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World File Search System环境变量
écologie定量
收集您的生态数据选择您的家庭或学校附近的三个区域（或更多），以比较不同物种的种群因一个区域而异。确定您希望回答的生态问题，您希望学习的组织的类型以及最合适的抽样技术。例如，您可以在40×40 m的面积中记录所有树木的数量和物种，其中所有小植物中的几个小植物中的1×1 m的几个小植物都随机分散，所有昆虫在沿着40 m或所有鸟类行走时看到的所有昆虫，或者在静静地坐着15分钟时看到并听到。您还必须注意可能会影响生态系统的环境变量，例如温度，海拔高度（您可以在地图上找到），风速，噪音水平，与建筑物或道路的接近，以及您可以认为的任何其他变量以及对您正在研究的物种都会影响的任何变量。
杂交介导的范围膨胀和气候变化弹性在两种北方森林的基石树中
fi g u r e 6上排：挪威云杉和西伯利亚云杉的Rona地图（无适应性的风险），用于最重要的三个生物气候变量。根据Rellstab等人评估Rona。（2016），使用来自当前环境变量和等位基因频率的线性回归的变化系数。右下：平均RONA（最左侧的地块）和Rona在这两个物种和混合人群之间的每个生物气候变量。使用RONA值和与人口状态相对应的三级因子之间的线性回归测试了“纯”种群与杂种之间差异的显着性（P. Abies，P。obovata和Hybrid）。*** p <.001; ** p <.01; * p <.05; NS P> .05。地图线描绘了研究区域，不一定描绘了公认的国家边界。
土壤盐度原因，效果及其管理
受盐的土壤是影响农作物植物产量的强大环境变量之一，因为不同的农作物植物易受着各种盐浓度水平的影响，这是低地下水位水平的结果以及适当的灌溉实践。由于全球干旱地区每年没有足够的降雨量，因此可以从植物根部积累的土壤盐分可以增强土壤盐度。为了超越土壤盐度问题，需要采取许多适应，缓解政策和战略策略。可以通过使用适当的灌溉，浸出，耐盐的更好的农作物品种和有益的土壤微生物来缓解它。土壤微生物促进有机物的解离，增加养分的可用性，改善植物遗传多样性，促进植物生长，促进激素，并最终提高作物生产率，环境稳定性，生态系统服务和粮食安全。
人工智能在股市预测中的应用
摘要：股票市场的特点是波动剧烈、非线性以及内部和外部环境变量的变化。人工智能 (AI) 技术可以检测到这种非线性，从而大大改善预测结果。本文回顾了 148 项利用神经和混合神经技术预测股票市场的研究，这些研究基于使用 NVivo 12 软件获得的 43 个自动编码主题进行分类。我们根据两大类将调查文章分组，即研究特征和模型特征，其中“研究特征”进一步分为涵盖的股票市场、输入数据和研究性质；“模型特征”分为数据预处理、人工智能技术、训练算法和绩效衡量标准。我们的研究结果表明，人工智能技术可以成功地用于研究和分析股票市场活动。最后，我们为潜在的金融市场分析师、人工智能和软计算奖学金制定了研究议程。
基于机器学习的高分辨率土壤水分映射和时空分析：MLHRSM包装
摘要：土壤水分是关键的环境变量。缺乏软件来促进非专家在估算和分析领域的土壤水分时。本研究提出了一个新的开源R包MHRSM，可用于生成基于机器学习的高分辨率（每天30至500 m，每天到每月）土壤水分图和在0-5 cm和0-1 m的连续美国所选地点的不确定性估计。该模型基于分位数随机森林算法，集成了原位土壤传感器，卫星来源的土地表面参数（植被，地形和土壤），以及基于卫星的表面和根Zone土壤水分的卫星模型。它还提供了用于生成土壤水分图的空间和时间分析的功能。提供了一个案例研究，以证明每天在70 ha农作物领域每天生成30 m至每周土壤水分图的功能，然后进行空间 - 周期分析。
BIOS 11174生物学研究经验
在许多情况下，在许多情况下，物种的生存率将受到土地利用，气候和大气化学改变的前所未有的组合的影响。预期这些趋势很困难，但是洞察力可能来自人口对过去的环境扰动的反应。麦克拉克兰实验室（McLachlan Lab）收集了人口变化的记录，并使用数学模型将其与环境和生物过程联系起来，这些模型将居住在大西洋盐沼泽（Schoenoplectus americanus）的基础植物物种（Schoenoplectus Americanus）连接到改变环境变量（盐度，洪水，洪水和大气CO 2）。令人难以置信的是，美国链球菌的种子可以追溯到150年，仍然可行，这些独特植物的克隆在温室实验中已经传播。遗传实验已经确定并证实了这些“复活”植物是目前在盐沼中发现的植物的不同基因型。因此，该实验室对可以追溯到一个世纪以来的环境变化的进化反应有连续的记录。
预测Bubalus Mindorensis的合适栖息地（Heude ...
