Доктор Michael Flaxman, директор Geodesign Technologies (www.geodesigntech.com), предÑтавлÑет три примера того, как иÑпользуютÑÑ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ доÑтупные геопроÑтранÑтвенные данные (оригинал Ñтатьи опубликован на Ñайте www.gislounge.com).
Ð¡ÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½Ñ Ð¼Ñ‹ затоплены данными. Шланг был широко открыт Ð±Ð»Ð°Ð³Ð¾Ð´Ð°Ñ€Ñ Ð¿Ð¾Ñ‚Ð¾ÐºÑƒ подключенных уÑтройÑтв, которые генерируют данные Ñ Ð½ÐµÐ²ÐµÑ€Ð¾Ñтной ÑкороÑтью — без признаков замедлениÑ. По оценкам иÑÑледований, к 2025 году в мире будет ÑоздаватьÑÑ Ð¿Ð¾Ñ‡Ñ‚Ð¸ 463 ÑкÑабайта данных каждый день. Ð‘Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ°Ñ Ñ‡Ð°Ñть Ñтих новых данных имеет геопроÑтранÑтвенную ÑоÑтавлÑющую, то еÑть Ñодержит информацию, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ Ð¸Ð´ÐµÐ½Ñ‚Ð¸Ñ„Ð¸Ñ†Ð¸Ñ€ÑƒÐµÑ‚ конкретное географичеÑкое меÑтоположение. Традиционно геопроÑтранÑтвенные данные в оÑновном иÑпользовалиÑÑŒ военными. Однако ÑÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½Ñ Ð¸Ñпользование геопроÑтранÑтвенной информации резко возроÑло и охватило практичеÑки вÑе отраÑли, поÑкольку вÑе больше и больше рынков открывают Ð´Ð»Ñ ÑÐµÐ±Ñ Ð½Ð¾Ð²Ñ‹Ðµ уровни пониманиÑ, которые она может предоÑтавить. Каковы некоторые из ÑпоÑобов иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñтих Ñтавших недавно доÑтупных геопроÑтранÑтвенных данных? Вот три примера: от ÑÐ½Ð¸Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ñ€Ð¸Ñка Ñтихийных пожаров до Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑпроÑа на реÑурÑÑ‹.
- Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ Ð¸ анализ временных проÑтранÑтвенных данных: планирование будущих потребноÑтей в воде
Ð’Ð¾Ð´Ð½Ð°Ñ Ð¸Ð½Ñ„Ñ€Ð°Ñтруктура очень дорогаÑ, что делает правильное определение ее размера главной проблемой. Ðедавно Geodesign Technologies иÑпользовала аналитичеÑкую платформу OmniSci (www.omnisci.com) чтобы обобщить тридцатилетние иÑторичеÑкие данные, которые ÑвÑзывают потребноÑть в воде Ñ Ð¿Ð»Ð¾Ñ‚Ð½Ð¾Ñтью Ð·Ð¾Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸ типами зданий Ð´Ð»Ñ Ð·Ð¾Ð½Ñ‹ обÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ€Ð°Ð¹Ð¾Ð½Ð° ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ реÑурÑами Южной Флориды (SFWMD). Ð’ рамках проекта Ðационального научного фонда «Вода, уÑтойчивоÑть и изменение климата» был разработан набор Ñценариев открытого проÑтранÑтвенного планированиÑ, в которых модели климата ÑочетаютÑÑ Ñ Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÐµÐ¼Ñ‹Ð¼ роÑтом городов. Такие проÑтранÑтвенные Ñценарии могут быть иÑпользованы Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð±ÑƒÐ´ÑƒÑ‰ÐµÐ³Ð¾ ÑпроÑа на воду по мере роÑта городов и регионов, а также Ð´Ð»Ñ Ñ†ÐµÐ»ÐµÐ½Ð°Ð¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ… программ ÑÑ‚Ð¸Ð¼ÑƒÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑƒÐ¿Ñ€Ð°Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑпроÑом на воду Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð¾Ð²Ñ‹ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ ÑƒÑтойчивоÑти при одновременном Ñнижении затрат.
