למה MATLAB במדעי הסביבה?

מדע סביבתי מייצר נתונים מסיביים מדמיון לוויין, רשתות חיישן, מודלים אקלים ותצפיות שדה.פי הפיכת תחושה של נתונים אלה דורש סביבת מחשוב שיכולה להתמודד עם פעולות מתמטיות מורכבות, נוסחאות גדולות וויזואליזציה מתוחכמת - כל אשר MATLAB מספק חוקרים ומהנדסים בוחרים MATLAB כי זה מקצר את הזמן מהנתונים הגולמיים לתובנות, בין אם הם עוקבים אחר חיזוי, שיטפון או מודלים פחמן מחזורי פחמן.

הארכיטקטורה מבוססת המטריקס של הפלטפורמה מיישרת באופן טבעי עם מבני נתונים סביבתיים.רשתות טמפרטורה, מפות ריכוז, ומדידות זמן כל מתאימים בנוחות למודל המערך של MATLAB. בשילוב עם מערכת אקולוגית עשירה של ארגזים כלים, MATLAB מאפשר משימות הדורשות תפרים יחד ספריות תכנות מרובות בסביבה אחרת.

מעבר ליכולת הטכנית, MATLAB מציעה התחדשות והיקף.תסריטים ופונקציות ניתן ארוז לתוך ארגזי כלים, משותף עם עמיתים, לרוץ על אשכולות או בענן. עבור סוכנויות סביבתיות ומוסדות מחקר הדורשים זרימת עבודה חוזרת, חוזר על עצמו, זה יתרון משמעותי.

מפתח MATLAB Toolboxs for Environmental Modeling

בעוד הליבה של MATLAB מספקת בסיס חזק, תיבות הכלים המיוחדים שלה פותחות יכולות ספציפיות דומיין.תיבת הכלים הבאה רלוונטיות במיוחד עבור מודלים סביבתיים וחיזוי:

סטטיסטיקה ו- Machine Learning Toolbox

[תיבת כלים זו היא עבודת הדוגמנות החיזוי.It כולל פונקציות לתוקפנות, סיווג, צבירת חלקיקים והפחתה ממדית. מדעני הסביבה משתמשים בו כדי לבנות מודלים החיזוי ריכוזים מזוהמים ממשתנים מטאורולוגיים, סיווג כיסוי הקרקע מהנתונים ספקטרליים, או לזהות אנומליות בקריאת חיישן.

Mapping Toolbox

נתונים גאותפטיים נמצאים בלב המדע הסביבתי, ותיבת ה- Mapping Toolbox מספקת כלים לקריאה, ניתוח וויזואליזציה של מידע גיאוגרפי.זה תומך בפורמטים נפוצים של GIS כגון GeoTIFF, Shapefile ו- NetCDF, ויכולה להקרנה נתונים לעשרות מערכות לתאם.חוקרים משתמשים בו כדי לעכב נתונים על מפות דמוגרפיות, ליצור מפות חום של אנתמה טמפרטורה, או animates של מערכות מזג אוויריות של NASA, כמו גם עם מקורות אינטרנט אמיתיים.

Deep Learning Toolbox

למידה עמוקה הפכה לגישה עוצמתית לחיזוי סביבתי, במיוחד עם תבניות מרחביות וזמניות מורכבות.תיבת כלי למידה עמוקה מאפשרת עיצוב, הכשרה ופריסת רשתות עצביות למשימות כגון FLT:0time-series חיזוי, סיווג תמונה של תמונות לוויין, ותחזיות מרובות-LS של משתנים סביבתיים: מודלים מאומנים יכול להיות מאומנים היטב עבור יישומים סביבתיים ספציפיים, להפחית את רמות זיכרון לטווח ארוך (למשל, תחזיות) עבור לוויינים לטווח ארוך (מערכות זיכרון).

