סטאַטיסטיק אין ענווייראָנמענטאַל וויסנשאַפֿט
אומגעבונג וויסנשאפט שטודירט די קאמפליצירטע באציאונגען צווישן ביאטישע (לעבעדיגע זאכן) און אביאטישע (וואסער, לופט, באדן, קלימאט) קאמפאנענטן, אריינגערעכנט ווי מענטשלעכע אקטיוויטעטן ווירקן אויף די נאטירלעכע באלאנס. די קאמפליצירטקייט מיינט אז אומגעבונג דאטן זענען געווענליך פארשידענארטיג, גרויס, און אפט נישט גאנץ גוט – למשל, דאטן פארלוסט צוליב עקוויפמענט דורכפאל, שטארקע סעזאנעלע וועריאציעס, אדער אונטערשיידן אין געאגראפישע באדינגונגען. דא שפילט סטאטיסטיק א קריטישע ראלע: עס העלפט אומגעבונג וויסנשאפטלער טראנספארמירן רויע דאטן אין באדייטנדיקע אינפארמאציע, אביעקטיוו טעסטן היפאטעזן, און שטיצן באווייז-באזירטע באשלוס-מאכן פאר קאנסערוואציע און עפנטלעכע פאליסי.
די ראלע פון סטאַטיסטיק: פון דאַטן ביז באַשלוסן
סטאַטיסטיק אין ענווייראָנמענטאַל וויסנשאַפֿט איז מער ווי נאָר רעכענען דורכשניטלעך אָדער שאַפֿן גראַפֿן. עס גיט אַ ראַם פֿאַר דיזיינינג דאַטן זאַמלונג, אַססעססינג אַנסערטאַנטי, מאָדעלינג נאַטירלעך פּראַסעסאַז, און מאכן פאָרויסזאָגן. למשל, ווען אַ רעגירונג וויל אַססעססינג צי לופט קוואַליטעט ימפּרוווז נאָך ימפּלאַמענטינג אַ ימישאַנז-ריסטריקשאַן פּאָליטיק, סטאַטיסטיק העלפּס אונטערשיידן ענדערונגען באמת געפֿירט דורך די פּאָליטיק פון נאַטירלעך ענדערונגען געפֿירט דורך סעזאָנען, ווינטן, אָדער לאַנג-טערמין טרענדס.
סטאַטיסטיק שטעלט אויך דעם טראָפּ אויף דעם באַגריף פון אומזיכערקייט. אין סביבה־קאָנטעקסטן איז אומזיכערקייט כּמעט שטענדיק פאַראַן ווייל נאַטירלעכע סיסטעמען זענען שווער צו קאָנטראָלירן, ווי אין אַ לאַבאָראַטאָריע. ניצנדיק סטאַטיסטישע מכשירים קענען פאָרשער אויסדריקן רעזולטאַטן מיט אַ געוויסן גראַד פון בטחון, למשל ניצנדיק בטחון־אינטערוואַלן אָדער ספּעציפֿישע וואַרשיינלעכקייטן, וואָס ערמעגליכט מער טראַנספּאַרענטע און פֿאַראַנטוואָרטלעכע באַשלוסן.
ענווייראָנמענטאַלע דאַטן טיפּן און זייערע טשאַלאַנדזשיז
ענווייראָנמענטאַלע דאַטן קומען אין פילע פֿאָרמען:
1. ראַיאָמישע דאַטן: לאָקאַציע-געבונדענע דאַטן, אַזאַ ווי די פאַרשפּרייטונג פון וואַלד דעקונג, באָדן פאַרפּעסטיקונג מאַפּעס, אָדער פאַרפּעסטיקונג קאַנסאַנטריישאַנז אין פֿאַרשידענע פונקטן אין אַ טייך.
2. צייטווייליגע דאטן: צייט סעריע דאטן, ווי טעגלעכע טעמפעראטור איבער 30 יאר, מאנאטליכע רעגן, אדער שעהליכע PM2.5 לעוועלס.
3. ביאלאגישע דאטן: למשל, צאל מינים, שעפע פון פּלאַנקטאָן, דייווערסיטי אינדעקס, אדער איבערלעבענס ראטע פון א באפעלקערונג.
4. כעמישע און פיזישע דאטן: וואַסער pH, נייטרייט לעוועלס, DO (אויסגעלייזטער זויערשטאָף), זאַלץ, אדער שווערע מעטאַלן.
5. ווײַט-דעטעקטינג דאַטן: סאַטעליט בילדער וואָס פּראָדוצירן זייער גרויסע און הויך-רעזאָלוציע דאַטן.
