تعد بيانات السلاسل الزمنية مهمة لتحليل التغيير في جهود مراقبة الأرض والحفاظ عليها. تتضمن بيانات السلاسل الزمنية التقاط معلومات حول مواقع محددة على الأرض على مدار عدة أشهر وسنوات وحتى عقود. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتتبع وإدارة التغييرات في البيئة.
لماذا يتم استخدام بيانات السلاسل الزمنية لرصد الأرض
يمكن أن تشمل مراقبة الأرض هذه تغيرات في استخدام الأراضي، أو معدلات إزالة الغابات، أو توسع المناطق الحضرية، أو ذوبان القمم الجليدية والأنهار الجليدية. ومن خلال تحليل هذه التغييرات، يمكن للباحثين فهم وتيرة وحجم التأثير البيئي، وهو أمر ضروري لجهود الحفاظ على البيئة.
تعتبر بيانات السلاسل الزمنية المتعلقة بدرجات الحرارة ومستويات هطول الأمطار ومدى الجليد البحري وتركيزات ثاني أكسيد الكربون حيوية لنمذجة تغير المناخ. يمكن لهذه النماذج التنبؤ بالظروف المناخية المستقبلية والمساعدة في تخطيط استراتيجيات التكيف والتخفيف من تغير المناخ. تُستخدم المقاييس البيئية الأخرى التي يتم تتبعها بمرور الوقت للتنبؤ بكيفية تسبب تغير المناخ في حدوث كوارث طبيعية مثل الأعاصير والفيضانات وحرائق الغابات والجفاف.
ويمكن أيضًا مراقبة صحة النظم البيئية ومستويات التنوع البيولوجي باستخدام بيانات السلاسل الزمنية. يتضمن ذلك تتبع التغيرات في الغطاء النباتي، ونوعية المياه، ووجود أو عدم وجود أنواع معينة مع مرور الوقت. ولمثل هذه البيانات أهمية بالغة في تقييم تأثير الأنشطة البشرية على الموائل الطبيعية وفي وضع استراتيجيات لحماية التنوع البيولوجي والحفاظ عليه.
استخدام بيانات السلاسل الزمنية من مصادر مختلفة
غالبًا ما يتم جمع بيانات السلاسل الزمنية بواسطة مجموعات بحثية مختلفة على نطاقات زمنية مختلفة وبدقة مكانية مختلفة. وحتى لاندسات، وهو أطول برنامج لصور الأقمار الصناعية لرصد الأرض، قام بجمع البيانات بدقة مختلفة للصور مع تحسن أجهزة استشعار جمع بيانات الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية.
من أجل إنتاج تتبع مفيد للتغيرات مع مرور الوقت، يجب على الباحثين في كثير من الأحيان إنشاء نماذج مخصصة تأخذ في الاعتبار الاختلافات بين مجموعات البيانات. غالبًا ما تكون هذه ممارسة تستغرق وقتًا طويلاً للغاية. لقد حضرت مؤخرًا عرضًا تقديميًا في جامعة ستانفورد حول الذكاء الاصطناعي ومراقبة الأرض قدمه ويل مارشال، الرئيس التنفيذي لشركة بلانيت. وفي وصف أحد المشاريع التي تناولت المباني المتضررة في أوكرانيا، أشار مارشال إلى أن النموذج المستخدم لتتبع التغييرات استغرق أشهرًا لتطويره نظرًا لاختلاف أنماط البناء حول العالم.
نموذج سلسلة زمنية متعددة الاستخدامات
قام تعاون بين باحثين من جامعة هارفارد ومختبر لينكولن بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة فيرجينيا بتقديم ورقة ما قبل الطباعة مؤخرًا إلى arXiv حول نموذج جديد يسمى UniTS. يرمز UniTS إلى الأمم المتحدةتم تحديده تcom.ime سeries وتم تطويره كأداة متعددة الاستخدامات يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من مهام السلاسل الزمنية دون الحاجة إلى تعديلات فردية ومستهلكة للوقت. يتم قبول هدف UniTS كأداة لتبسيط عملية النمذجة لتحليل السلاسل الزمنية التي تعتمد على مجموعات بيانات متباينة.
تم تحليل أداء UniTS باستخدام 38 مجموعة مختلفة من البيانات من مجالات مختلفة، ووجد الباحثون أنها تفوقت على النماذج الحالية الخاصة بالمهام المحددة والقائمة على اللغة الطبيعية. ووجد الباحثون أن نقاط القوة الخاصة في UniTS تكمن في إجراء التنبؤات، وتصنيف البيانات، وملء المعلومات المفقودة، واكتشاف نقاط البيانات الفردية. وفي أحد الاختبارات، تمكن من تحسين دقة التنبؤات بنسبة 10.5% مقارنة بأفضل نموذج سابق، مما يسلط الضوء على دقته في التنبؤ.
ويأمل مؤلفو الورقة أن تعمل UniTS على تعزيز قدرة الباحثين على تبسيط تحليل الأنماط الزمنية من مجموعة من مجموعات البيانات، سواء كان ذلك للتنبؤ المالي، أو تشخيص الرعاية الصحية، أو الحفاظ على البيئة.
مراجع
جاو، إس، كوكر، تي، كوين، أو، هارتفيجسن، تي، تسيليجكاريديس، تي، وزيتنيك، إم (2024). الوحدات: بناء نموذج سلسلة زمنية موحدة. arXiv الطباعة المسبقة arXiv:2403.00131. دوى: أرخايف:2403.00131.
متعلق ب
اقرأ على الموقع الرسمي
روابط قد تهمك
مؤسسة اشراق العالم خدمات المواقع والمتاجر باك لينكات باقات الباك لينك
اكتشاف المزيد من في بي دبليو الشامل
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
