Mục lục:
- suy luận Bayesian, suy luận bậc bậc đa cấp của Bayesian, phân tích phổ đa điểm, copulas, Wavelet Autoregressive Phương pháp (WARM), Các mức trung bình di chuyển tự hồi quy (ARMAs), mô phỏng Monte Carlo, mô hình hồi quy phụ gia có cấu trúc (STAR), hồi quy về số liệu thống kê lệnh (ROS), ước lượng tỷ lệ cực đại (MLE), tối đa hóa kỳ vọng (EM), tuyến tính và phi tuyến phân tích wavelets, các phương pháp miền tần số, các chuỗi Markov, k-lân cận gần nhất (kNN), mật độ hạt nhân, và ước lượng mật độ logspline, trong số các phương pháp khác
- - những nước gặp hạn hán khắc nghiệt và lũ lụt lớn - sự mất ổn định dẫn đến thiếu nguồn nước ổn định cho nông nghiệp phát triển, dòng chảy và xói mòn nhiều hơn, và tổng thể giảm GDP của quốc gia đó. Điều ngược lại cũng đúng, ở những nước có tỷ lệ mưa ổn định, vừa phải có nguồn cung cấp nước tốt hơn cho phát triển nông nghiệp, điều kiện môi trường tốt hơn và GDP trung bình cao hơn. Vì vậy, bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu môi trường, Tiến sĩ Lall đã có thể rút ra mối tương quan mạnh mẽ giữa xu hướng mưa và mức nghèo đói của quốc gia.
Video: QLDD - lợi ích và chi phí của việc manh muốn đất đai 2025
Bạn có thể sử dụng khoa học dữ liệu để mô hình các tài nguyên thiên nhiên ở dạng thô. Loại khoa học dữ liệu môi trường nói chung bao gồm một số mô hình thống kê tiên tiến để hiểu rõ hơn về các nguồn tài nguyên thiên nhiên. Bạn mô hình các tài nguyên trong điều kiện sống, nước, không khí và đất đai như chúng xảy ra trong tự nhiên để hiểu rõ hơn về những ảnh hưởng hữu cơ của môi trường tự nhiên đối với cuộc sống con người. Khám phá mô hình tài nguyên thiên nhiên
Các vấn đề về nước:
Tỷ lệ mưa, mô hình địa chất thủy văn, dòng nước ngầm và nồng độ độc tố nước dưới đất
- Các vấn đề về không khí: Nồng độ và sự phân tán của các mức độ hạt và nồng độ khí nhà kính
- Các vấn đề về đất đai: Di cư di truyền của địa chất, địa mạo cũng như địa vật lý, thăm dò khoáng sản và thăm dò dầu khí
- . Tham gia vào khoa học dữ liệu
Bởi vì các quy trình và hệ thống môi trường liên quan đến nhiều biến phụ thuộc nhau khác nhau, hầu hết các mô hình tài nguyên thiên nhiên đòi hỏi phải sử dụng các thuật toán thống kê vô cùng phức tạp. Danh sách dưới đây cho thấy một số yếu tố của khoa học dữ liệu thường được triển khai trong mô hình hóa tài nguyên thiên nhiên:
Thống kê, toán học và máy học:
suy luận Bayesian, suy luận bậc bậc đa cấp của Bayesian, phân tích phổ đa điểm, copulas, Wavelet Autoregressive Phương pháp (WARM), Các mức trung bình di chuyển tự hồi quy (ARMAs), mô phỏng Monte Carlo, mô hình hồi quy phụ gia có cấu trúc (STAR), hồi quy về số liệu thống kê lệnh (ROS), ước lượng tỷ lệ cực đại (MLE), tối đa hóa kỳ vọng (EM), tuyến tính và phi tuyến phân tích wavelets, các phương pháp miền tần số, các chuỗi Markov, k-lân cận gần nhất (kNN), mật độ hạt nhân, và ước lượng mật độ logspline, trong số các phương pháp khác
Thống kê không gian:
- Nói chung, giống như xác suất bản đồ Hình ảnh:
- Cũng như các lĩnh vực khoa học dữ liệu khác, cần thiết cho việc phân tích thăm dò và để truyền đạt các kết quả với người khác Xử lý Web:
- Nhiều lần, khi thu thập dữ liệu cho Các mô hình môi trường Công nghệ GIS:
- Phân tích không gian và lập bản đồ Yêu cầu về mã hóa:
- Sử dụng Python, R, SPSS, SAS, MATLAB, Fortran và SQL trong các ngôn ngữ lập trình khác nguồn lực để giải quyết các vấn đề môi trường
- Công việc của Giám đốc Trung tâm nước Columbia, Tiến sĩUpmanu Lall, cung cấp một ví dụ đẳng cấp thế giới về việc sử dụng khoa học dữ liệu môi trường để giải quyết các vấn đề tài nguyên nước vô cùng phức tạp. Tiến sĩ Lall sử dụng các số liệu thống kê tiên tiến, toán học, mã hóa và chuyên môn về các vấn đề kỹ thuật môi trường để khám phá mối quan hệ phức tạp, phụ thuộc lẫn nhau giữa các đặc điểm nguồn nước toàn cầu, GDP toàn quốc, đói nghèo và mức tiêu thụ năng lượng quốc gia. Trong một trong những dự án gần đây của Tiến sĩ Lall, ông phát hiện ra rằng ở các nước có độ biến thiên 999 nước có độ biến động cao
- những nước gặp hạn hán khắc nghiệt và lũ lụt lớn - sự mất ổn định dẫn đến thiếu nguồn nước ổn định cho nông nghiệp phát triển, dòng chảy và xói mòn nhiều hơn, và tổng thể giảm GDP của quốc gia đó. Điều ngược lại cũng đúng, ở những nước có tỷ lệ mưa ổn định, vừa phải có nguồn cung cấp nước tốt hơn cho phát triển nông nghiệp, điều kiện môi trường tốt hơn và GDP trung bình cao hơn. Vì vậy, bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu môi trường, Tiến sĩ Lall đã có thể rút ra mối tương quan mạnh mẽ giữa xu hướng mưa và mức nghèo đói của quốc gia.
Về công nghệ và phương pháp khoa học dữ liệu, Tiến sĩ Lall thực hiện các công cụ này:
Lập trình thống kê: Tiến sĩ. Kho vũ khí của Lall bao gồm các mô hình Bayesian theo cấp bậc đa cấp, phân tích quang phổ nhiều điểm, copulas, trung bình di chuyển tự do Wavelet (WARMs), trung bình di chuyển tự hồi quy (ARMA) và mô phỏng Monte Carlo. Các chương trình toán học:
Các công cụ ở đây bao gồm giảm kích thước tuyến tính và phi tuyến, phân tích wavelets, các phương pháp miền tần số, và các mô hình Markov không đồng nhất.
- Phân tích phân nhóm: Trong trường hợp này, Tiến sĩ Lall dựa vào các phương pháp được thử và đúng, bao gồm k-hàng xóm gần nhất, mật độ hạt nhân, và ước lượng mật độ logspline.
- Học máy: Tại đây, Tiến sĩ Lall tập trung vào việc nhúng các biến thể tối thiểu.
