HyperAI超神经

المحتويات في لمحة:في السنوات الأخيرة، أصبح وضع تغير المناخ العالمي خطيرًا، والتأثير الفراشي الناتج عن ذلك يؤثر بشكل عميق على البشرية والطبيعة. وفي هذا السياق، أصبح جمع البيانات حول أنماط الإزهار على مسافة مئات أو حتى آلاف الكيلومترات وفهم كيفية تأثير تغير المناخ على النباتات المزهرة أحد المواضيع المهمة في البحث البيئي في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، فإن الطرق التقليدية عادة ما تكلف الكثير من المال وتستغرق وقتا طويلا لإجراء مسوحات العينات، كما يواجه العمل الداعم اللوجستي العديد من الصعوبات. ولا يتغلب البحث، الذي نُشر مؤخرًا في مجلة "فلورا"، على هذه المشاكل فحسب، بل يكشف أيضًا عن تفاصيل غير مسبوقة.

الكلمات المفتاحية:التحليل المكاني الزمني، علم البيئة الذكية، بيانات الشبكات الاجتماعية

نُشرت هذه المقالة لأول مرة على منصة HyperAI WeChat العامة~

باعتبارها الزهرة الوطنية لليابان، تلعب أزهار الكرز دورًا مهمًا في ثقافة ياماتو. يعتبر مشاهدة الزهور (هانامي) عادة شعبية فريدة من نوعها، ولها تاريخ يمتد لمئات السنين.ومع ذلك، فإن اليابان تمتد على حوالي 20 درجة من خطوط العرض ويمكن تقسيمها إلى 6 مناطق مناخية، مع اختلافات مناخية واضحة.ولذلك، يختلف وقت ازدهار أزهار الكرز. خلال موسم أزهار الكرز، ستعرض مواقع السفر اليابانية أيضًا ظروف الإزهار في أماكن مختلفة بالتفصيل حتى يتمكن السائحون من ترتيب وقتهم للاستمتاع بالزهور. في السنوات الأخيرة، ونتيجة لتغير المناخ، تم تقديم موعد ازدهار أزهار الكرز في اليابان بشكل مستمر.

من أجل استكشاف نمط ازدهار أزهار الكرز في اليابان وفهم تأثير تغير المناخ على علم الظواهر الجوية، استخدم فريق بحثي من جامعة موناش في أستراليا واجهة برمجة تطبيقات Python وواجهة برمجة تطبيقات الرؤية الحاسوبية لمراقبة ازدهار أزهار الكرز في اليابان من خلال بيانات مواقع التواصل الاجتماعي (SNS)، وقارنوا النتائج التجريبية وتحققوا منها مع الوضع الفعلي.نُشر البحث في مجلة فلورا بعنوان "التوقيع المكاني الزمني لإزهار أزهار الكرز في جميع أنحاء اليابان تم الكشف عنه من خلال تحليل صور مواقع الشبكات الاجتماعية".

وقد نشرت نتائج البحث في مجلة فلورا.

عنوان الورقة:

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0367253023001019

العملية التجريبية: الزحف والتصفية وتحليل مجموعات البيانات

مجموعة البيانات

يمكن تقسيم عملية جمع بيانات تفتح أزهار الكرز في هذه التجربة إلى خطوتين:

1. استخراج بيانات الصور من مواقع التواصل الاجتماعي، بما في ذلك عدة مراحل متسلسلة مختلفة

2. استخدم واجهة برمجة تطبيقات الرؤية الحاسوبية والتحقق اليدوي لتصفية البيانات من حيث الصلة

وبما أن واجهة برمجة التطبيقات تحتاج إلى تصفية الوقت والمكان والنص في نفس الوقت، فقد اختار الباحثون موقع Flickr كمصدر للبيانات.أولاً، نستخدم عميل API الخاص بـ Python لجمع الصور ذات الصلة بالإحداثيات الجغرافية على Flickr من خلال البحث عن الكلمة الأساسية "زهر الكرز".