Обычные методы Ð¿Ñ€Ð¾Ð³Ð½Ð¾Ð·Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑпроÑа на воду оÑнованы на изучении Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ на душу наÑÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð² иÑторичеÑком разрезе. Однако, иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·ÑƒÑ Ñпутниковый мониторинг, мы узнаем, что потребление воды на человека в значительной Ñтепени варьируетÑÑ Ð² завиÑимоÑти от меÑтоположениÑ, причем примерно половина Ð¿Ð¾Ñ‚Ñ€ÐµÐ±Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ ÑвÑзана Ñ Ð¸Ñпользованием приуÑадебных учаÑтков. Пара, Ð¶Ð¸Ð²ÑƒÑ‰Ð°Ñ Ð² доме Ñ Ð±Ð¾Ð»ÑŒÑˆÐ¸Ð¼ учаÑтком, не иÑпользует Ñтолько же воды, Ñколько пара, Ð¶Ð¸Ð²ÑƒÑ‰Ð°Ñ Ð² квартире, даже еÑли у них такой же размер Ñемьи и доход. Ðовые варианты Ð¶Ð¸Ð»ÑŒÑ Ñ‡Ð°Ñто включают в ÑÐµÐ±Ñ Ñ€Ð°Ð·Ð½Ð¾Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð·Ð½Ñ‹Ðµ водоÑберегающие технологии, а данные о ÑтроительÑтве или крупных переÑтройках Ð¶Ð¸Ð»ÑŒÑ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ ÑвлÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ñновными прогноÑтичеÑкими факторами. Мы также знаем, что изменение климата уже влиÑет на ÑÐ¿Ñ€Ð¾Ñ Ð½Ð° воду и, вероÑтно, окажет еще более Ñильное влиÑние на Ñрок Ñлужбы инфраÑтруктуры, ÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ð°Ñ ÑтроитÑÑ ÑегоднÑ.
Что помешало ÑпециалиÑтам по планированию иÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð²Ð¾Ð´Ñ‹ Ñоздать более точные модели? ОказываетÑÑ, что проблема не в нехватке данных, а в объединении разнообразных, больших новых иÑточников данных вмеÑте. Коммунальные компании ÑÐµÐ³Ð¾Ð´Ð½Ñ Ð¸Ð¼ÐµÑŽÑ‚ доÑтуп к «умным Ñчетчикам», открыто доÑтупным Ñпутниковым данным, которые напрÑмую измерÑÑŽÑ‚ иÑпользование воды вне помещений. Суть в том, что данные о Ñпутниковых и климатичеÑких моделÑÑ… огромны как в проÑтранÑтве, так и во времени, что требует новых методов их визуализации и анализа. Ðапример, зона обÑÐ»ÑƒÐ¶Ð¸Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ SFWMD включает 6,9 млн учаÑтков. Такой инÑтрумент, как OmniSci, может помочь найти шаблоны или определить конкретные ÑÐ¾Ð±Ñ‹Ñ‚Ð¸Ñ Ð² данных, которые Ñлишком велики Ð´Ð»Ñ Ð²Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»ÑŒÐ½Ð¾Ð³Ð¾ изучениÑ. ЧаÑто ÑпоÑобноÑть проÑматривать данные за деÑÑÑ‚Ð¸Ð»ÐµÑ‚Ð¸Ñ Ð¸ наблюдать аномальное поведение имеет оÑновополагающее значение Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ñ‚ÐµÐ³Ñ€Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð½Ð¾Ð³Ð¾ Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ ÑпроÑа на воду.
- Оценка риÑка Ñтихийных бедÑтвий Ñ Ð¸Ñпользованием больших данных
Впервые в иÑтории мы теперь знаем меÑтонахождение каждой отдельной Ñтруктуры в СШÐ. Ð’ качеÑтве демонÑтрации Ñвоего маÑтерÑтва машинного Ð¾Ð±ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Microsoft выпуÑтила общедоÑтупный набор данных из 125 миллионов полигонов. Ðффекты Ñтого вклада только начинают проÑÑнÑтьÑÑ, но могут Ñтать преобразующими Ð´Ð»Ñ Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‡Ñ€ÐµÐ·Ð²Ñ‹Ñ‡Ð°Ð¹Ð½Ñ‹Ñ… Ñитуаций и Ñтихийных бедÑтвий. Раньше общедоÑтупные наборы данных, такие как данные перепиÑи наÑÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¡Ð¨Ð, включали только Ñовокупное количеÑтво наÑеленных меÑÑ‚ Ñ Ð³Ð¾Ñ€Ð°Ð·Ð´Ð¾ более грубым проÑтранÑтвенным разброÑом и не включали раÑÐ¿Ð¾Ð»Ð¾Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±Ð¸Ð·Ð½ÐµÑ-объектов. Ðто привело к плохому пониманию риÑка, оÑобенно к Ñрыву бизнеÑа и в ÑообщеÑтвах Ñ Ð¼ÐµÐ½ÑŒÑˆÐµÐ¹ плотноÑтью. Тем не менее, как показали недавние Ñтихийные бедÑÑ‚Ð²Ð¸Ñ Ð² СШÐ, бедÑтвиÑ, поражающие каждую из Ñтих облаÑтей, ÑвлÑÑŽÑ‚ÑÑ Ð¾Ð±Ñ‰Ð¸Ð¼Ð¸ и дорогоÑтоÑщими.
