Fir (Abies spp.) stand biomass additive model for Eurasia sensitive to winter temperature and annual precipitation

Climate change, especially modified courses of temperature and precipitation, has a significant impact on forest functioning and productivity. Moreover, some alterations in tree biomass allocation (e.g. root to shoot ratio, foliage to wood parts) might be expected in these changing ecological conditions. Therefore, we attempted to model fir stand biomass (t ha(-1)) along the trans-Eurasian hydrothermal gradients using the data from 272 forest stands. The model outputs suggested that all biomass components, except for the crown mass, change in a common pattern, but in different ratios. Specifically, in the range of mean January temperature and precipitation of -30 degrees C to +10 degrees C and 300 to 900 mm, fir stand biomass increases with both increasing temperature and precipitation. Under an assumed increase of January temperature by 1 degrees C, biomass of roots and of all components of the aboveground biomass of fir stands increased (under the assumption that the precipitation level did not change). Similarly, an assumed increase in precipitation by 100 mm resulted in the increased biomass of roots and of all aboveground components. We conclude that fir seems to be a perspective taxon from the point of its productive properties in the ongoing process of climate change.This paper was prepared within the programs of the current scientific research of the Ural Forest Engineering University and Botanical Garden of the Ural Branch of Russian Academy of Sciences. This work was supported by grant "EVA4.0", No. CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_019/0000803 financed by OP RDE, by the Slovak Research and Development Agency under contracts No. APVV-15-0265, APVV-16-0325, APVV-18-0086 and the Scientific Grant Agency of the Ministry of Education, Science, Research and Sport of the Slovak Republic under contracts No. VEGA 1/0367/16

Research on the Law of Garlic Price Based on Big Data

In view of the frequent fluctuation of garlic price under the market economy and the current situation of garlic price, the fluctuation of garlic price in the circulation link of garlic industry chain is analyzed, and the application mode of multidisciplinary in the agricultural industry is discussed. On the basis of the big data platform of garlic industry chain, this paper constructs a Garch model to analyze the fluctuation law of garlic price in the circulation link and provides the garlic industry service from the angle of price fluctuation combined with the economic analysis. The research shows that the average price rate of the price of garlic shows “agglomeration” and cyclical phenomenon, which has the characteristics of fragility, left and a non-normal distribution and the fitting value of the GARCH model is very close to the true value. Finally, it looks into the industrial service form from the perspective of garlic price fluctuation

Understanding the Sustainability Factors in Critical Information Systems for Disastrous Pandemics: A Knowledge-Based View

During the difficult time of coronavirus outbreaks, global environmental disasters, and financial turmoil, developing and deploying sustainable information systems is a crucial management task for ensuring the functionality of enterprise information processing and thus sustaining competitiveness. This study develops a set of criteria for sustainable information systems using the decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) method. By referring to the theory of knowledge-based view and sustainability, this study constructed a research framework in which the selection attributes reflect core knowledge elements of a sustainable information system. An empirical study was performed using the DEMATEL method with data collected from industry experts. The results conclude a cause and effect relationship of the knowledge factors influencing information system sustainability. The study discovered that the economical aspect is a causal factor of environmental aspect and social aspect for sustainability considerations. Furthermore, commercial IT solution knowledge, eco-design knowledge, and workplace safety and health knowledge are the most influential knowledge components for the economic, environmental, and social aspects of information system sustainability, respectively

Optimizing precision agricultural operations by standardized cloud-based functions

Aim of study: An approach to integrate knowledge into the IT-infrastructure of precision agriculture (PA) is presented. The creation of operation relevant information is analyzed and explored to be processed by standardized web services and thereby to integrate external knowledge into PA. The target is to make knowledge integrable into any software solution. Area of study: The data sampling took place at the Heidfeld Hof Research Station in Stuttgart, Germany. Material and methods: This study follows the information science’s idea to separate the process from data sampling into the final actuation through four steps: data, information, knowledge, and wisdom. The process from the data acquisition, over a professional data treatment to the actual application is analyzed by methods modelled in the Unified Modelling Language (UML) for two use-cases. It was further applied for a low altitude sensor in a PA operation; a data sampling by UAV represents the starting point. Main results: For the implemented solution, the Web Processing Service (WPS) of the Open Geospatial Consortium (OGC) is proposed. This approach reflects the idea of a function as a service (FaaS), in order to develop a demand-driven and extensible solution for irregularly used functionalities. PA benefits, as on-farm processes are season oriented and a FaaS reflects the farm’s variable demands over time by origin and extends the concept to offer external know-how for the integration into specific processes. Research highlights: The standardized implementation of knowledge into PA software products helps to generate additional benefits for PA