بعد ذلك، اضبط مربع التحديد على 31.186°N-46.178°N، 129.173°E-145.859°E.للتأكد من أن الصور تم التقاطها في اليابان.تم تحديد الإطار الزمني في الفترة 2008-2018 لاستبعاد تأثير التراجع العالمي في السياحة بسبب كوفيد-19 على البيانات.

ثم قام الباحثون بتصفية البيانات عن طريق إخفائها بالحدود الجغرافية لليابان التي تم الحصول عليها من موقع gadm.org.وأخيرًا، تم الحصول على 80,915 صورة.

1 يناير 2008 - 31 ديسمبر 2018

ابحث في فليكر عن صور "زهر الكرز" الموجودة في اليابان

يناير وفبراير (أزرق)ويعني أول تفتح لأزهار الكرز قبل حلول الربيع؛

مارس-مايو (أخضر)يمثل تركيز البيانات الفوتوغرافية التي توثق فترة ازدهار الكرز الرئيسية في الربيع؛

أكتوبر-ديسمبر (وردي)وهذا يظهر ظاهرة مثيرة للاهتمام تبلغ ذروتها في الخريف، وخاصة في شهر نوفمبر.

على الرغم من أن صور Flickr كانت مقيدة بكلمة البحث "زهر الكرز"، إلا أن محتوى مواقع التواصل الاجتماعي لا يزال من الممكن ربطه بشكل غير صحيح بمصطلح البحث، وبالتالي يتطلب التحقق.

في هذا الصدد،قام الباحثون بإرسال جميع الصور إلى Google Cloud Vision AI.تقوم واجهة برمجة التطبيقات بإنشاء تسميات نصية وصفية لكل صورة استنادًا إلى محتواها المرئي، وتتحقق تلقائيًا من مدى ملاءمة نقاط البيانات الفردية.

يستخدم Google Cloud Vision AI نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا لتعيين تسميات للصور في فئات محددة مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك، أجرى الباحثون التحقق اليدوي الإضافي لبيانات العينة، كما هو موضح في الجدول التالي:

الجدول 1: بيانات الصورة في كل مرحلة في مجموعة البيانات المفلترة بطوكيو

العمود ب:يؤدي البحث عن "زهر الكرز" على موقع Flickr إلى ظهور 28,875 صورة تقع إحداثياتها الجغرافية جميعها ضمن المنطقة الإدارية لمنطقة طوكيو.

العمود ج:تسميات النصوص وتردداتها النسبية التي تم إرجاعها بواسطة واجهة برمجة تطبيقات الرؤية الحاسوبية لهذه المجموعة من البيانات. من بين الصور المسترجعة من مرشح تسمية النص، تم تصنيف 21,908 صورة على أنها "زهر الكرز" بواسطة واجهة برمجة تطبيقات الرؤية الحاسوبية، ولكن نظرًا لأن بعض الصور تم تصنيفها أيضًا على أنها "الخريف" أو "شجرة القيقب"، فقد تمت إزالتها، مما أدى إلى ظهور 21,633 صورة.

العمود د:يتم اختيار صور النتائج بشكل عشوائي كعينات للفحص اليدوي

العمود هـ:عدد الصور التي تم التأكد من أنها أزهار الكرز من خلال الفحص اليدوي

العمود F:دقة تقديرية لطرق المعالجة التلقائية (الرؤية الحاسوبية وتحليل الملصقات) شهريًا، محسوبة على أنها E/D

العمود G:باستخدام هذه الدقة، احسب العدد الإجمالي لصور أزهار الكرز الملتقطة في فبراير، ومارس، وأبريل. طريقة الحساب هي C*F

منهجية التقييم

لتقدير تاريخ ازدهار أزهار الكرز، قام الباحثون بإنشاء سلسلة زمنية من الأيام لجميع الصور في مجموعة البيانات ثميتم استخدام مؤشر المتوسط المتحرك المثلثي بعرض 7 أيام للمعالجة. يتم تعيين وزن الوحدة لنقطة المركز، ويتم تعيين وزن 0.75 للنقطتين على كلا الجانبين.، ويتم تعيين أوزان 0.5 و 0.25 للنقاط الأقرب التالية على التوالي، من أجل التخفيف من التقلبات في النشاط التصويري الناجم عن العدد المختلف للأشخاص الذين يشاهدون الزهور في عطلات نهاية الأسبوع (أوقات الفراغ، عندما تزداد الأنشطة التصويرية بشكل كبير) وأيام الأسبوع.

