Big Data Streaming avec un impact environnemental - des nuls

La recherche sur les Big Data peut aider dans le monde des affaires, mais elle a aussi un objectif environnemental. Les scientifiques mesurent et surveillent divers attributs des lacs, des rivières, des océans, des mers, des puits et d'autres environnements aquatiques afin de soutenir la recherche environnementale. Des recherches importantes sur la conservation et la durabilité de l'eau dépendent du suivi et de la compréhension des environnements sous-marins et de la manière dont ils évoluent.

Pourquoi ce travail est-il fait? Les changements dans ces environnements naturels peuvent avoir un impact énorme sur le bien-être économique, physique et culturel des individus et des communautés à travers le monde. Pour améliorer leur capacité à prévoir les impacts environnementaux, les chercheurs des universités et des organisations environnementales du monde entier commencent à inclure l'analyse des données en mouvement dans leurs recherches.

La recherche scientifique comprend la collecte de gros volumes d'informations urgentes sur les ressources en eau et les conditions météorologiques pour aider à protéger les communautés contre les risques et répondre de manière appropriée aux catastrophes affectant 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 pouvant être utilisé comprend tout, de la mesure de la température à la mesure des produits chimiques dans l'eau, en passant par la mesure du courant. En outre, il est utile de pouvoir comparer ces données nouvellement acquises avec des informations historiques sur les mêmes masses 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. Par exemple, les rivières et les plaines d'inondation adjacentes et les zones humides ont besoin de protection parce que ce sont des habitats importants pour les poissons et la faune. De nombreuses collectivités dépendent des rivières pour l'eau potable, la production d'électricité, la nourriture, les transports et le tourisme.

De plus, les rivières sont surveillées pour fournir des connaissances sur les inondations et pour donner aux communautés des avertissements sur 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 les rivières et les océans

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

Les chercheurs s'attendent à ce qu'à l'avenir, ils puissent prédire les changements dans les rivières de la même manière que les prévisions météorologiques. Un autre centre de recherche basé en Europe utilise des bouées munies de radio et contenant des capteurs pour recueillir des données sur l'océan, y compris des mesures de la hauteur et de l'action des vagues. Ces données en continu sont combinées avec d'autres données environnementales et météorologiques pour fournir des informations en temps réel sur les conditions océaniques aux pêcheurs et aux chercheurs.

Dans les deux exemples, les capteurs sont utilisés pour collecter de gros volumes de données au fur et à mesure des événements. Bien que les plates-formes d'infrastructure varient, il est typique d'inclure une couche de middleware pour intégrer les données collectées par le capteur avec les données dans un entrepôt de données. Ces organismes de recherche utilisent également des sources externes telles que des bases de données cartographiques et des capteurs provenant d'autres endroits, ainsi que des informations géographiques.

Les données sont analysées et traitées à mesure qu'elles proviennent de ces différentes sources. Une organisation construit un réseau intégré de capteurs, de robotique et de surveillance mobile. Il utilise ces informations pour construire des modèles compliqués tels que des systèmes de modélisation multiparamétriques en temps réel. Les modèles seront utilisés pour examiner les interactions dynamiques au sein des rivières locales et des écosystèmes estuariens.

Les avantages des données en temps réel

En incorporant l'analyse en temps réel des données dans la recherche environnementale, les scientifiques avancent leur compréhension des grands défis écologiques. La technologie du streaming ouvre de nouveaux champs de recherche et amène le concept de collecte et d'analyse de données scientifiques dans une nouvelle direction. Ils regardent les données qu'ils ont collectées dans le passé d'une nouvelle manière et sont également capables de collecter de nouveaux types de sources de données.

Bien que vous puissiez apprendre beaucoup en surveillant les variables de changement telles que la température de l'eau et la chimie de l'eau à intervalles réguliers, vous risquez de ne pas identifier les changements ou les modèles. Lorsque vous avez la possibilité d'analyser les données en continu, il est possible de détecter les modèles que vous avez peut-être manqués. Des données en temps réel sur le mouvement de la rivière et les conditions météorologiques sont utilisées pour prévoir et gérer les changements de rivières.

Les scientifiques espèrent prédire les impacts environnementaux et prévoir les conditions météorologiques. Ils poursuivent la recherche sur l'impact du réchauffement climatique. Ils demandent ce que l'on peut apprendre en observant les mouvements des poissons migrateurs. Comment la surveillance du transport des polluants aide-t-elle à éliminer les contaminations environnementales futures?

Si les spécialistes des données sont capables de collecter des données qu'ils ont déjà collectées, ils peuvent les combiner avec les données en temps réel de manière beaucoup plus efficace. Ils ont également la capacité de faire des analyses plus approfondies et de mieux prédire les résultats futurs.

Parce que cette analyse est terminée, elle permet à d'autres groupes ayant besoin de la même information d'utiliser les résultats de nouvelles façons d'analyser l'impact de différents problèmes.Ces données pourraient être stockées dans un environnement de nuage de données afin que les chercheurs du monde entier puissent avoir accès, ajouter de nouvelles données dans le mélange, et résoudre d'autres problèmes environnementaux.