Tamaraw（Bubalus Mindorensis）是一种濒临灭绝的牛，是菲律宾Mindoro Island的特有的。使用Maxent算法使用物种分布模型（SDM），该研究旨在对塔玛拉夫的分布进行全面分析，以预测当前气候条件下的潜在地理范围（1970-2000）和两种未来的气候变化方案：SSP1-2.6和SSP1-2.6和SSP3-7.0.0（2081-2100）。总共使用24个发生点和12个环境变量用于模型调整，并使用enmeval和去除高度相关的变量。最温暖的季度（BIO10）和年降水量（BIO12）的平均温度最高，并且对三种气候场景的贡献最为常见，其可接受的AUC值范围为0.95-0.97。当前的研究有助于识别高价值优先领域，以建立塔玛拉夫保护的生物多样性走廊，并制定策略，以减轻难以捉摸的牛面临的威胁。
People2People 和 Things2People 交互过程中的 BIM
摘要：在本研究中，我们利用 LoRa 传输技术提出了一种针对环境变量的物联网解决方案，以在 Things2People 过程中向用户提供实时信息，并通过促进 People2People 过程中的行为变化来实现节约。这些数据被存储起来，随后进行处理以识别模式并与可视化工具集成，这使我们能够在使用系统时开发环境感知。在这个项目中，我们基于 3D 可视化工具的开发实施了一种不同的方法，该工具在建筑物的交互式 3D 模型中呈现系统收集的数据、警告和其他用户的感知。这种数据表示引入了一种新的 People2People 交互方法，通过将传感器数据与用户的个人和集体感知相结合，在公共建筑等共享空间中实现节约。这种方法在 ISCTE-IUL 大学校园得到了验证，这种 3D 物联网数据表示在移动设备中呈现，并由此影响用户行为以实现校园可持续发展目标。
基于碳纳米管的传感器的进步，用于基于碳纳米管的传感器，用于使用Ellivation and dive
这项研究通过分析了这种环境的沉积物和梅奥菲纳河，表征了ipojuca河延伸的低音区。以两个分（点1：8°17'28.2” s; 35°59'38.6” W和点2：8°17'48.1” s; 35°56'12.2” W）和三个时期：夏季（2018年11月（2018年11月/2018年），过渡期（2018年3月）和2018年6月（2018年11月（2018年））。最具代表性的材料被归类为淤泥，在粗，中和细小之间变化。678个Meiofauna个体被计数，分布在四个代表性分类单元，rotifera（41％），Nematoda（40％），Annelida（11％）和Copepoda（5％）中。永久分析表明该周期（p = 0.0009）和空间（p = 0.0261）因子的显着差异。Meiofauna社区结构与低音环境变量之间没有显着的关系。观察到的差异可能与水质有关，水质在所研究的点和周期之间也有所不同。