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科学家利用数据挖掘帮助理解气候变化
发布时间:2018-01-25 07:01:46    来源:今日科学    编辑:chenjing

当前,大数据与数据挖掘在卫生信息学、智慧城市和市场营销等领域都取得了诸多突破。然而,同样的技术并没有为气候变化提供一致的关键发现。

原因有几个,但最主要的是以前的数据挖掘工作在气候科学、特别是在气候电话会议的分析中,依赖于提供相当简单的“是或否”答案的方法。

佐治亚理工学院地球与大气科学学院教授Annalisa Bracco说:“在气候方面,并不是那么简单。即使是地球上截然不同的地区之间存在的微弱联系,也可能是潜在的物理现象造成的。”设置阈值和忽视弱连接将会停止一切。相反,气候科学家的专长是在不同的数据集或领域中寻找共性的关键步骤。

Annalisa Bracco说,随着全球数以百万计的数据分布在全球范围内,目前的模型过于依赖人类的专业知识来理解产出。她和她的同事们想要开发一种更依赖于实际数据而不是研究者的解释的方法。

佐治亚技术团队开发了一种新的方法,从比传统工具更独立的气候数据集中挖掘数据。该方法将数据集的共性与用户的专业知识相结合,从而使科学家能够信任数据,并获得更可靠、更透明的结果。

该方法是开源的,目前全球的科学家都可以使用。佐治亚理工学院的研究人员已经在利用这一方法探索海洋表面温度和云场数据,这两个方面都在深刻地影响着地球的气候。

该项目的另一名气候教授Athanasios Nenes说,有很多因素,例如云数据、气溶胶和风场等的相互作用产生气候并推动气候变化。根据所关注的模式,他们可以有效地再现气候特征等。有时很难判断一个模式是否真的比另一个模式好,亦或是它预测气候的原因是否正确。

他说,佐治亚理工学院的方法打破了其他模式评估和分析算法的典型瓶颈。这种方法可以用于观察,而且科学家不需要了解任何关于计算机代码和模式的知识。这种方法降低了数以百万计的数据的复杂性,这些数据指向了最基本的要素——有时只有10个区域相互作用。他还指出,需要工具来降低模式输出的复杂性,以便更好地理解它们,并评估它们是否为正确的原因提供了正确的结果。”

为了开发这种方法,气候科学家与康斯坦丁·多夫罗利斯和佐治亚理工学院计算学院的其他数据科学家进行了合作。

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