עבור מערכת דינמי מודלing, Simulink מספק סביבה גרפית עבור סימולטור תהליכים פיזיים וסביבתיים.מודלים אקלים, מערכות הידרולוגיות, מודלים תחבורה אטמוספירית יכול להיות מיוצג כמו דיאגרמות בלוקים, מה שהופך את הדינמיקה הבסיסית שקוף ומודולפטי.

קידוד מחשוב מקבילים ו- MATLAB Compiler

מודלים סביבתיים לעתים קרובות כרוך משימות אינטנסיביות חישוביים - סימולציה מונטה קרלו, עיבוד תמונות לוויין גדולות, או מודלים למידת מכונה אימון.תיבת מחשוב המקבילה מאיצה את המשימות האלה על ידי הפצת חישובים על פני ליבות מרובות או GPUs. MATLAB Compiler מאפשר לחוקרים לארוז את המודלים שלהם כמו יישומים עמידה או יישומי אינטרנט, שיתוף העבודה שלהם עם בעלי עניין אשר עשויים שלא להתקין את MATLAB זה יכולת הפעלה עבור פיתוח קריטי לשימוש בסוכנויות מחקר פעיל.

זרימת העבודה של Data Modeling ב MATLAB

זרימת עבודה מובנת מבטיחה כי מודלים סביבתיים בנויים על בסיס מוצק של נתונים נקיים, מובנת היטב.הצעדים הבאים מספקים תבנית שחלה על רוב הפרויקטים המדגמים ב MATLAB.

איסוף נתונים וייבוא

נתונים סביבתיים מגיעים בצורות רבות: קבצי טקסט מתחנות מזג אוויר, יצוא CSV ממאגרי מידע, קבצי NetCDF ממודלים אקלים, ותמונות מלוויינים.כלי היבוא של MATLAB מספק ממשק גרפי לתצוגה מקדימה ולייבוא נתונים, בעוד פונקציות כגון FLT:0, FLT:1, ו-FLT:2 מטפלות ביבוא אוטומטי.עבור נתונים באמצעות API עבור שימוש באמצעות פונקציות מוקדמות של XML, לדוגמה, כגון: EPA, או פונקציות עבודה, או פונקציות מוקדם של EPA, החל מ-JLCS.

עיבוד נתונים ובקרת איכות

(המידע הסביבתי של Raw מכיל כמעט תמיד פערים, חריגים, ו unconsistencies. MATLAB מספק חבילה של כלים לניקוי נתונים: FLT:3 עבור טיפול פערים (באמצעות אינטרפולציה, ערכים קודמים או שיטות מותאמות אישית), FLT:4 עבור זיהוי חריגות, ו-FLT:5 עבור צמצום רעש.

ניתוח נתונים

לפני בניית מודל, הבנת המבנה והיחסים בנתונים היא חיונית.תפקודי המאגד של MATLAB מאפשרים חקירה מהירה: FLT:8 חושף התפלגות, FLT:9 מראה זמינות על פני קבוצות, ו-FLT:10 מדמיין התאמות בוהקות. עבור נתונים מרחביים, FLT:11 או FLT:12 יכול להדגיש דפוסים גיאוגרפיים.

מודל בנייה ובחירת

עם איסוף נתונים נקי ותובנות מניתוח חקירה, הצעד הבא הוא לבנות מודל חיזוי. MATLAB תומך במגוון רחב של גישות, מתגובה ליניארית פשוטה שיטות מורכבות ורשתות עצביות.המפתח הוא להתאים את המורכבות המודל לבעיה.עבור משימות מורכבות חיזוי, תיבות של RSD:0time-סדרה מודלים כגון ARMA, חלקה, ו- ⁇ TMFLSD הן תכונות רלוונטיות עבור פיתוח כלי רכב, ו-D.

