Новости ЕСИМО

Новости ЕСИМО Электронное периодическое издание Newsletter вып.16. 2003 г.

Свидетельство о регистрации Эл. N 77-2093 от 17 ноября 1999 г.

Учредители журнала: Росгидромет и секция Межведомственного научно-технического совета Подпрограмма 10 Единая система информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) ФЦП «Мировой океан» Издатель: Всероссийский НИИ гидрометеорологической информации — Мировой центр данных Росгидромета Редакционный совет 1. Шаймарданов Марсель Зарифович, д.г.н., ВНИИГМИ-МЦД (wdcb@meteo.ru) 2. Лапшин Владимир Борисович, д.ф.-м.н., ГОИН (lapshin@soi.msk.ru) 3. Воронцов Александр Анатольевич, к.ф.-м.н. ВНИИГМИ-МЦД (vorn@meteo.ru) 4. Веселов Валерий Михайлович, к.ф.-м.н., ВНИИГМИ-МЦД (veselov@meteo.ru) 5. Бритков Владимир Борисович, к.ф.м.н., ИСА РАН (britkov@isa.ru) Обнинск 2003

Содержание

Научные статьи Ростов И.Д., Дмитриева Е.В. Информационные ресурсы и технологии реализации баз океанографических данных в Дальневосточном регионе России Мероприятия ЕСИМО Заседание секция МНТС по ЕСИМО Новые публикации Арктика: интересы России и международные условия их реализации The Electronic Chart: Functions, Potential and Limitations of a New Marine Navigation System Hydro Sourcebook 2002 Sea Ice An Introduction to its Physics, Chemistry, Biology and Geology

Данные мониторинга динамики океанических центров действия атмосферы, индексы Южного и Северо – Атлантического колебаний в ХХ столетии: Северное полушарие Информационные технологии Государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды Arctic Climate Change — Observed and Modeled Temperature and Sea Ice Variability Конференции Пятая Российская научно-техническая конференция “Современное состояние и проблемы навигации и океанографии” “НО-2004” Special Session at ASLO/TOS 2004 Ocean Research Conference: Food web dynamics and C flux in an era of climate variability: a pan-Arctic perspective Инструкции для авторов

---

Научные статьи

Ростов И.Д., Дмитриева Е.В.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ И ТЕХНОЛОГИИ РЕАЛИЗАЦИИ БАЗ ОКЕАНОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ДАЛЬНЕВОСТОЧНОМ РЕГИОНЕ РОССИИ
Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН, г. Владивосток

Введение

Одними из важнейших компонентов программ изучения и освоения морских акваторий являются различные виды информационной поддержки как планируемых и проводимых исследований, так и соответствующих систем диагностики, прогнозирования процессов и явлений, выполнения экспертных оценок и принятия решений. Такая поддержка должна предусматривать создание необходимой нормативно-методической, правовой, организационной и технологической основы доступа пользователей к ведомственным и государственным информационным ресурсам, формирование и ведение информационных фондов и полидисциплинарных баз данных (БД) по морской среде, развитие систем мониторинга и усвоения данных наблюдений, поступающих в оперативном и задержанном режимах, создание информационно-справочных систем, баз знаний, совершенствование систем телекоммуникаций.

Возможности оперативного доступа пользователей к национальным и зарубежным информационным ресурсам определяются состоянием инфраструктуры создаваемых баз данных и web-узлов с точки зрения полноты массивов, оптимальной организации данных и адекватности применяемых технических решений и программных средств. В большинстве мореведческих, производственных организаций и административных органов Дальневосточного региона России эти возможности до сих пор остаются нереализованными.

Для оптимального использования всей совокупности данных в научных исследованиях, а также в целях международного и внутреннего обмена данными, чрезвычайно важно создание единого информационного подхода для унификации и хранения данных. Основой такого подхода стала концепция организации данных в системы реляционных баз данных. В течение длительного времени реляционные базы данных рассматриваются как стандарт для современных информационных технологий. Реляционный метод [30] дает возможность использовать уровень абстракций данных, связывать их в соответствии с внутренними логическими взаимоотношениями, не обращая внимания на способы их физического представления на ЭВМ. Он концентрирует внимание на сходстве явлений и предметов и объединяет данные в классы, что позволяет комбинировать данные из разных источников, если логическая информация, необходимая для такого комбинирования присутствует в исходных данных. Для организации океанографических данных реляционные модели начали применяться еще в начале 80-х годов [6, 9, 21]. Но тогда в России подобные системы не получили достаточно широкого развития, во-первых, из-за того, что основные держатели данных использовали иерархические и файловые системы, во-вторых, из-за недостаточных вычислительных мощностей, недостаточной профессиональной подготовки пользователей и отсутствия хороших систем управления базами данных (СУБД).

В последние годы в результате широкого распространения новой вычислительной техники, развития телекоммуникаций и применения новых информационных технологий решены многие важные проблемы накопления и интеграции больших объемов массивов данных, обеспечения доступа пользователей к этой информации и эффективного использования информационных ресурсов. Значительный прогресс в этой области обеспечен за счет концентрации средств и четкой координации исследований, развернутых в рамках первого этапа подпрограммы 10 Федеральной целевой программы «Мировой океан» в 1999-2002 гг., направленной на создание национальной Единой системы информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО). ЕСИМО — система информации, интегрирующая действующие в Российской Федерации технологии производства наблюдений, сбора, обработки, накопления и распространения информации об обстановке в Мировом океане. ЕСИМО предназначена для информационной поддержки морской деятельности на федеральном, региональном и ведомственном уровнях и в перспективе должна охватывать полный технологический цикл от производства наблюдений до получения продукции и доведения ее до пользователей [ 17] . Подробная информация о ходе разработки подпрограммы размещается на главном web портале ЕСИМО <https://www.oceaninfo.ru>.

