Data Streaming besar dengan Dampak Lingkungan - dummies

Penelitian data yang besar dapat membantu dunia bisnis, namun juga memiliki tujuan lingkungan. Para ilmuwan mengukur dan memantau berbagai atribut danau, sungai, samudera, laut, sumur, dan lingkungan air lainnya untuk mendukung penelitian lingkungan. Penelitian penting tentang konservasi dan keberlanjutan air bergantung pada pelacakan dan pemahaman lingkungan bawah air dan mengetahui bagaimana perubahannya.

Mengapa pekerjaan ini dilakukan? Perubahan dalam lingkungan alam ini dapat memiliki dampak yang sangat besar pada kesejahteraan ekonomi, fisik, dan budaya individu dan masyarakat di seluruh dunia. Untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam memprediksi dampak lingkungan, peneliti di universitas dan organisasi lingkungan di seluruh dunia mulai memasukkan analisis data yang sedang berjalan dalam penelitian mereka.

Penelitian ilmiah mencakup kumpulan informasi sensitif waktu mengenai sumber air dan cuaca untuk melindungi masyarakat terhadap risiko dan merespons bencana yang berdampak pada sumber daya alam ini. Model matematis digunakan untuk membuat prediksi seperti tingkat keparahan banjir di lokasi tertentu atau dampak tumpahan minyak terhadap kehidupan laut dan ekosistem sekitarnya.

Jenis data yang dapat digunakan mencakup segala hal mulai dari pengukuran suhu, hingga pengukuran bahan kimia di dalam air, untuk mengukur arus. Selain itu, sangat membantu untuk dapat membandingkan data yang baru diperoleh ini dengan informasi historis tentang badan air yang sama.

Banyak program penelitian yang canggih tersedia untuk memperbaiki pemahaman tentang bagaimana melindungi sumber daya air alami. Sungai dan dataran banjir yang berdekatan dan lahan basah, misalnya, membutuhkan perlindungan karena habitatnya penting untuk ikan dan satwa liar. Banyak masyarakat bergantung pada sungai untuk air minum, pembangkit listrik, makanan, transportasi, dan pariwisata.

Selain itu, sungai dipantau untuk memberikan pengetahuan tentang banjir dan memberi masyarakat peringatan tentang banjir. Dengan menambahkan komponen real-time ke proyek penelitian ini, ilmuwan berharap memiliki dampak besar pada kehidupan masyarakat.

Gunakan sensor untuk memberikan informasi real-time tentang sungai dan lautan

Di satu pusat penelitian di Amerika Serikat, sensor digunakan untuk mengumpulkan data fisik, kimia, dan biologi dari sungai. Sensor ini memantau perubahan spasial pada suhu, tekanan, salinitas, kekeruhan, dan kimia air.Tujuan mereka adalah menciptakan jaringan pemantauan real-time untuk sungai dan muara.

Para periset berharap bahwa di masa depan, mereka akan dapat memprediksi perubahan di sungai dengan cara yang sama seperti prediksi cuaca. Pusat penelitian lain yang berbasis di Eropa menggunakan pelampung yang dilengkapi radio yang dilengkapi sensor untuk mengumpulkan data tentang laut, termasuk pengukuran ketinggian dan aksi gelombang. Data streaming ini dikombinasikan dengan data lingkungan dan cuaca lainnya untuk memberikan informasi real-time mengenai kondisi laut kepada nelayan dan periset.

Dalam kedua contoh, sensor digunakan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar saat peristiwa sedang berlangsung. Meskipun platform infrastruktur bervariasi, biasanya menyertakan lapisan middleware untuk mengintegrasikan data yang dikumpulkan oleh sensor dengan data di gudang data. Organisasi penelitian ini juga menggunakan sumber eksternal seperti pemetaan database dan sensor yang berasal dari lokasi lain dan juga informasi geografis.

Data dianalisis dan diproses karena mengalir dari sumber yang berbeda ini. Satu organisasi sedang membangun jaringan sensor, robotika, dan pemantauan terpadu yang terintegrasi. Menggunakan informasi ini untuk membangun model yang rumit seperti real-time, multiparameter modeling systems. Model akan digunakan untuk melihat interaksi dinamis di dalam ekosistem sungai dan muara lokal.

Manfaat data real-time yang besar

Dengan menggabungkan analisis data real-time ke dalam penelitian lingkungan, para ilmuwan memajukan pemahaman mereka tentang tantangan ekologis utama. Teknologi streaming membuka bidang penelitian baru dan mengambil konsep pengumpulan dan analisis data ilmiah ke arah yang baru. Mereka melihat data yang mungkin mereka kumpulkan di masa lalu dengan cara baru dan juga dapat mengumpulkan jenis sumber data baru.

Meskipun Anda dapat belajar banyak dengan memantau variabel perubahan seperti suhu air dan kimia air pada interval yang ditentukan dari waktu ke waktu, Anda mungkin kehilangan identifikasi perubahan atau pola. Bila Anda memiliki kesempatan untuk menganalisis data streaming seperti yang terjadi, Anda dapat mengambil pola yang mungkin telah Anda lewatkan. Data real time tentang pergerakan sungai dan cuaca digunakan untuk memprediksi dan mengelola perubahan sungai.

Para ilmuwan berharap dapat memprediksi dampak lingkungan dan meramalkan cuaca. Mereka melanjutkan penelitian tentang dampak pemanasan global. Mereka bertanya apa yang bisa dipelajari dari menyaksikan pergerakan ikan yang bermigrasi. Bagaimana cara mengawasi bagaimana polutan diangkut membantu membersihkan kontaminasi lingkungan di masa depan?

Jika data ilmuwan mampu mengambil data yang telah mereka kumpulkan, mereka dapat menggabungkannya dengan data real-time dengan cara yang jauh lebih efisien. Mereka juga memiliki kemampuan untuk melakukan analisis lebih mendalam dan melakukan pekerjaan yang lebih baik untuk memprediksi hasil di masa depan.

Karena analisis ini selesai, hal itu memungkinkan kelompok lain yang membutuhkan informasi yang sama untuk dapat menggunakan temuan tersebut dengan cara baru untuk menganalisis dampak dari berbagai masalah.Data ini bisa disimpan di lingkungan cloud data sehingga peneliti di seluruh dunia dapat memiliki akses, menambahkan data baru ke dalam campuran, dan memecahkan masalah lingkungan lainnya.