Table of Contents

لماذا MATLAB في العلوم البيئية؟

ويولد العلوم البيئية مجموعات بيانات ضخمة من الصور الساتلية وشبكات الاستشعار والنماذج المناخية والملاحظات الميدانية، ويستلزم فهم هذه البيانات بيئة حاسوبية يمكن أن تعالج العمليات الرياضية المعقدة، والصفائف الكبيرة، والتصور المتطور - وجميعها توفرها شبكة MATLAB محلياً، ويختار الباحثون والمهندسون MATLAB لأنها تقصر الوقت من البيانات الخام إلى نظرة عملية، سواء كانت تتبع إزالة الغابات أو تُتوقع حدوثها.

تركيبة المنصات المرتكزة على المصفوفات تتوافق مع هياكل البيانات البيئية، وشبكات التدرج، وخرائط تركيز التلوث، وقياسات السلسلة الزمنية، تناسبياً مع نموذج صفيفة MATLAB، مع وجود نظام إيكولوجي غني من صناديق الأدوات، يتيح برنامج ماتيلبايت، المهام التي تتطلب غرز مكتبات متعددة في مجال البرمجة في بيئات أخرى، كما أن البيئة الإنمائية المتكاملة تُنتج عنها نماذج للاحتجاز

وبالإضافة إلى القدرة التقنية، تقدم وزارة الشؤون الإدارية وشؤون الإدارة والتجارة والنقل إمكانية إعادة الإنتاج والتقسيم، ويمكن وضع النصوص والوظائف في صناديق الأدوات، مع الزملاء، والترشح في مجموعات أو في السحابة، وبالنسبة للوكالات البيئية ومؤسسات البحوث التي تحتاج إلى تدفقات عمل قابلة للمراجعة ومكررة، فإن ذلك يمثل ميزة كبيرة، وقدرة على توليد أرقام مشتركة لقراءة البيانات [الطلب الخاص بتجهيز البيانات:1].

Key MATLAB Toolboxes for Environmental Modeling

بينما يُوفّر مركز (ميتاب) الأساسي مؤسسة قوية، صناديق أدواته المتخصصة تفتح القدرات الخاصة بكل مجال، مجموعة الأدوات التالية ذات أهمية خاصة بالنسبة للنموذج والتنبؤ البيئيين:

صندوق الإحصاءات والتعلم في مجال الآلات

وهذه المجموعة هي مجموعة الأدوات المستخدمة في وضع النماذج التنبؤية، وتشمل وظائف للتراجع والتصنيف والتجميع والحد من البعد، ويستخدمها علماء البيئة في بناء نماذج تنبئ بتركيزات الملوثات من متغيرات الأرصاد الجوية، وتصنف الغطاء الأرضي من البيانات المستشفية، أو اكتشاف شذوذ في قراءات الاستشعار، كما يدعم صندوق الأدوات نماذج عامة للتنبؤ بالبضائع، وكميات متطورة.

Mapping Toolbox

وتأتي البيانات الجغرافية المكانية في صميم العلوم البيئية، وتوفر مجموعة أدوات رسم الخرائط أدوات للقراءة والتحليل والتصوير الجغرافي، وتدعم أشكال نظام المعلومات الجغرافية المشتركة مثل نظام المعلومات الجغرافية، والشبكات، وشبكة المعلومات الجغرافية، ويمكنها أن تُدرج البيانات في عشرات النظم التنسيقية، ويستخدمها الباحثون لإفراط في نقل البيانات المتعلقة بالتلوث على الخرائط الديمغرافية، أو إنشاء خرائط حرارية لنظم التغذية في الطقس، أو في نظام " " .

مجموعة أدوات التعلم العميق

وقد أصبح التعلم العميق نهجا قويا للتنبؤ البيئي، لا سيما مع الأنماط المكانية والزمنية المعقدة، ويتيح صندوق التعلم العميق تصميم وتدريب ونشر الشبكات العصبية لمهام مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتصنيف الصور الساتلية، والتنبؤات المتعددة الخطوات بالمتغيرات البيئية .