Информационные ресурсы

В ходе многолетних исследований, выполненных российскими и зарубежными учеными, были определены основные черты гидрометеорологического режима, структуры и динамики вод региона, состояния прибрежных и морских экосистем, выявлены главные особенности изменчивости характеристик океана, атмосферных и природно-техногенных процессов. В результате этих исследований в ряде организаций Дальнего Востока и во ВНИИГМИ-МЦД (НЦОД России, Госфонд по гидрометеорологию и мониторингу природной среды, г. Обнинск) накоплен обширный фактический материал, содержащий данные десятков тысяч рейсов и сотен тысяч станций и точек океанографических, гидрометеорологических, гидрохимический, биологических и других видов наблюдений [4, 13, 16, 20]. Важно отметить, что возможность оперативного доступа к значительной части данных ведомственных архивов и зарубежных БД появилась лишь в 90-е годы, — как результат широкого использования новой вычислительной техники, средств коммуникаций и развития международного обмена. Наличие достаточно полной и доступной информационной базы обеспечивает на данном этапе возможность решения многих актуальных задач изучения и освоения морских акваторий даже без проведения дополнительных и дорогостоящих экспедиционных исследований. В Российской Федерации информационные ресурсы в области морской природной среды создаются и используются более чем в двухстах учреждениях Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет), Министерства обороны Российской Федерации (МО РФ), Госкомрыболовства, Минприроды, Российской академии наук (РАН) и в других ведомствах [4].

Основу информационных ресурсов о состоянии океана, морской и прибрежной среды дальневосточного региона России составляют данные различных видов многолетних экспедиционных и стационарных, регулярных и эпизодических наблюдений [ 13, 20] :

• стандартные океанографические, характеризующие распределение гидрофизических параметров и процессы, происходящие в океанах и морях;

• судовые гидрометеорологические и прибрежные, полученные на сети станций и постов;

• гидрохимические и гидробиологические;

• специализированные, связанные с решением экологических задач и применением специальных методов исследований (дистанционных, радиологических и др.).

Исходя из научных, экономических и производственных потребностей, в зависимости от характера решаемых задач, собираемая информация используется для различных целей — в общей океанологии, в гидрометеослужбе, в рыбном хозяйстве, интересах экологии, гидрографии и при решении широкого круга прикладных задач.

Ниже приводится перечень основных мореведческих организаций Дальнего Востока России, являющихся владельцами и поставщиками перечисленных выше видов информации по дальневосточным морям (включая прибрежную зону) и прилегающим районам северо-западной части Тихого океана [ 4, 13, 16, 20] :

• Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт (ДВНИГМИ, г. Владивосток);
• Тихоокеанский научно-исследовательский рыбохозяйственный центр (ТИНРО — Центр, г. Владивосток) и его Хабаровское и Чукотское отделения;
• Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева (ТОИ ДВО РАН, г. Владивосток);
• Институт биологии моря (ИБМ ДВО РАН, г. Владивосток);
• Тихоокеанский институт географии (ТИГ ДВО РАН, г. Владивосток);
• Институт автоматики и процессов управления (ИАПУ ДВО РАН, г. Владивосток);
• Приморское, Дальневосточное, Камчатское, Колымское и Сахалинское управления по гидрометеорологии и мониторингу природной среды (УГМС);
• Сахалинский, Камчатский и Магаданский научно-исследовательские институты рыбного хозяйства и океанографии;
• Гидрографическая служба Тихоокеанского флота (ГС ТОФ) и др.

Кроме названных организаций некоторое количество данных наблюдений имеется в Сахалинском комплексном НИИ (СахКНИИ), Тихоокеанском управлении разведки научно-исследовательского флота (ТУРНИФ, ныне БИФ ТИНРО-Центра), Камчатрыбпроме и в некоторых других.

Наибольшая часть экспедиционных океанографических данных в прежние годы была получена на НИС ДВНИГМИ, ТИНРО/ТУРНИФ, УГМС, ДВО РАН, ИО РАН и ГС ТОФ. Наиболее полный состав гидролого-гидрохимических наблюдений (температура, соленость и химический состав вод, морские течения, загрязнение вод и радиохимия) проводился на судах Росгидромета и РАН. В данных ТИНРО и ГС ТОФ содержится мало наблюдений за гидрохимическими параметрами, и почти отсутствуют наблюдения за загрязнением морской воды.

Территориальными управлениями по гидрометеорологии на протяжении десятков лет проводятся регулярные наблюдения на сети береговых станций и постов, а также на прилегающих морских акваториях. Измеряемые параметры — температура воды и воздуха соленость воды, уровень моря, волнение, ледовые характеристики, метеорологические параметры и др. В прежние годы в большинстве этих организаций отсутствовали проблемно-ориентированные базы данных, и информация хранилась на устаревших носителях. В настоящее время в практику их деятельности активно внедряются новые технологии автоматизации процессов сбора оперативной информации и обслуживания потребителей. Практически все эти данные поступают в фонды ВНИИГМИ-МЦД <https://www.meteo.ru>, где они переводятся на современные технические носители (ретроспектива – до 70-х годов). ТИГ, ИАПУ, и ИБМ ДВО РАН также располагают собственными информационными ресурсами о состоянии природной среды прибрежных и морских акваторий и используют СУБД и ГИС технологии для хранения, доступа и манипулирования этим данными.

Согласно существующему положению в области международного обмена океанографическими данными (IODE/IOC/UNESCO) мореведческие организации ДВ региона должны участвовать в международном обмене данными только через Центр океанографических данных (ЦОД) ВНИИГМИ-МЦД (МЦД-Б), а межведомственный обмен зачастую возможен только на договорной основе. Ниже дается общая оценка информационных фондов и характеристик баз океанографических данных в отдельных организациях Дальневосточного региона России, основывающаяся на материалах web сайтов и публикациях.

ДВНИГМИ

На базе ДВНИГМИ в 1994 г. создан Региональный центр океанографических данных (РЦОД) по Дальневосточному региону, деятельность которого в значительной степени ограничена ведомственной принадлежностью к Росгидромету, а условия предоставления данных предусматривают договорные отношения между потребителями информации и владельцем данных. Массивы собственных гидролого-гидрохимических данных института пополняются путем внутринационального и международного обмена. Они хранятся в фондах РЦОД на технических носителях, а также в виде оригиналов рейсовых отчетов. Объемы имеющейся информации можно оценить на основе нескольких каталогов, доступных пользователям в электронной форме через Интернет на сайте ДВНИГМИ <https://www.hydromet.com>. Основные виды и состав наблюдений, имеющихся в фондах института [4, 7, 20]:

• батометрические серии (измерение температуры, отбор проб воды для определения солености, растворенного кислорода, водородных ионов, щелочности, фосфатов, силикатов и нитритов на различных горизонтах);

• батитермографные наблюдения (распределение температуры с глубиной);
• CTD — наблюдения (температура, электропроводность/соленость, глубина);
• инструментальные измерения течений;
• радиохимия (концентрация радионуклидов в воде и донных осадках);
• загрязнение морской воды (пестициды, детергенты, тяжелые металлы, нефтепродукты);
• попутные гидрометеорологические и аэрологические наблюдения.

