Streaming Data besar dengan Kesan Alam Sekitar - penyelam data

Penyelidikan data yang besar boleh membantu dalam dunia perniagaan, tetapi juga mempunyai tujuan alam sekitar. Para saintis mengukur dan mengawasi pelbagai sifat tasik, sungai, lautan, laut, telaga, dan persekitaran air lain untuk menyokong penyelidikan alam sekitar. Penyelidikan penting mengenai pemuliharaan dan kelestarian air bergantung kepada pengesanan dan pemahaman persekitaran di bawah air dan mengetahui bagaimana mereka berubah.

Kenapa kerja ini dilakukan? Perubahan dalam persekitaran semulajadi ini boleh memberi impak besar kepada kesejahteraan ekonomi, fizikal, dan kebudayaan individu dan masyarakat di seluruh dunia. Untuk meningkatkan keupayaan mereka untuk meramalkan kesan alam sekitar, penyelidik di universiti dan organisasi alam sekitar di seluruh dunia mula memasukkan analisis data yang bergerak dalam penyelidikan mereka.

Penyelidikan saintifik merangkumi pengumpulan jumlah maklumat sensitif masa mengenai sumber air dan cuaca untuk membantu melindungi komuniti daripada risiko dan bertindak balas dengan tepat kepada bencana yang memberi kesan kepada sumber semula jadi ini. Model matematik digunakan untuk membuat ramalan seperti keterukan banjir di lokasi tertentu atau kesan tumpahan minyak pada kehidupan laut dan ekosistem di sekelilingnya.

Jenis data yang boleh digunakan termasuk segala-galanya dari mengukur suhu, untuk mengukur bahan kimia di dalam air, untuk mengukur aliran semasa. Di samping itu, adalah berguna untuk dapat membandingkan data yang baru diperoleh dengan maklumat sejarah tentang badan air yang sama.

Banyak program penyelidikan yang canggih disediakan untuk meningkatkan pemahaman bagaimana melindungi sumber air semula jadi. Sebagai contoh, sungai dan dataran banjir yang berdekatan dan tanah lembap memerlukan perlindungan kerana ia adalah habitat penting untuk ikan dan hidupan liar. Ramai masyarakat bergantung kepada sungai untuk air minuman, penjanaan kuasa, makanan, pengangkutan, dan pelancongan.

Di samping itu, sungai dipantau untuk memberi pengetahuan tentang banjir dan memberikan amaran kemasukan komuniti tentang banjir. Dengan menambahkan komponen masa nyata kepada projek-projek penyelidikan ini, saintis berharap dapat memberi impak besar kepada kehidupan rakyat.

Gunakan sensor untuk memberikan maklumat masa nyata tentang sungai dan lautan

Di satu pusat penyelidikan di Amerika Syarikat, sensor digunakan untuk mengumpul data fizikal, kimia, dan biologi dari sungai. Sensor ini memantau perubahan spatial dalam suhu, tekanan, salinitas, kekeruhan, dan kimia air.Matlamat mereka adalah untuk mewujudkan rangkaian pemantauan masa nyata untuk sungai dan muara sungai.

Penyelidik menjangkakan bahawa pada masa akan datang, mereka akan dapat meramalkan perubahan dalam sungai dengan cara yang sama yang ramalan cuaca dibuat. Satu lagi pusat penyelidikan yang berpangkalan di Eropah menggunakan pelampung dilengkapi radio yang mengandungi sensor untuk mengumpul data tentang lautan, termasuk pengukuran ketinggian gelombang dan tindakan. Data aliran ini digabungkan dengan data alam sekitar dan cuaca lain untuk memberikan maklumat masa nyata tentang keadaan laut kepada nelayan dan penyelidik.

Dalam kedua-dua contoh, sensor digunakan untuk mengumpul jumlah data yang besar apabila peristiwa sedang berlaku. Walaupun platform infrastruktur berbeza-beza, ia adalah tipikal untuk memasukkan lapisan middleware untuk mengintegrasikan data yang dikumpulkan oleh sensor dengan data dalam gudang data. Organisasi penyelidikan ini juga menggunakan sumber luaran seperti pangkalan data pemetaan dan sensor yang berasal dari lokasi lain serta maklumat geografi.

Data dianalisis dan diproses semasa ia mengalir dari sumber yang berbeza ini. Satu organisasi sedang membina rangkaian bersepadu sensor, robotik, dan pemantauan mudah alih. Ia menggunakan maklumat ini untuk membina model rumit seperti sistem pemodelan masa nyata, multiparameter. Model-model ini akan digunakan untuk melihat interaksi dinamik di dalam sungai-sungai tempatan dan ekosistem muara.

Manfaat data besar data masa nyata

Dengan menggabungkan analisis data masa nyata ke dalam penyelidikan alam sekitar, saintis memajukan pemahaman mereka mengenai cabaran ekologi utama. Teknologi streaming membuka bidang penyelidikan baru dan mengambil konsep pengumpulan dan analisis data saintifik dalam arah yang baru. Mereka melihat data yang mungkin mereka kumpul pada masa lalu dengan cara yang baru dan juga dapat mengumpul jenis baru sumber data.

Walaupun anda boleh belajar banyak dengan memantau pembolehubah perubahan seperti suhu air dan kimia air pada jarak yang ditetapkan dari masa ke masa, anda mungkin terlepas mengenal pasti perubahan atau pola. Apabila anda mempunyai peluang untuk menganalisis data penstriman apabila ia berlaku, ada kemungkinan untuk mengambil corak yang mungkin anda terjawab. Data masa nyata mengenai gerakan sungai dan cuaca digunakan untuk meramal dan mengurus perubahan sungai.

Para saintis berharap untuk meramalkan kesan alam sekitar dan ramalan cuaca. Mereka memajukan penyelidikan mengenai kesan pemanasan global. Mereka bertanya apa yang boleh dipelajari daripada memerhatikan pergerakan ikan yang berhijrah. Bagaimanakah cara memerhatikan bagaimana bahan cemar diangkut membantu untuk membersihkan dari pencemaran alam sekitar di masa hadapan?

Jika para saintis data boleh mengambil data yang telah mereka kumpulkan, mereka boleh menggabungkannya dengan data masa nyata secara lebih berkesan. Mereka juga mempunyai keupayaan untuk melakukan lebih mendalam analisis dan melakukan pekerjaan yang lebih baik untuk meramalkan hasil masa depan.

Oleh kerana analisis ini selesai, ia membolehkan kumpulan lain yang memerlukan maklumat yang sama dapat menggunakan penemuan dengan cara baru untuk menganalisis dampak masalah yang berbeda.Data ini boleh disimpan dalam persekitaran awan data supaya para penyelidik di seluruh dunia dapat mengakses, menambah data baru ke dalam campuran, dan menyelesaikan masalah alam sekitar yang lain.