אימות ובדיקה

מודל המבצע היטב על נתוני אימון עשוי להיכשל בנתונים חדשים.התאמת הריגורית היא קריטית, ולכן הפונקציה של MATLAB 13:13 תומך בהגדרה משולשת של מחזור, ותחזיות הזמן דורשות טיפול זהיר של תלות זמנית - תוך שימוש בחלונות המתפשטים או מתגלגלים ולא בפיצות חיצונית על נתונים מתקופה אחרת או גיאוגרפית מספקת את האפשרות החזקה ביותר של שינויים חזותיים (Fiteation) כגון פיזור מקרים חזותיים (D).

חיזוי וחלוקת

לאחר שאומת, המודל יכול לייצר תחזיות.התפקיד של MATLAB לדגמי זמן, או FLT:16 עבור דגמי למידת מכונה, לייצר ערכים עתידיים עם מרווחי ביטחון.עבור שימוש תפעולי, המודל יכול להיות פרוס יישום עצמאי באמצעות MATLAB Compiler, משולב בלוח נתונים באינטרנט, או מתוכנן להפעיל באופן אוטומטי עם MATLAB ייצור זה.

טכניקות מתקדמות ב MATLAB לחיזוי סביבתי

מעבר לדגם בסיסי, MATLAB תומך בטכניקות מתקדמות יותר ויותר חשובות למדע סביבתי.

ניתוח זמן וחיזוי

משתנים סביבתיים כמו טמפרטורה, משקעים, איכות אוויר להראות דפוסים זמניים חזקים, כולל מגמות, היסטורייתיות, ו autocorrelation. MATLAB's Zonebox מספק פונקציות מיוחדות עבור FLT:0ARIMA, GARCH, מודלים של המדינה-space להפוך את הדינמיקה הזאת 17-FLT:1 כי ללכוד נתונים לא-stationary (מחקרים אקלים), שונים או ייצוב מודלים אלה לא ניתן לייצבו מודלים מתקדמים לממשק זמן לא LT.

למידה של איכות הסביבה

למידת מכונות עולה במציאת תבניות בנתונים סביבתיים ברמה גבוהה. אלגוריתמים (מכונות תמיכה וקטורות, יערות אקראיים, רשתות עצביות) יכולים לזהות סוגים של כיסוי קרקע, לזהות אזורי סיכון של שריפות, או לסווג קטגוריות איכות מים. אלגוריתמים תוקפים לחזות משתנים מתמשכים כמו ריכוז chlorophyll או לחות הקרקע. MATLAB , יישומי למידה ייצוגית של MATLAB מספקים סביבה אינטראקטיבית לשילוב מודלים מרובים, טיפול אוטומטית, טיפול בדגם זה יכול להיות יעיל יותר.

למידה עמוקה עבור נתונים עתיריים וזמניים

למידה עמוקה פתחה אפשרויות חדשות לחיזוי סביבתי.רשתות עצביות (CNN) מעבדות תמונות לוויין כדי לזהות תכונות כגון כיסוי קרח, מחיקה, או הרחבה עירונית. רשתות זיכרון לטווח קצר (LSTM) והופכים מודלים נתונים קוונטיים, כגון צילומי חיישן או סדרת זמן אינטנסיבית.

ניתוח ספאטי וגיאוסטיסטים

נתונים סביבתיים הם מרחביים מטבעם, ומ- MATLAB מספק כלים עבור אינטרפולציה, נתונים מרחביים ו- variogram Modeling. The Mapping Toolbox כולל פונקציות עבור FLT:0 השקיה, משקל מרחוק הפוך, וניתוח פני השטח של טרנדים FLT:1, אשר מעריך את הערכים במקומות לא מדגימים.זה קריטי ליצירת משטחים רצופים מנקודות (למשל, יצירת זיהום סמוך של בדיקות בקרה), כגון בדיקות בקרה מרחביות, זיהוי של נתונים של חומרים).

מחקר בנושא: תחזית איכות האוויר באמצעות MATLAB

תחזית איכות אוויר עירונית מספקת דוגמא קונקרטית ליכולות של MATLAB בדוגמנות סביבתיות.המטרה היא לחזות ריכוזים של מזהמים כגון PM2.5, אוזון, או חנקן דו חמצני עד 48 שעות מראש, המאפשרים יועצים לבריאות הציבור והחלטות ניהול התנועה.