وبالنسبة لنموذج النظام الدينامي، توفر سيمولينك بيئة بيانية لتحفيز العمليات المادية والبيئية، ويمكن تمثيل نماذج المناخ والنظم الهيدرولوجية ونماذج النقل الجوي كرسوم بيانية، مما يجعل الديناميات الأساسية شفافة وقابلة للتعديل، وقدرة على إدارة ] التحفيزات في الوقت الحقيقي [النظام الإيكولوجي: 1]، ويجعل من التكامل مع أدوات التحكم في المواد الكيميائية.

مجمع حواسيب موازية ومجمع MATLAB

وكثيرا ما ينطوي النموذج البيئي على مهام مكثفة حسابيا - تجري عمليات محاكاة مونت كارلو، أو تجهيز صور ساتلية كبيرة، أو نماذج للتعلم الآلي، ويعجل صندوق الأدوات الحاسوبية الموازي بهذه المهام بتوزيع الحواسيب عبر عدة نواة أو وحدات عامة، ويتيح هذا الحاسوب للباحثين أن يحزموا نماذجهم كتطبيقات قائمة بذاتها أو أجهزة إلكترونية، ويتقاسموا عملهم مع أصحاب المصلحة الذين لا يملكون قدرات بحثية.

The Environmental Data Modeling Workflow in MATLAB

ويكفل تدفق العمل المنظم أن تستند النماذج البيئية إلى أساس متين من البيانات النظيفة الجيدة الفهم، وتوفر الخطوات التالية نموذجا ينطبق على معظم مشاريع النماذج في برنامج ماتا لاب.

جمع البيانات والاستيراد

بيانات بيئية تأتي بأشكال عديدة: ملفات نصوص من محطات الطقس، وصادرات CSV من قواعد البيانات، وملفات شبكة سواتل سواتل التنمية من نماذج المناخ، وصور من السواتل، وجهاز استيراد MATLAB يوفر واجهة بيانية لبيانات ما قبل الاستعراض والاستيراد، في حين يعمل مثل ، ، و

تجهيز البيانات ومراقبة الجودة

وتحتوي البيانات البيئية السريعة على الدوام تقريباً على ثغرات وخارجيات وتناقضات، وتوفر وزارة الشؤون الإدارية مجموعة من الأدوات اللازمة لتنظيف البيانات: لمعالجة الثغرات (الاستناد إلى الاستقطاب أو القيم السابقة أو الأساليب العرفية) [(FLT:4]) لكشف حالات الشذوذ، و[التواتر: 5] لتقليل الخطوات الواضحة في مجال التجهيز.

تحليل البيانات الاستطلاعية

قبل بناء نموذج، فهم الهيكل والعلاقات في البيانات أمر أساسي، ووظائف تخطيط MATLAB تسمح بالاستكشاف السريع: تكشف عن توزيعات، تظهر تفاوتاً بين المجموعات، ] تصوراً للترابط بين المعالم، وبالنسبة للبيانات المكانية،

البناء النموذجي والاختيار

(ب) مع مجموعة بيانات نظيفة ومعرفة من التحليل الاستطلاعي، تتمثل الخطوة التالية في وضع نموذج للتنبؤ، وتدعم وزارة التعليم والتدريب المهني مجموعة واسعة من النهج، من الانحدار البسيط إلى أساليب التجمع المعقدة والشبكات العصبية، ويتمثل مفتاح التوفيق بين التعقيد النموذجي والمشكلة، أما بالنسبة لمهام التنبؤ، فإن نماذج البرمجيات المتاحة مثل " ARIMA " ، والنماذج الميسرة، و " LT.