Tree species richness enhances stand productivity while stand structure can have opposite effects, based on forest inventory data from Germany and the United States of America

Background: In recent studies, mixed forests were found to be more productive than monocultures with everything else remaining the same. Methods: To find out if this productivity is caused by tree species richness, by a more heterogeneous stand structure or both, we analyzed the effects of forest structure and tree species richness on stand productivity, based on inventory data of temperate forests in the United States of America and Germany. Results: Having accounted for effects such as tree size and stand density, we found that: (I) tree species richness increased stand productivity in both countries while the effect of tree size heterogeneity on productivity was negative in Germany but positive in the USA; (II) productivity was highest at sites with an intermediate amount of precipitation; and (III) growth limitations due water scarcity or low temperature may enhance structural heterogeneity. Conclusions: In the context of forest ecosystem goods and services, as well as future sustainable forest resource management, the associated implications would be: Tree species richness is vital for maintaining forest productivity. As an optimum amount of precipitation is accompanied by the highest productivity, changes in climatic conditions should be considered when planning. Resource limitations enhance structural heterogeneity, which in turn can have positive or negative effects on stand productivity. Furthermore, we discuss the difficulties encountered when analyzing different national forest inventories and large data sets

Explainable AI for engineering design: A unified approach of systems engineering and component-based deep learning

Data-driven models created by machine learning gain in importance in all fields of design and engineering. They have high potential to assists decision-makers in creating novel artefacts with better performance and sustainability. However, limited generalization and the black-box nature of these models lead to limited explainability and reusability. These drawbacks provide significant barriers retarding adoption in engineering design. To overcome this situation, we propose a component-based approach to create partial component models by machine learning (ML). This component-based approach aligns deep learning to systems engineering (SE). By means of the example of energy efficient building design, we first demonstrate better generalization of the component-based method by analyzing prediction accuracy outside the training data. Especially for representative designs different in structure, we observe a much higher accuracy (R2 = 0.94) compared to conventional monolithic methods (R2 = 0.71). Second, we illustrate explainability by exemplary demonstrating how sensitivity information from SE and rules from low-depth decision trees serve engineering. Third, we evaluate explainability by qualitative and quantitative methods demonstrating the matching of preliminary knowledge and data-driven derived strategies and show correctness of activations at component interfaces compared to white-box simulation results (envelope components: R2 = 0.92..0.99; zones: R2 = 0.78..0.93). The key for component-based explainability is that activations at interfaces between the components are interpretable engineering quantities. In this way, the hierarchical component system forms a deep neural network (DNN) that a priori integrates information for engineering explainability. ...Comment: 17 page

Розробка засобів підтримки прийняття рішень в структурі інформаційно-аналітичної системи екологічного моніторингу атмосферного повітря

