Ciência dados ambientais - os recursos naturais

Você pode usar a ciência de dados para modelar os recursos naturais em sua forma bruta. Este tipo de ciência de dados ambientais geralmente envolve alguma modelagem estatística avançada para entender melhor os recursos naturais. Você modela os recursos pelado

- condições de água, ar e terra como eles ocorrem na natureza - para entender melhor os efeitos biológicos do ambiente natural sobre a vida humana.

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Explorando a modelagem de recursos naturais

ciência dados ambientais podem modelar recursos naturais na matéria para que você possa entender melhor os processos ambientais, a fim de compreender como esses processos afetam a vida na Terra. Depois processos ambientais são claramente compreendidas, então e só então pode engenheiros ambientais intervir para projetar sistemas para resolver problemas que estes processos naturais podem estar criando. A lista a seguir descreve os tipos de questões de recursos naturais que a ciência de dados ambientais podem modelar e prever:

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• As questões da água: taxas de precipitação, padrões geo-hidrol�ica, as águas subterrâneas e as concentrações de toxina águas subterrâneas
• questões de ar: A concentração e dispersão dos níveis de partículas finas e as concentrações de gases com efeito de estufa
• questões de terra: migração de contaminantes do solo e geomorfología bem como Geophysics, exploração mineral, e exploração de petróleo e gás

Se o seu objetivo é construir um modelo preditivo que você pode usar para ajudar você a entender melhor os processos ambientais naturais, você pode usar a modelagem de recursos naturais para ajudá-lo. Não espere que a modelagem de recursos naturais para ser fácil, no entanto. As estatísticas que vão para estes tipos de modelos podem ser incrivelmente complexa.

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Dabbling na ciência de dados

Como os processos e sistemas ambientais envolvem muitas variáveis ​​interdependentes diferentes, a maioria de modelagem de recursos naturais requer o uso de algoritmos estatísticos incrivelmente complexos. A lista a seguir mostra alguns elementos da ciência dados que são comumente implantado em modelagem de recursos naturais:

• Estatísticas, matemática e aprendizagem de máquina: inferência Bayesiana, a vários níveis de inferência Bayesiana hierárquica, análise espectral multitaper, cópulas, Wavelet Método Autoregressive (quente), autorregressivas Médias Móveis (Armas), simulações de Monte Carlo, aditivo estruturado regressão modelos (estrela), regressão em estatísticas de ordem (ROS), a probabilidade máxima estimativas (mleS), de maximização da expectativa (EM), a redução da dimensão linear e não linear, a análise de ondas, os métodos de domínio de frequências, cadeias de Markov, k-vizinhos mais próxima (kNN), densidade de semente, e estimativa da densidade logspline, entre outros métodos
• estatística espacial: Geralmente, algo como mapeamento probabilística
• Visualização de dados: Como em outras áreas da ciência de dados, necessários para a análise exploratória e para comunicar descobertas com outras pessoas
• Web-raspagem: Muitas vezes, necessária quando a coleta de dados para modelos ambientais
• GIS tecnologia: análise espacial e cartografia
• Condições de marcação: Usando Python, R, SPSS, SAS, MATLAB, Fortran, e SQL, entre outras linguagens de programação

Modelando recursos naturais para resolver os problemas ambientais

O trabalho de Columbia Center Água‘S diretor, Dr. Upmanu Lall, fornece um exemplo de classe mundial de usar a ciência de dados ambientais para resolver incrivelmente complexos problemas de recursos hídricos. Dr. Lall usa estatísticas avançadas, matemática, codificação, e uma perícia objecto escalonamento em engenharia ambiental para descobrir complexos relacionamentos, interdependentes entre as características globais de recursos de água, produtos internos brutos nacionais (PIB), a pobreza e as taxas nacionais de consumo de energia.

Em um dos projetos mais recentes do Dr. Lall, ele descobriu que em países com variabilidade elevada pluviosidade - países que sofrem secas extremas seguidas de inundações maciças - os resultados de instabilidade em uma falta de recursos hídricos estáveis ​​para o desenvolvimento agrícola, mais do escoamento superficial e erosão e diminuição global no PIB da nação. O inverso também é verdadeiro, onde os países que têm, taxas de chuvas moderadas estáveis ​​têm uma melhor oferta de recursos hídricos para o desenvolvimento agrícola, melhores condições ambientais gerais, e PIBs médios mais elevados. Então, usando a ciência de dados ambientais, Dr. Lall tem sido capaz de estabelecer correlações fortes entre as tendências de precipitação de uma nação e de suas taxas de pobreza.

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Com relação às tecnologias de ciência de dados e metodologias, Dr. Lall implementa essas ferramentas:

• programação estatística: arsenal do Dr. Lall inclui modelos multinível hierárquicos Bayesiana, análise espectral multitaper, cópulas, Wavelet Autoregressive médias móveis (aquece), autoregressivos Médias Móveis (Armas) e simulações de Monte Carlo.
• programação matemática: Ferramentas aqui incluem redução linear e não-linear dimensão, análise de wavelets, métodos no domínio da frequência, e modelos ocultos de Markov não homogéneas.
• análise de agrupamento: Neste caso, Dr. Lall depende dos métodos testados e comprovados, incluindo k-vizinhos mais próximos, a densidade kernel, e estimativa de densidade logspline.
• aprendizado de máquina: Aqui, Dr. Lall centra-se na incorporação de variância mínima.