التقييم والاختبار

نموذج جيد في بيانات التدريب قد يفشل في البيانات الجديدة، لذا فإن التحقق من صحة البيانات أمر بالغ الأهمية، وظيفة MATLAB تدعم التداخل بين الكميات، والتنبؤ بسلاسل زمنية يتطلب معالجة دقيقة للمعالين الزمنية - باستخدام نوافذ موسعة أو متجددة بدلا من تقسيمها عشوائيا.

التنبؤ والنشر

يمكن أن يولد النموذج، بمجرد التصديق على ذلك، توقعات، وظيفة MATLAB لنموذجات سلاسل زمنية، أو لنموذج التعلم الآلي، إنتاج قيم المستقبل بفترات الثقة، وللاستعمال التشغيلي، يمكن نشر النموذج كتطبيق قائم بذاته باستخدام جهاز التحكم في البيانات، أو دمجه في لوحة دعم إنتاجية على شبكة الإنترنت، أو من المقرر تشغيله آليا مع نظام الإنذار المبكر.

Advanced Techniques in MATLAB for Environmental Forecasting

وإلى جانب النماذج الأساسية، تدعم وزارة التجارة والتنمية المستدامة التقنيات المتقدمة التي تزداد أهمية بالنسبة للعلوم البيئية.

تحليل وتنبؤات الوقت

وتظهر المتغيرات البيئية مثل درجة الحرارة، والتهطال، ونوعية الهواء أنماطاً زمنية قوية، بما في ذلك الاتجاهات، والوسمية، والترفيه الآلي، ويوفر الباحثون في مجال قياسات تغير المناخ (MATLAB) وظائف متخصصة لـ ARIMA، وGARCH، ونماذج الفضاء الحكومي التي تستوعب هذه الديناميات.

تعليم الآلات من أجل الاعتراف بالأدوات البيئية

ويمكن أن تحدد هذه الخوارزميات (أجهزة ناقلات الدعم، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية) أنواع الغطاء الأرضي، أو أن تكتشف مناطق مخاطر إطلاق النار البرية، أو تصنف فئات نوعية المياه.

التعلم العميق للبيانات المكانية والتمادية

(ب) إن التعلم العميق يتيح إمكانيات جديدة للتنبؤ البيئي، فالشبكات العصبية الثورية المتجانسة التي تقوم بعملية التصوير بالسواتل لكشف سمات مثل الغطاء الجليدي، أو إزالة الغابات، أو التوسع الحضري، وشبكات الذاكرة الطويلة الأجل، والبيانات التسلسلية النموذجية للمحولات، مثل القراءات المستعجلة أو السلسلة الزمنية للطقس.

التحليل المكاني والإحصاءات الجغرافية

البيانات البيئية مكانية في جوهرها، وتوفر وزارة الشؤون المالية وشؤون الإدارة العامة والمالية أدوات للاستقطاب، والإحصاءات المكانية، ونماذج الصور، وتشمل مجموعة أدوات رسم الخرائط وظائف ] التراكم، والترجيح العكسي، والتحليل السطحي ، الذي يُقدّر القيم في المواقع غير المأهولة، وهذا أمر حاسم لإيجاد أسطح مستمرة من تقنيات قياسات الحد الأدنى (مثلاً، توليد التلوث).

Case Study: Air Quality Prediction Using MATLAB

التنبؤ بنوعية الهواء في المناطق الحضرية يقدم مثالاً ملموساً على قدرات وزارة التجارة والتنمية في مجال النماذج البيئية الهدف هو التنبؤ بتركيزات الملوثات مثل PM2.5، أو الأوزون، أو ثاني أكسيد النيتروجين قبل 48 ساعة، مما يتيح تقديم المشورة في مجال الصحة العامة وقرارات إدارة المرور.