В период с 1959 г. по настоящее время этим институтом реализовано около 600 рейсов крупнотоннажных НИС, в ходе которых выполнено до 130 тыс. гидрологических станций в различных районах Мирового океана. В ДВНИГМИ формируются и постоянно пополняются базы перечисленных видов данных по северо-западной части Тихого океана и ДВ морям. К концу 90-х годов информационную базу архивных глубоководных гидрологических наблюдений, собранных в РЦОД, составляли [7]:

• 52 тыс. станций по Берингову морю;
• 62 тыс. станций по Охотскому морю;
• 130 тыс. станций по Японскому морю;
• 60 тыс. станций по северо-западной части Тихого океана;
• 55 тыс. станций по тропической зоне Индийского океана.

Доступ к данным ДВНИГМИ до последнего времени осуществлялся в среде DOS/Windows на основе программно-технологического компьютерного комплекса, который включает в себя следующие основные компоненты:

• запись исторических архивных и вновь поступающих данных на технические носители;
• контроль качества и редактирование данных;
• информационно-справочную систему;
• систему выборок и сборок по заданным параметрам;
• расчет статистических характеристик, систему визуализации наблюденных и рассчитанных данных.

В ДВНИГМИ созданы и поддерживаются национальные базы океанографических данных (БОД) по международным проектам NEAR-GOOS (акватории Японского, Желтого и Восточно-Китайского морей) и ARGO, поступающих в оперативном режиме. Эти данные доступны пользователям через Интернет на страницах сайтов <https://www.hydromet.com/project/near-goos/>, <https://rus.hydromet.com/~argo/>. ДВНИГМИ является одним из девяти ответственных центров ЕСИМО и разработчиком дальневосточного регионального сегмента ЕСИМО от Росгидромета [7]. Сведения об информационных ресурсах и создаваемой режимно-справочной продукции этого центра размещаются на специализированном сайте <https://rus.hydromet.com/~esimo/>.

ТИНРО-Центр

По имеющимся сведениям [26] за несколько последних десятилетий этой организацией совместно с ТУРНИФ проведено свыше 900 океанографических и рыбопоисковых экспедиций в различных районах Тихого океана, главным образом, в Охотском и Беринговом морях. В ходе этих исследований было выполнено более 122 тыс. батометрических и CTD-станций, около 200 тыс. батитермографных наблюдений и большее количество гидробиологических анализов и определений. В настоящее время в институте составлены полные каталоги этих наблюдений и продолжаются работы по перенесению данных на современные технические носители. Совместно с ДВНИГМИ созданы объединенные массивы гидрологических данных по ДВ морям. Параллельно продолжаются работы по наполнению и совершенствованию информационно- поисковых систем файлового и реляционного типов. По мере уточнения информация размещается на специализированном сайте института <https://www.tinro.ru>.

ТОИ ДВО РАН

Исходной информацией для формирования дисциплинарных массивов баз данных различных видов наблюдений послужили данные, полученные в экспедициях ТОИ, и архивные материалы, собранные из всех доступных источников в лабораториях института. Эти материалы включают океанографические и гидрометеорологические данные, хранящиеся в виде тематических электронных баз данных или отдельных архивов. С использованием реляционной СУБД «PARADOX» на основе специально разработанных моделей данных в ТОИ создано несколько таких локальных БОД и отдельных массивов:

1. глубоководные гидрологические наблюдения по северной части Тихого океана и ДВ морям (интегрированная база отечественных и зарубежных данных «Океан-1») [ 10, 11] ;

2. глубоководные гидрологические наблюдения экспедиций ТОИ (база данных «Океан-2») [ 12] ;

3. база данных по температуре и солености прибрежных районов России в Японском море;

4. национальная база данных по международному проекту NEAR-GOOS, поступающих в задержанном режиме по морям — Японское, Желтое и Восточно-Китайское (POI NEAR-GOOS DMDB);

5. инструментальные наблюдения над течениями на АБС в северной части Тихого океана и ДВ морях (интегрированная база данных «Океан-3»);

6. автоматизированный архив спутниковых наблюдений по северной части Тихого океана и ДВ морям;

7. автоматизированный архив ледовой информации по ДВ морям [ 18] ;

8. обобщенные данные о характеристиках ветровых волн и зыби по северной части Тихого океана и ДВ морям [ 19] ;

9. обобщенные данные о типах атмосферной циркуляции по северной части Тихого океана и ДВ морям [ 19] ;

10. архивные данные наблюдений и другая продукция на СD-ROM (коллекция СD дисков).

Подробная информация об источниках, видах данных и их характеристиках размещена на страницах официального сайта института: <https://www.poi.dvo.ru>. Ниже приводится краткое описание информационного фонда данных глубоководных гидрологических наблюдений экспедиций ТОИ и исторического архива.

До начала формирования специализированных БОД исходная информация о проведенных морских экспедициях и собственно материалы наблюдений хранились в нескольких архивных источниках, на разных носителях и в различной форме представления. Здесь рассматриваются только данные наблюдений над температурой и соленостью морской воды, распределением гидрохимических и гидробиологических параметров, полученные на океанографических станциях с борта судна, находящегося в дрейфе или на якоре.

За 30-летний период институтом было выполнено более 140 рейсов крупнотоннажных НИС и около 260 прибрежно-морских экспедиций на судах ДВО РАН и других ведомств, в которых различными лабораториями ТОИ проводились указанные виды наблюдений. Сотрудники института принимали участие в работе многочисленных океанологических экспедиций на судах ИО РАН, ДВНИГМИ, ГС ТОФ, ИБМ, ТИНРО, ВНИРО и ряда международных организаций в качестве самостоятельных отрядов, оснащенных собственной измерительной и аналитической аппаратурой. На 2003 г. было идентифицировано около 24000 станций наблюдений над температурой и соленостью, гидрохимическими и гидробиологическими характеристиками, вошедших в БОД «Океан-2».

