ស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្របរិស្ថាន

ស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្របរិស្ថាន

វិទ្យាសាស្ត្របរិស្ថានសិក្សាពីទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងសមាសធាតុជីវសាស្រ្ត (សត្វមានជីវិត) និងអសរីរាង្គ (ទឹក ខ្យល់ ដី អាកាសធាតុ) រួមទាំងរបៀបដែលសកម្មភាពរបស់មនុស្សប៉ះពាល់ដល់តុល្យភាពធម្មជាតិ។ ភាពស្មុគស្មាញនេះមានន័យថាទិន្នន័យបរិស្ថានមានទំនោរមានភាពចម្រុះ ធំ និងជារឿយៗមិនល្អឥតខ្ចោះ - ឧទាហរណ៍ ការបាត់បង់ទិន្នន័យដោយសារតែការបរាជ័យនៃឧបករណ៍ ការប្រែប្រួលតាមរដូវខ្លាំង ឬភាពខុសគ្នានៃលក្ខខណ្ឌភូមិសាស្ត្រ។ នេះជាកន្លែងដែលស្ថិតិដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់៖ វាជួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្របរិស្ថានក្នុងការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យឆៅទៅជាព័ត៌មានដែលមានអត្ថន័យ សាកល្បងសម្មតិកម្មដោយចេតនា និងគាំទ្រការធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើភស្តុតាងសម្រាប់ការអភិរក្ស និងគោលនយោបាយសាធារណៈ។

តួនាទីនៃស្ថិតិ៖ ពីទិន្នន័យដល់ការសម្រេចចិត្ត

ស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្របរិស្ថានគឺច្រើនជាងការគណនាមធ្យមភាគ ឬការបង្កើតក្រាហ្វ។ វាផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់ការរចនាការប្រមូលទិន្នន័យ ការវាយតម្លៃភាពមិនប្រាកដប្រជា ការធ្វើគំរូដំណើរការធម្មជាតិ និងធ្វើការព្យាករណ៍។ ឧទាហរណ៍ នៅពេលដែលរដ្ឋាភិបាលចង់វាយតម្លៃថាតើគុណភាពខ្យល់មានភាពប្រសើរឡើងឬអត់បន្ទាប់ពីអនុវត្តគោលនយោបាយរឹតបន្តឹងការបំភាយឧស្ម័ន ស្ថិតិជួយបែងចែកការផ្លាស់ប្តូរដែលបណ្តាលមកពីគោលនយោបាយពីការផ្លាស់ប្តូរធម្មជាតិដែលបណ្តាលមកពីរដូវកាល ខ្យល់ ឬនិន្នាការរយៈពេលវែង។

ស្ថិតិក៏សង្កត់ធ្ងន់លើគោលគំនិតនៃភាពមិនប្រាកដប្រជាផងដែរ។ នៅក្នុងបរិបទបរិស្ថាន ភាពមិនប្រាកដប្រជាស្ទើរតែតែងតែមានវត្តមាន ពីព្រោះប្រព័ន្ធធម្មជាតិពិបាកគ្រប់គ្រង ដូចជានៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍ជាដើម។ ដោយប្រើឧបករណ៍ស្ថិតិ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចបង្ហាញលទ្ធផលជាមួយនឹងកម្រិតនៃទំនុកចិត្ត ឧទាហរណ៍ ការប្រើប្រាស់ចន្លោះជឿជាក់ ឬប្រូបាប៊ីលីតេជាក់លាក់ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការសម្រេចចិត្តដែលមានតម្លាភាព និងទទួលខុសត្រូវជាងមុន។