Что мы можем узнать из более точного пониманиÑ, где люди дейÑтвительно живут и работают? Ð”Ð»Ñ Ð½Ð°Ñ‡Ð°Ð»Ð°, мы можем и должны переоценить риÑк наводнениÑ, который ÑвлÑетÑÑ Ð¸ Ñамой дорогой, и Ñамой раÑпроÑтраненной формой ущерба. Традиционно уÑÐ¸Ð»Ð¸Ñ Ð¡Ð¨Ð Ð² оÑновном ÑоÑредоточены на картировании «100-летних» наводнений и поощрении лучших практик в Ñтих меÑтах. Тем не менее, ÑтановитÑÑ Ð²Ñе более очевидным, что будущие уÑÐ¸Ð»Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ будут Ñмотреть более широко — и динамично — на риÑк наводнений.
ÐмериканÑкий Ñтартап EcoAcumen предоÑтавлÑет правительÑтвам графÑтв продукты Ñ Â«Ð´Ð¸Ð½Ð°Ð¼Ð¸Ñ‡ÐµÑкой картой наводнений», оÑнованные на предварительно раÑÑчитанных покрытиÑÑ… и данных «выÑота над ближайшим дренажом» («HAND») Ð´Ð»Ñ ÐºÐ°Ð¶Ð´Ð¾Ð¹ Ñтруктуры. Ðто можно комбинировать Ñ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ð¼Ð¸ о погоде и влажноÑти почвы в режиме реального времени, чтобы получить оценки наводнений, оÑнованные на текущих уÑловиÑÑ…, а не проÑто иÑторичеÑкие Ñредние значениÑ. Ðто важно, потому что изменение климата приводит к ураганам, которые чаÑто более интенÑивны, чем «раÑчетные ураганы», иÑпользуемые в обычном картографировании. Подвох в том, что он также требует значительных вычиÑлительных реÑурÑов. РаÑÑмотрим Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾ Ñравнению Ñ Ð¾Ð±Ñ‹Ñ‡Ð½Ð¾Ð¹ практикой только Ñ Ñ‚Ð¾Ñ‡ÐºÐ¸ Ð·Ñ€ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ð²Ð¾Ð´Ð° данных. ВмеÑто одного «раÑчетного урагана» иÑпользуютÑÑ Ñ„Ð°ÐºÑ‚Ð¸Ñ‡ÐµÑкие данные об оÑадках Ñ Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñми каждые 6 минут Ñо Ñпутников GOES NOAA. ВмеÑто того, чтобы оценивать Ñток один раз каждые 20 лет или около того на оÑнове «Ñредней» влажноÑти почвы, EcoAcumen переоценивает его каждые 2–5 дней на оÑнове обновлений Ñпутниковых данных. Точно так же они измерÑÑŽÑ‚ земной покров Ñ ÐµÐ¶ÐµÐ¼ÐµÑÑчными обновлениÑми Ñ Ñ€Ð°Ð·Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ 10 м, тогда как традиционные иÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾ÑновываютÑÑ Ð½Ð° данных в 30 м, обновлÑемых каждые 5 лет.
