โรงเรียนวัดคงคาล้อม

หมู่ที่ 1 บ้านหน้าเขา ตำบลคลองสระ อำเภอกาญจนดิษฐ์ จังหวัดสุราษฎร์ธานี 84160

Mon - Fri: 9:00 - 17:30

089-2884849

ตรวจสภาพอากาศ ด้วยการใช้ดาวเทียม ข้อมูลการสำรวจคาร์บอนไดออกไซด์

ตรวจสภาพอากาศ ในการศึกษาสภาพภูมิอากาศ ถือเป็นคำมั่นสัญญาของข้อมูลเชิงลึกใหม่ หากข้อมูลเหล่านั้น สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลดาวเทียมประกอบด้วยการดึงข้อมูลมากกว่า 100,000 รายการต่อวัน ทำให้แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย ที่จะใช้วิธีการทางสถิติเชิงพื้นที่แบบเดิม

นอกจากนี้ ข้อมูลรายวันมักจะเบาบาง ดังนั้นการแก้ไขจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ นักวิจัยได้ใช้ประโยชน์จากแบบจำลองทางสถิติแบบผสมระหว่างมิติ ซึ่งได้อธิบายถึงวิธีการทางสถิติ ในการประมาณค่าคาร์บอนไดออก ไซด์ ในชั้นบรรยากาศกลางชั้นบรรยากาศ ตำแหน่งใดๆ ในโลกและในแต่ละวัน โดยอิงจากการสืบค้นแบบกระจัดกระจาย โดยทีมคาร์บอนไดออกไซด์ของโครงการอินฟราเรดในบรรยากาศ

ข้อดีของการใช้สถิติ เพื่อทำให้ช่องว่างในข้อมูลที่กระจัดกระจายเป็นไปอย่างราบรื่นคือ สำหรับแต่ละแผนที่รายวันของคาร์บอนไดออกไซด์โดยประมาณ เราสามารถจัดทำแผนที่ประกอบ ซึ่งระบุถึงปริมาณความไม่แน่นอน ในค่าโดยประมาณเหล่านั้น พื้นฐานของแผนที่ทั้งสองนี้ เป็นวิธีการทางสถิติที่ ไม่เพียงแต่ใช้ประโยชน์จากการพึ่งพาเชิงพื้นที่ และเวลาในคาร์บอนไดออกไซด์ การวัดของมันอย่างเต็มที่เท่านั้น

แต่ยังช่วยให้สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็วอีกด้วย คาร์บอนไดออกไซด์ของอินฟราเรดในบรรยากาศ มีความสนใจอย่างมาก ในการดูลำดับของแผนที่เหล่านี้ เพื่อทำความเข้าใจคุณลักษณะของวัฏจักรคาร์บอน ในลักษณะที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทีมงานมีลำดับของแผนที่ โดยอิงจากแบบจำลองทางสถิติ ของเอฟเฟกต์แบบสุ่มเชิงพื้นที่ ซึ่งใช้ประโยชน์จากการพึ่งพาเชิงพื้นที่ในข้อมูล

ตรวจสภาพอากาศ

แผนที่ใหม่เหล่านี้ สามารถมีความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากมีการอ้างอิงชั่วคราว โดยอิงจากแบบจำลองทางสถิติ ของเอฟเฟกต์แบบสุ่มเชิงพื้นที่และเวลา ซึ่งกล่าวถึงการได้รับค่าประมาณของพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ของแบบจำลองทางสถิติ ผ่านการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด เราพัฒนาอัลกอริธึมใหม่ โดยใช้การประมาณค่าสถิติอัลกอริทึม

แสดงให้เห็นว่า การใช้การประมาณค่า สามารถให้ผลลัพธ์ในแผนที่ที่ดีกว่าเทคโนโลยีปัจจุบัน โดยอิงจากการประมาณวิธีการของช่วงเวลาโดยสรุป สามารถเรียบเรียงแผนที่คาร์บอนไดออกไซด์ ที่กระจัดกระจายรายวันที่ได้รับจากอินฟราเรดในบรรยากาศ ได้อย่างเหมาะสมที่สุด การใช้พารามิเตอร์ที่ประมาณโดยอีเอ็ม ทำให้เราได้ลำดับที่สมบูรณ์ ของแหล่งคาร์บอนไดออกไซด์ทั่วโลกในแต่ละวัน

การหาปริมาณของความไม่แน่นอน ในการทำนายที่เกี่ยวข้อง โดยทั่วไป วิธีการของเราเหมาะสมอย่างยิ่ง กับการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจระยะไกลหลายประเภท ซึ่งช่วยให้สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็ว งานวิจัยที่คนทั่วไปใช้ สามารถสร้างลำดับของแผนที่ที่สมบูรณ์ ของคาร์บอนไดออกไซด์ในชั้นบรรยากาศ กลางชั้นบรรยากาศของโลก ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกทางสายตา ได้มากกว่าการดึงคาร์บอนไดออกไซด์แบบเบาบางในแบบดั้งเดิม

