Diese Website dokumentiert meine neuesten Forschungen zur Geschichte der Kohlendioxidgasanalyse. Meine Arbeit wurde von mehreren Zeitschriften veröffentlicht und auf nationalen und internationalen Treffen präsentiert. In der Literatur finden wir mehr als 200 000 direkt gemessene CO 2 - Daten seit 1800, von denen ich die jährlichen CO2-Hintergrunddurchschnitte seit 1826 bis 1960, das Ende der Messungen durch chemische Methoden, geschätzt habe. IPCC bevorzugt Eis Kern Rekonstruktionen. Dieser neue Datensatz zeigt eine bemerkenswerte Kohärenz mit anderen geophysikalischen Zeitreihen. Fühlen Sie sich bitte frei, Daten, Methoden, Stationen und historische Literatur zu überprüfen. Kommentare sind willkommen. Feige. 1 Atmosphärischer CO 2 - Hintergrundpegel 1826 1960. CO 2 MBL-Schätzung 1826- 1960 von direkt gemessenen Daten (Beck 2009) schwarze Linie, geglättet durch einen Savitzky-Golay-Filter, grauer Bereichs-Schätzbereich).Savitzky-Golay-Glättungsparameter. Breite des bewegten Fensters: 5, Ordnung: 2 Pässe: 3. (gt 400 Papiere, gt200 000 Rohproben, gt 100 000 ausgewählt für MBL-Schätzung) CO 2 Hintergrundpegel und der Meeresoberflächentemperatur (SST) CO 2 Hintergrund von 1826 Bis 2008 zeigt eine sehr gute Korrelation (r 0,719 mit Daten seit 1870) zum globalen SST (Kaplan, KNMI) mit einer CO 2 - Verzögerung von 1 Jahr hinter SST aus der Kreuzkorrelation (maximale Korrelation: 0,7204). Kuo et al. 1990 abgeleitete 5-Monats-Zeitverzögerung von den MLO-Daten allein im Vergleich zur Lufttemperatur. Feige. 2. Jährlicher atmosphärischer CO 2 - Hintergrund von 1856 bis 2008 im Vergleich zur SST (Kaplan, KNMI) rote Linie, CO 2 MBL-Rekonstruktion von 1826 bis 1959 (Beck 2010) CO 2 1960-2008: (Mauna Loa) blaue Linie, jährliche SST (Kaplan ) Von 1856 -2003 SST Meeresoberflächentemperatur Der CO 2 - Hintergrund oder MBL (Marine Boundary Level) Es scheint einige Verwirrung in dem, was der CO 2 - Hintergrund in der Atmosphäre unterscheidet sich von den CO 2 - Niveaus in der Nähe von Boden. Die atmosphärische CO 2 - Hintergrundkonzentration wurde von C. Keeling seit 1955 spekuliert und von ihm seit 1958 an der Mauna Loa Observatorium (Hawaii, 4 km Höhe) gemessen. Es repräsentiert die CO 2 - Gehalte in der höheren Troposphäre und in der Nähe der Meeresoberfläche (MBL marine Grenzschicht), gemessen im weltweiten Netzwerk von NOAA, die in WDCGG aufgelistet sind. In der Nähe des Bodens sind die CO 2 - Gehalte stark von lokalen Quellen beeinflusst, daher zeigen ihre Konzentrationen große Schwankungen vor allem auf den Kontinenten. Über Meeroberfläche die Wasseraufnahme bieten eine kleine SEAS (saisonale Variation). Die vertikalen CO 2 - Profile sind der Schlüssel zur Schätzung von Hintergrundpegeln aus Nahfeldmessungen. Diese sind durch große saisonale Schwankungen (SEAS) in der Nähe von Boden auf Kontinenten in nicht gut gemischten Umgebungen und kleinen Variationen in der höheren Troposphäre oder über Meeresoberfläche (MBL) in gut gemischten Umgebungen gekennzeichnet. Da alle CO 2 - Quelle aus der Lithosphäre stammen, besteht eine physikalische Verbindung vom Boden zu den höheren Schichten. Feige. 1 zeigt die wichtigsten globalen CO 2 - Quelle und - senken in der Lithosphärenatmosphärengrenzschicht. Anthropogene Quellen und andere unter 1 der Gesamtemissionen gemäß IPCC IPCC 2007 wurden weggelassen. Innerhalb der Atmosphäre gibt es einen CO 2 - Gradienten mit einer etwas niedrigeren Konzentration und besserem Mischen in der höheren Troposphäre. Feige. 