מקורות נתונים והכנת

המודל משלב נתונים ממקורות מרובים: מדידות מזהות בשעות מתחנות ניטור רגולטוריות, משתנים מטאורולוגיים (זמן, מהירות רוח, לחות) מתחנות מזג אוויר או נתונים אנליזה, וספירת התנועה מחיישנים עירוניים יכולים לכלול יום של שבוע, זמן של יום, ואינדיקטורים לחופשה כדי ללכוד את דפוסי הפעילות האנושית.

פיתוח מודלים והשוואה

עם תחילת הנתונים המוכן, כמה גישות דוגמנות מוערכות.מודל ARIMA הבסיס ללכוד את ה autocorrelation זמני אך מתעלם מתחזיות חיצוניות.מודל רגרסיה עם תכונות מטאורולוגיות משפר את הדיוק, במיוחד עבור מזהמים כמו אוזון כי הם תלות בטמפרטורה גבוהה.מודל יער אקראי יכול ללכוד אינטראקציות לא לינאריות בין תכונות, כגון ההשפעה של תחבורה על זיהום.

תוצאות ופרשנות

תוצאות אימות מראות בדרך כלל כי למידת מכונה ומודלים למידה עמוקה שיטות פשוטות יותר, במיוחד עבור אירועי זיהום שיא.LSTM לעתים קרובות להשיג את ה-RMSE הנמוך ביותר, והוא יכול ללכוד תבניות דיווראליות ולבנות פרק כי מודלים ליניאריים מתגעגעים.ניתוח חשיבות תכונה (זמין דרך מודל היער אקראי) מגלה כי משתנים מניעים תחזיות, מתן תובנות שימושיות: אם פליטות תנועה הן לוחיות על העליונה, אז עשוי להיות מוצגות של תחזיות יעילות על ידי 48 שעות.

המונחים:

המודל הוא פרוס כאפליקציית MATLAB Compiler Standalone שפועלת על לוח זמנים של שעה.זה מוריד באופן אוטומטי נתונים חדשים, חישוב מחדש תחזיות, וייצוא תוצאות למסד נתונים המזין ויזואליזציה מבוסס אינטרנט. במהלך פרקי הפליטה גבוהה, התראות מופעלות כדי להודיע לאנשי בריאות ולמערכת זו אפשרו פעולות טרום-מספקיות, כגון הגבלת אישור גבוה או מעקב אחר מקורות אחרים של קודים, ו-ידי תיבות של כלי רכב, כדי לשפר את אותן טכנולוגיות אבטחה.

יישומים נוספים של MATLAB במדעי הסביבה

אותם עקרונות מודלים חלים על תחומים סביבתיים רבים.כאן שתי דוגמאות נוספות הממחישות את רוחב הכדאיות של MATLAB.

ניטור איכות המים וחיזוי

במערכות מים וחופיות טריות, מודלים MATLAB חוזים פרמטרים כגון chlorophyll-a, זעזועים, וממסים חמצן. צלמות לוויין (למשל, מ Landsat או Sentinel-2) מספק להקות ספקטרליות המתאמות עם איכות מים, בעוד בחיישנים של סגירה מציעים מדידות למידה גבוהות של נקודות קצה.

הערכת השפעת שינויי האקלים

מחקרים המשפיעים על האקלים דורשים הפחתה של מודל האקלים העולמי בקנה מידה מקומי והערכה של סיכונים לחקלאות, תשתיות ומערכות אקולוגיות. MATLAB של פונקציות הפחתת הפחתת משקל סטטיסטית של FLT:0(למשל, תיקון הטיה, מיפוי קוונטי, ו גנרטורים מזג אוויריים סטוצ'יסטיק) 1FLT:1 להתאים את התחזיות האקלימיות כדי להתאים את ההתפלגות המקומית.

