Scienza dei dati ambientali - Risorse naturali - manichini

È possibile utilizzare la scienza dei dati per modellare le risorse naturali nella loro forma grezza. Questo tipo di scienza dei dati ambientali generalmente richiede alcuni modelli statistici avanzati per comprendere meglio le risorse naturali. Si modellano le risorse nel grezzo - acqua, aria e condizioni della terra come si verificano in natura - per comprendere meglio gli effetti organici dell'ambiente naturale sulla vita umana.

Esplorazione della modellizzazione delle risorse naturali

La scienza dei dati ambientali può modellare le risorse naturali nel raw in modo da poter comprendere meglio i processi ambientali al fine di comprendere come questi processi influenzano la vita sulla Terra. Dopo aver compreso chiaramente i processi ambientali, solo allora gli ingegneri ambientali potranno intervenire per progettare sistemi per risolvere i problemi che questi processi naturali potrebbero creare. Il seguente elenco descrive i tipi di problemi di risorse naturali che la scienza dei dati ambientali può modellare e prevedere:

• Problemi idrici: Tassi di pioggia, modelli geo-idrologici, flussi di acque sotterranee e concentrazioni di tossine nell'acqua di falda
• Problemi di aria: Concentrazione e dispersione dei livelli di particolato e concentrazioni di gas serra
• Emissioni terrestri: Migrazione e geomorfologia dei contaminanti del suolo, geofisica, esplorazione mineraria e prospezione di petrolio e gas

Se il tuo obiettivo è costruire un modello predittivo che puoi utilizzare per aiutarti a comprendere meglio i processi ambientali naturali, puoi utilizzare la modellazione delle risorse naturali per aiutarti. Non aspettarti che la modellazione delle risorse naturali sia facile, però. Le statistiche che vanno in questi tipi di modelli possono essere incredibilmente complesse.

Dabbling in data science

Poiché i processi e i sistemi ambientali coinvolgono molte variabili interdipendenti, la maggior parte dei modelli di risorse naturali richiede l'uso di algoritmi statistici incredibilmente complessi. L'elenco seguente mostra alcuni elementi di scienza dei dati comunemente utilizzati nella modellizzazione delle risorse naturali:

• Statistica, matematica e apprendimento automatico: inferenza bayesiana, inferenza gerarchica gerarchica multilivello, analisi spettrale multitaper, copule, Wavelet Autoregressive Metodo (WARM), medie mobili autoregressive (ARMA), simulazioni Monte Carlo, modelli di regressione additiva strutturata (STAR), regressione sulle statistiche degli ordini (ROS), stime di massima verosimiglianza (MLE), massimizzazione delle aspettative (EM), dimensione lineare e non lineare riduzione, analisi di wavelets, metodi di dominio di frequenza, catene di Markov, k-nearest neighbor (kNN), densità del kernel e stima della densità di logspline, tra gli altri metodi
• Statistiche spaziali: Generalmente, qualcosa come la mappatura probabilistica
• Dati visualizzazione: Come in altre aree di scienza dei dati, necessarie per l'analisi esplorativa e per comunicare i risultati con altri
• Web-scraping: Molte volte, richieste quando si raccolgono dati per r modelli ambientali
• Tecnologia GIS: Analisi spaziale e cartografia
• Requisiti di codifica: Utilizzo di Python, R, SPSS, SAS, MATLAB, Fortran e SQL, tra gli altri linguaggi di programmazione

Modellazione naturale risorse per risolvere problemi ambientali

Il lavoro del direttore del Columbia Water Center, Dr.Upmanu Lall fornisce un esempio di livello mondiale sull'uso della scienza dei dati ambientali per risolvere problemi di risorse idriche estremamente complessi. Dr. Lall utilizza statistiche avanzate, matematica, codifica e una straordinaria esperienza in materia di ingegneria ambientale per scoprire relazioni complesse e interdipendenti tra le caratteristiche delle risorse idriche globali, i prodotti interni lordi nazionali (PIL), la povertà e il consumo nazionale di energia.

In uno dei recenti progetti del Dr. Lall, ha scoperto che nei paesi con variabilità delle precipitazioni elevate - paesi che soffrono di siccità estreme seguite da massicce inondazioni - l'instabilità si traduce in una mancanza di risorse idriche stabili per l'agricoltura sviluppo, maggiore deflusso ed erosione e diminuzioni complessive del PIL di quella nazione. L'inverso è anche vero, dove i paesi che hanno tassi di precipitazioni stabili e moderati hanno una migliore disponibilità di risorse idriche per lo sviluppo agricolo, migliori condizioni ambientali generali e un PIL medio più alto. Quindi, utilizzando la scienza dei dati ambientali, il dott. Lall è stato in grado di tracciare forti correlazioni tra le tendenze delle precipitazioni di una nazione e i suoi tassi di povertà.

Per quanto riguarda le tecnologie e le metodologie di scienza dei dati, Dr. Lall implementa questi strumenti:

• Programmazione statistica: Dr. L'arsenale di Lall include modelli bayesiani gerarchici multilivello, analisi spettrale multitaper, copule, medie mobili wavelet autoregressive (WARM), medie mobili autoregressive (ARMA) e simulazioni Monte Carlo.
• Programmazione matematica: Gli strumenti qui includono riduzione di dimensione lineare e non lineare, analisi di wavelets, metodi di dominio di frequenza e modelli Markov nascosti non omogenei.
• Analisi del clustering: In questo caso, il dott. Lall si affida ai metodi collaudati, inclusi k-nearest neighbor, densità del kernel e stima della densità del logspline.
• Apprendimento automatico: Qui, il Dr. Lall si concentra sull'incorporazione minima della varianza.