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你如何预测前所未有的事件?

研究人员结合生态数据雪崩物理创建预测极端生态事件的计算方法。

a field of plastic white swans arranged in a regular pattern, with one black swan noticeable in the middle

研究人员开发出了前所未有的预测,极端事件,被称为“黑天鹅”事件的计算方法。 |盖蒂图片社

黑天鹅事件是高度不可能的,但大量间接事件,如2008年的全球经济衰退和三分之一的世界赛加羚羊的在几天之内就在2015年的损失。

挑战黑天鹅事件的典型的不可预测性,在CQ9电子游戏生物工程师所提出的建议对这些预测假想不可预见的波动的方法。

“通过从三个生态系统的分析长期的数据,我们能够证明波动不同的生物物种正在发生的跨统计不同的生态系统一样,说:”萨穆埃尔的嘶叫,在实验室的研究助理 王波在CQ9电子游戏生物工程学助理教授。 “这表明,有一定的基础的通用流程,我们可以为了预测这种极端行为有机可乘。”

该预测方法的研究人员已经开发,这是 详细 最近在 公共科学图书馆·计算生物学, 基于自然系统和能找到在医疗保健和环境研究使用。它也有拥有自己的黑天鹅事件,如经济和政治生态外学科的潜在应用。

“这项工作是令人兴奋的,因为它是一个机会,以知识和计算工具,我们在实验室建设和使用它们来更好地理解 - 甚至预测或预报的 - 什么在世界上发生的我们周围,说:”王,谁是论文的资深作者。 “它连接我们更大的世界。”

从微生物到雪崩

经过多年研究微生物群落,嘶叫发现了几个例子,其中一个物种会发生意料之外的人口激增,超过它的邻居。讨论这些事件与王,他们想知道是否发生这种现象的实验室以及外,如果是的话,是否可以预测。

为了解决这个问题,研究者们发现,体验黑天鹅事件的其他生物系统。研究人员需要的细节,不仅是黑天鹅事件本身,而且在其发生的背景。所以,他们专门寻找生态系统,科学家们多年来一直在密切监测。

“这些数据能够捕获很长一段时间,这就是难以收回,说:”布雷,谁是论文的第一作者。 “这不仅仅是信息的博士学位价值更多。但是这是你可以看到这些波动在大尺度上的光谱的唯一途径。”

布雷解决三个不拘一格数据集:浮游生物从每周两次测量物种水平的波罗的海八年的研究;来自哈佛大学的落叶阔叶林,从1991年开始,每30分钟收集的净碳测量;和藤壶,藻类和新西兰的海岸蚌测量,每月服用超过20年。

研究人员接着分析运用理论CQ9电子游戏雪崩这三个数据集 - 物理的波动,像黑天鹅事件,表现出短期,突发性,极端的行为。在它的核心,这一理论试图解释像雪崩,地震,火灾余烬,甚至压皱糖果包装系统的物理学,而这一切外力响应各种大小或规模的离散事件 - 这种现象被科学家称为“噪音噼里啪啦。 ”

建立在分析,研究人员开发了一种方法来预测黑天鹅事件,一个是设计成跨物种和时间跨度灵活,并能够将工作与那些远那么详细,但比那些用于开发更复杂的数据。

“现有的方法依赖于我们所看到的,以预测未来可能发生的事情,这就是为什么他们往往错过黑天鹅事件”,王说。

“但萨姆的方法是,它假设我们只看到了世界的一部分不同。它推断CQ9电子游戏我们缺少一点什么,而且事实证明,在预测方面有极大的帮助。”

预测在现实世界

研究人员使用上,它是建立三个生态系统中的数据集测试他们的方法。使用每个数据集的唯一片段 - 其中包含在感兴趣的变量的最小波动特异性片段 - 他们能够准确地预测发生在那些系统极端事件。

他们希望他们的方法的应用扩展到在黑天鹅事件也存在其他系统,如经济学,流行病学,政治和物理。目前,研究人员希望与领域的科学家和生态学家进行合作,他们的方法应用到真实世界的情况下,他们可以使其他人类和地球的生活带来积极变化。

这项研究是由大众基础和阿诺德和梅布尔贝克曼基金会资助。