با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Detecting temporal changes in the temperature sensitivity of spring phenology with global warming: Application of machine learning in phenological mode
تشخیص تغییرات زمانی در حساسیت دما به فنولوژی فنر با گرم شدن کره زمین: کاربرد یادگیری ماشین در حالت فنولوژی-2019 Phenological models can effectively infer historically missing phenological data, so as to investigate the longterm
relationship between plants and climate change. Large numbers of ecophysiological and statistical models
have been developed in the past few decades, but these models have been unable to make accurate predictions
based on external data. Machine learning (ML) methods have an advantage over traditional statistical methods
for natural science studies. However, only a few phenological models have been coupled with ML methods. In
this study, using long-term leaf unfolding date (LUD) observations collected in Harbin, China, we adopted three
popular ML algorithms for predicting plant LUD and compared the performances of 10 phenological models. We
detected the temperature sensitivity (ST) of the LUD at the species level for the periods 1962–1987 and
1988–2016 (before and after the recent, sudden warming) and temporal changes in ST with a 15-year moving
window for each period. The results show that the gradient boosting decision tree (GBDT) model performs
obviously better than the other models for external validation data, while avoiding model overfitting. Most
species showed an increase in ST during the 1988–2016 period, and the temporal changes in ST significantly
decreased during both periods. The temporal changes in ST from the phenological data predicted by the GBDT
model is significantly higher than that of other models, which indicates that the traditional phenological models
may underestimate the response of LUD to climate warming. We found a prevalent decline in the magnitude of
ST with increasing preseason temperature variance at the species level. Our research suggests that machine
learning algorithms should be more widely used in future phenological model research, and temporal changes in
ST should be investigated in order to broaden our understanding of plants’ ability to adapt to future climate
change. Keywords: Leaf unfolding date | Machine learning | Phenological model | Temperature sensitivity | Temperature variance | Temporal changes |
مقاله انگلیسی |
2 |
بررسی تغییرات پوشش گیاهی با استفاده از سنجش از دور: مطالعه ی موردی استان تریست (شمال شرقی ایتالیا)
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 22 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 34 هدف اصلی این مقاله پایش تغییرات عمده ی پوشش گیاهی در استان تریست در شمال شرقی ایتالیا بین سال های 2001 و 2016 است. ما از روش های سنجش از دور برای سه تصویر مختلف طی دوره ی زمانی مشاهده استفاده کردیم. ما برای هر صحنه ی ثبت شده توسط ماهواره از شاخص پوشش گیاهی (EVI – شاخص بهبودیافته ی پوشش گیاهی) متناسب با مشخصه های فیزیکی منظره ی مورد بررسی و برای حسگرهایی که این تصاویر را ثبت نموده اند استفاده کردیم. مقادیر EVI هر صحنه با استفاده از بازه های رده-ای، دسته بندی شده و به چهار رده ی پوششی مختلف زمین ارتباط داده شدند. بعداً، تحلیل شناسایی تغییرات نیز به سری های زمانی نقشه ی موضوعی اعمال شد. نتیجه ی نهایی، شواهد عددی تغییرات در هر رده (کیلومتر مربع) طی دوره ی مشاهده بود و نقشه ی موضوعی توزیع منطقه ای تغییرات اصلی بین تصویر اول و آخر را نشان می دهد (2001 و 2016). ما شاهد افزایش گسترده و تقریباً پراکنده ای در بالاترین رده ی پوشش گیاهی (بیشه زار) در دوره ی زمانی مورد نظر بودیم. نتایج ما بطور خاص در فلات کارست استان تریست می تواند معرف نوعی از "سبزسازی مجدد" منطقه باشد.
کلیدواژه ها: لندست | تریست | کارست | EVI | تشخیص تغییرات | پوشش زمین. |
مقاله ترجمه شده |
3 |
Spatial cumulative sum algorithm with big data analytics for climate change detection
الگوریتم مجموع تجمعی فضایی با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای تشخیص تغییرات اقلیمی-2018 Big data plays a vital role in the prediction of diseases that occur due to climate change.
For such predictions, scalable data storage platforms and efficient change detection algo
rithms are required to monitor the climate change. However, traditional data storage tech
niques and algorithms are not applicable to process the huge amount of climate data. This
paper presents a scalable data processing framework with a novel change detection al
gorithm. The large volume of climate data is stored on Hadoop Distributed File System
(HDFS) and MapReduce algorithm is applied to calculate the seasonal average of climate
parameters. Spatial autocorrelation based climate change detection algorithm is proposed
in this paper to monitor the changes in the seasonal climate. The proposed climate change
detection algorithm is compared with various existing approaches such as pruned exact
linear time method, binary segmentation method, and segment neighborhood method.
Keywords: Hadoop Distributed File System ، Big data ،Climate change ، Data analytics ، Weather sensor data |
مقاله انگلیسی |