Innehållsförteckning:
- Använd sensorer för att ge realtidsinformation om floder och oceaner
- De stora datafördelarna med realtidsdata
Video: Stor - Official Music Video | Ipsita Bhattacharjee, Amit Bittoo Dey & Trisha Nandy | Rupam Islam 2024
Stor dataforskning kan hjälpa till i näringslivet, men det har också en miljömässig avsikt. Forskare mäter och övervakar olika attribut av sjöar, floder, oceaner, hav, brunnar och andra vattenmiljöer för att stödja miljöforskning. Viktig forskning om vattenskydd och hållbarhet beror på spårning och förståelse av undervattensmiljöer och att veta hur de förändras.
Varför jobbar detta arbete? Förändringar i dessa naturliga miljöer kan få en enorm inverkan på det ekonomiska, fysiska och kulturella välbefinnandet hos individer och samhällen över hela världen. För att förbättra sin förmåga att förutse miljöpåverkan börjar forskare vid universitet och miljöorganisationer över hela världen att inkludera analys av data i rörelse i sin forskning.
Vetenskaplig forskning innefattar insamling av stora volymer tidskänslig information om vattenresurser och väder för att skydda samhällen mot risker och reagera på lämpligt sätt för katastrofer som påverkar dessa naturresurser. Matematiska modeller används för att göra förutsägelser som svårighetsgraden av översvämningar i en viss ort eller påverkan av oljeutsläpp på havslivet och det omgivande ekosystemet.
Den typ av data som kan användas omfattar allt från mätningstemperatur, mätning av kemikalier i vattnet, för att mäta strömflödet. Dessutom är det till hjälp att kunna jämföra denna nyligen förvärvade data med historisk information om samma vattenkroppar.
Många sofistikerade forskningsprogram är på plats för att förbättra förståelsen för hur man skyddar naturliga vattenresurser. Floder och intilliggande floodplains och våtmarker behöver till exempel skydd eftersom de är viktiga livsmiljöer för fisk och vilda djur. Många samhällen är beroende av floder för dricksvatten, kraftproduktion, mat, transport och turism.
Dessutom övervakas floderna för att ge kunskap om översvämningar och ge samhällen förväg varningar om översvämningar. Genom att lägga till en realtidskomponent till dessa forskningsprojekt hoppas forskare få stor inverkan på människors liv.
Använd sensorer för att ge realtidsinformation om floder och oceaner
Vid ett forskningscenter i USA används sensorer för att samla in fysiska, kemiska och biologiska data från floder. Dessa sensorer övervakar rumsliga förändringar i temperatur, tryck, salthalt, grumlighet och vattenkemi.Deras mål är att skapa ett realtidsövervakningsnät för floder och flodmynningar.
Forskare förväntar sig att de i framtiden kommer att kunna förutsäga förändringar i floder på samma sätt som väderförutsägelser görs. Ett annat forskningscenter baserat i Europa använder radioutrustning som innehåller sensorer för att samla data om havet, inklusive mätningar av våghöjd och verkan. Denna strömmande data kombineras med andra miljö- och väderdata för att ge realtidsinformation om havsförhållandena till fiskare och forskare.
I båda exemplen används sensorer för att samla stora datamängder när händelser äger rum. Även om infrastrukturplattformar varierar är det typiskt att inkludera ett middleware-lager för att integrera data som samlas in av sensorn med data i ett datalager. Dessa forskningsorganisationer använder också externa källor som kartläggning av databaser och sensorer som kommer från andra platser samt geografisk information.
Data analyseras och bearbetas eftersom den strömmar in från dessa olika källor. En organisation bygger ett integrerat nätverk av sensorer, robotik och mobil övervakning. Det använder denna information för att bygga komplicerade modeller som realtid, multiparametermodelleringssystem. Modellerna kommer att användas för att titta på de dynamiska växelverkningarna inom lokala floder och mynningens ekosystem.
De stora datafördelarna med realtidsdata
Genom att integrera realtidsanalys av data i miljöforskning, forskar forskare sin förståelse för stora ekologiska utmaningar. Strömteknik öppnar nya forskningsområden och tar upp begreppet vetenskaplig datainsamling och analys i en ny riktning. De tittar på data som de kan ha samlat i det förflutna på ett nytt sätt och kan också samla in nya typer av datakällor.
Även om du kan lära dig mycket genom att övervaka förändringsvariabler som vattentemperatur och vattenkemi vid bestämda intervaller över tiden, kan du missa identifierande förändringar eller mönster. När du har möjlighet att analysera strömmande data som det händer är det möjligt att hämta på mönster som du kanske har missat. Realtidsdata om flodrörelser och väder används för att förutse och hantera flodförändringar.
Forskare hoppas kunna förutsäga miljöpåverkan och prognosväder. De främjar forskning om effekterna av den globala uppvärmningen. De frågar vad man kan lära sig av att titta på rörelserna hos migrerande fiskar. Hur kan man titta på hur föroreningar transporteras hjälper till att rensa upp från framtida miljöföroreningar?
Om datavetenskapare kan ta data som de redan har samlat, kan de kombinera det med realtidsdata på ett mycket effektivare sätt. De har också förmågan att göra en djupare analys och göra ett bättre jobb att förutse framtida resultat.
Eftersom denna analys är klar tillåter den andra grupper som behöver samma information att kunna använda resultaten på nya sätt för att analysera effekterna av olika problem.Dessa data kan lagras i en dataskyddsmiljö så att forskare över hela världen kan få tillgång, lägga till nya data i mixen och lösa andra miljöproblem.