3 CO 2 - Quelle und Senken in der Grenzschicht der Lithosphären-Troposphäre. 1: Ozeanentgasungsabsorption, 2: Photosynthese, 3: Atmung, 4: submerse geologische Entgasung 5: Kalksteinwitterung, 6: Oberflächenkohleoxidation, 7: vulkanische Entgasung und Subduktionsentgasung, 8: Niederschlagsabsorption, 9: Bodenatmung. CO2-Fluß lt 1 der Gesamtemissionen (IPCC) weggelassen. Die wichtigsten globalen Regler für den CO 2 - Fluss im Lithosphärenatmosphärensystem sind die Ozeane (1) und die Biomasse (2, 3, 9). Das Phytoplankton in der Oberflächenschicht der Ozeane dient als Kontrollmittel für Ozean gebundenen CO 2. Die Menge des geologischen Oberflächenflusses von CO 2 aus dem Kontinent wird nach Mrner und Etiope 2002 stark unterschätzt. Kalksteinwitterung, Oberflächenkohleoxidation und nichtvulkanisch Entgasung werden nicht im Detail im IPCC-Kohlenstoffzyklus quantifiziert. Auch die submerse Flüsse in den Ozeanen wurden nicht quantifiziert. IPCC 2007. Lokale Quellen und Senken steuern lokale Mischungsverhältnisse. Werfen wir einen Blick auf typische Continental Station weit von menschlichen Einfluss, Harvard Forest (USA), ein NOAA GlobalViewCO2 Station Teil des globalen WDCGG CO 2-Netzwerk. In der Nähe von Boden werden die atmosphärischen Parameter auf einem Turm an verschiedenen Höhen gemessen, NOAA hat von den Höhen von 500 m bis 8 km mit dem Flugzeug an diesem Ort gemessen. Aus den NOAA Globalview-CO2-Probenahmestandorten NOAA 2009 habe ich den vertikalen CO 2 - Gradienten aus dem Harvard Forest Standort als Beispiel für einen typischen kontinentalen Standort mit Vegetation in einem typischen Breitengrad gewählt (42.547N, lon -72.17E). Feige. 4 Vertikales Profil von CO2 (Abweichungen von 0) am Harvard Forest (USA), lat 42,54N, lon -72,17E, gemessen mit dem Flugzeug in verschiedenen Höhen von 500, 1500, 2500, 3500, 4500, 5500, 6500 und 7500 M (Daten von NOAA Globalview-CO2 2009) Abb. Fig. 4 zeigt die grßere SEAS-Schwankung nahe dem Boden (500 m, 21,5975 ppm) und die kleinere Variation der Hintergrundwerte in höheren Höhen (7500 m: 7,138 ppm). Der SEAS-Durchschnitt ist nahezu identisch für 500 m: 0, 0,099225 und 7500 m: -0,00551667 (0,1047 ppm Differenz). Abbildung 5 zeigt die gemessene SEAS in der Nähe von Boden (29 m) an der Harvard Forest Station USA (Ameriflux), einer typischen kontinentalen Station mit starkem vegetativem Einfluss. Bitte beachten Sie große saisonale Schwankungen in der Größenordnung von 100 ppm bis maximal 500 ppm. Weil der Jahresmittelwert der SEAS in der Nähe des Bodens sehr nah an dem Hintergrundniveau in der höheren Troposphäre ist, können wir einfach mit einfachen nichtlinearen Regressionsmethoden den CO 2 MBL-Wert nach NOAA innerhalb von etwa 1 Genauigkeit berechnen. MBL Durchschnitt 1991-2007 (NOAA): 367,56 ppm CO 2 - Windgeschwindigkeit-Hintergrund-Näherung (CWBA) für 1991-2007 ergibt 372 ppm. Fehler: 1,19 (Abb. 4) Erweiterter Quellcode. Com 31.10.2015 Matlab-Quellcode für die biometrische Erkennung wurde aktualisiert. Reduzierte Kosten. Alle Software wird mit grossen Diskonten versehen, viele Codes werden für freies angeboten. Bessere Leistungen. Einige kleinere Fehler wurden behoben. Verbesserte Software-Fähigkeiten. Wurden viele Codes in Bezug auf Geschwindigkeit und Speicherverwaltung verbessert. Folge uns auf Twitter Folge uns auf FaceBook Folge uns auf YouTube Folge uns auf LinkedIn Echtzeit Hilfe. Verbinden Sie uns jetzt mit