Моделирование пространственно-временных данных об окружающей среде в ГИС

Для мониторинга окружающей среды используется большое количество датчиков, и в режиме реального времени обрабатывается большой объём пространственно-временных данных об эпизоотических рисках и окружающей среде. На сегодняшний день модели данных ГИС представлены статическими моделями и более современными временными моделями. Однако многие из систем управления эпизоотологическими и экологическими данными не соответствуют требованиям управления данными в режиме реального времени. Цель работы на основании анализа иностранных литературных источников предложить современный метод управления эпизоотологическими и экологическими данными на основе новой модели ГИС в реальном времени в сравнении с моделью веб-сервис Sensor. Были проведены два эксперимента в городской среде и на территориях животноводческих ферм с различной эпизоотической ситуацией для потенциального управления рисками при зоонозах. Проведён мониторинг качества воздуха в режиме реального времени и мониторинг влажности почвы в режиме реального времени в г. Ухане (Китай). Циркуляция возбудителей зоонозов и сапронозов в окружающей среде, в том числе в почве, и их сохранение в виде спор и труднокультивируемых форм, обусловливает экологическую составляющую эмерджентных эпизоотий и эпидемий с охватом новых ареалов. Экспериментальные результаты показали, что использование предложенной модели данных ГИС на платформе вебсервиса Sensor для управления эпизоотологическими/эпидемиологическими и экологическими данными в режиме реального времени является надежным и эффективным.

1. Zander F., Kralisch S., Busch C., Flugel WA. Environmental data management with the River Basin Information System.// In: Chan F, Marinova D, Anderssen RS, editors. 19th International Congress on Modelling and Simulation. Perth, Australia: Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand Inc.; 2011. P. 3191–3197.

2. Zhu L., Zhou Y.M, Wu B,F,, Luo Z,M. ArcObjects-based eco-environmental data management information system for Three Gorges Project. //In: International Conference on Information Technology and Computer Science. Kiev, Ukraine: Ieee Computer Soc; 2009. P. 263–266.

3. Pokorny J. Data-base architectures: Current trends and their relationships to environmental data management. //Environ Model Softw. 2006;21(11):1579–1586.

4. Sun L., Lei S., Chen Y., Hsieh H., Pepper D. Enviornmental data management system from data monitoring, acquisition, presentation to analysis. http://ncacm.unlv.edu/HTML/research/daq/

5. Liu J., Zhang X., Jian X.Y., Jiang B., Chi T.H.. Research on Marine Environmental Data Management in China Digital Ocean Prototype System // In: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Honolulu, HI:IEEE; 2010. p. 2318– 2321. http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5651468&tag=1.

6. Bröring A., Echterhoff J., Jirka S., Simonis I., Everding T., Stasch C., et al. New generation sensor web enablement // Sensors. 2011;11(3):P.2652–2699.

7. Gong J., Wu H., Gao W., Yue P., Zhu X. Geospatial service Web //In: Li D, Shan J,Gong J, editors. Geospatial technology for earth observation// 2009. vol. Chapter 13. 1st ed. New York: Springer; P. 355–79. http://www.barnesandnoble.com/w/geospatial-technology-for-earth-observation-derenli/1117115908?ean=781441900500.

8. van Zyl T.L., Simonis I., McFerren G. The Sensor Web: Systems of sensor systems. // Int J Digital Earth. 2009;2(1):P.16–30.

9. Gong J., Li X., Wu H. Spatiotemporal data model for real-time GIS. // Acta Geodaetica Cartographica Sin. 2014;43(3):P.226–32.

10. Hägerstrand T. What about people in Regional Science? // Papers Reg Sci Assoc. 1970;24(1):P.6–21.

11. Yu H. Spatio-temporal GIS design for exploring interactions of human activities. //Cartogr Geogr Inf Sci. 2006;33(1):P.3–19.

12. Armstrong M. Temporality in spatial databases. //In: Proceedings of the Proceedings: GIS/ LIS, San Antonio. 1988. P. 880–9.

13. Peuquet D., Duan N. An event-based spatiotemporal data model (ESTDM) for temporal analysis of geographical data. // Int J Geogr Inf Syst. 1995;9 (1):P.7–24.

14. Langran G. Temporal GIS design tradeoffs // J Urban Reg InfSyst Assoc.1990;2:P.16–25.

15. Langran G. Time in geographic information systems. // London: Taylor & Francis;1992.

16. Chrisman N. The role of quality information in the long-term functioning of a geographic information system // Cartographica. 1983;21(2&3):P.79–87.

17. Langran G., Chrisman N. A framework for temporal geographic information. Cartographica // Int J Geogr Inform Geovisualization. 1988;25(3):P.1–14.

18. Yuan M. Temporal GIS and spatio-temporal modeling. //In: Proceedings of Third International Conference Workshop on Integrating GIS and Environment Modeling. 1996.

19. Worboys M., Hearnshaw H., Maguire D. Objectoriented data modelling for spatial databases. // Int J Geogr Inf Syst. 1990;4(4):P.369–83.

20. Worboys M. A unified model for spatial and temporal information // Comput J. 1994;37(1):P.26–34.

21. Gong J. An object-oriented spatio-temporal data model in GIS // Acta Geodaetica Cartographica Sin. 1997;26(4):P.289–298.