مصادر البيانات والتحضير

النموذج يدمج البيانات من مصادر متعددة: قياسات ملوثة ساعة من محطات الرصد التنظيمية، ومتغيرات الأرصاد الجوية (التاريخ، سرعة الرياح، الرطوبة) من محطات الطقس أو مجموعات بيانات إعادة التحليل، وأرقام المرور من أجهزة الاستشعار الحضرية، ويمكن أن تشمل خصائص إضافية يوم الأسبوع، والوقت، ومؤشرات العطلات لاستخلاص أنماط النشاط البشري، ويجب دمج البيانات من هذه المصادر المتباينة في جدول زمني واحد مع فترات زمنية ثابتة

وضع النماذج والمقارنة

ومع إعداد مجموعة البيانات، يجري تقييم عدة نُهج نموذجية، حيث يلتقط نموذج خط الأساس الخاص بالآلية المؤقتة ولكنه يتجاهل التنبؤات الخارجية، ويدخل نموذج تراجعي يميز سمات الأرصاد الجوية في معظم الأحيان تحسيناً دقيقاً، لا سيما بالنسبة للملوثات مثل الأوزون التي تعتمد بشدة على درجة الحرارة، ويمكن أن يلتقط نموذج الغابات العشوائي التفاعلات غير الخطية بين السمات، مثل تأثير الاتجاهات الريحية على نقل التلوث.

النتائج والترجمة الشفوية

وتظهر نتائج التقييم عادة أن نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق تفوق أساليب أبسط، ولا سيما بالنسبة لحدث التلوث في ذروة التلوث، وكثيرا ما تحقق الإدارة العليا الحد الأدنى من هذه المخاطر، ويمكن أن تلتقط أنماطاً مائلة وتتراكم في حلقات تفتقد فيها النماذج السامة، ويكشف تحليل الأهمية (المتاح من خلال النموذج العشوائي للغابات) عن المتغيرات التي تُظهرها، مما يوفر معلومات يمكن قياسها: إذا كانت انبعاثات صانعي الحركة هي التنبؤات الرئيسية، فإن القيود المفروضة على حركة المرور.

النشر والتأثير

ويُنشر النموذج كتطبيق قائم بذاته لشبكة MATLAB التي تُنفذ على أساس ساعة، ويُنقّل تلقائياً البيانات الجديدة، ويعيد حساب التوقعات، ويُصدر نتائج إلى قاعدة بيانات تغذي تصوراً على شبكة الإنترنت، ويُستحث في أثناء حلقات التحليل العالية، الإنذارات بإخطار المسؤولين الصحيين والجمهور، وقد مكّن هذا النظام من اتخاذ إجراءات وقائية مثل تقييد استخدام المركبات ذات المقياس المرجعي أو إصدار تعديلات على المسافات.

تطبيقات إضافية لرابطة ماتا لاب في العلوم البيئية

نفس المبادئ النموذجية تنطبق على العديد من المجالات البيئية هنا مثالين إضافيين يوضحان مدى قابلية تطبيق (ميتالوب) للتطبيق

رصد نوعية المياه والتنبؤ بها

وفي نظم المياه العذبة والساحلية، تنبأ نماذج MATLAB بارامترات مثل الكلوروفيل - أ، والاضطرابات، والأكسجين المذوب، وتوفر الصور الساتلية (مثلا من لادسات أو سينتينيل - 2) مجموعات من الطيف تربطها نوعية المياه، بينما توفر أجهزة الاستشعار في الموقع قياسات عالية الترددات.

Climate Change Impact Assessment

وتحتاج دراسات الأثر المناخي إلى تقليص نواتج نماذج المناخ العالمية إلى النطاقات المحلية وتقييم المخاطر التي تتعرض لها الزراعة والهياكل الأساسية والنظم الإيكولوجية، وتقليص حجم عمليات تقييم القدرة الإحصائية في وزارة التجارة والبيئة والتنمية الاجتماعية (الإطار الاستراتيجي للتغيرات المناخية: صفر) (مثلاً، تصحيح التحيز، ورسم الخرائط الكمية، والمولدات المناخية المتخلفة عن الارتطام) ] تعديل التوقعات المناخية المتزامنة مع نماذج الموارد الملاحظـة.