Основной объем гидрологических наблюдений был выполнен с помощью термосолезондов (CTD) различных моделей: ИСТОК-4 (Россия), Tsurumi-Seiki (Япония), MARK-III NBIS (США), Guildline (Канада) и др. Зарубежные CTD зонды последних двух моделей были оснащены устройством “Rosette” для отбора проб морской воды на различных горизонтах с целью проведения последующих гидрохимических и гидробиологических определений. В последние годы все данные наблюдений регистрируются и заносятся на носители персональных компьютеров непосредственно в ходе проведения рейсов, что значительно облегчает их архивирование и последующую обработку.

В процессе выполнения работ по созданию баз архивных материалов наблюдений были собраны массивы океанографических данных, сформированные в отечественных и зарубежных организациях по различным районам Мирового океана. Часть этих данных, относящаяся к северной части Тихого океана и окраинным морям, составляет информационную основу сформированной БОД «Океан-1». Общие сведения о характеристиках и источниках исходных массивов сведены в таблицу 1. Основу массива с порядковым номером 1 в этой таблице составляет материалы, ранее сформированные на магнитных лентах ЕС-ЭВМ в Центре океанографических данных (ЦОД ВНИИГМИ-МЦД, г. Обнинск) и в Научно-исследовательском океанографическом центре МО России (ГНИНГИ, С.- Петербург) соответственно, и перезаписанные в ТОИ на носители ПК. Данные ЦОД были скопированы с магнитных лент, поступивших в ИАПУ ДВО РАН, где они хранились в несколько измененном, по сравнению с первоначальным форматом, виде.

Ранее, в 80-е годы, они использовались для проведения совместных работ при попытке создания межведомственного регионального банка данных во Владивостоке [9, 21].

После преобразования форматов данных и контроля их на дубли (процедура исключения копий одних и тех же данных из объединяемых массивов) был создан

Таблица 1

Сведения о массивах океанологических данных по тихоокеанскому региону, использованных при создании БОД «Океан-1»

Наименование, источники	Интервал наблюдений	К-во станций (тыс.)	Технический носитель	Принцип организации
Архивные данные ВНИИГМИ-МЦД, ГНИНГИ и архива ТОИ (температура, соленость)	1887-1997	~400	МЛ, распечатки	Файлы последовательного доступа, таблицы
Массив данных по северной части Тихого океана из БОД НЦОД США (температура, соленость, гидрохимия)	1887-1998	2053	CD-ROM «WOD’98»	Архивированные файлы последовательного доступа в символьном виде
Архивные данные экспедиций КНР по отдельным районам Тихого океана, NMDIS (температура, соленость, гидрохимия)	1958-1995	11,3	Дискеты	Файлы последовательного доступа в символьном виде
Архивные данные наблюдений Республики Корея на стандартных разрезах, NFRDA/KODC (температура, соленость)	1961-1992	32	Дискеты	Файлы последовательного доступа в символьном виде
Данные рейсов Морской обсерватории «Майзуру», JMA, Япония (температура, соленость)	1993-1997	2,5	отчеты	Таблицы
Фрагмент массива архивных данных по температуре и солености Японского моря, JODC/J-DOSS, Япония	1925-2002	>265	CD-ROM	Файлы последовательного доступа в символьном виде, отсортированные по годам
Массив данных по температуре северной части Тихого океана на стандартных горизонтах, JODC, Япония	1940-1993	1900	CD-ROM	Файлы последовательного доступа в символьном виде, отсортированные по годам
Массив данных по температуре и солености Японского моря и прилегающих районов, JMA, Япония	1996-1999	~3	CD-ROM	Файлы последовательного доступа в символьном виде, отсортированные по районам.

первоначальный объединенный массив из этих данных в объеме около 360 тыс. профилей за период с начала века до начала 90-х годов, который постепенно пополнялся собственными архивными и вновь поступавшими данными. Часть архивных данных была занесена на машинные носители с распечаток ВНИИГМИ-МЦД, регулярно поступавших в институт в прежние годы, с таблиц наблюдений и из отчетов. Основной вклад в формирование этих массивов внесли долговременные исследования ДВНИГМИ и региональных Управлений гидрометеослужбы, ТИНРО/ТУРНИФ, Гидрографической службы, Академии наук и других ведомств. Остальные строки табл. 1 представляют источники данных, скопированных с CD-ROM, поступивших из зарубежных центров океанографических данных и организаций. Часть данных получена в результате обмена в рамках работы по международным проектам GODAR и NEAR-GOOS. Все эти данные прошли базовый контроль на качество в соответствующих центрах и записаны в оригинальных форматах вместе с «флагами» (специальными метками) качества.

Для формирования объединенных массивов материалов океанографических наблюдений по северной части Тихого океана и ДВ морям разработана и реализована специальная технология интеграции созданных локальных баз данных, в основе которой лежит принцип обобщения атрибутов объектов в объединяемых базах.

Следует отметить, что по таким критериям, как полнота массивов, способ их организации и возможность быстрого доступа к архивным данным наблюдений разработанная в институте БОД «Океан-1» длительное время не имела аналогов в Дальневосточном регионе России.

ИАПУ ДВО РАН

На базе ИАПУ ДВО РАН создан региональный центр спутникового мониторинга (РЦСМ) океана, в зону наблюдений которого входят все дальневосточные моря и прилегающие районы Тихого океана [5]. В качестве инструментальной базы РЦСМ используется многокомпьютерный комплекс, в составе которого имеются две функционально независимые подсистемы — приемная и обрабатывающая, объединенные в общую локальную вычислительную сеть. Информационной основой РЦСМ являются сбор и обработка многоканальной спутниковой информации высокого разрешения, передаваемой метеорологическими спутниками. Сформированные справочные архивы цифровых изображений и архивы исходных данных используются в качестве основы для создания ГИС различного назначения. Основными объектами таких наблюдений являются:

• поля температуры и течений на морской поверхности;
• облачность и физические характеристики атмосферы;
• объекты и явления на поверхности океана (вихри, струйные течения и их меандры, фронтальные зоны, льды и т.п.) и в атмосфере (воздушные потоки, атмосферные фронты, циклоны).

Целью обработки поступающей информации является реконструкция полей термодинамических параметров океана и атмосферы, выделение и прослеживание природных и антропогенных объектов, оценка их статических и динамических характеристик. С 1991 г. в центре спутникового мониторинга проводятся регулярные наблюдения над выделенными объектами, в том числе по району Японского моря. Принятая и обработанная информация архивируется на современных технических носителях и распространяется среди заинтересованных организаций, а также размещается на сайте РЦСМ < https://www.satellite.dvo.ru/>.

