Anderson Mayfield，博士（助理科学家），珊瑚礁诊断公司
你不需要一个优雅的预测模型来告诉你这些天珊瑚礁发生了什么；由于气候变化导致海水温度持续上升，全球对温度敏感的珊瑚数量继续减少。 然而，数据科学派上用场的地方就是我所说的“珊瑚礁分类”；我的意思是，如果我们无法拯救一切，我们应该优先保护哪些珊瑚和珊瑚礁？ 以异常坚硬的珊瑚为特征的避难所在哪里，它们有可能经受住风暴？ 从历史上看，我们通过随机偶然发现珊瑚和珊瑚礁来回答这些问题，无论出于何种原因（例如，环境因素或珊瑚本身的独特适应），它们都异常坚固。然而，鉴于迄今为止所表征的珊瑚礁比例极小（<0.0001%），仅仅希望偶然发现抗气候变化的珊瑚既不是一种时间效益高、成本效益高的保护策略。
在本演示文稿中，我使用 JMP Pro 来演示我们如何利用实验室实验和珊瑚礁调查的数据来预测我们将在哪里找到最容易受到压力的珊瑚，以及那些表现出显着恢复能力的珊瑚。 通过在一系列气候恢复力范围内对珊瑚礁进行分类，我们不仅可以做出更明智的管理决策，而且我们实际上可以使用机器学习和其他预测建模工具来决定最佳的缓解和/或生物修复（“珊瑚救援”）方法（ es) 用于特定的珊瑚礁。