WhatsApp 393207214179 Video-Tutorial. Software ist intuitiv, leicht verständlich und gut dokumentiert. Für die meisten Codes wurden viele Video-Tutorials auf unserem YouTube-Kanal veröffentlicht. Wir entwickeln auch Software on-Demand. Für jede mögliche Frage mailen Sie uns bitte. Join us21.06.2005 Ein biometrisches System kann als Mustererkennungssystem betrachtet werden, das aus drei Hauptmodulen besteht: dem Sensormodul, dem Merkmalsextraktionsmodul und dem Feature-Matching-Modul. Der Entwurf eines solchen Systems wird im Zusammenhang mit vielen häufig verwendeten biometrischen Modalitäten - Fingerabdruck, Gesicht, Sprache, Hand, Iris untersucht. Es werden verschiedene Algorithmen vorgestellt, die für jede dieser Modalitäten entwickelt wurden. 16.05.2006 Ein neuronales Netzwerk ist eine zusammenhängende Gruppe von biologischen Neuronen. Im modernen Gebrauch kann der Begriff auch auf künstliche neuronale Netze verweisen, die aus künstlichen Neuronen bestehen. So definiert der Begriff Neural Network zwei verschiedene Konzepte: - Ein biologisches neuronales Netzwerk ist ein Plexus von verbundenen oder funktionell verwandten Neuronen im peripheren Nervensystem oder im zentralen Nervensystem. - Auf dem Gebiet der Neurowissenschaften handelt es sich meist um eine Gruppe von Neuronen aus dem Nervensystem, die für die Laboranalyse geeignet sind. Künstliche neuronale Netze wurden entworfen, um einige Eigenschaften von biologischen neuronalen Netzwerken zu modellieren, obwohl die meisten Anwendungen technischer Natur sind, im Gegensatz zu kognitiven Modellen. Neuronale Netze bestehen aus Einheiten, die oft einfach in dem Sinne angenommen werden, dass ihr Zustand durch einzelne Zahlen, ihre Aktivierungswerte beschrieben werden kann. Jede Einheit erzeugt basierend auf ihrer Aktivierung ein Ausgangssignal. Die Einheiten sind genau miteinander verbunden, wobei jede Verbindung ein individuelles Gewicht hat (wiederum durch eine einzige Zahl beschrieben). Jede Einheit sendet ihren Ausgangswert an alle anderen Einheiten, an die sie eine ausgehende Verbindung haben. Durch diese Verbindungen kann der Ausgang einer Einheit die Aktivierungen anderer Einheiten beeinflussen. Die Einheit, die die Verbindungen empfängt, berechnet ihre Aktivierung durch eine gewichtete Summe der Eingangssignale (d. H. Sie multipliziert jedes Eingangssignal mit dem Gewicht, das dieser Verbindung entspricht, und fügt diese Produkte hinzu). Der Ausgang wird durch die Aktivierungsfunktion auf der Grundlage dieser Aktivierung bestimmt (z. B. erzeugt die Einheit Ausgang oder Brände, wenn die Aktivierung über einem Schwellenwert liegt). Netzwerke lernen, indem sie die Gewichte der Verbindungen ändern. Im Allgemeinen besteht ein neuronales Netzwerk aus einer Gruppe oder Gruppen von physikalisch verbundenen oder funktionell assoziierten Neuronen. Ein einzelnes Neuron kann mit vielen anderen Neuronen verbunden werden und die Gesamtzahl der Neuronen und Verbindungen in einem Netzwerk kann extrem groß sein. Verbindungen, die sogenannten Synapsen werden üblicherweise aus Axonen zu Dendriten gebildet, obwohl dentrodentritische Mikroschaltungen und andere Verbindungen möglich sind. Neben der elektrischen Signalisierung gibt es auch andere Formen der Signalisierung, die aus der Neurotransmitterdiffusion entstehen, die einen Einfluss auf die elektrische Signalisierung haben. So sind, wie andere biologische Netzwerke, neuronale Netze extrem komplex. Während