ТИГ ДВО РАН

В соответствии с основной задачей ТИГ ДВО РАН по изучению фундаментальных закономерностей структуры и функционирования природных и природно-техногенных геосистем, данные по оценке состояния среды собираются и накапливаются в основном при проведении тематических исследований, в том числе, направленных на методическое обоснование систем мониторинга. Все многообразие экологических проблем прибрежных вод, вызванных антропогенным воздействием, условно разделяется на три группы [20, 25]: (1) проблемы, обусловленные чрезмерным изъятием биологических ресурсов; (2) проблемы, связанные с уничтожением или деградацией биотопов; (3) проблемы, вызванные дополнительным поступлением в прибрежные воды загрязняющих вещества с прилегающей суши и/или в результате деятельности на акватории.В результате выполненных работ в институте созданы картографические базы данных о состоянии природной среды континентальной российской части япономорского бассейна. Они включают информацию о состоянии природных ландшафтов, биологическом разнообразии, составе поверхностных вод и атмосферных осадков, загрязнении, функционировании природно-техногенных систем. Проводятся работы по расширению возможностей БОД с включением в них информации по прибрежно-морским акваториям и островным экосистемам.

В настоящее время ТИГ совместно с ТОИ проводит работы по созданию двух электронных атласов на CD-ROM. В рамках участия России в международном «плане действий» NOWPAP/UNEP проекта «Региональные моря» программы ООН по окружающей среде при институте создан Региональный центр мониторинга прибрежно-морских территорий (NOWPAP/POMRAC). Информация о деятельности центра размещается на сайте < https://www.pomrac.dvo.ru>.

Таким образом, в отдельных организациях ДВ региона сосредоточены значительные и разнообразные по видам наблюдений информационные ресурсы, объемы массивов которых постоянно возрастают. По разным причинам эти материалы все еще не представляется возможным использовать в полном объеме для обеспечения проводимых исследований, решения производственных, природоохранных задач и существует опасность утраты части ценных данных. В то же время резкое сокращение потока новых, особенно океанографических, данных из-за свертывания программ морских экспедиционных исследований диктует необходимость более эффективного использования ретроспективной информации о состоянии окружающей среды в рамках решаемых проблем и, как следствие, создания специализированных локальных и интегрированных баз данных, обслуживающих потребности той или иной организации или региона в целом.

2. Архивные системы и базы данных

Современные технологии ведения баз данных явились результатом развития в течение нескольких десятилетий способов обработки данных и управления информацией [23, 24]. В основе любой информационной технологии лежит способ обращения к данным. В табл. 2, согласно Хансену [ 24] , приведена сравнительная характеристика известных способов доступа и манипулирования данными. Файловые структуры данных с большой натяжкой можно соотнести с понятием баз данных в современной трактовке и более правильно связывать их с пакетами прикладных программ или архивами данных. Основной проблемой использования таких структур является так называемая проблема независимости данных, когда при изменении состава данных или их представления, увеличении их объема приходится тратить слишком много времени на изменение прикладных программ и форм выходной документации. В информационно-поисковых системах обработки океанологических данных подобные структуры широко использовались вплоть до самого последнего времени.

Из наиболее известных и распространенных примеров можно назвать архив данных на компакт дисках НЦОД США (World Ocean Atlas WOA’94, World Ocean Database WOD’98, WOD’01) [31, 32, 35]. Все манипуляции над данными осуществляются с помощью специальных программ. Так, для доступа к данным, размещенным на CD WOA’94 и WOD’98, пришлось создавать несколько версий программ [28]. Любое изменение в способе представления данных неминуемо влечет за собой необходимость преобразования ранее написанных программ. Например, структура файлов данных, размещенных на CD WOD’94, резко отличается от следующей версии (WOD’98). Это влечет за собой существенную переделку программного обеспечения для работы с данными.

Таблица 2

Сравнительная характеристика известных способов доступа к данным

Способ доступа к данным	Характеристика	Начало применения
Файлы последовательного доступа	Записи должны обрабатываться в последовательном порядке	Середина 50-х годов
Файлы произвольного доступа	Поддерживают прямой доступ к конкретной записи. Сложно обращаться к нескольким записям с иерархической структурой	Начало 60-х годов
Иерархические базы данных	Поддерживают доступ к нескольким записям, связанным с одной. Отношения между данными ограничиваются иерархическими и зависят от предопределенных физических указателей	Середина 60-х
Сетевые базы данных	Поддерживают иерархические и неиерархические связи, зависят от предопределенных физических указателей	Конец 60-х
Реляционные базы данных. Объектно-ориентированные модели	Поддерживают все логические отношения между данными. Логический доступ к данным не зависит от физической реализации	Начало 70-х
Технология клиент/сервер	Поддерживают все логические отношения между данными, распределенными на разных компьютерах, объединенных в сеть	Начало 90-х годов

В Росгидромете уже многие годы успешно функционирует система режимно-справочных банков океанологических данных (РСБОД), построенная на единой научно-методической основе. В состав РСБОД входит язык описания базы – ЯОД и система управления данными «АИСОРИ». В работе [4] доступ к данным в РСБОД описан как иерархический. БОД реляционного типа описаны в работах [1, 6, 21, 34]. И только в самое последнее время, с началом работ по проекту ЕСИМО, возникли предпосылки для создания «физически распределенных баз данных с их централизацией на логическом уровне» [3, 4, 17]. При этом подчеркивается, что использование СУБД, ГИС и СППР (системы поддержки принятия решений) с применением вычислительных сетей и каналов связи для подготовки, представления и распространения разнообразной информации является критическим моментом создания ЕСИМО [17].

Информационные системы, использующие базы данных, позволили преодолеть ограничения файловых систем. Поддерживая целостную, централизованную структуру данных, такие системы позволили избавиться от проблем избыточности и слабого контроля данных, упростили процесс связывания элементов данных, что уменьшило зависимость от необходимости разработки специальных средств программной поддержки. В настоящее время идет процесс создания максимально мощных систем управления базами данных.

Под базой данных понимают именованную совокупность данных, отображающую состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области, а под СУБД — совокупность программных средств, предназначенных для создания, ведения и совместного использования БД многими пользователями. В базах данных информация организуется в соответствии с принятой моделью данных, а процедуры поиска, коррекции и ввод данных осуществляются системой управления. Общение пользователя с базой происходит при помощи языка манипулирования данными непосредственно через дисплей, системные и прикладные программы.