يظهر الرسم البياني الناتج ذروة نشاط التصوير الفوتوغرافي، والتي تم تحديدها على أنها ذروة ازدهار أزهار الكرز (مانكاي).

التحقق المقارن: النتائج المتوقعة تتفق مع البيانات الفعلية

يعود أقدم سجل لأزهار الكرز في اليابان إلى عام 812 ميلاديًا، وتم تسجيل الملاحظات الرسمية منذ عام 1953. وللتحقق من صحة النهج التحليلي للفريق،قام الفريق التجريبي باختيار البيانات من مدينتين شهيرتين لمشاهدة أزهار الكرز، طوكيو وكيوتو، وقارنوها بتواريخ ازدهار أزهار الكرز الكاملة التي تعلن عنها سنويا مؤسسة الأرصاد الجوية اليابانية (JMC) ومنظمة السياحة الوطنية اليابانية (JNTO)، وحسب الخطأ بين تاريخ الذروة الذي تم الحصول عليه من التجربة والتاريخ الرسمي..

من خلال التجارب،حصل فريق البحث على بيانات مكانية زمنية بصرية لأزهار الكرز المزهرة في جميع أنحاء اليابانمن أواخر شهر يناير (الأسبوع 3-4) إلى أواخر شهر مايو (الأسبوع 3-4)، تتفتح أزهار الكرز أولاً من مناطق المناخ الجنوبي الدافئ ثم تتقدم تدريجياً نحو الشمال، وأخيراً تتراجع من الجنوب إلى الشمال. كما هو موضح في الشكل:

الشكل 2: مواقع تصوير أزهار الكرز في اليابان من عام 2008 إلى عام 2018,

مدة كل رسم بياني تعادل أسبوعين.

التيار المتردد:يمكن رؤية أزهار الكرز في المناطق الأكثر دفئًا في جنوب اليابان، مع تركيز عالٍ لأزهار الكرز في المراكز الحضرية في طوكيو وكيوتو في جزيرة هونشو.

د.ف:ازداد عدد أزهار الكرز وامتد إلى الجزء الشمالي من جزيرة هونشو.

جي آي:امتد موقع أزهار الكرز نحو الشمال، ليظهر في سابورو، هوكايدو. لا يزال التصوير الفوتوغرافي نشطًا في طوكيو وكيوتو. يتركز تصوير أزهار الكرز بشكل أكبر في هوكايدو وشمال هونشو. وأخيرا، بدأ عدد صور أزهار الكرز في جميع أنحاء البلاد في الانخفاض تدريجيا، من الجنوب إلى الشمال.

قام الفريق التجريبي بمقارنة وتأكيد القيم القصوى للسلسلة الزمنية المعالجة لأيام تصوير أحداث أزهار الكرز في منطقتي طوكيو وكيوتو مع التواريخ التي أعلنتها JMC / JNTO.وتظهر النتائج أن خطأ التربيع التربيعي هو 3.21 يومًا في منطقة طوكيو و3.32 يومًا في منطقة كيوتو.كما هو موضح أدناه:

الشكل 3: مقارنة بين تواريخ التقييمين في منطقة طوكيو

العمود الأيسر: تواريخ ذروة أزهار الكرز في طوكيو المقدرة بهذه الطريقة التجريبية على مر السنين

العمود الأوسط: التقارير السنوية الصادرة عن منظمة السياحة الوطنية اليابانية (JNTO) حول ذروة موسم تفتح أزهار الكرز في طوكيو

العمود الأيمن: خطأ، أي الفرق بالأيام بين الاثنين

الشكل 4: مقارنة بين تواريخ التقييمين في منطقة كيوتو

العمود الأيسر: تواريخ ذروة أزهار الكرز في كيوتو المقدرة بهذه الطريقة التجريبية

العمود الأوسط: التقارير السنوية الصادرة عن منظمة السياحة الوطنية اليابانية (JNTO) حول تواريخ ذروة أزهار الكرز في كيوتو

