Big data de streaming con un impacto ambiental

La investigación de datos grande puede ayudar en el mundo de los negocios, pero también tiene una finalidad medioambiental. Los científicos miden y monitorean diversos atributos de lagos, ríos, océanos, mares, pozos y otros ambientes de agua para apoyar la investigación del medio ambiente. Investigación importante sobre la conservación del agua y la sostenibilidad depende de seguimiento y comprensión de los entornos subacuáticos y saber cómo cambian.

¿Por qué se hace este trabajo? Los cambios en estos entornos naturales pueden tener un enorme impacto en el bienestar económico, físico y cultural de los individuos y las comunidades en todo el mundo. Para mejorar su capacidad de predecir los impactos ambientales, los investigadores de las universidades y las organizaciones ecologistas de todo el mundo están empezando a incluir el análisis de los datos en movimiento en sus investigaciones.

La investigación científica incluye la recolección de grandes volúmenes de información sensible al tiempo sobre los recursos hídricos y el clima para ayudar a proteger a las comunidades frente a los riesgos y responder adecuadamente a los desastres que afectan a estos recursos naturales. Los modelos matemáticos se utilizan para hacer predicciones, tales como la gravedad de las inundaciones en un lugar determinado, o el impacto de un derrame de petróleo en la vida marina y el ecosistema circundante.

El tipo de datos que se puede usar incluye todo, desde la medición de la temperatura, a la medición de los productos químicos en el agua, a la medición del flujo de corriente. Además, es útil para poder comparar estos datos recién adquiridas con información histórica sobre los mismos cuerpos de agua.

Muchos programas de investigación sofisticados están en su lugar para mejorar la comprensión de la forma de proteger los recursos naturales de agua. Los ríos y las llanuras de inundación y humedales adyacentes, por ejemplo, necesitan protección porque son hábitats importantes para los peces y la vida silvestre. Muchas comunidades dependen de los ríos para el agua potable, la generación de energía, la alimentación, el transporte y el turismo.

Además, los ríos son monitoreados para proporcionar conocimientos sobre las inundaciones y para dar a las comunidades advertencias anticipadas sobre inundaciones. Mediante la adición de un componente en tiempo real a estos proyectos de investigación, los científicos esperan tener un gran impacto en las vidas de las personas.

Utilice sensores para proporcionar información en tiempo real acerca de los ríos y océanos

En un centro de investigación en los Estados Unidos, los sensores se utilizan para recoger físicas, químicas, biológicas y los datos de los ríos. Estos sensores monitorean cambios espaciales en la temperatura, la presión, salinidad, turbidez, y la química del agua. Su objetivo es crear una red de monitoreo en tiempo real para los ríos y estuarios.

Los investigadores esperan que en el futuro, van a ser capaces de predecir los cambios en los ríos de la misma manera que las predicciones meteorológicas se hacen. Otro centro de investigación con sede en Europa está utilizando boyas de radio equipado con sensores para recoger datos sobre el océano, incluyendo mediciones de la altura de las olas y la acción. Estos datos de streaming se combina con otros datos ambientales y climáticas para proporcionar información en tiempo real sobre las condiciones del océano a los pescadores y los investigadores.

En ambos ejemplos, los sensores se utilizan para recopilar grandes volúmenes de datos como eventos están teniendo lugar. Aunque plataformas de infraestructura varían, es típico incluir una capa de middleware para integrar los datos recogidos por el sensor con datos en un almacén de datos. Estas organizaciones de investigación también están utilizando fuentes externas como las bases de datos cartográficos y sensores procedentes de otros lugares, así como la información geográfica.

Se analizan los datos y se procesa, ya que las corrientes desde estas diferentes fuentes. Una organización es la construcción de una red integrada de sensores, robótica y vigilancia móvil. Se utiliza esta información para crear modelos complicados como en tiempo real, sistemas de modelado multiparamétricos. Se utilizarán los modelos para mirar las interacciones dinámicas dentro de los ríos locales y los ecosistemas estuarinos.

Los grandes beneficios de datos de datos en tiempo real

Mediante la incorporación de análisis en tiempo real de datos en la investigación del medio ambiente, los científicos están avanzando su comprensión de los grandes desafíos ecológicos. La tecnología Streaming abre nuevos campos de investigación y lleva el concepto de recolección de datos y análisis científicos en una nueva dirección. Ellos están buscando a los datos que hayan recogido en el pasado de una manera nueva y también son capaces de recopilar nuevos tipos de fuentes de datos.

Aunque se puede aprender mucho mediante la supervisión de las variables del cambio como la temperatura del agua y la química del agua a intervalos fijos en el tiempo, es posible que se pierda en la identificación de cambios o patrones. Cuando usted tiene la oportunidad de analizar los datos de streaming como sucede, es posible recoger en patrones que podría haber pasado por alto. Datos en tiempo real sobre el movimiento del río y el tiempo se utiliza para predecir y gestionar los cambios de los ríos.

Los científicos tienen la esperanza de predecir los impactos ambientales y el pronóstico del tiempo. Están fomentar la investigación sobre el impacto del calentamiento global. Ellos se preguntan qué se puede aprender de la observación de los movimientos de los peces migratorios. ¿Cómo se puede observar cómo los contaminantes se transportan ayuda a limpiar la contaminación del medio ambiente futuro?

Si los científicos de datos son capaces de tomar los datos que ya se han recogido, se puede combinar con los datos en tiempo real de una manera mucho más eficiente. También tienen la capacidad de hacer un análisis más a fondo y hacer un mejor trabajo de predecir los resultados futuros.

Debido a que este análisis se completa, permite que otros grupos que necesitan la misma información para poder utilizar los resultados de nuevas maneras de analizar el impacto de los diferentes temas. Estos datos podrían ser almacenados en un entorno de nube de datos para que los investigadores de todo el mundo pueden acceder, añadir nuevos datos a la mezcla, y resolver otros problemas ambientales.