صدای سردبیران وبلاگی از اداره انتشارات AGU است.
یکسان سازی داده ها در ژئوفیزیک روشی است که مدل های عددی را با داده های رصدی ترکیب می کند تا درک و پیش بینی ما از فرآیندهای زمین را بهبود بخشد. این رویکرد ضروری است زیرا، به دلیل محدودیت‌های نظری، هیچ مدل واحدی نمی‌تواند تمام تغییرات طبیعی را به تصویر بکشد. به همین ترتیب، داده‌های مشاهده‌ای، با وجود جزئیات، اغلب فاقد پوشش کامل هم از نظر مکانی و هم از نظر زمانی هستند. با ادغام مدل‌ها با داده‌های دنیای واقعی، جذب داده‌ها دقت و قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌ها را در حوزه‌های مختلف ژئوفیزیکی، مانند جریان‌های جوی، جریان‌های اقیانوسی و فرآیندهای سطح زمین افزایش می‌دهد.
آ مقاله جدید که در بررسی های ژئوفیزیک نظریه، روش‌ها و کاربردهای جذب داده‌های زمین (LDA) را بررسی می‌کند. ما از نویسندگان خواستیم تا یک نمای کلی از نحوه استفاده دانشمندان از LDA، پیشرفت های عمده ای که انجام شده است و تحقیقات بیشتری در کجا مورد نیاز است ارائه دهند.
وقتی برای مطالعه فرآیندهای سطح زمین به کار می رود، جذب داده ها چه بینش هایی می تواند ارائه دهد؟
یکسان سازی داده ها در خدمت اهداف دوگانه بهبود درک علمی و ارائه ابزارهای مهندسی کلیدی است. از نظریه‌های ژئوفیزیک برای تفسیر فرآیندهای شناخته شده استفاده می‌کند و داده‌های مشاهده‌ای را برای پر کردن شکاف‌های دانش در حوزه‌های کمتر شناخته شده ادغام می‌کند. به عنوان مثال، LDA مدل های هیدرولوژیکی را اصلاح می کند و دقت را در نمایش فرآیندهایی مانند تبخیر بهبود می بخشد.
از دیدگاه مهندسی، LDA در هسته سیستم های پیش بینی و بازسازی داده های تاریخی ضروری برای پیش بینی های هیدرولوژیکی قرار دارد. علاوه بر این، توسعه دوقلوهای دیجیتالی زمین را تسهیل می‌کند و امکان برنامه‌ریزی دقیق‌تر محیطی و آزمایش سناریو را فراهم می‌کند. این باعث می شود LDA هم برای پیشرفت تحقیقات و هم برای بهبود کاربردهای عملی در علوم سیستم زمین ارزشمند باشد.
مزایای استفاده از LDA در مقایسه با سایر تکنیک ها در بررسی سطح زمین چیست؟
LDA دقت مدل های بررسی سطح زمین را با ادغام مشاهدات از منابع و مقیاس های مختلف افزایش می دهد.
LDA دقت مدل های بررسی سطح زمین را با ادغام مشاهدات از منابع و مقیاس های مختلف افزایش می دهد. این ادغام نه تنها عملکرد مدل را بهبود می بخشد، بلکه درک فرآیندهای پیچیده سطح زمین را نیز عمیق تر می کند. LDA با مشخص کردن و کاهش خطاها در شبیه‌سازی‌ها و مشاهدات مدل، کمی‌سازی عدم قطعیت را پیش می‌برد و در نتیجه تخمین‌های بهینه‌ای از حالت‌های سطح زمین ارائه می‌دهد.
به طور مبتکرانه، LDA از تکنیک هایی مانند فیلترهای بیزی و بهینه سازی غیرخطی برای مقابله با ویژگی های غیرخطی و غیر گاوسی فرآیندهای سطح زمین استفاده می کند.
با نگاهی به آینده، LDA قرار است از کاربردهای صرفاً ژئوفیزیکی به سیستم‌های طبیعی و اجتماعی متصل گسترش یابد که با ادغام با تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ تسهیل می‌شود. این برنامه افزودنی نوید ایجاد انقلابی در این زمینه، افزایش دقت و دامنه پیش‌بینی‌ها در علوم سیستم زمین را می‌دهد.
چه نوع داده های رصد زمین در مدل های زمین ادغام می شوند؟
مدل‌های زمین داده‌های رصدی مختلف را برای بهبود درک و پیش‌بینی حالات زمین جذب می‌کنند. این مشاهدات شامل اندازه گیری هایی مانند رطوبت خاک، برف، آب های زیرزمینی، دمای سطح زمین، تبخیر و آبیاری است. داده ها از منابع متعدد، از جمله مشاهدات میدانی، که به طور فزاینده ای توسط فناوری های اینترنت اشیا (IoT) برای نظارت مستمر در زمان واقعی افزایش می یابد، جمع آوری می شود.
علاوه بر این، مشاهدات سنجش از راه دور با استفاده از حسگرها در امواج مایکروویو، مادون قرمز و باندهای مرئی از سکوهای هوابرد یا فضایی جمع‌آوری می‌شوند و پوشش گسترده و انواع داده‌های متنوعی را ارائه می‌دهند. اخیراً، منابع داده غیرسنتی بیشتری نیز ادغام شده‌اند، از جمله رسانه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌های اجتماعی و دوربین‌های نظارتی، که چشم‌انداز داده‌ها را برای همسان سازی داده‌های زمین غنی‌تر کرده و دیدگاه‌های جدیدی در پویایی زمین ارائه می‌دهد.
