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15.05.2019

Understanding Environmental Changes Using Statistical Mechanics

Zeitschrift:
Annals of Data Science
Autoren:
M. Selim Mahbub, Paulo de Souza, Ray Williams
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

We present results for Shannon entropy from environmental data, such as air temperature, relative humidity, rainfall and wind speed. We use hourly generated time-series hydrological model data covering the whole of Tasmania, a state of Australia, and employ concepts from statistical mechanics in our calculations. We also present enthalpy and heat capacitance equivalent quantities for the environment. The results capture interesting seasonal fluctuations in environmental parameters over time. Our results also present an indication that corresponds to a slight increase in the number of microstates due to air temperature over the duration of data considered in this work.

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