ប្រភេទទិន្នន័យបរិស្ថាន និងបញ្ហាប្រឈមរបស់វា

ទិន្នន័យបរិស្ថានមានច្រើនទម្រង់៖

១. ទិន្នន័យ​លំហ៖ ទិន្នន័យ​ដែល​មាន​ទីតាំង ដូចជា​ការចែកចាយ​គម្រប​ព្រៃឈើ ផែនទី​បំពុល​ដី ឬ​កំហាប់​សារធាតុ​បំពុល​នៅ​ចំណុច​ផ្សេងៗ​ក្នុង​ទន្លេ។
២. ទិន្នន័យបណ្ដោះអាសន្ន៖ ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលា ដូចជាសីតុណ្ហភាពប្រចាំថ្ងៃលើសពី ៣០ ឆ្នាំ ទឹកភ្លៀងប្រចាំខែ ឬកម្រិត PM2.5 ប្រចាំម៉ោង។
៣. ទិន្នន័យជីវសាស្ត្រ៖ ឧទាហរណ៍ ចំនួនប្រភេទសត្វ ភាពសម្បូរបែបនៃប្លង់តុង សន្ទស្សន៍ភាពចម្រុះ ឬអត្រារស់រានមានជីវិតរបស់ចំនួនប្រជាជន។
៤. ទិន្នន័យគីមី និងរូបវន្ត៖ pH ទឹក កម្រិតនីត្រាត DO (អុកស៊ីសែនរលាយ) ជាតិប្រៃ ឬលោហធាតុធ្ងន់។
៥. ទិន្នន័យចាប់សញ្ញាពីចម្ងាយ៖ រូបភាពផ្កាយរណបដែលបង្កើតទិន្នន័យទំហំធំខ្លាំង និងមានគុណភាពខ្ពស់។

បញ្ហាប្រឈមចម្បងៗរួមមាន ភាពមិនដូចគ្នា (ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យពីកន្លែងមួយទៅកន្លែងមួយ) ទំនាក់ទំនងស្វ័យប្រវត្តិ (តម្លៃជាប់គ្នាមានទំនោរស្រដៀងគ្នា) ទិន្នន័យខ្លាំង (ទឹកជំនន់ អគ្គីភ័យ រលកកំដៅ) និងភាពមិនស្ថិតស្ថេរ (គំរូស្ថិតិផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលាដោយសារតែការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ ឬការផ្លាស់ប្តូរការប្រើប្រាស់ដីធ្លី)។ បើគ្មានវិធីសាស្រ្តស្ថិតិត្រឹមត្រូវទេ ការវិភាគអាចមានភាពលំអៀង ឬបំភាន់។

ការរចនាគំរូ៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការវិភាគ

មុនពេលវិភាគ ជំហានសំខាន់បំផុតគឺការរចនាការយកសំណាក។ នៅក្នុងបរិស្ថាន វាមិនអាចទៅរួចទេក្នុងការវាស់ស្ទង់ចំណុចនីមួយៗនៅក្នុងព្រៃឈើ ទន្លេ ឬបរិយាកាស។ ដូច្នេះ ការយកសំណាកត្រូវតែតំណាងឱ្យលក្ខខណ្ឌជាក់ស្តែង។

យុទ្ធសាស្ត្រទូទៅមួយចំនួនគឺ៖
– ការយកគំរូចៃដន្យសាមញ្ញ៖ ចំណុចសង្កេតត្រូវបានជ្រើសរើសដោយចៃដន្យ។
– ការយកសំណាកតាមលំដាប់ថ្នាក់៖ តំបន់នេះត្រូវបានបែងចែកជាស្រទាប់ៗ (ឧទាហរណ៍ ផ្នែកខាងលើ-កណ្តាល-ខាងក្រោមនៃទន្លេ ឬតំបន់ទីក្រុង-ជាយក្រុង-ជនបទ) បន្ទាប់មកសំណាកត្រូវបានយកចេញពីស្រទាប់នីមួយៗ។
– ការយកសំណាកជាប្រព័ន្ធ៖ ការវាស់វែងត្រូវបានធ្វើឡើងនៅចន្លោះពេលថេរ ឧទាហរណ៍ រៀងរាល់ 1 គីឡូម៉ែត្រតាមបណ្តោយផ្លូវឆ្លងកាត់។
– ការត្រួតពិនិត្យរយៈពេលវែង៖ ការសង្កេតម្តងហើយម្តងទៀតនៅទីតាំងដដែល ដើម្បីមើលនិន្នាការ។

ស្ថិតិជួយកំណត់ទំហំគំរូល្អបំផុត កាត់បន្ថយថ្លៃដើម និងធានាបាននូវភាពទូទៅនៃលទ្ធផល។ កំហុសក្នុងការរចនាពិបាកកែតម្រូវក្នុងដំណាក់កាលវិភាគ។