ด้วยการแนะนำการพึ่งพาชั่วคราว และการพึ่งพาเชิงพื้นที่ แผนที่ของเรามีความแม่นยำมากกว่าแผนที่ ที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ วิธีการยังช่วยให้เราสามารถวัดปริมาณการปรับปรุงในด้านความแม่นยำได้ การประเมินอีเอ็ม สำหรับชุดข้อมูลระยะไกลจำนวนมาก การใช้การตรวจวัดด้วยดาวเทียม ในการศึกษาสภาพภูมิอากาศ ทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกทางวิทยาศาสตร์ใหม่ๆ

หากข้อมูลเหล่านั้น สามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากชุดข้อมูลมีน้อย จึงจำเป็นต้องเติมช่องว่างเชิงพื้นที่ อย่างไรก็ตาม ดาวเทียมเหล่านี้โดยปกติ สามารถดำเนินการตามคำสั่งของการดึงข้อมูล 100,000 รายการต่อวัน ซึ่งทำให้ไม่สามารถใช้วิธีการทางสถิติเชิงพื้นที่แบบเดิมได้ แม้แต่ในสภาพแวดล้อม

แบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ เราใช้โมเดลผสมเอฟเฟกต์เชิงพื้นที่และเวลา สำหรับชุดข้อมูลรายวันขนาดใหญ่แต่ละชุด การลดขนาดทำได้ โดยการสร้างแบบจำลองของกระบวนการพื้นฐาน เป็นการรวมเชิงเส้นของฟังก์ชันพื้นฐานเชิงพื้นที่บนโลก การประยุกต์ใช้แบบจำลอง การถดถอยอัตโนมัติแบบไดนามิกในเวลาบนพื้นที่ที่ลดลง

ช่วยให้การคำนวณแบบต่อเนื่องอย่างรวดเร็ว ของการคาดคะเนการปรับให้เรียบที่เหมาะสมที่สุด ผ่านคาลมานที่ราบรื่นยิ่งขึ้นนี้เรียกว่า คงที่อันดับเรียบ แบบจำลองเอฟเฟกต์ผสมลดขนาด มีพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักจำนวนหนึ่ง ซึ่งรวมถึงความแปรปรวนร่วม และเมทริกซ์การแพร่กระจาย ซึ่งอธิบายโครงสร้างการพึ่งพาเชิงพื้นที่ และเวลาในกระบวนการลดมิติ

เราใช้วิธีการเชิงประจักษุในการอนุมาน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประมาณค่าพารามิเตอร์ และแทนที่พวกมัน เป็นตัวทำนายที่เหมาะสมที่สุด การประมาณค่าพารามิเตอร์วิธีการของช่วงเวลาปัจจุบัน โดยทั่วไปจะไม่มีประสิทธิภาพ เมื่อเปรียบเทียบกับการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด และอาจส่งผลให้เกิดความแปรปรวน ของการสุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่

เราพัฒนาการประมาณค่าผ่านอัลกอริธึม การเพิ่มความคาดหวังสูงสุด ซึ่งให้การคำนวณที่เสถียรของตัวประมาณที่ถูกต้อง และใช้ประโยชน์จากการพึ่งพาเชิงพื้นที่ และเวลาในข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์ 2 วิธีคือ มิลลิเมตรและบาธบอมบ์ ถูกเปรียบเทียบในการศึกษาแบบจำลอง เรายังนำวิธีการของเราไปใช้กับการวัดคาร์บอนไดออกไซด์ ผ่านดาวเทียมทั่วโลก

เราปรับแผนที่คาร์บอนไดออกไซด์ รายวันที่กระจัดกระจายที่ได้รับ จากเครื่องมืออินฟราเรดในบรรยากาศบนดาวเทียมให้ราบรื่นอย่างเหมาะสม จากนั้นใช้พารามิเตอร์ที่ประมาณโดยอีเอ็ม สามารถรับลำดับที่สมบูรณ์ของฟิลด์ คาร์บอนไดออก ไซด์ทั่วโลกในแต่ละวัน ร่วมกับความไม่แน่นอนของการทำนายที่เกี่ยวข้อง เราปรับแผนที่คาร์บอนไดออกไซด์ ที่กระจัดกระจายรายวันที่ได้รับจากเครื่องมือ จากอินฟราเรดในบรรยากาศบนดาวเทียม

“ตรวจสภาพอากาศ”

 


บทความอื่นที่น่าสนใจ > วิธีการดูแลรักษาฟัน ด้วยการใช้แปรงสีฟันไฟฟ้าและสารละลาย