Ð¢ÐµÐ½Ð´ÐµÐ½Ñ†Ð¸Ñ Ð² объемах данных и чаÑтоте их Ð¾Ð±Ð½Ð¾Ð²Ð»ÐµÐ½Ð¸Ñ ÑÑна — более точные и полезные данные Ð¿Ð»Ð°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñтихийных бедÑтвий потребуют перехода от одноразового анализа, оÑнованного на единÑтвенном «типичном ÑкÑтремуме», к непрерывному мониторингу окружающей Ñреды. Такие инÑтрументы, как OmniSci, предоÑтавлÑÑŽÑ‚ уникальную Ñреду Ð´Ð»Ñ Ð°Ð½Ð°Ð»Ð¸Ð·Ð° и раÑпроÑтранениÑ, Ð´ÐµÐ¼Ð¾ÐºÑ€Ð°Ñ‚Ð¸Ð·Ð¸Ñ€ÑƒÑ Ð´Ð¾Ñтуп к вычиÑлительным возможноÑÑ‚Ñм и возможноÑÑ‚Ñм визуализации, необходимым Ð´Ð»Ñ ÑущеÑтвенного ÑƒÐ»ÑƒÑ‡ÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ Ð³Ð¾Ñ‚Ð¾Ð²Ð½Ð¾Ñти к Ñтихийным бедÑтвиÑм.
- Обработка миллионов точек лазерного ÑканированиÑ: определение зараÑÑ‚Ð°Ð½Ð¸Ñ Ñ‚ÐµÑ€Ñ€Ð¸Ñ‚Ð¾Ñ€Ð¸Ð¹ вокруг линий Ñлектропередачи Ð´Ð»Ñ Ð¾Ð±ÐµÑÐ¿ÐµÑ‡ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð±ÐµÐ·Ð¾Ð¿Ð°ÑноÑти при пожарах
Лазерное Ñканирование Ñ Ð½Ð°Ð·ÐµÐ¼Ð½Ñ‹Ñ… и воздушных датчиков  иÑпользуетÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð²ÐµÑ€Ñ…Ð½Ð¾Ñти Земли. Ðти датчики работают как летучие мыши, отправлÑÑ Ñигнальные импульÑÑ‹ и измерÑÑ Ñ€Ð°ÑÑтоÑÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° оÑнове времени возврата Ñигнала. Ð’ наÑтоÑщее Ð²Ñ€ÐµÐ¼Ñ Ñти лазерные Ñканеры доÑтаточно дороги. Однако, поÑкольку Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ð²Ñе чаще применÑетÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð¸ÑÐ¿Ð¾Ð»ÑŒÐ·Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð² автомобилÑÑ… Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ð½Ð¾Ð¼Ð½Ñ‹Ð¼ управлением, цены начинают быÑтро падать. Данные лазерного ÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ быть полезны во многих отношениÑÑ…. Ðапример, можно измерÑть выÑоту Ð·Ð´Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¸Ð»Ð¸ выÑоту деревьев на обширных территориÑÑ…. Ðта Ñ‚ÐµÑ…Ð½Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ Ñ‚Ð°ÐºÐ¶Ðµ может помочь в борьбе Ñ Ð½ÐµÐºÐ¾Ñ‚Ð¾Ñ€Ñ‹Ð¼Ð¸ риÑками, ÑвÑзанными Ñ Ð¸Ð·Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ климата. Изменение климата и роÑÑ‚ наÑÐµÐ»ÐµÐ½Ð¸Ñ Ð²Ñ‹Ð·Ð²Ð°Ð»Ð¸ повышенный риÑк Ð´Ð»Ñ ÑообщеÑтв от катаÑтрофичеÑких леÑных пожаров, и, чтобы помочь ÑмÑгчить Ñти риÑки, коммунальные предприÑÑ‚Ð¸Ñ Ð´Ð¾Ð»Ð¶Ð½Ñ‹ определить уÑзвимые районы и уделить приоритетное внимание управлению раÑтительноÑтью. Данные лазерного ÑÐºÐ°Ð½Ð¸Ñ€Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¼Ð¾Ð³ÑƒÑ‚ помочь в Ñтом, измерÑÑ Ð³Ð¾Ñ€Ð¸Ð·Ð¾Ð½Ñ‚Ð°Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ð¹ вегетативный зазор между Ñегментов линии Ñлектропередачи. Ð’Ð¸Ð·ÑƒÐ°Ð»Ð¸Ð·Ð°Ñ†Ð¸Ñ ÑƒÑ€Ð¾Ð²Ð½ÐµÐ¹ роÑта раÑтительноÑти, а также Ð·Ð´Ð¾Ñ€Ð¾Ð²ÑŒÑ Ñ€Ð°ÑтительноÑти в интерактивном инÑтрументе может помочь коммунальным предприÑтиÑм определить облаÑти риÑка леÑных пожаров.