برخی از پیشرفت‌های مهمی که در 3 دهه گذشته به LDA کمک کرده‌اند کدامند؟
در طول سه دهه گذشته، LDA دستخوش تکامل قابل توجهی شده است.
در طول سه دهه گذشته، LDA دستخوش تکامل قابل توجهی شده است. در ابتدا با تمرکز بر پالایش مبانی و روش‌های نظری، این رشته به زودی از پیشرفت‌هایی مانند الگوریتم‌های فیلتر بیزی و روش‌های ترکیبی برای مقابله با رفتار غیرخطی و غیر گاوسی در سیستم‌های سطح زمین استفاده کرد. نوآوری با ادغام یادگیری ماشینی، بهبود تنوع داده های پردازش شده و تغییر در کمی سازی عدم قطعیت ادامه یافت.
امروزه، LDA شامل الگوریتم‌های قوی و تطبیقی است که داده‌های رصدی چند متغیره و چند مقیاسی را به‌طور کارآمد یکپارچه می‌کند و از برنامه‌های کاربردی از مقیاس محلی تا جهانی پشتیبانی می‌کند. یک پیشرفت قابل توجه توسعه سیستم های همسان سازی داده های زمین-جو و کاربردهای LDA از سیستم های ژئوفیزیک خالص به سیستم های طبیعی و انسانی جفت شده بوده است.
در چه مقیاس های جغرافیایی می توان از سیستم های LDA استفاده کرد؟
سیستم های LDA در مقیاس های جغرافیایی مختلف قابل انطباق هستند:
- مقیاس های محلی و حوضه آبریز: بر روی داده های دقیق و با وضوح بالا تمرکز می کند تا از نزدیک دینامیک زمین و آب در مناطق کوچک و حوضه های رودخانه را نظارت کند.
- مقیاس های منطقه ای: برای جذب داده ها در مناطق بزرگتر گسترش می یابد، که برای درک چرخه های آب منطقه ای و بودجه انرژی ضروری است.
- مقیاس جهانی: داده ها را از سراسر جهان برای بهبود تجزیه و تحلیل جهانی فرآیندهای زمین و درک تغییرات محیطی یکپارچه می کند.
برخی از مزایا و چالش های آینده گنجاندن داده های بزرگ زمین و یادگیری ماشین در LDA چیست؟
فواید:
- بهبود استفاده از داده ها: داده های زمین بزرگ اطلاعات زیادی را ارائه می دهند که کیفیت و پوشش داده های جذب شده در مدل های LDA را بهبود می بخشد.
- قابلیت‌های پیش‌بینی بهبود یافته: الگوریتم‌های یادگیری ماشین الگوهای پیچیده در فرآیندهای سطح زمین را از داده‌های بزرگ زمین شناسایی می‌کنند و امکان شناسایی متغیرهای مهم را فراهم می‌کنند.
- نظارت و پیش‌بینی بی‌درنگ: پردازش و تجزیه و تحلیل خودکار داده‌ها از طریق یادگیری ماشین، LDA را کارآمدتر می‌کند و زمان مورد نیاز را کاهش می‌دهد و امکان نظارت و پیش‌بینی در زمان واقعی را فراهم می‌کند.
چالش ها:
- کیفیت، سازگاری و یکپارچگی داده ها: استفاده از داده های بزرگ زمین از منابع مختلف نیاز به پیش پردازش دقیق و هماهنگ سازی دارد تا از سوگیری ها و نادرستی ها جلوگیری شود.
- قابلیت تفسیر مدل: درک فرآیندهای فیزیکی زیربنایی با استفاده از یادگیری ماشین به تنهایی چالش برانگیز است.
- الزامات محاسباتی: پردازش حجم زیادی از داده های بزرگ زمین و به کارگیری الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشینی به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارد.
چه تلاش‌های تحقیقاتی دیگری برای ادامه پیشرفت LDA مورد نیاز است؟
LDA از طریق تلاش های پژوهشی متمرکز در زمینه های کلیدی پیشرفت می کند. اول، سیستم های LDA را می توان با بهبود کیفیت و پوشش داده های رصدی، از جمله مشاهدات هواشناسی و زمینی، بهبود بخشید. دوم، LDA می‌تواند از توسعه یک تحلیل مجدد جامع زمین که داده‌های تاریخی گسترده را ادغام می‌کند و در نتیجه دقت و کاربرد آن را افزایش می‌دهد، بهره‌مند شود. سوم، تلاش‌های توسعه باید بر ایجاد سیستم‌های کاربردی بلادرنگ کاملاً کاربردی متمرکز شوند. چهارم، ادغام LDA با مطالعات فرآیندهای جوی و مناطق بحرانی زمین، بینش ها را تا حد زیادی گسترش می دهد. علاوه بر این، غنی‌سازی برنامه‌های LDA با ترکیب تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و استفاده از کلان داده‌ها مانند گزارش‌دهی اجتماعی، کاربرد آن را افزایش می‌دهد. این تلاش جمعی باعث کارایی و کاربرد گسترده LDA در علوم سیستم زمین خواهد شد.
– شین لی ([email protected]، 
0000-0003-2999-9818آکادمی علوم چین، چین؛ و فنگ لیو ([email protected]، 0000-0002-5872-3709)، آکادمی علوم چین، چین