阿拉斯加Koyukuk河夏季chum salmon洄游途中死亡记录及其与2019年热浪的潜在关联
该数据集记录了2019年7月阿拉斯加Koyukuk河夏季chum salmon(Oncorhynchus keta)洄游途中大规模死亡事件

基本信息
资源简介
阿拉斯加Koyukuk河夏季chum salmon洄游途中死亡记录及其与2019年热浪的潜在关联
Documentation of en route mortality of summer chum salmon in the Koyukuk River, Alaska and its potential linkage to the heatwave of 2019
该数据集记录了2019年7月阿拉斯加Koyukuk河夏季chum salmon(Oncorhynchus keta)洄游途中大规模死亡事件。研究团队于7月26日至27日调查约275公里河段,计数1,364条死亡个体,并采样73具尸体确认其在成熟产卵前提前死亡,同时量化性别与体长。视觉检查发现相当比例个体出现真菌生长,符合由广泛存在的天然细菌病原体Flavobacterium columnare引起的皮肤病变继发感染。数据可用于分析热浪与鱼类死亡的关系、评估死亡规模及病原体影响(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本文及相关数据集记录了2019年返回阿拉斯加Yukon河流域Koyukuk河的成年夏季chum salmon(Oncorhynchus keta)在洄游途中发生的大规模死亡事件。针对当地社区的报道,一支小型研究团队(包括作者)于2019年7月26日和27日调查了约275公里的河流,并计数了1,364条死亡鲑鱼。尽管死亡总数未知,但调查计数肯定只代表实际死亡鱼类数量的一小部分。我们采样了73具尸体,以确认死亡发生在完全成熟和产卵之前,并量化性别和体长。视觉检查显示,相当一部分个体表现出真菌生长模式,这与由普遍存在的天然细菌病原体Flavobacterium columnare引起的皮肤病变继发感染一致。水温
【主题与分类】
主题标签:Migration、Pacific salmon、Prespawning mortality、Alaska、Global warming、2019 Heatwave。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/urn%3Auuid%3A17a6bfb2-5fc6-4edf-a7c5-a319a6b51bea
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
本文及配套数据集记录了阿拉斯加育空河流域科尤库克河洄游成年夏季钩吻鲑(Oncorhynchus keta)在途中大量死亡的事件。针对当地社区的报告,一支小型研究团队(包括作者在内)于2019年7月26日至27日调查了约275公里的河段,共计数到1,364条死鲑。尽管死亡总数尚不清楚,但调查计数无疑仅代表实际死亡鱼类数量的一小部分。我们采集了73具尸体样本,以确认死亡发生在完全成熟和产卵之前,并量化性别和体长。目视检查显示,相当一部分样本表现出真菌生长模式,这与普遍存在的天然细菌病原体柱状黄杆菌(Flavobacterium columnare)引起的皮肤病变继发感染相符。调查期间水温平均为17.1°C,水体氧气饱和度约为85%(约8.5 mg/L),这可能加剧了上游洄游鱼类的应激。
有证据表明,在迁徙途中存在体型选择性死亡:在Henshaw Creek,死亡雌性迁徙者比存活至产卵地的个体短2%,雄性迁徙者短5%。采用标准化选择差值得出的自然选择估计非常强,但尚不清楚选择是直接作用于体型,还是通过诸如洄游时间等相关表型性状间接起作用。该死亡事件很可能是2019年Koyukuk河夏季鲑鱼回归量低于平均水平的原因,提示其对产卵鱼丰度产生了影响。这一事件、或可能日益频繁的途中死亡事件对种群生产力的未来后果,以及迁徙行为的遗传适应或适应性表型可塑性在多大程度上可能促进这些种群的存续,目前尚不清楚。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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