдвигаемой гипотезы в рамках первого проекта необходимо было установить пространственное распределение размерной структуры Arctodiaptomus salinus в озере Шира. С помощью программного обеспечения на основе нейронных сетей были получены результаты размерной структуры и численности данного представителя на различных горизонтах. В отличие от рутинной обработки проб, когда подсчёт ведётся в квоте, в данном случае анализ зоопланктона проводился из всей пробы, что в совокупности с большим количеством отобранных проб даёт наиболее достоверный результат для статистической оценки. Несомненно, при использовании полуавтоматической системы подсчёта проб, необходимо на каждом этапе контролировать процесс и исправлять возможные ошибки. Также стоит отметить, что данный метод лучше всего подходит для анализа монодоминатных сообществ. Этот метод показал хорошие результаты, и было установлено пространственное распределение зоопланктона в озере Шира, которое подтверждало поставленную гипотезу о неоднородности распределения компонентов в результате ветровых течений.
Для обработки больших количеств сканированных проб зоопланктона в рамках второго проекта был применён метод с использованием известной программы ImageJ. Данный способ во многом похож на традиционный метод подсчёта проб с помощью микроскопа. Однако является более быстрым и эффективным способом, так, например, за относительно небольшое время в данной работе было проанализировано 77 проб из 20 озёр Хакасии. Помимо этого, есть возможность обработать полностью всю пробу без особых затрат времени и потерь каких-либо представителей зоопланктона. Самым главным преимуществом является то, что в отличие от фиксированных проб, сканированные изображения не портятся со временем и можно не торопиться с обработкой проб, либо же вернуться к ним при необходимости повторного просмотра, а также обработку можно проводить дистанционно и даже не выходя из дома, что в последнее время достаточно актуально. Недостатком второго метода является то, что не все видовые признаки можно увидеть на сканированном изображении. В таком случае необходимо прибегнуть к стандартным методам гидробиологического анализа и данного представителя определить с помощью бинокуляра и /или микроскопа.
Полученные результаты, несомненно, играют огромную роль в изучении малоисследованных озёр Хакасии. Помимо установления основной видовой структуры зоопланктона в 20 Хакасских озёрах, было также проанализировано распределение зоопланктона по градиенту солёности. Было подтверждено мнение, что одним из главных факторов, влияющих на видовую структуру и видовое богатство зоопланктона, является уровень минерализации. Среди исследованных озер Хакасии наибольшее число таксонов наблюдается при минерализации 0,83 г/л.
Практическая значимость данной работы состоит в разработке инструкции по компьютерной обработке проб, а также получении результатов, которые будут использованы другими участниками данных проектов, в том числе и в публикациях. Исходя из этого, можно сказать, что поставленная цель была достигнута. А основные задачи, суть которых заключалась в освоении программ, необходимых для дальнейшей обработки сканированных проб; установлении размерной и пространственной структур Arctodiaptomus salinus в стратифицированном озере Шира; определении видового состава, численности и биомассы зоопланктонных сообществ в озёрах Хакасии, были решены.
Для доказательства основной выдвигаемой гипотезы в рамках первого проекта необходимо было установить пространственное распределение размерной структуры Arctodiaptomus salinus в озере Шира. С помощью программного обеспечения на основе нейронных сетей были получены результаты размерной структуры и численности данного представителя на различных горизонтах. В отличие от рутинной обработки проб, когда подсчёт ведётся в квоте, в данном случае анализ зоопланктона проводился из всей пробы, что в совокупности с большим количеством отобранных проб даёт наиболее достоверный результат для статистической оценки. Несомненно, при использовании полуавтоматической системы подсчёта проб, необходимо на каждом этапе контролировать процесс и исправлять возможные ошибки. Также стоит отметить, что данный метод лучше всего подходит для анализа монодоминатных сообществ. Этот метод показал хорошие результаты, и было установлено пространственное распределение зоопланктона в озере Шира, которое подтверждало поставленную гипотезу о неоднородности распределения компонентов в результате ветровых течений.
Для обработки больших количеств сканированных проб зоопланктона в рамках второго проекта был применён метод с использованием известной программы ImageJ. Данный способ во многом похож на традиционный метод подсчёта проб с помощью микроскопа. Однако является более быстрым и эффективным способом, так, например, за относительно небольшое время в данной работе было проанализировано 77 проб из 20 озёр Хакасии. Помимо этого, есть возможность обработать полностью всю пробу без особых затрат времени и потерь каких-либо представителей зоопланктона. Самым главным преимуществом является то, что в отличие от фиксированных проб, сканированные изображения не портятся со временем и можно не торопиться с обработкой проб, либо же вернуться к ним при необходимости повторного просмотра, а также обработку можно проводить дистанционно и даже не выходя из дома, что в последнее время достаточно актуально. Недостатком второго метода является то, что не все видовые признаки можно увидеть на сканированном изображении. В таком случае необходимо прибегнуть к стандартным методам гидробиологического анализа и данного представителя определить с помощью бинокуляра и /или микроскопа.
Полученные результаты, несомненно, играют огромную роль в изучении малоисследованных озёр Хакасии. Помимо установления основной видовой структуры зоопланктона в 20 Хакасских озёрах, было также проанализировано распределение зоопланктона по градиенту солёности. Было подтверждено мнение, что одним из главных факторов, влияющих на видовую структуру и видовое богатство зоопланктона, является уровень минерализации. Среди исследованных озер Хакасии наибольшее число таксонов наблюдается при минерализации 0,83 г/л.
Практическая значимость данной работы состоит в разработке инструкции по компьютерной обработке проб, а также получении результатов, которые будут использованы другими участниками данных проектов, в том числе и в публикациях. Исходя из этого, можно сказать, что поставленная цель была достигнута. А основные задачи, суть которых заключалась в освоении программ, необходимых для дальнейшей обработки сканированных проб; установлении размерной и пространственной структур Arctodiaptomus salinus в стратифицированном озере Шира; определении видового состава, численности и биомассы зоопланктонных сообществ в озёрах Хакасии, были решены.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.