די הויפּט שוועריקייטן שליסן איין העטעראגעניטעט (דאטן ענדערן זיך פון ארט צו ארט), אויטא-קארעלאציע (שכנות'דיגע ווערטן זענען געווענליך ענלעך), עקסטרעמע דאטן (פלוטס, פייערן, היץ-כוואליעס), און נישט-סטאציאנעריטעט (סטאטיסטישע מוסטערן ענדערן זיך איבער צייט צוליב קלימאט-ענדערונג אדער ענדערונגען אין לאנד-נוץ). אן דעם ריכטיגן סטאטיסטישן צוגאנג, קען אנאליז זיין אומפארזיכטיק אדער פארפירעריש.
סאַמפּלינג פּלאַן: אַ שטאַרקע יסוד פֿאַר אַנאַליז
פארן אנאליז, איז דער וויכטיגסטער שריט די מוסטערונג פלאן. אין דער סביבה איז אוממעגלעך צו מעסטן יעדן פונקט אין א וואַלד, טייך, אדער אטמאספערע. דעריבער מוז די מוסטערונג זיין רעפרעזענטאטיוו פון די אקטועלע באדינגונגען.
עטלעכע געוויינטלעכע סטראַטעגיעס זענען:
– פּשוטע ראַנדאָם סאַמפּלינג: אָבסערוואַציע פונקטן ווערן אויסגעקליבן ראַנדאָם.
– סטראַטיפיקאַציע מוסטערונג: די געגנט ווערט צעטיילט אין שיכטן (למשל, אויבן-מיטן-אראפ פון א טייך אדער שטאָטיש-פארשטאטיש-לענדלעך), און דערנאָך ווערן מוסטערן גענומען פון יעדער שיכט.
– סיסטעמאַטישע מוסטערונג: מעסטונגען ווערן גענומען אין פעסטע אינטערוואַלן, למשל יעדע 1 קילאָמעטער צוזאמען דעם טראַנסעקט.
– לאַנג-טערמין מאָניטאָרינג: ריפּיטיד אָבסערוואַציעס אין דער זעלביקער אָרט צו זען טרענדס.
סטאַטיסטיק העלפֿט באַשטימען אָפּטימאַלע מוסטער גרייסן, רעדוצירן קאָסטן, און זיכער מאַכן אַז רעזולטאַטן זענען גענעראַליזירבאַר. דיזיין טעותים זענען שווער צו קאָריגירן בעת דער אַנאַליז פאַזע.
דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק: פֿאַרשטיין גרונטלעכע מוסטערן
די ערשטע טריט פון אנאליז טיפּיש אַרייַננעמען דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק: דורכשניט, מעדיאַן, וואַריאַנס, סטאַנדאַרד דיווייישאַן, פּערסענטילן, און וויזשוואַליזיישאַנז אַזאַ ווי כיסטאַגראַמז, באָקספּלאַץ, טעמאַטישע מאַפּעס, און היץ מאַפּס. דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק העלפֿן ידענטיפיצירן סיזאַנאַל פּאַטערנז, דיפעראַנסיז צווישן לאָוקיישאַנז, און די בייַזייַן פון אַויסלייערז, וואָס קען פאָרשטעלן עקסטרעמע געשעענישן אָדער מעסטונג ערראָרס.
אין א וואַסער קוואַליטעט שטודיע, למשל, קען אַ באָקספּלאָט ווייַזן אַז פאָספֿאַט לעוועלס פאַרגרעסערן זיך בעת די רעגנדיקע סעזאָן צוליב לאַנדווירטשאַפטלעכער אָפּפֿלוס. אין אַ שטודיע פון שטאָטישער טעמפּעראַטור, קען אַ טעמאַטישע מאַפּע ווייַזן דעם שטאָטישן היץ אינזל ווירקונג אין דעם שטאָט צענטער קאַמפּערד צו די אַרויסגעבונגען.
סטאַטיסטישע אינפֿערענץ: אָביעקטיוו טעסטינג פון היפּאָטעזן
סטאַטיסטישע אינפֿערענץ ערלויבט פֿאָרשער צו ענטפֿערן פֿראַגעס ווי: "זענען פֿאַרפּעסטיקונג קאָנצענטראַציעס אין טייך A העכער ווי אין טייך B?" אָדער "צי מאַנגראָווע רעסטאַווראַציע פֿאַרגרעסערט ביאָדיווערסיטי?"
אָפט גענוצטע מעטאָדן אַרייַננעמען:
– ט-טעסט אדער מאן-וויטני צו פארגלייכן צוויי גרופעס.
– ANOVA אדער קרוסקאַל–וואַליס צו פֿאַרגלײַכן מער ווי צוויי גרופּעס.