22. Lu F., Li X., Zhou C., Yin L. Feature-based temporal-spatial data modeling state of the art and problem discussion. // J Image Graph. 2001;6(9):P.830–835.

23. Pang M., Shi W. Development of a process-based model for dynamic interaction in spatio-temporal GIS. // GeoInformatica. 2002;6(4):P.323–44.

24. Xue C., Zhou C., Su F., Dong Q., Xie J. Research on process-oriented spatio-temporal data model // Acta Geodaetica Cartographica Sin. 2010;39 (1):P.95–101.

25. Renolen A. History graphs: Conceptual modelling of spatiotemporal data. // In: Proceedings of GIS Frontiers in Business and Science. Brno, Czech Republic: International Cartographic Association; 1996.

26. Hatcher G., Maher N. Real-time GIS for marine applications [M] //DAWN J. WRIGHT D J B. In: Marine and Coastal Geographical Information Systems. New York: Taylor & Francis; 2000. P. 137–147.

27. Zlatanova S., Holweg D., Coors V. Geometrical and topological models for real-time GIS [C] //. In: Proceedings of the UDMS. 2004. P. 27–29.

28. Goodchild M. Looking forward: Five thoughts on the future of GIS. // http:www.esri.com/news/arcwatch/0211/future-of-gis.html.

29. Chen P.P. The entity-relationship model–toward a unified view of data. //ACM Trans Database Syst. 1976; Vol.1, Issue 1.P.9–36.

30. Goodchild M. Geographical data modelling // Comput Geosci. 1992;18(4). P.401–408.

31. Yuan M. Representing complex geographic phenomena in GIS. //Cartogr Geogr Inf Sci. 2001;28 (2):P.83–96.

32. Chen N., Di L., Yu G., Gong J. Geo-processing workflow driven wildfire hot pixel detection under sensor web environment. //Comput Geosci.2010; 36 (3):P.362–372.

33. Chen N., Li D., Di L., Gong J. An automatic SWILC classification and extraction for the AntSDI under a Sensor Web environment. // Can J Remote Sens.2010;36 (Supplement 1):P.1–12.

34. Chen N., Chen Z., Di L., Gong J. An efficient method for near-real-time on-demand retrieval of remote sensing observations. // J Selected Topics Appl Earth Observations Remote Sensing. 2011;4 (3):P.615–625.

35. Chen Z., Di L., Yu G., Chen N. Real-time on-demand motion video change detection in the sensor web environment. // Comput J. 2011;54(12):P.2000–2016.

36. Cox S. Observations and Measurements XML Implementation. http://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=41510.

37. Botts M. OGC® SensorML: Model and XML Encoding Standard. = OGC® https://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=55939.

38. Bröring A., Stasch C., Echterhoff J. OGC® Sensor Observation Service Interface Standard. https://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=47599.

39. Simonis I., Echterhoff J.. OGC® Sensor Planning Service ImplementationStandard. http://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=38478.

40. Echterhoff J., Everding T. OpenGIS® Sensor Event Service Interface Specification (proposed). http://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=29576.

41. Schut P. OpenGIS® Web Processing Service. http://portal.opengeospatial.org/files/?artifact_id=24151.

42. The Sensor Web Common Service Platform. http://gsw.whu.edu.cn:9002/ SensorWebProEng/.

43. Chen N., Yang X., Wang X. Design and implementation of geospatial sensor web information public service platform // J Geo-information Sci.2013;15 (6):P.887–894.

44. The Map World. http://en.tianditu.com/map/index.html.

45. Technical Assistance Document for the Reporting of Daily Air Quality –the Air Quality Index (AQI). http://www.epa.gov/airnow/aqi-technical-assistance-document-dec2013.pdf.

46. Baudet S, Frene P. General packet radio service. //Alcatel Telecommunications Rev. 1999;2:P.125–130.

47. Bettstetter C., Vogel H., Eberspacher J. GSM phase 2+general packet radio service GPRS: architecture, protocols, and air interface // Ieice Trans Commun.2000;E83B (2):P.117–118.

48. Lu G., Wong D. An adaptive inverse-distance weighting spatial interpolation technique. // Comput Geosci. 2008;34(9):1044–1055.

49. Mueller T., Pusuluri N., Mathias K., Cornelius P., Barnhisel R., Shearer S. Map quality for ordinary kriging and inverse distance weighted interpolation. // Soil Sci Soc Am J. 2004; 68(6): P.2042–2047.

50. Mueller T., Dhanikonda S., Pusuluri N., Karathanasis A., Mathias K., Mijatovic B. et al. Optimizing inverse distance weighted interpolation with crossvalidation. // Soil Sci. 2005;170(7):504–15.doi:10.1186/1476-072X-14-2 Cite this article as Gong J.J. et al.:Real-time GIS data model and sensor web service platform for environmental data management.// International Journal of Health Geographics. -2015. -14:2.P.4-13

51. СанПиН 2.1.7.1287-03. Санитарно-эпидемиологические требования к качеству почвы и грунтовот 17 апреля 2003 г. № 53. Зарегистрировано в Минюсте РФ 5 мая 2003 г. № 4500.