Best Practices for MATLAB ב- Environmental Modeling

בניית מודלים סביבתיים אמינים MATLAB דורש תשומת לב לאיכות זרימת העבודה והתאמה מחדש.

קוד ותיעוד

כתוב תסריטים כפונקציות עם קלטות ופלט ברורים. השתמש בפורמט התסריט של עורך MATLAB (ראה FLT:20) לשלב קוד, תוצאות וטקסט מתוכנן במסמך יחיד.זה יוצר ניתוח עצמי המוסמך כי אחרים יכולים להבין ולשוב. הוסף הערות המסבירות מדוע שלב עיבוד מסוים הוחל, לא רק מה הקוד שולט באמצעות גרסאות של GiTLin ו-Comples.

אופטימיזציה

נתונים סביבתיים הם לעתים קרובות גדולים.הכשרת פעולות כדי להימנע הלולאות איטיות - פעולות מערך של MATLAB הן אופטימיזציה ביותר.זיכרון קדם-הזיכרון עבור מערךים שגדלו בלולאות. השתמש בלולאה 21 בתיבת מחשוב במקביל כדי להפיץ התנגשויות עצמאיות על פני CPU ליבות.עבור משימות חוזרות ונשנות כמו cross-validation, באמצעות עובדים מקבילים יכולים להפחית את הזמן מ-48 שעות ל-F ל- 22 דקות.

חידוש ושיתוף

הגדר את זרע מספר אקראי בתחילת כל תסריט הכולל אקראיות, כך שתוצאות הן בדיוק ניתנות לחידוש. Bundle כל הנתונים הדרושים קלט ותפקודים מותאמים אישית לתוך תיקיה אחת או החבילה. השתמש בפונקציה של 23 כדי להציל דמויות בפורמטים קריאים (PDF, EPS, או High-reרזולוציה PNG) נחשב לפרסם את הפרויקט כולו ככלי MAABbox על הקובץ או על גבי אתר ההפעלה, אשר מאפשר ל-Hub, כדי לאמת את השימוש ב-Hub, כדי לאמת את הנתונים שלך, או את השימוש ב-Hub, או ב-Hub.

המונחים: unquitification

מודלים סביבתיים הם תחזיות של מערכות טבעיות מורכבות, ואת הפלט שלהם הם לא ברור. MATLAB מספק כלים לניתוח אי ודאות, כולל מונטה קרלו סימולציה (באמצעות הסטטיסטיקה ו- Machine Learning Toolbox), ניתוח רגישות (באמצעות Global S Analysis Toolbox או יישום מותאם אישית), ו Bayesian inference (באמצעות תיבת הכלים של חברת הרכבות האקולוגית או כלי צד שלישי).

מסקנה

MATLAB מספק סביבה מלאה עבור נתונים סביבתיים מודלים וחיזוי, מייבוא נתונים וניקוי באמצעות מודלים מתקדמים, אימות ופריסה. הגישה המשולבת שלה מפחיתה את החיכוך של העברת בין כלים שונים, בעוד ארגזי הכלים המיוחדים להתמודד עם צרכים ספציפיים דומיין כגון ניתוח גיאוסנסטיים, זמן-סדרה חיזוי, ולמידה עמוקה.

אתגרים סביבתיים - השפלה איכותית, מחסור במים, שינויי אקלים - דרישה גישות כמותיות קפדניות. MATLAB מציידת חוקרים ומתרגלים עם הכלים חישוביים שהם צריכים להפוך נתונים להבנה והבנה לפעולה. על ידי אימוץ זרימת עבודה מובנת המדגישה איכות נתונים, אימות מודל, והתאמה מחדש, מדענים סביבתיים יכולים לבנות מערכות חיזוי המודיעות מדיניות, הגנה על מערכות אקולוגיות, ולשפר את הרווחה האנושית.