ស្ថិតិពិពណ៌នា៖ ការយល់ដឹងអំពីលំនាំមូលដ្ឋាន

ជំហានដំបូងនៃការវិភាគជាធម្មតាពាក់ព័ន្ធនឹងស្ថិតិពិពណ៌នា៖ មធ្យមភាគ មេឌីយ៉ាន ភាពខុសគ្នា គម្លាតស្តង់ដារ ភាគរយ និងការមើលឃើញដូចជា អ៊ីស្តូក្រាម ប្រអប់ព្រាត ផែនទីប្រធានបទ និងផែនទីកំដៅ។ ស្ថិតិពិពណ៌នាជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណលំនាំតាមរដូវ ភាពខុសគ្នារវាងទីតាំង និងវត្តមាននៃកត្តាមិនប្រក្រតី ដែលអាចតំណាងឱ្យព្រឹត្តិការណ៍ធ្ងន់ធ្ងរ ឬកំហុសវាស់វែង។

ជាឧទាហរណ៍ នៅក្នុងការសិក្សាអំពីគុណភាពទឹក គំនូសតាងប្រអប់មួយអាចបង្ហាញថាកម្រិតផូស្វាតកើនឡើងក្នុងរដូវវស្សាដោយសារតែទឹកហូរចេញពីកសិកម្ម។ នៅក្នុងការសិក្សាអំពីសីតុណ្ហភាពទីក្រុង ផែនទីប្រធានបទអាចបង្ហាញពីឥទ្ធិពលកោះកំដៅទីក្រុងនៅកណ្តាលទីក្រុងបើប្រៀបធៀបទៅនឹងជាយក្រុង។

ការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ៖ ការសាកល្បងសម្មតិកម្មដោយគោលបំណង

ការសន្និដ្ឋានស្ថិតិអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវឆ្លើយសំណួរដូចជា៖ "តើកំហាប់សារធាតុបំពុលនៅក្នុងទន្លេ A ខ្ពស់ជាងទន្លេ B ដែរឬទេ?" ឬ "តើការស្តារព្រៃកោងកាងបង្កើនជីវៈចម្រុះដែរឬទេ?"

វិធីសាស្ត្រដែលប្រើជាទូទៅរួមមាន៖
– តេស្ត T ឬ Mann–Whitney ដើម្បីប្រៀបធៀបក្រុមពីរ។
– ANOVA ឬ Kruskal–Wallis ដើម្បីប្រៀបធៀបក្រុមច្រើនជាងពីរ។
– ការធ្វើតេស្ត Chi-square សម្រាប់ប្រភេទផ្សេងៗ ឧទាហរណ៍ ភាគរយនៃទីតាំងដែលលើសពីស្តង់ដារគុណភាព។
- ចន្លោះជឿជាក់ ដើម្បីផ្តល់ជួរនៃតម្លៃដែលអាចធ្វើទៅបាន។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិន្នន័យបរិស្ថានច្រើនតែបំពានលើសម្មតិកម្មបុរាណដូចជា ភាពធម្មតា និង ឯករាជ្យភាព។ ដូច្នេះ អ្នកស្រាវជ្រាវច្រើនតែប្រើការបំលែងទិន្នន័យ វិធីសាស្ត្រមិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ឬវិធីសាស្រ្តយកគំរូឡើងវិញដូចជា bootstrapping។

ការវិភាគតំរែតំរង់ និងការធ្វើគំរូ៖ ការពន្យល់អំពីទំនាក់ទំនង និងការធ្វើការព្យាករណ៍

ការចូលរួមចំណែកដ៏អស្ចារ្យបំផុតមួយនៃស្ថិតិគឺការធ្វើគំរូ។ ជាមួយនឹងការវិភាគតំរែតំរង់ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចសិក្សាពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឆ្លើយតប (ឧទាហរណ៍ កម្រិតសារធាតុបំពុល) និងកត្តាព្យាករណ៍ (ទឹកភ្លៀង ការប្រើប្រាស់ដីធ្លី ចម្ងាយពីឧស្សាហកម្ម ល្បឿនខ្យល់)។

