“气候变化编年史:环境科学的旅程”对气候变化的复杂而紧迫的问题进行了全面的探索。深入研究环境科学的核心原则,该文章通过影响地球气候系统的复杂因素网络导航,强调了人类活动在推动全球变暖中的作用。支持气候变化的科学证据,从温度记录到对生态系统和生物多样性的影响,作为行动呼吁。本文强调了对环境和人类社会的深远影响,强调了缓解和适应策略的需求。,它进一步研究了《巴黎协定》所举例说明的国际合作的重要性,并强调了个人在塑造可持续未来的关键作用。作为环境科学领域的旅程,本文旨在促进集体理解和承诺,以应对气候变化所带来的挑战。
数学2100:入门统计3 ENGL 2820:科学写作* 3选举0-4 13 13-18第三年 - 30-31学分秋季学期:HRS春季学期:HRS方法选择性3-4批准的CRMJ选举(3000-4000)(3000-4000 4000 level BIOL Elective 4 Approved CRMJ Elective (3000-4000 level) 3 13-16 17 Fourth Year – 32-35 credits Fall Semester: Hrs Spring Semester: Hrs Approved Senior Experience 2 ESC 4100: Environmental Law and Agencies 3 Approved BIOL Elective 4 ESC 4840: Values and the Environment 3 Approved BIOL Elective 4 Approved CRMJ Elective (3000-4000 level) 3 Humanities and Fine Arts 3-4人文和美术3-4人文和美术3-4批准的4000级生物选修课4 16-18 16-17
课程描述在过去的几十年中,环境数据获取的迅速增加为我们提供了前所未有的机会,可以从有关环境系统行为的大数据中获取见解。本课程旨在向学生介绍统计方法,从自动估计到机器学习模型的复杂性不等。该课程涵盖了机器学习背后的基本理论,并在构建机器学习模型方面提供了动手经验。学生将学习将这些模型应用于预测和假设配方的目的。这些方法将通过环境科学的示例应用来教授,并特别关注气候和水文应用。示例包括温度和降水量的短期预测,选定的水文盆地中的水流预测,了解融雪趋势中温度和降水的相对贡献,降水模式和趋势的区域聚类以及气候远程连接在调节区域降水模式中。学习成果成功完成本课程后,学生将能够:•确定环境数据的基本统计特征。•了解参数/非参数和线性/非线性模型之间的差异,并根据研究问题和/或数据可用性选择最合适的统计模型。•对数据进行探索性分析,并提出有关可变相互作用的假设。•开发数据驱动的模型以进行预测并评估其充分性。•了解机器学习模型背后的基本理论。教学方法和哲学教学方法和哲学:本课程的教学方法结合了讲座,小组工作和主动(经验)学习。讲座将介绍气候和环境科学中应用的概念,方法论和示例。小组工作主要集中在最终项目上,其中2至4名学生的每个小组都会将课程中引入的一些方法应用于自己的兴趣问题。体验式学习被整合到家庭作业分配中,学生将收到Python代码和数据文件。他们将负责应用方法并回答一组问题。
这些趋势也在文化遗产保护的范围内逐渐被采用,这些趋势将科学家和工业参与者与最终用户(艺术策展人,保护者,博物馆,收藏等)聚集在一起。以及社会科学与人文科学。文化遗产在公民维护良好时可以充当社会经济福利的驱动力,但是迫切需要实施“绿色”材料和可持续方法,用于补救和预防性保护8 - 12 - 12-12的可移动和不可移动的艺术作品。的确,即使与其他部门相比,它不涉及大量生产,但文化遗产保存是具有较高社会影响的一部分,并且是旨在为社会提供弹性的框架的一部分,激发了可持续的实践。此外,艺术保存是由专业人士(修复者,策展人)进行的,他们在使用传统化学物质恢复人工制品时会面临安全风险,例如,一些基于石油的溶剂,硅氧烷或可可胺表面活性剂。13最后,在材料科学和胶体框架中为艺术保存而设计的创新绿色解决方案,例如凝胶,lms,泡沫,泡沫,乳液,颗粒和复合材料,可用于其他
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用,但如果没有可持续的设计和使用,这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下,研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变,在进行自己的计算研究时优化能源使用,并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化:受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合,我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用,帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是,人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加,各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响,从而推动人们努力使计算更具可持续性,包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要,要取得进展,需要用户熟练编写高效的代码,以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件(例如,https://greensoftware.foundation/ ),同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此,方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素,而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说,几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行,会议以一场关于
在本手册中提供的空间中清楚地写下您的答案。在本小册子的结尾提供了其他空间,以进行答案和艰苦的工作。如果使用此空间,则必须清楚地标识您正在尝试的问题编号。任何粗略的工作都必须在这本小册子中写。写了最终副本时,您应该通过艰难的工作得分。
摘要:人为干预对环境健康产生了损害,增强了生态系统的降解,以及释放到自然的化学污染物的数量。因此,环境评估范围内的研究领域和监测(例如生态毒理学)有助于确定污染物的毒性潜力。一种被称为斑马鱼(Danio rerio)的小型塞普林剂,其使用呈指数成长,是科学研究的替代脊椎动物模型,主要用于评估环境风险。该物种在实验室中表现出几个优势,除了表现出多生物毒性的多种标志物外。因此,本综述旨在提出与该物种合作的主要特征和优势,并显示与涉及斑马鱼毒性生物标志物的生态毒理学有关的研究。结果表明,在环境风险分析中采用该物种的渐进趋势,在评估一系列化学污染物的毒性水平中,这是一种越来越推荐的物种。未来技术的发展必须有助于科学进步,从而使该模型生物的潜在应用变得更加广泛,这无疑将有助于弥合各个研究领域的知识差距。
注意: - 遗漏学生在2021和2022会议上的MEVL-13的时间表,以及沿着DD的学生,有利于Ignou Jammu的注册人数,如果他/她未能提交DD,我们将不允许他/她不允许。