4. 数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4.数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。在这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境中调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
4. 数据采集方法 在第 3 节中,我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数,围绕这些参数必须建立栖息地分类系统。因此,要应用分类方案,必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。这里,我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。
技术特性旨在评估技术的坚固性,识别潜在的故障机制(对设计或技术进行潜在反馈,以避免危险机制),并建立允许预测设备行为的模型。这些测试可以提供各种项目的使用条件,并允许建立筛选和选择程序,以消除会出现早期故障或不满足使用寿命要求的设备。有些测试是在项目运行时进行的,其他测试是在存储条件下进行的。可能会施加高应力(例如恶劣的温度、机械、电气或光学条件),有时应力水平会增加,并且会随时间快速或缓慢变化。