The main problem that determines the efficiency of environmental monitoring systems is the lack of validity of management decisions on correction of environmental situations. In such conditions, a formal versatile basis that describes the information-analytical system (IAS) of environmental monitoring is required.For the development and description of the IAS composition and structure, elements of the theory of fuzzy logic and fuzzy sets and methods of system analysis are used. Thus, the theoretical basis for the development of a versatile IAS structure of environmental monitoring is formed. The set-theoretical model of the information-analytical system of environmental monitoring of atmospheric air at the municipal level, which includes subsystems of the urban system parameter monitoring, decision support, the information system “parameter database - situation knowledge base” is proposed.The decision support subsystem is presented as the decision model that determines the allowable transformations of situations and a set of strategies for applying these transformations to solve the problem of eliminating an adverse situation. The adaptive fuzzy model of situation recognition in the process of environmental monitoring, which allows producing diagnostic conclusions is developed. The diagnostic process is represented by a sequence of actions, which involves three steps: determining the criticality for each situation feature; determining the degree of criticality; providing linguistic features. The advantage of the proposed IAS architecture is the possibility of fast scaling of the decision support system. This is achieved by simply expanding the feature and situation dictionary and the knowledge base, as well as the flexible configuration of the knowledge base by correction of weight ratios of elementary premises of the rules. The general description of the information technology of monitoring and support of operational decision-making on correction of environmentally hazardous situations is formed. The results of setting the fuzzy model of situation recognition by means of experimental learning of the system on the examples – specific results of observations of atmospheric air quality are obtained. The self-learning ability of the system is found, which ultimately will allow limiting the involvement of real individuals as experts in the assessment of environmental situations by automating the diagnostic processПодсистема поддержки принятия решений представлена как модель поиска решений, которая определяет допустимые преобразования ситуаций и набор стратегий их применения для решения задачи устранения неблагоприятной ситуации. Разработана адаптивная нечеткая модель распознавания ситуаций в процессе мониторинга экологической обстановки позволяющая генерировать диагностические выводы. Процесс диагностики представлен последовательностью действий, включающей три этапа: установление критичности для каждого признака ситуации, определение степени критичности, предоставление лингвистического признака. Преимуществом предложенной архитектуры ИАС является возможность быстрого масштабирования системы поддержки принятия решений. Это достигается за счет простого расширения словаря признаков ситуаций и базы знаний, а также гибкой настройки базы знаний путем коррекции весовых коэффициентов элементарных посылок правил. Сформировано общее описание информационной технологии мониторинга и поддержки принятия оперативных решений по коррекции экологически опасных ситуаций. Получены результаты настройки нечеткой модели распознавания ситуаций путем экспериментального обучения системы на примерах – конкретных результатах наблюдений за состоянием атмосферного воздуха. Установлена способность системы к самообучению, что в конечном итоге позволит ограничить привлечение реальных физических лиц в качестве экспертов по оценке экологических ситуаций за счет автоматизации процесса диагностикиОсновною проблемою, що визначає ефективність систем екологічного моніторингу, є недостатня обґрунтованість управлінських рішень щодо корекції екологічних ситуацій. В таких умовах необхідним є формальний універсальний базис, що описує інформаційно-аналітичну систему (ІАС) екологічного моніторингу.Для розробки та опису складу і структури ІАС застосовано елементи теорії нечіткої логіки та нечітких множин та методи системного аналізу. На цій основі сформовано теоретичну основу для розробки універсальної структури ІАС екологічного моніторингу. Запропоновано теоретико-множинну модель інформаційно-аналітичної системи екологічного моніторингу атмосферного повітря на муніципальному рівні, що включає підсистеми моніторингу параметрів урбосистеми, підтримки прийняття рішень, інформаційний комплекс «база даних параметрів - база знань ситуацій».Підсистему підтримки прийняття рішень представлено як модель пошуку рішень, що визначає допустимі перетворення ситуацій і набір стратегій застосування цих перетворень для вирішення задачі усунення несприятливої ситуації. Розроблено адаптивну нечітку модель розпізнавання ситуацій у процесі моніторингу екологічної обстановки, що дозволяє продукувати діагностичні висновки. Процес діагностики представлено послідовністю дій, що включає три етапи: встановлення критичності для кожної ознаки, що представляє ситуацію; визначення ступеню критичності; надання лінгвістичної ознаки. Перевагою запропонованої архітектури ІАС є можливість швидкого масштабування системи підтримки прийняття рішень. Це досягається за рахунок простого розширення словника ознак, ситуацій і бази знань, а також, гнучкого налаштування бази знань шляхом корекції вагових коефіцієнтів елементарних посилок правил. Сформовано загальний опис інформаційної технології моніторингу та підтримки прийняття оперативних рішень щодо корекції екологічно небезпечних ситуацій. Отримано результати настроювання нечіткої моделі розпізнавання ситуацій шляхом експериментального навчання системи на прикладах – конкретних результатах спостережень за станом атмосферного повітря. Встановлено здатність системи до самонавчання, що у кінцевому випадку дозволить обмежити залучення реальних фізичних осіб у якості експертів з оцінювання екологічних ситуацій за рахунок автоматизації процесу діагностик

Розробка засобів підтримки прийняття рішень в структурі інформаційно-аналітичної системи екологічного моніторингу атмосферного повітря