eine detaillierte Beschreibung neuronaler Systeme derzeit unerreichbar ist, werden Fortschritte in Richtung eines besseren Verständnisses der grundlegenden Mechanismen gemacht. Künstliche Intelligenz und kognitive Modellierung versuchen, einige Eigenschaften von neuronalen Netzwerken zu simulieren. Während sie in ihren Techniken ähnlich sind, hat das erstere das Ziel, bestimmte Aufgaben zu lösen, während letztere darauf abzielt, mathematische Modelle biologischer neuronaler Systeme aufzubauen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz wurden künstliche neuronale Netze erfolgreich auf Spracherkennung, Bildanalyse und adaptive Steuerung angewendet, um Software-Agenten (in Computer - und Videospielen) oder autonome Roboter zu konstruieren. Die meisten der derzeit eingesetzten künstlichen neuronalen Netze für künstliche Intelligenz basieren auf statistischer Schätzung, Optimierung und Steuerungstheorie. Das kognitive Modellierungsfeld ist die physikalische oder mathematische Modellierung des Verhaltens neuronaler Systeme, die von der individuellen neuronalen Ebene reichen (zB Modellierung der Spike-Response-Kurven von Neuronen zu einem Stimulus), über die neuronale Cluster-Ebene (zB Modellierung der Freisetzung und Wirkung von Dopamin) In den Basalganglien) bis hin zum kompletten Organismus (z. B. Verhaltensmodellierung der Reaktionen des Organismus auf Stimuli). 11.06.2007 Genetische Algorithmen bilden eine Klasse von Such-, Anpassungs - und Optimierungstechniken, die auf den Prinzipien der natürlichen Evolution basieren. Genetische Algorithmen wurden von Holland entwickelt. Andere evolutionäre Algorithmen umfassen Evolutionsstrategien, evolutionäre Programmierung, Klassifizierungssysteme und genetische Programmierung. Ein evolutionärer Algorithmus unterhält eine Population von Lösungskandidaten und bewertet die Qualität jedes Lösungskandidaten gemäß einer problembezogenen Fitnessfunktion, die die Umgebung für die Evolution definiert. Neue Lösungskandidaten werden durch die Auswahl von relativ passenden Mitgliedern der Bevölkerung geschaffen und durch verschiedene Operatoren wieder kombiniert. Spezifische evolutionäre Algorithmen dier in der Darstellung von Lösungen, die Auswahl Mechanismus, und die Details der Rekombinationsoperatoren. In einem genetischen Algorithmus werden Lösungskandidaten als Zeichenfolgen aus einem gegebenen (oft binären) Alphabet dargestellt. In einem besonderen Problem muss eine Abbildung zwischen diesen genetischen Strukturen und dem ursprünglichen Lösungsraum entwickelt werden, und es muss eine Fitnessfunktion definiert werden. Die Fitnessfunktion misst die Qualität der Lösung entsprechend einer genetischen Struktur. Bei einem Optimierungsproblem berechnet die Fitnessfunktion einfach den Wert der Zielfunktion. Bei anderen Problemen konnte die Fitness durch eine coevolutionäre Umgebung bestimmt werden, die aus anderen genetischen Strukturen besteht. Zum Beispiel könnte man die Gleichgewichtseigenschaften von spieltheoretischen Problemen untersuchen, bei denen sich eine Population von Strategien mit der Eignung jeder Strategie, die als durchschnittliche Auszahlung gegenüber den anderen Mitgliedern der Bevölkerung definiert wird, entwickelt. Ein genetischer Algorithmus beginnt mit einer Population von zufällig generierten Lösungskandidaten. Die nächste Generation wird durch die Rekombination vielversprechender Kandidaten geschaffen. Die Rekombination umfasst