ឧទាហរណ៍នៃវិធីសាស្រ្តទូទៅ៖
- តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរសម្រាប់ទំនាក់ទំនងសាមញ្ញ។
- តំរែតំរង់ច្រើនសម្រាប់កត្តាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។
– គំរូលីនេអ៊ែរទូទៅ (GLM) សម្រាប់ទិន្នន័យរាប់ (Poisson) ឬសមាមាត្រ (ប៊ីណូមៀល)។
– គំរូបន្ថែមទូទៅ (GAM) សម្រាប់ទំនាក់ទំនងមិនមែនលីនេអ៊ែរដែលអាចបត់បែនបាន។
– គំរូបែបផែនចម្រុះសម្រាប់ទិន្នន័យដដែលៗ ឬទិន្នន័យឋានានុក្រម (ឧទាហរណ៍ ការវាស់វែងនៅស្ថានីយ៍ជាច្រើនក្នុងរយៈពេលច្រើនឆ្នាំ)។

នៅក្នុងការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ គំរូស្ថិតិជួយភ្ជាប់ការកើនឡើងសីតុណ្ហភាពទៅនឹងភាពញឹកញាប់នៃរលកកំដៅ។ នៅក្នុងបរិស្ថានវិទ្យា GLMs អាចព្យាករណ៍ពីភាពសម្បូរបែបនៃប្រភេទសត្វដោយផ្អែកលើសីតុណ្ហភាព រុក្ខជាតិ និងភាពអាចរកបាននៃទឹក។

ការវិភាគស៊េរីពេលវេលា និងនិន្នាការបរិស្ថាន

បាតុភូតបរិស្ថានជាច្រើនផ្លាស់ប្តូរទៅតាមពេលវេលា។ ការវិភាគស៊េរីពេលវេលាត្រូវបានប្រើដើម្បីរកមើលនិន្នាការ លំនាំតាមរដូវ និងព្រឹត្តិការណ៍មិនប្រក្រតី។ វិធីសាស្រ្តដូចជាការបំបែកតាមរដូវ ARIMA ឬគំរូស្ថានភាពលំហអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបំបែកសញ្ញារយៈពេលវែងពីការប្រែប្រួលតាមរដូវ។

ឧទាហរណ៍ និន្នាការកើនឡើងនៃកំហាប់ CO₂ សកលមិនអាចយល់បានពីទិន្នន័យប្រចាំថ្ងៃតែម្នាក់ឯងទេ ពីព្រោះមានវដ្តរដូវខ្លាំង។ ស្ថិតិជួយញែកនិន្នាការរយៈពេលវែង និងវាស់ស្ទង់អត្រានៃការផ្លាស់ប្តូររបស់វា។

ស្ថិតិលំហ និងភូមិសាស្ត្រ៖ ដំណើរការទិន្នន័យផ្អែកលើទីតាំង

ដោយសារតែបរិស្ថានត្រូវបានជះឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងដោយលំហ ស្ថិតិលំហគឺមានសារៈសំខាន់។ ទិន្នន័យដែលនៅជាប់គ្នាច្រើនតែមានទំនាក់ទំនងគ្នា ដូច្នេះហើយទើបមិនអាចសន្មត់ឯករាជ្យភាពបាន។ ភូមិសាស្ត្រស្ថិតិផ្តល់នូវបច្ចេកទេសដូចជា៖
– Kriging ដើម្បីបញ្ចូលតម្លៃនៅទីតាំងដែលមិនបានវាស់វែង។
– វ៉ារីអូក្រាម ដើម្បីធ្វើគំរូរចនាសម្ព័ន្ធសហសម្ព័ន្ធលំហ។
– ស្វ័យ​សម្ព័ន្ធ​លំហ (I របស់​ម៉ូរ៉ាន) ដើម្បី​វាយតម្លៃ​ការ​ដាក់​ជា​ចង្កោម​លំនាំ។

ការអនុវត្តជាក់ស្តែងរួមមានការប៉ាន់ប្រមាណការចែកចាយលោហធាតុធ្ងន់នៅក្នុងដីពីចំនួនចំណុចគំរូមានកំណត់ បន្ទាប់មកបង្កើតផែនទីហានិភ័យដើម្បីកំណត់ទីតាំងស្តារអាទិភាព។