– כי-קוואַדראַט טעסט פֿאַר קאַטעגאָריעס, למשל דער פּראָצענט פֿון לאָקאַציעס וואָס איבערשטייגן דעם קוואַליטעט סטאַנדאַרט.
– קאָנפידענץ אינטערוואַל צו צושטעלן אַ קייט פון מעגלעכע ווערטן.
אבער, סביבה דאטן פארלעצט זיך אפט מיט קלאסישע אנווייזונגען ווי נארמאליטעט און אומאפהענגיקייט. דעריבער, ניצן פארשער אפט דאטן טראנספארמאציעס, נישט-פאראמעטרישע מעטאדן, אדער ריסעמפּלינג צוגאנגען ווי למשל בוטסטראפינג.
רעגרעסיע און מאָדעלירן: דערקלערן באַציִונגען און מאַכן פאָרויסזאָגן
איינע פון די גרעסטע ביישטייערונגען פון סטאַטיסטיק איז מאָדעלירן. מיט רעגרעסיע קענען פאָרשער שטודירן די באַציִונג צווישן אַ רעאַקציע וועריאַבל (למשל, פאַרפּעסטיקונג לעוועלס) און פּרעדיקטאָרס (רעגן, לאַנד נוצן, דיסטאַנסע פון אינדוסטריע, ווינט גיכקייַט).
ביישפילן פון געוויינטלעכע מעטאָדן:
– לינעאַרע רעגרעסיע פֿאַר פּשוטע באַציִונגען.
– קייפל רעגרעסיע פֿאַר קייפל פאַקטאָרן אין דער זעלביקער צייט.
– גענעראליזירטע לינעארע מאָדעלן (GLM) פֿאַר צייל (פּואַסאָן) אָדער פּראָפּאָרציע (בינאָמיאַל) דאַטן.
– גענעראליזירטע אדיטיווע מאדעלן (GAM) פאר פלעקסיבלע נישט-לינעארע באציאונגען.
– געמישטע-עפעקטן מאָדעלן פֿאַר איבערגעחזרטע אָדער כייעראַרקישע דאַטן (למשל מעסטונגען אין פילע סטאַנציעס אין פילע יאָרן).
אין קלימאַט ענדערונג, העלפֿן סטאַטיסטישע מאָדעלן פֿאַרבינדן טעמפּעראַטור העכערונגען מיט די אָפֿטקייט פֿון היץ כוואַליעס. אין עקאָלאָגיע, קענען GLMs פֿאָרויסזאָגן מינים שעפֿערישקייט באַזירט אויף טעמפּעראַטור, וועגעטאַציע, און וואַסער פֿאַרפֿיגבאַרקייט.
צייט סעריע אנאליז און סביבה טרענדס
פילע סביבה־פֿענאָמענען טוישן זיך מיט דער צייט. צייט־סעריע אַנאַליז ווערט גענוצט צו דעטעקטירן טרענדס, סעזאָנאַלע מוסטערן און אומגעוויינטלעכע געשעענישן. מעטאָדן ווי סעזאָנאַלע דעקאָמפּאָזיציע, ARIMA, אדער שטאַט־פּלאַץ מאָדעלן קענען גענוצט ווערן צו צעשיידן לאַנג־טערמין סיגנאַלן פֿון סעזאָנאַלע פֿלוקטואַציעס.
למשל, די אויפשטייגנדיקע טענדענץ אין גלאבאלע CO₂ קאנצענטראציעס קען נישט פארשטאנען ווערן פון טעגלעכע דאטן אליין ווייל עס איז דא א שטארקער סעזאנעלער ציקל. סטאטיסטיק העלפט אפגעזונדערן לאנג-טערמין טרענדס און מעסטן זייער ראטע פון ענדערונג.
ראַימישע סטאַטיסטיק און געאָסטאַטיסטיק: פאַראַרבעטן אָרט-באַזירטע דאַטן
ווייל די סביבה איז שטארק באאיינפלוסט דורך פלאץ, זענען פלאץ סטאטיסטיק וויכטיג. שכנות'דיגע דאטן זענען אפט קארעלירט, אזוי פארפעלנדיק די הנחה פון אומאפהענגיקייט. געאסטאטיסטיק פארשלאגט טעכניקן ווי:
– קריגינג צו אינטערפּאָלירן ווערטן אין נישט-געמאָסטענע לאָקאַציעס.
– וואַריאָגראַם צו מאָדעלירן ספּיישאַל קאָרעלאַציע סטרוקטור.
– ראַימישע אויטאָקאָרעלאַציע (מאָראַן'ס I) צו אָפּשאַצן מוסטער קלאַסטערינג.