Основными свойствами, которыми должна обладать база данных, являются независимость, управляемая избыточность и симметрия. Независимость данных характеризуется тем, что программы, использующие данные, не зависят от способа представления данных, а также от изменения характеристик физических устройств, что позволяет обеспечить работу с данными на уровне их семантики, т.е. исходя из содержательного смысла данных и их значений, а не в терминах размещения в среде хранения. Управляемая избыточность — это возможность простого способа для устранения повторяющейся информации. Симметрия данных выражается в одинаковой доступности всех видов данных, заложенных в базу. Все эти свойства реализуются при помощи построения глобального логического описания данных или концептуальной схемы, которая, в свою очередь, определяет структуру хранения данных.

Логическая модель данных или информационная структура — это концептуальная схема связей между различными видами (типами, классами) информации, которая закладывается в систему. Она моделирует определенную предметную область, описываемую довольно конкретным образом [2].

Структура хранения однозначно определяет тип базы данных. За последние десятилетия последовательно появились системы, основанные на трех базовых моделях данных: иерархической, сетевой и реляционной. Собственно термины «база данных», «модель данных» возникли с развитием иерархических [ 33] , сетевых баз данных [ 29] . Они достаточно широко использовались в коммерческих приложениях, но сильнейшим их недостатком является требование жесткого закрепления связей между однажды определенными структурами данных. Любое изменение связей между объектами в таких структурах влечет за собой полное изменение всего физического расположения данных, спецификации структур хранения и путей доступа. Это ведет к снижению гибкости системы и неконтролируемому процессу усложнения баз данных.

Еще в 1970 году Е. Кодд опубликовал революционную по содержанию статью [ 30] , в которой была выдвинута идея о том, что данные нужно связывать в соответствии с их внутренними логическими взаимоотношениями, а не с физическими указателями. Предложенный им «реляционный метод» построения моделей данных дает возможность использовать для этих целей различные уровни абстракций данных. Он концентрирует внимание на сходстве явлений и предметов и объединяет данные в группы, не обращая внимания на способы физического представления данных в ЭВМ. Таким образом, пользователи могут комбинировать данные из разных источников, если логическая информация, необходимая для такого комбинирования, присутствует в исходных данных. Сегодня реляционные базы данных рассматриваются как стандарт для современных информационных технологий. На основе реляционной методологии строятся информационные системы клиент/сервер – локальные сети, к которым подключены несколько компьютеров — клиентов и один специальный — сервер базы данных, обслуживающий запросы клиентов. Быстрыми темпами развиваются информационные технологии, основанные на применении подхода физически распределенных данных с их централизацией на логическом уровне. В проекте ЕСИМО, например, определяются подходы к организации баз данных и в качестве приоритетного рассматривается реляционный метод организации баз данных.

В основе метода лежит понятие отношения, а соответствующее именованное подмножества данных называется связью. Связь, также как и отношение, можно рассматривать как двумерную таблицу из столбцов — атрибутов и строк — кортежей. Такой подход дает широкие возможности манипулирования таблицами и предпочтителен для решения вычислительных задач, так как структура его данных адекватна массивам, используемым в алгоритмах обработки. При создании систем баз данных выделяют два этапа: проектирование БД и её реализация.

Проектирование базы данных

Процесс проектирования предполагает создание описания логической модели данных или формального описания предметной области. При этом хорошей структурой считается такой набор и состав отношений, когда один элемент информации содержится только в одном месте (свойство неизбыточности). В теории реляционных БД процесс улучшения отношений называется нормализацией. Существует пять нормальных форм (НФ) [30] от первой (1НФ) до пятой (5НФ). Каждая НФ более высокого порядка является более выгодной с точки зрения концепции реляционных БД, чем предыдущая. Наиболее важной целью нормализации является уменьшение реструктурирования набора отношений при добавлении новых типов данных. На практике достаточным является приведение отношений в третью нормальную форму.

Существуют два подхода к проектированию БД. При классическом подходе от начального представления данных в виде одного или нескольких отношений в терминах реляционной модели методом последовательных приближений проводится модернизация набора отношений в сторону улучшения представления информации. При втором способе проектирования, применяемом для моделирования сложных совокупностей данных, сразу создается двухуровневая логическая модель данных. Разделение описаний на два уровня вводится из-за того, что хотя реляционная модель данных достаточна для моделирования, однако проектирование реляционной БД в терминах нормализованных отношений представляет собой сложный и неудобный для проектировщика процесс и такая модель не наглядна для представления смысла данных. Первый уровень состоит из концептуального описания предметной области, где определяются объектные множества, их свойства и связи, второй — из представления концептуальной модели в виде реляционной схемы данных. Для описания концептуальной модели наиболее часто используется модифицированные ЕR-диаграммы Чена [3].

Основными понятиями ЕR-модели являются ОБЪЕКТ (сущность-еntity), СВЯЗЬ (relationship) и АТРИБУТ.

ОБЪЕКТ – это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться и быть доступна. Определим, например, следующие объекты предметной области «Гидрологические данные»: РЕЙС, ПРОЕКТ, СТАНЦИЯ, ТЕМПЕРАТУРА, СОЛЕНОСТЬ. В диаграммах ЕR-модели объекты представляются в виде прямоугольников, содержащих имя объекта.

СВЯЗЬ — это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между двумя объектами. Связь всегда бинарна и может существовать между двумя разными объектами или быть рекурсивной. В диаграммах связь представляется в виде линии, соединяющей две объекта или ведущей от объекта к нему же самому. Связи бывают трех типов: «один-ко-многим», «многие-ко-многим» и «один-к-одному». Связь «один-ко-многим» связывает объекты, когда один экземпляр одного объекта может быть связан с несколькими экземплярами другого объекта. Она обозначается в виде линии, один конец которой помечен точкой, а другой – стрелкой. Связь «многие-ко-многим» означает, что в связываемых объектах несколько экземпляров первого объекта могут быть связаны с несколькими экземплярами второго объекта. Она обозначается линией, оба конца которой помечены стрелкой. Аналогично определяется связь «один к одному» и обозначается в виде линии, оба конца которой помечены точкой.

