Mục lục:
- Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng trong tương lai, họ sẽ có thể dự đoán những thay đổi trong các con sông giống như cách dự đoán thời tiết. Một trung tâm nghiên cứu đặt trụ sở ở Châu Âu đang sử dụng phao có trang bị vô tuyến điện có chứa cảm biến để thu thập dữ liệu về đại dương bao gồm đo chiều cao sóng và hành động. Dữ liệu này được kết hợp với dữ liệu môi trường và thời tiết khác để cung cấp thông tin thời gian thực về điều kiện đại dương cho ngư dân và các nhà nghiên cứu.
- Mặc dù bạn có thể học hỏi rất nhiều bằng cách theo dõi các biến số thay đổi như nhiệt độ nước và hóa học nước theo các khoảng thời gian nhất định, bạn có thể bỏ lỡ việc xác định các thay đổi hoặc mô hình. Khi bạn có cơ hội để phân tích dữ liệu luồng khi nó xảy ra, bạn có thể bỏ qua các mẫu bạn có thể đã bỏ lỡ. Dữ liệu thời gian thực về chuyển động của sông và thời tiết được sử dụng để dự đoán và quản lý sự thay đổi của sông.
Video: KHAI THÁC VÀ QUẢN LÍ MÔI TRƯỜNG TRUYỀN THÔNG ĐA NỀN TẢNG | HTV TIN TỨC 2025
Nghiên cứu dữ liệu lớn có thể giúp trong thế giới kinh doanh, nhưng nó cũng có một mục đích về môi trường. Các nhà khoa học đo lường và giám sát các thuộc tính khác nhau của hồ, sông, đại dương, biển, giếng nước và các môi trường nước khác để hỗ trợ nghiên cứu môi trường. Nghiên cứu quan trọng về bảo tồn và tính bền vững của nước phụ thuộc vào việc theo dõi và hiểu môi trường dưới nước và biết chúng thay đổi như thế nào.
Tại sao công việc này lại được thực hiện? Những thay đổi trong môi trường tự nhiên này có thể có tác động rất lớn đến phúc lợi kinh tế, thể chất và văn hoá của các cá nhân và cộng đồng trên khắp thế giới. Để nâng cao khả năng dự đoán tác động của môi trường, các nhà nghiên cứu tại các trường đại học và các tổ chức môi trường trên toàn cầu đang bắt đầu đưa vào phân tích dữ liệu đang chuyển động trong nghiên cứu của họ.
Nhiều chương trình nghiên cứu phức tạp đã được áp dụng để nâng cao hiểu biết về cách bảo vệ tài nguyên nước tự nhiên. Sông và vùng ngập lũ và đất ngập nước lân cận cần được bảo vệ bởi vì chúng là môi trường sống quan trọng của cá và động vật hoang dã. Nhiều cộng đồng phụ thuộc vào các con sông để uống nước, sản xuất điện, lương thực, vận chuyển và du lịch.
Sử dụng các cảm biến để cung cấp thông tin theo thời gian về các con sông và đại dương
Tại một trung tâm nghiên cứu ở Hoa Kỳ, các cảm biến được sử dụng để thu thập dữ liệu về thể chất, hoá học và sinh học từ các dòng sông. Những cảm biến này theo dõi sự thay đổi không gian về nhiệt độ, áp suất, độ mặn, độ đục, và tính chất hóa học của nước.Mục tiêu của họ là tạo ra một mạng lưới theo dõi thời gian thực cho các con sông và cửa sông.
Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng trong tương lai, họ sẽ có thể dự đoán những thay đổi trong các con sông giống như cách dự đoán thời tiết. Một trung tâm nghiên cứu đặt trụ sở ở Châu Âu đang sử dụng phao có trang bị vô tuyến điện có chứa cảm biến để thu thập dữ liệu về đại dương bao gồm đo chiều cao sóng và hành động. Dữ liệu này được kết hợp với dữ liệu môi trường và thời tiết khác để cung cấp thông tin thời gian thực về điều kiện đại dương cho ngư dân và các nhà nghiên cứu.
Trong cả hai ví dụ, cảm biến được sử dụng để thu thập dữ liệu lớn khi sự kiện đang diễn ra. Mặc dù các nền tảng cơ sở hạ tầng khác nhau, điển hình là bao gồm một lớp trung gian để tích hợp dữ liệu thu thập được bởi bộ cảm biến với dữ liệu trong kho dữ liệu. Các tổ chức nghiên cứu này cũng sử dụng các nguồn bên ngoài như cơ sở dữ liệu bản đồ và cảm biến đến từ các địa điểm khác cũng như thông tin địa lý.
Dữ liệu được phân tích và xử lý khi nó phát ra từ các nguồn khác nhau. Một tổ chức đang xây dựng một mạng lưới tích hợp các cảm biến, robot, và giám sát di động. Nó đang sử dụng thông tin này để xây dựng các mô hình phức tạp như thời gian thực, các hệ thống mô hình đa. Các mô hình sẽ được sử dụng để xem xét các tương tác năng động trong các dòng sông địa phương và các hệ sinh thái cửa sông.
Lợi ích dữ liệu lớn của dữ liệu thời gian thực
Bằng cách kết hợp phân tích dữ liệu thời gian thực vào nghiên cứu môi trường, các nhà khoa học đang thúc đẩy sự hiểu biết của họ về những thách thức sinh thái chủ yếu. Công nghệ phát trực tuyến mở ra các lĩnh vực nghiên cứu mới và lấy khái niệm thu thập và phân tích dữ liệu khoa học theo một hướng mới. Họ đang xem dữ liệu mà họ có thể thu thập trong quá khứ theo cách mới và cũng có thể thu thập các loại nguồn dữ liệu mới.
Mặc dù bạn có thể học hỏi rất nhiều bằng cách theo dõi các biến số thay đổi như nhiệt độ nước và hóa học nước theo các khoảng thời gian nhất định, bạn có thể bỏ lỡ việc xác định các thay đổi hoặc mô hình. Khi bạn có cơ hội để phân tích dữ liệu luồng khi nó xảy ra, bạn có thể bỏ qua các mẫu bạn có thể đã bỏ lỡ. Dữ liệu thời gian thực về chuyển động của sông và thời tiết được sử dụng để dự đoán và quản lý sự thay đổi của sông.
Các nhà khoa học đang hy vọng dự đoán tác động môi trường và dự báo thời tiết. Họ đang tiếp tục nghiên cứu về tác động của sự nóng lên toàn cầu. Họ đang hỏi những gì có thể học được từ việc theo dõi phong trào di cư của cá. Làm thế nào có thể xem cách thức chất ô nhiễm được vận chuyển giúp để làm sạch khỏi ô nhiễm môi trường trong tương lai?
Nếu các nhà khoa học dữ liệu có thể lấy dữ liệu mà họ đã thu thập, họ có thể kết hợp nó với dữ liệu theo thời gian thực một cách hiệu quả hơn nhiều. Họ cũng có khả năng để làm nhiều hơn phân tích sâu và làm một công việc tốt hơn dự đoán kết quả trong tương lai.
Bởi vì phân tích này được hoàn thành, nó cho phép các nhóm khác cần cùng một thông tin để có thể sử dụng những phát hiện theo những cách mới để phân tích tác động của các vấn đề khác nhau.Dữ liệu này có thể được lưu trữ trong môi trường đám mây dữ liệu để các nhà nghiên cứu trên toàn cầu có thể truy cập, thêm dữ liệu mới vào hỗn hợp và giải quyết các vấn đề môi trường khác.