פּראַקטישע אַפּליקאַציעס אַרייַננעמען אָפּשאַצן די פאַרשפּרייטונג פון שווערע מעטאַלן אין באָדן פֿון אַ באַגרענעצטער צאָל מוסטער פונקטן, און דערנאָך שאַפֿן אַ ריזיקירן מאַפּע צו באַשטימען פּריאָריטעט רעמעדיאַציע לאָוקיישאַנז.
ריזיקע, שוועל, און אימפאקט אפשאצונג
סטאַטיסטיק איז אויך וויכטיק אין ריזיקאָ אַסעסמאַנט און ענווייראָנמענטאַל ימפּאַקט אַנאַליז. למשל, די וואַרשיינלעכקייט פון עקסטרעמע פלאַדינג קען זיין געשאַצט ניצן עקסטרעם ווערט טעאָריע. די אַנאַליז העלפּס פּלאַנירן לעוויז, באַשטימען דריינאַדזש סטאַנדאַרדס, אָדער דעפינירן קאַטאַסטראָפע-פּראָנע זאָנעס.
ביים באַשטימען קוואַליטעט סטאַנדאַרדן, ווערן סטאַטיסטיק גענוצט צו רעכענען די אָפטקייט פון איבערשרייטונגען און באַשטימען צי אַ וואַסער גוף איז פאַרפּעסטיקט. דאָס רעזולטאַט אין גערעכטערע פּאָליטיק ווייַל זיי זענען באַזירט אויף דאַטן, נישט הנחות.
אינטעגראַציע מיט מאָדערנע דאַטן און מאַשין לערנען
די אַנטוויקלונג פון ביליקע סענסאָרן, אינטערנעט פון זאכן (IoT), און סאַטעליט בילדער האָבן געשאַפֿן ענווייראָנמענטאַלע "גרויסע דאַטן". מאָדערנע סטאַטיסטיק אַרבעט צוזאַמען מיט מאַשין לערנען פֿאַר לאַנד דעקונג קלאַסיפֿיקאַציע, וואַלד פייַער פאָרויסזאָגן, און פאַרפּעסטיקונג דעטעקשאַן. דאָך, סטאַטיסטישע פּרינציפּן בלייבן וויכטיק: קראָס-וואַלידאַציע, בייאַס קאָנטראָל, מאָדעל ינטערפּרעטאַביליטי, און אַנסערטאַנטי ריפּאָרטינג.
אָן אַ פֿאַרשטאַנד פֿון סטאַטיסטיק, קענען מאָדעלן וואָס דערשייַנען צו זיין זייער פּינקטלעך זיין פֿאַרפֿירעריש, למשל ווייל די טרענירונג און טעסט דאַטן זענען נישט ספּיישאַל אומאָפּהענגיק אָדער ווייל עס זענען ענדערונגען אין קלימאַט מוסטערן וואָס פאַרשאַפן דעם מאָדעל צו פֿאַרפֿאַלן אין דער צוקונפֿט.
קלאָוזינג
סטאַטיסטיק איז אַ קוואַנטיטאַטיווע שפּראַך וואָס דערמעגלעכט ענווייראָנמענטאַל וויסנשאַפֿט צו דערקלערן, טעסטן און פאָרויסזאָגן נאַטירלעכע דערשיינונגען אויף אַ מעסטלעכן וועג. פֿון סאַמפּלינג פּלאַן, דיסקריפּטיוו אַנאַליז, כייפּאַטאַסאַס טעסטינג, רעגרעסיע מאָדעלינג, צייט סעריעס, ביז ספּיישאַל אַנאַליז - אַלע העלפֿן ינטערפּרעטירן קאָמפּלעקס און אומזיכער ענווייראָנמענטאַל דאַטן. אין אַן עפאכע פון קלימאַט קריזיס, כאַבאַטאַט דעגראַדאַציע, און ינקריסינג דרוק אויף נאַטירלעכע רעסורסן, די צונעמען נוצן פון סטאַטיסטיק איז שליסל צו פּלאַנירן עפעקטיוו, טראַנספּעראַנט, און עווידענס-באזירט קאַנסערוויישאַן פּאַלאַסיז און אַקשאַנז.
אויב איר ווילט, קען איך אַדאַפּטירן דעם אַרטיקל אין אַן אַקאַדעמישע ווערסיע מיט ציטאַטן, צולייגן פאַל־שטודיע ביישפילן (למשל, טייך־וואַסער קוואַליטעט, שטאָטישע לופט־פאַרפּעסטיקונג, אָדער אַנטוואַלדונג), אָדער אַרייננעמען פֿאָרמולעס און אַנאַליז־טרעטן ניצנדיק R/Python.