Так например, объекты РЕЙС и СТАНЦИЯ связаны по схеме «один-ко-многим», а объекты СОЛЕНОСТЬ и ТЕМПЕРАТУРА – «многие-ко-многим». Если конец соединительной линии помечается точкой, то это означает, что в том конце связи количество экземпляров объекта можем быть пустым. Например, связь между объектами СТАНЦИЯ и ТЕМПЕРАТУРА при соединении с объектом ТЕМПЕРАТУРА помечена точкой, так как не во всякой станции проводились измерения температуры, но всякому измерению температуры соответствует некоторая станция. При моделировании предметной области иногда вводят понятие абстрактного объекта, например, можно ввести такой объект как ВИД СТАНЦИИ, определяющий множество сведений о характере видов работ на станции и используемых приборах.

АТРИБУТОМ (свойством) объекта является любая его характеристика, которая служит для уточнения, идентификации, классификации, числового значения или выражения состояния объекта. Атрибут может быть либо обязательным, либо необязательным. Обязательность означает, что атрибут не может принимать неопределенных значений. Атрибут может быть либо описательным, либо входить в состав первичного ключа. Например, если определить следующее множество атрибутов для объекта РЕЙС: Код рейса, Название судна, Начало работ, Конец работ, Количество станций, то атрибут Код рейса является первичным ключом (определение понятия приводится, например, в работе [8]), атрибут Имя судна является описательным, а атрибут Количество станций необязательным.

Экземпляр атрибута — это определенная характеристика отдельного элемента множества данных, соответствующих атрибуту. Экземпляр атрибута определяется типом характеристики и ее значением, называемым значением атрибута. Например, экземпляром атрибута Название судна является значение «НИС Импульс», а типом характеристики является символьный тип представления данных. В ER-модели атрибуты ассоциируются с конкретными сущностями. Таким образом, экземпляр объекта должен обладать единственным определенным значением для ассоциированного атрибута, то есть экземпляром объекта РЕЙС является, например, такая ассоциация экземпляров атрибутов: 1, «НИС Импульс»,15.03.1989, 25.03.1989, 18.

При построении ЕR-модели вначале определяются объекты, их свойства и связи между ними, затем производится пошаговое улучшение первоначальной схемы таким образом, что:

• устраняются повторяющиеся атрибуты или группы атрибутов, то есть производится выявление неявных объектов, «замаскированных под атрибуты»; устраняются атрибуты, зависящие только от части ключевых атрибутов путем выделения его в отдельный объект.

• выделяются атрибуты, зависящие от атрибутов, не являющихся ключом, они объявляются отдельным объектом [24].

Таким образом, в результате процесса проектирования мы получаем концептуальную схему в виде ЕR-модели, которая легко переводится в реляционную схему в третьей нормальной форме, где каждый неключевой атрибут неприводимо зависит от первичного ключа и все неключевые атрибуты взаимно независимы. Приведение таблиц к 3НФ дает возможность изменять значения атрибутов без изменения первичного ключа и других неключевых атрибутов.

В настоящее время разработан ряд программных средств (CASE- средств) для автоматизации процесса проектирования БД, таких как ERwin, Data Achitect и Silverun-RDM [3], которые, кроме этого, могут переводить модель предметной области в реляционную схему. В рабочей документации ЕСИМО, например, приведена модель предметной области «Метаданные в океанографии» в виде модифицированной ER-диаграммы [15].

Реализация базы данных

Реализация БД – это процесс создания функционирующей системы в соответствии с логической моделью, сформированной на этапе проектирования. Реализация базы данных подразумевают выполнение определенного перечня работ: выбор и приобретение СУБД, преобразование фактических данных в структуры, соответствующие реляционной схеме, определение перечня и способов решения возможных классов задач в среде СУБД.

Системы баз данных являются системами, ориентированными на данные, в отличие от функционально-ориентированных систем [14, 24]. При функционально-ориентированном подходе система рассматривается с точки зрения функций, которая она должна выполнять. В системах, ориентированных на данные, основное внимание уделяется анализу данных, нужных для выполнения тех или иных функций. Под анализом данных понимается анализ класса элементов данных и отношений между ними или построение логической модели данных. Как справедливо замечено ранее [24], «элементы данных являются значительно более стабильной частью системы, чем выполняемые ею функции». Это связано с тем, что конкретный набор элементов данных можно комбинировать множеством способов, давая ответы на множество различных вопросов. Если рассматривать каждый возможный вопрос как выполняемую системой функцию, то легко показать, что количество возможных функций значительно больше, чем количество полей данных. При использовании такого подхода данные становятся фундаментом, на которых можно построить множество функциональных схем.

В настоящее время существует целый ряд СУБД, позволяющих создавать базы данных на основе персональных компьютеров. Как уже отмечалось, в ТОИ ДВО РАН для организации данных была выбрана реляционная модель, что являлось оптимальным решением с точки зрения эффективности и перспектив длительной эксплуатации и развития БОД. Выбор же системы управления в рамках уже определенной модели данных скорее дело вкуса и возможностей. По ряду причин, еще в начале 90-годов нами выбрана и освоена система «PARADOX for Windows». Как отмечено в работе [22], к середине 90-х годов система PARADOX явно превзошла остальные системы управления базами данных, работающие под Windows, своей гибкостью, простотой в изучении и доступностью в использовании. Этот тип СУБД использовался при создании всех версий БОД института.

СУБД PARADOX [22, 27] — программный продукт, впитавший в себя новейшие программные технологии того времени для создания широкого спектра приложений. Работа с данными в системе осуществляется посредством использования специальных таблиц, форм, запросов, отчетов и программ. Рассмотрим кратко назначения каждого из этих объектов.

Таблицы. PARADOX размещает данные в таблицах. Таблицы состоят из рядов и колонок (столбцов). Каждый ряд содержит всю доступную информацию о конкретном предмете и называется записью, а каждая колонка — одну категорию данных, называемую полем, например, если в столбце размещаются данные по широте станций, то поле можно назвать “широта”.

Такая организация делает легкими проверку и изменение информации. Система PARADOX работает с данными следующих типов: символьными, числовыми, графическими, датами, короткими целыми, двоичными и некоторыми другими. В зависимости от типа, присвоенного тому или иному полю, система проводит соответствующий контроль и допускает выполнение с ним определенных операций. Система позволяет работать с любым количеством таблиц, составляющих базу данных и содержащих логически связанные между собой данные. База данных в системе PARADOX легко реорганизуется. К операциям по реорганизации относятся как изменения структуры отдельных таблиц, так и добавление новых таблиц и новых связей.