أفضل الممارسات في مجال النماذج البيئية

ويتطلب بناء نماذج بيئية موثوقة في وزارة التجارة والتنمية والتنمية المستدامة إيلاء الاهتمام لجودة تدفق العمل وإعادة الإنتاج.

التنظيم والتوثيق

راسلوا المخطوطات كمساهمات ونواتج واضحة، استخدموا شكل الكتابة الحي لمحرري المطبعة (الكتابة الحسنة) لتجميع الرموز والنتائج والنص التفسيري في وثيقة واحدة، وهذا يخلق تحليلاً موثقاً ذاتياً يمكن للآخرين فهمه وإعادة استخدامه، إضافة تعليقات توضح السبب في تطبيق خطوة معينة قبل التجهيز، ليس فقط ما يمكن من تغيير الرمز.

الأداء على الوجه الأمثل

بيانات بيئية كبيرة في كثير من الأحيان، تُستخدم عمليات فرز البيانات لتجنّب بطء حلقات عمل مجموعة (ماتلوب) على النحو الأمثل، وتُحدّد مواقع التذكرة للمصفوفين الذين ينموون في حلقات، وتستخدم حلقة في صندوق التطوّرات الحاسوبية الموازي لتوزيع الاختناقات المستقلة عبر نواة وحدة التصوير المقطعي (CPU)، وذلك لأغراض التكرار (مثل)

إعادة الإنتاج والتقاسم

(ب) وضع البذور العشوائية للمولدات في بداية أي نص ينطوي على عشوائي، بحيث تكون النتائج قابلة للتكرار تماماً، وإتاحة جميع البيانات اللازمة والمهام العرفية في ملف واحد أو مجموعة واحدة، واستخدام وظيفة لإتاحة الأرقام في أشكال قراءة المنشورات (إدارة الدعم الميداني، ووكالة الطاقة الكهربائية، أو تركيب شبكة تبادل معلومات عالية الاستبانة) والنظر في نشر المشروع بأكمله كأداة من أدوات تبادل المعلومات المتعلقة بالبرمجيات المتعددة الأطراف.

الكمية غير المستقرة

والنماذج البيئية هي تقريب النظم الطبيعية المعقدة، ونواتجها غير مؤكدة، وتوفر وزارة الشؤون الإدارية أدوات لتحليل عدم اليقين، بما في ذلك محاكاة مونت كارلو (استخدام مجموعة أدوات التعلم الخاصة بالإحصاءات والآلات)، وتحليل الحساسية (استخدام مجموعة أدوات تحليل الحساسية العالمية أو عمليات التنفيذ الاعتيادية)، والتنويع البيزيائي (استخدام مجموعة المقاييس الإلكترونية أو أدوات الثقة القائمة على أطراف ثالثة).

خاتمة

وتوفر وزارة الشؤون الإدارية والبيئة بيئة كاملة لنموذج البيانات البيئية والتنبؤ بها، من استيراد البيانات وتنظيفها عن طريق وضع النماذج المتقدمة، والتثبت منها، ونشرها، ويقلل نهجها المتكامل من الاحتكاك بالتنقل بين مختلف الأدوات، في حين تعالج مجموعة الأدوات المتخصصة الاحتياجات الخاصة بكل مجال من قبيل التحليل الجغرافي المكاني، والتنبؤ بسلاسل زمنية، والتعلم العميق، ويعني جدولة المنبر أن بالإمكان نقل نموذج يتم تطويره على الحاسوب المحمول إلى مجموعة من الحاويات.

ويزود برنامج العمل البيئي الباحثين والممارسين بالأدوات الحاسوبية التي يحتاجون إليها لتحويل البيانات إلى فهم وفهم، وذلك باعتماد تدفق عمل منظم يركز على جودة البيانات والتحقق منها، وإعادة تكييفها، يمكن للعلماء البيئيين أن يبنيوا نظماً للتنبؤ تسترشد بها السياسات، وحماية النظم الإيكولوجية، وتحسين مستوى رفاهية الإنسان.