Big Data Streaming mit einer Umweltauswirkung - Dummies

Big Data Research kann in der Geschäftswelt helfen, hat aber auch einen Umweltzweck. Wissenschaftler messen und überwachen verschiedene Eigenschaften von Seen, Flüssen, Ozeanen, Meeren, Brunnen und anderen Wasserumgebungen, um die Umweltforschung zu unterstützen. Wichtige Forschungsarbeiten zum Gewässerschutz und zur Nachhaltigkeit hängen davon ab, Unterwasserumgebungen zu verfolgen und zu verstehen und zu wissen, wie sie sich verändern.

Warum wird diese Arbeit gemacht? Veränderungen in diesen natürlichen Umgebungen können enorme Auswirkungen auf das wirtschaftliche, physische und kulturelle Wohlergehen von Einzelpersonen und Gemeinschaften in der ganzen Welt haben. Um ihre Fähigkeit zur Vorhersage von Umweltauswirkungen zu verbessern, beginnen Forscher an Universitäten und Umweltorganisationen auf der ganzen Welt, die Analyse von Daten in Bewegung in ihre Forschung einzubeziehen.

Wissenschaftliche Forschung umfasst die Erfassung großer zeitbezogener Informationen über Wasserressourcen und Wetter, um die Gemeinden vor Risiken zu schützen und angemessen auf Katastrophen zu reagieren, die sich auf diese natürlichen Ressourcen auswirken. Mathematische Modelle werden verwendet, um Vorhersagen zu treffen, wie z. B. die Schwere der Überflutung an einem bestimmten Ort oder die Auswirkungen einer Ölpest auf das Leben im Meer und das umgebende Ökosystem.

Die Art der Daten, die verwendet werden können, umfasst alles von der Temperaturmessung über die Messung der Chemikalien im Wasser bis hin zur Messung des Stromflusses. Darüber hinaus ist es hilfreich, diese neu gewonnenen Daten mit historischen Informationen über dieselben Gewässer vergleichen zu können.

Es gibt viele ausgeklügelte Forschungsprogramme, um das Verständnis dafür zu verbessern, wie natürliche Wasserressourcen geschützt werden können. Flüsse und angrenzende Auen und Feuchtgebiete zum Beispiel brauchen Schutz, weil sie wichtige Lebensräume für Fische und Wildtiere sind. Viele Gemeinden sind auf Flüsse angewiesen, um Trinkwasser, Stromerzeugung, Nahrung, Transport und Tourismus zu erhalten.

Darüber hinaus werden die Flüsse überwacht, um Erkenntnisse über Überschwemmungen zu liefern und Gemeinden vor Hochwasser zu warnen. Durch die Hinzufügung einer Echtzeitkomponente zu diesen Forschungsprojekten hoffen die Wissenschaftler, einen großen Einfluss auf das Leben der Menschen zu haben.

Verwenden Sie Sensoren, um Echtzeitinformationen über Flüsse und Ozeane bereitzustellen.

In einem Forschungszentrum in den Vereinigten Staaten werden Sensoren verwendet, um physikalische, chemische und biologische Daten aus Flüssen zu sammeln. Diese Sensoren überwachen räumliche Veränderungen von Temperatur, Druck, Salzgehalt, Trübung und der Chemie von Wasser.Ihr Ziel ist es, ein Echtzeit-Überwachungsnetz für Flüsse und Flussmündungen zu schaffen.

Forscher erwarten, dass sie in der Zukunft in der Lage sind, Veränderungen in Flüssen genauso vorherzusagen wie Wettervorhersagen. Ein weiteres in Europa ansässiges Forschungszentrum verwendet mit Funk ausgestattete Bojen, die Sensoren enthalten, um Daten über den Ozean zu sammeln, einschließlich Messungen von Wellenhöhe und -wirkung. Diese Streaming-Daten werden mit anderen Umwelt- und Wetterdaten kombiniert, um Fischern und Forschern Echtzeitinformationen über die Meeresbedingungen zu liefern.

In beiden Beispielen werden Sensoren verwendet, um große Datenmengen zu sammeln, während Ereignisse stattfinden. Obwohl Infrastrukturplattformen variieren, ist es üblich, eine Middleware-Schicht einzubeziehen, um die vom Sensor gesammelten Daten in ein Data Warehouse zu integrieren. Diese Forschungsorganisationen verwenden auch externe Quellen wie die Kartierung von Datenbanken und Sensoren von anderen Standorten sowie geografische Informationen.

Die Daten werden analysiert und verarbeitet, während sie von diesen verschiedenen Quellen einfließen. Eine Organisation baut ein integriertes Netzwerk aus Sensoren, Robotik und mobiler Überwachung auf. Mithilfe dieser Informationen werden komplexe Modelle wie Echtzeit-Multiparameter-Modellierungssysteme erstellt. Die Modelle werden verwendet, um die dynamischen Wechselwirkungen innerhalb lokaler Flüsse und Mündungsökosysteme zu untersuchen.

Die großen Datenvorteile von Echtzeitdaten

Durch die Integration von Echtzeitanalysen von Daten in die Umweltforschung fördern Wissenschaftler ihr Verständnis wichtiger ökologischer Herausforderungen. Die Streaming-Technologie eröffnet neue Forschungsfelder und bringt das Konzept der wissenschaftlichen Datenerhebung und -analyse in eine neue Richtung. Sie betrachten Daten, die sie möglicherweise in der Vergangenheit gesammelt haben, auf eine neue Art und sind außerdem in der Lage, neue Arten von Datenquellen zu sammeln.

Sie können viel lernen, indem Sie Veränderungsvariablen wie die Wassertemperatur und die Wasserchemie in bestimmten Intervallen im Laufe der Zeit beobachten. Es kann jedoch sein, dass Sie Änderungen oder Muster nicht erkennen können. Wenn Sie die Möglichkeit haben, Streaming-Daten zu analysieren, ist es möglich, Muster aufzugreifen, die Sie vielleicht verpasst haben. Echtzeitdaten zu Flussbewegungen und Wetter werden verwendet, um Flussänderungen vorherzusagen und zu steuern.

Wissenschaftler hoffen, die Umweltauswirkungen vorhersagen und das Wetter prognostizieren zu können. Sie forcieren die Erforschung der Auswirkungen der globalen Erwärmung. Sie fragen, was man aus den Bewegungen wandernder Fische lernen kann. Wie kann man beobachten, wie Schadstoffe transportiert werden, um von zukünftigen Umweltbelastungen zu reinigen?

Wenn Datenwissenschaftler in der Lage sind, Daten zu erfassen, die sie bereits gesammelt haben, können sie diese viel effizienter mit den Echtzeitdaten kombinieren. Sie sind auch in der Lage, detailliertere Analysen durchzuführen und zukünftige Ergebnisse besser vorherzusagen.

Da diese Analyse abgeschlossen ist, können andere Gruppen die gleichen Informationen benötigen, um die Ergebnisse auf neue Weise nutzen zu können, um die Auswirkungen verschiedener Probleme zu analysieren.Diese Daten könnten in einer Daten-Cloud-Umgebung gespeichert werden, sodass Forscher auf der ganzen Welt Zugriff haben, neue Daten in den Mix aufnehmen und andere Umweltprobleme lösen können.