环境数据科学：简介
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使用环境数据的例子、挑战和展望
人类生活与环境密切相关。在当前的地质时代，人类通过释放温室气体和化学产品、扩张基础设施和农业来塑造环境。
对于数据科学家来说，与一个主题互动的自然方式是查看可用的数据及其潜力。环境数据科学领域相对较新，但越来越受欢迎。
气候变化、生物多样性丧失以及污染增加，甚至影响到深海，这些都增加了我们对环境的敏感性。如今，可持续发展是政治和非政府活动的主要关注点，我们如何将生计与环境保护调和的问题必须得到紧急解决。
气候变化人工智能计划正在与主要机器学习会议合作，已经推出了一个开源的环境数据科学期刊，并且正在建立许多环境研究和数据科学交叉领域的研究生项目，例如伦敦帝国学院。
据我所知，目前没有对环境数据科学有明确的定义。在这篇博文中，我将分享我作为在该领域工作的人工智能顾问的经验，以及对环境数据科学的看法。首先，我将用三个例子说明环境数据科学的多样性：
- 生物圈监测（分类）
- 空气污染预测（时间序列）
- 洪水损害驱动因素（特征重要性）
然后，我将讨论与环境数据相关的挑战，包括数据稀缺性、质量和复杂性。环境数据与机器学习其他领域遇到的数据不同，我将提供我对如何应对这些挑战的观点。
最后，我将概述我所看到的展望，如果我们能利用环境数据并将数据科学和机器学习的力量与日益增长的需求结合起来…
