環境への影響を伴うビッグ・データ・ストリーミング - ダミー

ビデオ: 「時系列ビッグデータのリアルタイム予測」　熊本大学　大学院先端科学研究部　ビッグデータ工学分野　教授　櫻井保志 2025

巨大なデータの研究はビジネスの世界で役立つことができますが、環境目的も持っています。科学者は、環境研究を支援するために、湖、川、海、海、井戸、およびその他の水環境のさまざまな属性を測定および監視します。水の保全と持続可能性に関する重要な研究は、水中環境の追跡と理解、そしてそれらがどのように変化しているかを知ることによって決まります。

この仕事はなぜ行われますか？これらの自然環境の変化は、世界中の個人や地域社会の経済的、物理的、文化的幸福に大きな影響を与える可能性があります。環境影響を予測する能力を向上させるために、世界中の大学や環境団体の研究者は、研究中のデータの分析を始めています。

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科学的研究には、水資源と天候に関する時間の影響を受けやすい大量の情報を収集し、リスクからコミュニティを保護し、これらの天然資源に影響を及ぼす災害に適切に対応できるようにすることが含まれます。数学的モデルは、特定の場所での洪水の重症度や海洋生物や周辺の生態系への油流出の影響などの予測を行うために使用されます。

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使用できるデータのタイプには、温度の測定から水中の化学物質の測定、電流の測定までのすべてが含まれます。さらに、この新たに取得されたデータを同じ水域の履歴情報と比較することができれば便利です。

自然水資源の保護方法を理解するために、多くの洗練された研究プログラムが実施されている。例えば、河川や隣接する氾濫原や湿地は、魚や野生生物にとって重要な生息地であるため、保護が必要です。多くのコミュニティは、河川に飲料水、発電、食料、交通、観光に依存しています。

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さらに、河川は洪水に関する知識を提供し、地域社会に洪水に関する事前の警告を与えるために監視されます。これらの研究プロジェクトにリアルタイムコンポーネントを追加することで、科学者は人々の生活に大きな影響を与えることを望んでいます。

センサを使用して河川や海に関するリアルタイム情報を提供する米国のある研究センターでは、河川から物理的、化学的、および生物学的データを収集するためにセンサが使用されています。これらのセンサーは、温度、圧力、塩分、濁度、水の化学的性質の空間的変化をモニターします。彼らの目標は、河川や河口のリアルタイムモニタリングネットワークを構築することです。

研究者たちは、将来、天気予報と同じように河川の変化を予測できると期待しています。欧州に拠点を置くもう1つの研究センターは、波高および行動の測定値を含む、海洋に関するデータを収集するセンサーを含むラジオ装備ブイを使用しています。このストリーミングデータは、他の環境および気象データと組み合わされて、漁師や研究者に海洋状況に関するリアルタイムの情報を提供します。両方の例において、センサが、イベントが行われているときに大量のデータを収集するために使用される。インフラストラクチャプラットフォームはさまざまですが、センサによって収集されたデータをデータウェアハウスのデータと統合するためのミドルウェアレイヤを含めるのが一般的です。これらの研究機関では、マッピングデータベースや他の場所から来たセンサー、地理情報などの外部ソースも使用しています。

データは、これらの異なるソースからストリームされるときに分析され処理されます。 1つの組織は、センサ、ロボット、およびモバイル監視の統合ネットワークを構築しています。この情報を使用して、リアルタイム、マルチパラメータモデリングシステムなどの複雑なモデルを構築しています。このモデルは、地元の河川や河口生態系内の動的相互作用を見るために使用されます。

リアルタイムデータの大きなデータメリット

データのリアルタイム解析を環境研究に組み込むことで、科学者は主要な生態学的課題を理解しています。ストリーミング技術は、新しい分野の研究を開き、科学的データの収集と分析という概念を新しい方向に導きます。彼らは過去に収集したかもしれないデータを新しい方法で探しており、新しいタイプのデータソースを収集することもできます。