zwei Eltern, die zufällig aus der Population ausgewählt werden, wobei die Selektionswahrscheinlichkeiten zugunsten der relativ passenden Kandidaten voreingenommen sind. Die Eltern werden durch einen Crossover - Operator rekombiniert, der die beiden genetischen Strukturen an zufällig ausgewählten Orten voneinander trennt und ein Stück von jedem Elternteil zu einem Nachkommen vereint (als Schutz vor dem Verlust der genetischen Vielfalt werden gelegentlich zufällige Mutationen in die Nachwuchs). Der Algorithmus bewertet die Fitness der Nachkommen und ersetzt eines der relativ untauglichen Mitglieder der Bevölkerung. Neue genetische Strukturen werden produziert, bis die Generation abgeschlossen ist. Aufeinanderfolgende Generationen werden in derselben Weise erzeugt, bis ein wohldefiniertes Abbruchkriterium erfüllt ist. Die endgültige Population stellt eine Sammlung von Lösungskandidaten bereit, von denen eine oder mehrere auf das ursprüngliche Problem angewendet werden können. Obwohl evolutionäre Algorithmen nicht garantiert werden, um das globale Optimum zu finden, können sie eine akzeptable Lösung relativ schnell in einem breiten Spektrum von Problemen finden. Evolutionäre Algorithmen wurden auf eine Vielzahl von Problemen in den Bereichen Ingenieurwesen, Informatik, Kognitionswissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Managementwissenschaften und anderen Bereichen angewendet. Die Zahl der praktischen Anwendungen stieg stetig, vor allem seit den späten 1980er Jahren. Typische Geschäftsanwendungen umfassen Produktionsplanung, Job-Shop-Scheduling und andere schwierige kombinatorische Probleme. Genetische Algorithmen wurden auch auf theoretische Fragen in Wirtschaftsmärkten, auf Zeitreihenvorhersage und auf ökonometrische Schätzungen angewendet. String-basierte genetische Algorithmen wurden verwendet, um Markt-Timing-Strategien basierend auf fundamentalen Daten für Aktien-und Anleihemärkten. 23.04.2006 Eine Liste der matrixbasierten Programmiersprachen: Scilab - Scilab ist ein wissenschaftliches Softwarepaket für numerische Berechnungen, das eine leistungsstarke Open-Computing-Umgebung für Ingenieur - und Wissenschaftsanwendungen bietet. Entwickelt seit 1990 von Forschern aus INRIEN und ENPC wird es seit der Gründung im Mai 2003 vom Scilab-Konsortium unterhalten und weiterentwickelt. Das R-Projekt für Statistical Computing - R ist eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Es kompiliert und läuft auf einer Vielzahl von UNIX-Plattformen, Windows und MacOS. Oktave - Oktave ist eine Hochsprache, die hauptsächlich für numerische Berechnungen gedacht ist. Es bietet eine komfortable Kommandozeilen-Schnittstelle für die Lösung linearer und nichtlinearer Probleme numerisch und für die Durchführung anderer numerischer Experimente mit einer Sprache, die meist kompatibel mit Matlab ist. Es kann auch als batch-orientierte Sprache verwendet werden. Python - Python ist eine dynamische objektorientierte Programmiersprache, die für viele Arten von Software-Entwicklung verwendet werden kann. Es bietet eine starke Unterstützung für die Integration in andere Sprachen und Werkzeuge, verfügt über umfangreiche Standardbibliotheken und kann in wenigen Tagen erlernt werden. Viele Python-Programmierer berichten über beträchtliche Produktivitätssteigerungen und fühlen die Sprache fördert die Entwicklung von höherer Qualität, mehr pflegbaren Code.
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