The main problem that determines the efficiency of environmental monitoring systems is the lack of validity of management decisions on correction of environmental situations. In such conditions, a formal versatile basis that describes the information-analytical system (IAS) of environmental monitoring is required.For the development and description of the IAS composition and structure, elements of the theory of fuzzy logic and fuzzy sets and methods of system analysis are used. Thus, the theoretical basis for the development of a versatile IAS structure of environmental monitoring is formed. The set-theoretical model of the information-analytical system of environmental monitoring of atmospheric air at the municipal level, which includes subsystems of the urban system parameter monitoring, decision support, the information system “parameter database - situation knowledge base” is proposed.The decision support subsystem is presented as the decision model that determines the allowable transformations of situations and a set of strategies for applying these transformations to solve the problem of eliminating an adverse situation. The adaptive fuzzy model of situation recognition in the process of environmental monitoring, which allows producing diagnostic conclusions is developed. The diagnostic process is represented by a sequence of actions, which involves three steps: determining the criticality for each situation feature; determining the degree of criticality; providing linguistic features. The advantage of the proposed IAS architecture is the possibility of fast scaling of the decision support system. This is achieved by simply expanding the feature and situation dictionary and the knowledge base, as well as the flexible configuration of the knowledge base by correction of weight ratios of elementary premises of the rules. The general description of the information technology of monitoring and support of operational decision-making on correction of environmentally hazardous situations is formed. The results of setting the fuzzy model of situation recognition by means of experimental learning of the system on the examples – specific results of observations of atmospheric air quality are obtained. The self-learning ability of the system is found, which ultimately will allow limiting the involvement of real individuals as experts in the assessment of environmental situations by automating the diagnostic processПодсистема поддержки принятия решений представлена как модель поиска решений, которая определяет допустимые преобразования ситуаций и набор стратегий их применения для решения задачи устранения неблагоприятной ситуации. Разработана адаптивная нечеткая модель распознавания ситуаций в процессе мониторинга экологической обстановки позволяющая генерировать диагностические выводы. Процесс диагностики представлен последовательностью действий, включающей три этапа: установление критичности для каждого признака ситуации, определение степени критичности, предоставление лингвистического признака. Преимуществом предложенной архитектуры ИАС является возможность быстрого масштабирования системы поддержки принятия решений. Это достигается за счет простого расширения словаря признаков ситуаций и базы знаний, а также гибкой настройки базы знаний путем коррекции весовых коэффициентов элементарных посылок правил. Сформировано общее описание информационной технологии мониторинга и поддержки принятия оперативных решений по коррекции экологически опасных ситуаций. Получены результаты настройки нечеткой модели распознавания ситуаций путем экспериментального обучения системы на примерах – конкретных результатах наблюдений за состоянием атмосферного воздуха. Установлена способность системы к самообучению, что в конечном итоге позволит ограничить привлечение реальных физических лиц в качестве экспертов по оценке экологических ситуаций за счет автоматизации процесса диагностикиОсновною проблемою, що визначає ефективність систем екологічного моніторингу, є недостатня обґрунтованість управлінських рішень щодо корекції екологічних ситуацій. В таких умовах необхідним є формальний універсальний базис, що описує інформаційно-аналітичну систему (ІАС) екологічного моніторингу.Для розробки та опису складу і структури ІАС застосовано елементи теорії нечіткої логіки та нечітких множин та методи системного аналізу. На цій основі сформовано теоретичну основу для розробки універсальної структури ІАС екологічного моніторингу. Запропоновано теоретико-множинну модель інформаційно-аналітичної системи екологічного моніторингу атмосферного повітря на муніципальному рівні, що включає підсистеми моніторингу параметрів урбосистеми, підтримки прийняття рішень, інформаційний комплекс «база даних параметрів - база знань ситуацій».Підсистему підтримки прийняття рішень представлено як модель пошуку рішень, що визначає допустимі перетворення ситуацій і набір стратегій застосування цих перетворень для вирішення задачі усунення несприятливої ситуації. Розроблено адаптивну нечітку модель розпізнавання ситуацій у процесі моніторингу екологічної обстановки, що дозволяє продукувати діагностичні висновки. Процес діагностики представлено послідовністю дій, що включає три етапи: встановлення критичності для кожної ознаки, що представляє ситуацію; визначення ступеню критичності; надання лінгвістичної ознаки. Перевагою запропонованої архітектури ІАС є можливість швидкого масштабування системи підтримки прийняття рішень. Це досягається за рахунок простого розширення словника ознак, ситуацій і бази знань, а також, гнучкого налаштування бази знань шляхом корекції вагових коефіцієнтів елементарних посилок правил. Сформовано загальний опис інформаційної технології моніторингу та підтримки прийняття оперативних рішень щодо корекції екологічно небезпечних ситуацій. Отримано результати настроювання нечіткої моделі розпізнавання ситуацій шляхом експериментального навчання системи на прикладах – конкретних результатах спостережень за станом атмосферного повітря. Встановлено здатність системи до самонавчання, що у кінцевому випадку дозволить обмежити залучення реальних фізичних осіб у якості експертів з оцінювання екологічних ситуацій за рахунок автоматизації процесу діагностик

Data-driven modeling and learning in science and engineering

FJM acknowledges support from Agencia Estatal de Investigación of Spain, grant PGC-2018-097257-B-C32. JNK acknowl-edges support from the Air Force Office of Scientific Research (AFOSR) grant FA9550-17-1-0329.In the past, data in which science and engineering is based, was scarce and frequently obtained by experiments proposed to verify a given hypothesis. Each experiment was able to yield only very limited data. Today, data is abundant and abundantly collected in each single experiment at a very small cost. Data-driven modeling and scientific discovery is a change of paradigm on how many problems, both in science and engineering, are addressed. Some scientific fields have been using artificial intelligence for some time due to the inherent difficulty in obtaining laws and equations to describe some phenomena. However, today data-driven approaches are also flooding fields like mechanics and materials science, where the traditional approach seemed to be highly satisfactory. In this paper we review the application of data-driven modeling and model learning procedures to different fields in science and engineering