Big data en streaming avec un impact sur l'environnement

Big recherche de données peut aider dans le monde des affaires, mais il a également un objectif environnemental. Les scientifiques mesurent et surveillent les différents attributs de lacs, rivières, océans, les mers, les puits, et d'autres environnements d'eau pour soutenir la recherche environnementale. D'importantes recherches sur la conservation de l'eau et la durabilité dépend de suivre et comprendre les environnements sous-marins et de savoir comment ils changent.

Pourquoi est-ce travail? Des changements dans ces milieux naturels peuvent avoir un énorme impact sur le bien-être économique, physique et culturelle des individus et des communautés à travers le monde. Afin d'améliorer leur capacité à prédire les impacts environnementaux, les chercheurs des universités et des organisations environnementales à travers le monde commencent à inclure l'analyse des données en mouvement dans leur recherche.

La recherche scientifique comprend la collecte de gros volumes d'informations sensibles au temps sur les ressources en eau et les conditions météorologiques pour aider à protéger les collectivités contre les risques et réagir de manière appropriée aux catastrophes incidence sur ces ressources naturelles. Les modèles mathématiques sont utilisés pour faire des prédictions telles que la gravité des inondations dans un endroit particulier ou l'impact d'un déversement de pétrole sur la vie marine et l'écosystème environnant.

Le type de données qui peut être utilisée comprend tout, de mesurer la température, pour la mesure des produits chimiques dans l'eau, pour mesurer la circulation du courant. En outre, il est utile de pouvoir comparer ces données nouvellement acquises avec des informations historiques sur les mêmes plans d'eau.

De nombreux programmes de recherche sophistiqués sont en place pour améliorer la compréhension de la façon de protéger les ressources naturelles en eau. Les rivières et les plaines inondables et les zones humides adjacentes, par exemple, ont besoin de protection parce qu'ils sont des habitats importants pour les poissons et la faune. De nombreuses communautés dépendent des rivières pour l'eau potable, la production d'électricité, la nourriture, le transport et le tourisme.

En outre, les rivières sont surveillées afin de fournir des connaissances sur les inondations et de donner aux communautés les avertissements préalables concernant les inondations. En ajoutant une composante en temps réel à ces projets de recherche, les scientifiques espèrent avoir un impact majeur sur la vie des gens.

Utiliser des capteurs pour fournir des informations en temps réel sur rivières et les océans

Dans un centre de recherche aux Etats-Unis, les capteurs sont utilisés pour recueillir des données biologiques des rivières physiques, chimiques, et. Ces capteurs surveillent les changements spatiaux de la température, la pression, la salinité, la turbidité et la chimie de l'eau. Leur objectif est de créer un réseau de surveillance en temps réel pour les rivières et les estuaires.

Les chercheurs espèrent que, dans l'avenir, ils seront en mesure de prévoir les changements dans les rivières de la même façon que les prévisions météo sont effectués. Un autre centre de recherche basé en Europe utilise bouées radio équipée contenant des capteurs pour recueillir des données sur l'océan, y compris les mesures de la hauteur des vagues et de l'action. Ces données de streaming est combiné avec d'autres données environnementales et météorologiques de fournir des informations en temps réel sur les conditions océaniques aux pêcheurs et aux chercheurs.

Dans ces deux exemples, les capteurs sont utilisés pour collecter de grands volumes de données que les événements se déroulent. Bien que les plates-formes d'infrastructure varient, il est typique d'inclure une couche de middleware pour intégrer les données recueillies par le capteur avec des données dans un entrepôt de données. Ces organismes de recherche sont également en utilisant des sources externes, comme les bases de données cartographiques et des capteurs venant d'autres endroits ainsi que l'information géographique.

Les données sont analysées et traitées comme il en flux à partir de ces différentes sources. Une organisation est la construction d'un réseau intégré de capteurs, la robotique et la surveillance mobile. Il utilise cette information pour construire des modèles complexes tels que temps réel, systèmes de modélisation multiparamétriques. Les modèles seront utilisés pour examiner les interactions dynamiques dans les rivières locales et les écosystèmes de l'estuaire.

Les grands avantages de données de données en temps réel

En intégrant l'analyse en temps réel des données dans la recherche environnementale, les scientifiques avancent leur compréhension des grands défis écologiques. La technologie de streaming ouvre de nouveaux champs de recherche et prend le concept de collecte de données scientifiques et de l'analyse dans une nouvelle direction. Ils sont à la recherche des données qu'ils peuvent avoir recueillis dans le passé d'une manière nouvelle et sont également en mesure de recueillir de nouveaux types de sources de données.

Bien que vous pouvez apprendre beaucoup en surveillant les changements variables comme la température de l'eau et de la chimie de l'eau à des intervalles définis au fil du temps, vous pouvez passer à côté de l'identification des changements ou des motifs. Lorsque vous avez la possibilité d'analyser les données de transmission en continu, comme il arrive, il est possible de revenir sur les modèles que vous auriez pu manquer. Données en temps réel sur le mouvement de la rivière et la météo est utilisé pour prédire et gérer les modifications de la rivière.

Les scientifiques espèrent de prédire les impacts environnementaux et des prévisions météorologiques. Ils font progresser la recherche sur l'impact du réchauffement climatique. Ils se demandent ce que peut être appris en regardant les mouvements des poissons migrateurs. Comment peut regarder comment les polluants sont transportés aide pour nettoyer la contamination future de l'environnement?

Si les scientifiques de données sont en mesure de prendre les données qu'ils ont déjà recueillies, ils peuvent se combiner avec les données en temps réel d'une manière beaucoup plus efficace. Ils ont aussi la capacité de faire une analyse plus en profondeur et de faire un meilleur travail de prédiction des résultats futurs.

Parce que cette analyse est terminée, il permet à d'autres groupes qui ont besoin de la même information pour être en mesure d'utiliser les résultats de nouvelles façons d'analyser l'impact des différentes questions. Ces données pourraient être stockées dans un environnement de cloud computing de données afin que les chercheurs du monde entier peuvent avoir accès, ajouter de nouvelles données dans le mélange, et de résoudre d'autres problèmes environnementaux.