環境データ科学 - 天然資源 - ダミー

データ科学を使って天然資源を生の形態でモデル化することができます。この種の環境データ科学は、一般的に、天然資源をよりよく理解するために高度な統計的モデリングを必要とします。自然環境に生息する有機的影響をよりよく理解するために、自然の中で発生する水、大気、土地の生態系の999のリソースをモデル化します。 自然資源モデリングの探究 <！ - 1 - >

環境データ科学は生の天然資源をモデル化することができ、環境プロセスが地球上の生命にどのように影響するかを理解するために、環境プロセスをよりよく理解できるようになります。環境プロセスが明確に理解された後、環境エンジニアは、これらの自然プロセスがもたらす可能性のある問題を解決するためのシステムを設計することができます。以下のリストは、環境データ科学がモデル化し予測することができる天然資源の問題のタイプを記述する：

<！水質問題：

降水量、地形パターン、地下水流動、および地下水毒素濃度

空気問題：

• 粒子状物質濃度と温室効果ガス濃度の濃度と分散 土地問題：
• 土壌汚染物質移動と地形学、地球物理学、鉱物探査、石油・ガス探査 <！ - 3 - >
• 自然環境プロセスをよりよく理解するのに役立つ予測モデルを構築することを目標にしている場合は、自然資源モデリングを使用して支援することができます。しかし、自然資源モデリングが容易であるとは思わない。これらのタイプのモデルに入る統計は信じられないほど複雑になります。 データサイエンスにおけるダブリング

環境プロセスとシステムには多くの異なる相互依存性の変数が含まれているため、ほとんどの自然資源モデリングには信じられないほど複雑な統計アルゴリズムが必要です。

統計、数学、機械学習：

ベイジアン推論、マルチレベル階層ベイジアン推論、マルチテイパースペクトル解析、コピュラ、ウェーブレット自己回帰（ARMA）、モンテカルロシミュレーション、構造化加法回帰モデル（STAR）、回帰統計（ROS）、最尤推定（MLE）、期待値最大化（EM）、線形および非線形次元一般的に、確率論的マッピング

データのようなものである（999）。視覚化：

• 他のデータサイエンス分野と同様に、探索的分析や他者との情報伝達に必要 Web-scraping：
• 他のプログラミング言語の中でもPython、R、SPSS、SAS、MATLAB、Fortran、およびSQLを使用する 自然にモデリングする
• GISテクノロジ： 空間解析とマップ作成
• 環境問題を解決するためのリソース Columbia Water CenterのディレクターDr. Dr.Upmanu Lallは、非常に複雑な水資源問題を解決するために環境データ科学を使用する世界的な例を提供しています。 Lall博士は、高度な統計、数学、コーディング、環境工学における驚異的な専門分野の専門知識を使用して、世界の水資源特性、国内総生産（GDP）、貧困および国家エネルギー消費率の複雑で相互依存関係を明らかにします。
• Lall博士の最近のプロジェクトの1つでは、彼は 高い降​​水量変動性
• - 極度の干ばつに続いて大量の洪水が発生した国々では、不安定性により農業にとって安定した水資源が得られない流出と腐食の増加、そしてその国のGDPの全体的な減少が含まれる。また、安定した適度な降水量を有する国では、農業開発のための水資源供給がより良好で、全体的な環境条件が改善され、平均GDPがより高い国もあります。環境データ科学を利用して、Lall博士は、国の降雨傾向とその貧困率との間に強い相関関係を確立することができました。 データ科学技術および方法論に関しては、Lall博士は次のツールを実装しています。

統計プログラミング：

Lallのアーセナルには、階層レベルの多階層ベイジアンモデル、マルチエージェントスペクトル解析、コピュラ、ウェーブレット自己回帰移動平均（AWM）、自己回帰移動平均（ARMA）、モンテカルロシミュレーションが含まれます。数学的プログラミング：

ここでのツールには、線形および非線形の次元削減、ウェーブレット解析、周波数領域法、非均質な隠れマルコフモデルがあります。 クラスタリング分析：この場合、博士は、k最近傍、カーネル密度、およびログライン密度推定を含む、試行錯誤の方法に依存しています。 機械学習：

Lall博士は最小分散埋め込みに焦点を当てています。