海洋动物传感器对于理解其生态生理学、收集气候变化和资源管理的海洋数据至关重要。然而，现有的将传感器附着在海洋动物身上的方法大多依赖于侵入性的物理锚固、吸盘和刚性胶粘剂，这些方法有一定的局限性，特别是在粘附软而脆弱的海洋生物（如鱿鱼和水母）。而这些柔软脆弱的海洋物种构成了海洋生物量（>38.3太克碳）和全球商业渔业的很大一部分。 麻省理工学院的一项研究介绍了一种用于海洋传感器的软水凝胶生物粘合剂界面（BIMS），它可以在各种海洋动物上提供快速（时间<22 s），坚固（界面韧性>160 Jm−2）和非侵入性粘附。BIMS由两层交织的聚合物网络构成，包括物理交联的聚乙烯醇（PVA）和共价交联的聚乙烯醇（PAA-NHS酯）。可靠和快速的粘附使大规模、多动物传感器部署能够研究生物力学、集体行为、种间相互作用和同时的多物种活动。这些发现为将海洋生物传感的研究领域从大型海洋哺乳动物和鱼类扩展到小型、柔软和脆弱的海洋动物提供了一种有希望的方法。总的来说，BIMS技术的开发为海洋生物学家提供了一种新的工具和方法，使他们能够更好地研究脆弱物种的生态学和行为学，从而为保护海洋生态系统和物种多样性提供更有效的手段。（刘思青编译） 查看详细>>

海牛经常成群结队地在浅水区觅食，这使得它们容易受到环境变化和其他风险的影响。准确统计特定区域内海牛的聚集数量对于观察它们的行为习惯、设计船只安全规则、安排护理和干预计划等都具有重要意义。由于海牛独特的形状、群体生活习性、水面反射、遮挡和伪装等因素，准确计数海牛数量具有挑战性。 佛罗里达大西洋大学提出了一种基于深度学习的群体计数方法。该方法使用低质量图像作为输入，自动计算区域内海牛的数量。鉴于海牛独特的形状和常在浅水区成群出现的特点，提出使用各向异性高斯核（AGK），该方法具有可调的旋转和平移参数，以最大化地捕获不同聚集中个体海牛的形状。将AGK核应用于多种为群体计数设计深度神经网络，包括VGG、SANet、CSRNet、MARUNet等，以学习海牛密度并计算场景中的海牛数量。结果表明基于DNN和AGK内核的海牛计数方法在低分辨率图像上表现良好，尤其是在背景复杂的高密度海牛图像中，能很好地估计场景中的海牛密度，且实现了最小的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。 该方法平衡了标记成本与计数效率，为海牛计数提供了一种简单而高效的解决方案。该研究方法为更广泛的应用创造了可行性，对计数技术的改进，改善了对生态系统未来预测的准确性。（张灿影编译） 查看详细>>

南极绕极流（ACC）代表世界上最大的洋流系统，影响全球海洋环流、气候和南极冰盖稳定性。如今，ACC动力学由大气强迫、海洋密度梯度和涡流活动控制。而古海洋重建显示更新世冰期-间冰期旋回中ACC位置和强度的区域异质性，ACC的长期演变鲜为人知。阿尔弗雷德·韦格纳研究所（AWI）亥姆霍兹极地和海洋研究中心主导的一项研究记录了南太平洋沉积物岩心ACC强度的变化。 研究结果发现自530万年前（Ma）以来ACC强度并没有显示出与全球冷却和冰量增加同步的长期线性趋势。相反，研究观察到百万年时间尺度上的逆转，从上新世全球冷却期间ACC强度增加到随后随着早更新世进一步冷却而减少。ACC状态的这种转变与南大洋的重新配置同时发生，南大洋的重新配置改变了ACC对大气和海洋强迫的敏感性。研究者还发现ACC强度的变化与地球轨道偏心率的约40万年周期密切相关，可能源于与热带太平洋温度变化相关的南太平洋急流的进动变化的调节。冰川期ACC流减弱、蛋白石沉积向赤道移动和大气CO2减少之间的持续联系在中更新世过渡期（MPT）首次出现。最强的ACC流发生在上更新世比现在温暖的时期，这提供了随着未来气候变暖可能增加ACC流的证据。（熊萍编译） 查看详细>>

南极洲西部冰架融化速度加快是由温暖的环极深水（CDW）通过测深槽输送到大陆架上所驱动。这些流入是由一股向东的地下斜坡流（被称为南极斜坡暗流）提供的，它与当地风和潮汐向西输入的动量相反。尽管它对基底融化很重要，但暗流形成的机制，以及控制海岸热传输的因素，仍不清楚。 美国加州大学洛杉矶分校的一项研究中，利用高分辨率的过程模拟研究了暗流的动力学，模拟了耦合的海洋、海冰和冰架成分。研究表明，潜流向冰架的水深导向是由冰架空腔内融水上涌驱动的。因此，增加的基底融化加强了暗流并加强了陆地上的CDW运输，这表明一个正反馈可能加速未来冰架的融化，可能进一步破坏南极西部冰盖的稳定。（熊萍编译） 查看详细>>