العمود الأيمن: خطأ، أي الفرق بالأيام بين الاثنين

وكشفت بيانات الفريق التجريبي أيضًا أن أزهار الكرز تتفتح في الخريف. ولم يتم ذكر ذلك رسميًا في البيانات الصادرة عن JNTO.يوضح هذا أن بيانات النظام العصبي السمبثاوي لديها القدرة على تحليل الأحداث ذات الاحتمالية المنخفضة والكشف عن الظواهر الفينولوجية غير الطبيعية.وهذا مهم للغاية لتقييم مدى توفر الموارد العطرية مثل حبوب اللقاح والرحيق على مدار العام أو حتى في ظروف غير متوقعة، مثل أوقات الفتح غير الموسمية.

بيانات SNS: توفير رؤى جديدة في مجال البحث البيئي

أظهرت مقالة نشرتها المنظمة العالمية للأرصاد الجوية في أبريل/نيسان من هذا العام أن متوسط درجة الحرارة العالمية في عام 2022 كان أعلى بمقدار 1.15 درجة مئوية من متوسط القيمة بين عامي 1850 و1900. إن البشر بطيئون نسبيًا في إدراك تغير المناخ، لكن النباتات حساسة بشكل خاص.تحت تأثير ظاهرة الاحتباس الحراري، لم تتأثر أزهار الكرز اليابانية فحسب، بل تأثرت أيضًا النباتات المزهرة في العديد من أجزاء بلدي.

وبحسب بيانات مراقبة أزهار الكرز في جامعة ووهان، فقد تقدمت فترة ازدهار أزهار الكرز في جامعة ووهان بشكل كبير منذ ستينيات القرن الماضي، واستمرت في تحطيم الأرقام القياسية منذ عام 2000، وفي مرحلة ما تقدمت من أواخر مارس إلى أواخر فبراير.

قبل تسعينيات القرن العشرين، كان موسم ازدهار الفاوانيا في هيزي بمقاطعة شاندونغ يتركز بشكل رئيسي في أواخر شهر أبريل. وفي حوالي عام 2010، تم تقديم الموعد إلى منتصف أبريل. وفي السنوات الأخيرة، أصبح من الممكن ملاحظة تفتح الأزهار في أوائل شهر أبريل.

وقد أظهر موعد ازدهار بذور اللفت أيضًا اتجاهًا كبيرًا نحو التقدم. بدأت أزهار بذور اللفت في مدينة وويوان بمقاطعة جيانغشي بالتفتح في 22 فبراير من هذا العام ودخلت فترة ذروة الإزهار في 13 مارس. قبل ثلاثين عامًا، كانت أزهار بذور اللفت تتفتح عادةً في منتصف شهر مارس.

وأظهر تقرير صادر عن شركة كيبيوس أنه اعتبارًا من أبريل 2023، سيصل عدد مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي في جميع أنحاء العالم إلى 4.8 مليار، وهو ما يمثل 59.91% من إجمالي سكان العالم. في المتوسط، يقضي كل شخص ساعتين و24 دقيقة في استخدام تطبيقات الوسائط الاجتماعية كل يوم.ومن المتوقع أن يوفر توليد كميات هائلة من بيانات الشبكات الاجتماعية رؤى جديدة في مجال البحوث البيئية.

يمكن لتكنولوجيا تحليل SNS التي اقترحها المؤلفون في هذه الورقة أن تملأ الأجزاء المفقودة من البيانات العامة، وتساعد الباحثين على فهم الدرجات المختلفة لتأثير تغير المناخ على النباتات المزهرة، ولها أهمية إيجابية لفهم سلوك الملقحات المهمة مثل النحل والحشرات.

المقالات المرجعية:

[1]https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168192320303117

[2]https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-4-431-66899-2_8

[3] http://sh.cma.gov.cn/sh/qxkp/qhbh/zhykp/202304/t20230425_5464832.html

[4] https://datareportal.com/social-media-users