ការវាយតម្លៃហានិភ័យ កម្រិត និងផលប៉ះពាល់

ស្ថិតិក៏សំខាន់ផងដែរក្នុងការវាយតម្លៃហានិភ័យ និងការវិភាគផលប៉ះពាល់បរិស្ថាន។ ឧទាហរណ៍ ប្រូបាប៊ីលីតេនៃទឹកជំនន់ធ្ងន់ធ្ងរអាចត្រូវបានប៉ាន់ប្រមាណដោយប្រើទ្រឹស្តីតម្លៃខ្លាំង។ ការវិភាគនេះជួយរចនាទំនប់ទឹក កំណត់ស្តង់ដារប្រព័ន្ធបង្ហូរទឹក ឬកំណត់តំបន់ងាយរងគ្រោះមហន្តរាយ។

ក្នុងការកំណត់ស្តង់ដារគុណភាព ស្ថិតិត្រូវបានប្រើដើម្បីគណនាភាពញឹកញាប់នៃការលើស និងកំណត់ថាតើផ្ទៃទឹកមួយត្រូវបានបំពុលឬអត់។ នេះនាំឱ្យមានគោលនយោបាយកាន់តែយុត្តិធម៌ ពីព្រោះវាផ្អែកលើទិន្នន័យ មិនមែនការសន្មត់ទេ។

ការរួមបញ្ចូលជាមួយទិន្នន័យទំនើប និងការរៀនម៉ាស៊ីន

ការអភិវឌ្ឍឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលមានតម្លៃទាប អ៊ីនធឺណិត និងរូបភាពផ្កាយរណបបានបង្កើត "ទិន្នន័យធំ" បរិស្ថាន។ ស្ថិតិទំនើបធ្វើការរួមគ្នាជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់គម្របដី ការព្យាករណ៍ភ្លើងឆេះព្រៃ និងការរកឃើញការបំពុល។ យ៉ាងណាក៏ដោយ គោលការណ៍ស្ថិតិនៅតែមានសារៈសំខាន់៖ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លង ការគ្រប់គ្រងភាពលំអៀង ការបកស្រាយគំរូ និងការរាយការណ៍អំពីភាពមិនប្រាកដប្រជា។

បើគ្មានការយល់ដឹងអំពីស្ថិតិទេ គំរូដែលហាក់ដូចជាមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់អាចជាការបោកបញ្ឆោត ឧទាហរណ៍ដោយសារតែទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងការធ្វើតេស្តមិនឯករាជ្យពីទីតាំង ឬដោយសារតែមានការផ្លាស់ប្តូរគំរូអាកាសធាតុដែលបណ្តាលឱ្យគំរូបរាជ័យនាពេលអនាគត។

Penutup

ស្ថិតិគឺជាភាសាបរិមាណមួយដែលអនុញ្ញាតឱ្យវិទ្យាសាស្ត្របរិស្ថានពន្យល់ សាកល្បង និងព្យាករណ៍ពីបាតុភូតធម្មជាតិតាមរបៀបដែលអាចវាស់វែងបាន។ ចាប់ពីការរចនាការយកគំរូ ការវិភាគពិពណ៌នា ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម ការធ្វើគំរូតំរែតំរង់ ស៊េរីពេលវេលា រហូតដល់ការវិភាគលំហ - ទាំងអស់នេះជួយបកស្រាយទិន្នន័យបរិស្ថានស្មុគស្មាញ និងមិនប្រាកដប្រជា។ នៅក្នុងយុគសម័យនៃវិបត្តិអាកាសធាតុ ការរិចរិលជម្រក និងសម្ពាធកើនឡើងលើធនធានធម្មជាតិ ការប្រើប្រាស់ស្ថិតិឱ្យបានត្រឹមត្រូវគឺជាគន្លឹះក្នុងការរចនាគោលនយោបាយ និងសកម្មភាពអភិរក្សដែលមានប្រសិទ្ធភាព តម្លាភាព និងផ្អែកលើភស្តុតាង។

ប្រសិនបើអ្នកចង់បាន ខ្ញុំអាចកែសម្រួលអត្ថបទនេះទៅជាកំណែសិក្សាជាមួយនឹងការដកស្រង់ បន្ថែមឧទាហរណ៍សិក្សាករណី (ឧទាហរណ៍ គុណភាពទឹកទន្លេ ការបំពុលខ្យល់ក្នុងទីក្រុង ឬការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើ) ឬរួមបញ្ចូលរូបមន្ត និងជំហានវិភាគដោយប្រើ R/Python។