Формы. Форма в PARADOX используется для отображения данных из таблиц в самые различные форматы и дают возможность их графического представления. Для каждой таблицы система автоматически создает форму с учетом тех полей, которые задаются при описании структуры таблицы. Если такая форма чем-либо не удовлетворяет пользователя, он может сам сконструировать форму. Система PARADOX позволяет дополнять форму графиками, кросс таблицами, текстом и т.д. Формы являются удобным средством ввода данных с экрана, просмотра и внесения корректив в таблицы.

Запросы. С помощью запросов система оперирует данными. Запросом называется некая совокупность действий, выполняемая системой, с помощью которых пользователь может извлечь необходимую информацию из своих таблиц, а именно осуществлять следующие действия: поиск и выбор информации из таблицы; объединение информации более чем из одной таблицы; выполнение вычислений над данными в таблице; вставка новых данных в таблицу или удаление старой информации. Для задания запросов PARADOX используется метод, называемый запросом по образцу. При составлении запроса задается образец, в соответствии с которым система должна предоставить результат. В образце указываются:

таблицы; названия столбцов таблицы, из которых должен состоять ответ на запрос; логические условия выборки данных; необходимое преобразование данных.

Отчеты. Для внешнего представления данных PARADOX предоставляет мощные средства генерации отчетов, при помощи которых, можно сортировать, группировать записи, производить необходимые вычисления над полями, а также упорядочивать и представлять данные практически в любом формате.

Программы. Программы — это последовательность команд на языке ObjectPAL, которые позволяют автоматизировать выполнение определенной последовательности действий над базой данных. Применение программ значительно упрощает для пользователя работу с базой данных.

Таким образом, принятый метод и тип выбранной СУБД – оказались вполне адекватными поставленным задачам разработки и реализации баз океанографических данных, развиваемых в ТОИ ДВО РАН.

Данная работа выполнена при поддержке гранта ДВО РАН № 03-3-А-07-048.

ЛИТЕРАТУРА

1. Белова Л. А., Лямзина В.Г., Мастрюков С.И., Морева, Пирогова Л.А., Пихоленко Н.Н. Инормационные ресурсы и технологии формирования банка океанографических данных ВМФ // IV Российская научно — практическая конференция “Современное состояние, проблемы навигации и океанографии”: Тез. докл. С-Петербург, 2001. С. 179.

2. Вольфенгаген В.Э., Кузин Л.Т., Саркисян В.И. Реляционные методы проектирования банков данных. Киев: Высшая школа, 1979. 192 с.

3. Воронцов И.В. Современные подходы в организации проектирования и программирования информационных систем в океанологии с использованием CASE технологий. // IV Российская научно-практическая конференция “Современное состояние, проблемы навигации и океанографии”: Тез. докл. С- Петербург, 2001. С. 193.

4. Вязилов Е. Д. Информационные ресурсы о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 311 с.

5. Гербек Э.Э, Алексанин А.И., Алексанина М.Г. Реализация регионального спутникового мониторинга океана и атмосферы // Вестник ДВО РАН. 1996. № 4. С. 103-119.

6. Губенко Н.Д. Исследование и разработка информационно-вычислительных систем в океанологии: Автореф. дис. на соискание ученой степени канд. техн. наук. Москва, 1982 . 24 с.

7. ДВНИГМИ-50 лет : Юбилейный вып. ДВНИГМИ. Владивосток: Дальнаука, 2000, 257 с.

8. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. 463 c.

9. Дмитриева Е.В., Гвилдис А.Н., Шачнев Е.А. Создание базы гидрофизических данных с реляционной структурой // Тр. ВНИИГМИ-МЦД “Вопросы создания банка данных “Океанография””. М.: Гидрометеоиздат, 1984. С. 51-54.

10. Дмитриева Е.В., Ростов И.Д. Информационное обеспечение базы океанологических данных по северной части Тихого океана // Информатика в океанологии. Владивосток. ТОИ ДВО РАН, 1996. С. 5-23.

11. Дмитриева Е.В., Ростов И.Д. Структура и система управления базой океанологических данных // Информатика в океанологии. Владивосток. ТОИ ДВО РАН, 1996. С. 23-31.

12. Дмитриева Е.В., Ростов И.Д. База данных океанологических экспедиций ТОИ ДВО РАН // Информатика и моделирование в океанологических исследованиях. Владивосток: Дальнаука, 1999. С. 5-20.

13. Информационные ресурсы по природной среде Мирового океана: Отчет Центра океанографических данных за 1996 г. Обнинск, 1997. 87 с.

14. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир.1987. 608 c.

15. Методические материалы по организации метаданных ЕСИМО. Проект. Обнинск, 2000. 46 с.

16. Михайлов Н.Н., Вязилов Е.Д., Ламанов В.И., Студенов Н.С. Морские экспедиционные научные исследования России. С.-Петербург: Гидрометеоиздат, 1998. 212 с.

17. Михайлов Н. Н. и др. Выполнить проектирование и разработку базовых компонентов инфраструктуры ЕСИМО (проект 2/2.1.1.2.): Отчет о научно-исследовательской работе. Обнинск, 1999. 74 с.

18. Плотников В.В. Изменчивость ледовых условий дальневосточных морей и их прогноз. Владивосток: Дальнаука, 2002. 172 с.

19. Полякова А.М., Власова Г.А., Васильев А.С. Влияние атмосферы на подстилающую поверхность и гидродинамические процессы Берингова моря. Владивосток: Дальнаука, 2002. 203 с.

20. Ростов И.Д., Рыков Н.А., Озерин В.К., Соловьянов А.А. Базы данных и система управления информацией о морской, прибрежной и связанной с ними водной среде в регионе северо-западной части Тихого океана // Национальный доклад Российской Федерации. Рук. проекта NOWPAP/UNEP/IOC-UNECCO. М.: Центр международных проектов, 1998. 42 с.

21. Семенов С.М. Алгоритмические и программные средства контроля океанографических данных. Препринт ИАПУ. Владивосток, 1986. 42 с.

22. Тиней Д. Программирование в PARADOX for WINDOWS на примерах / Пер. с англ. М.: Бином, 1995. 752 с.

23. Ульман Д. Основы систем баз данных. М.: Финансы и статистика. 1983. 335 c.

24. Хансен Г., Хансен Д. Базы данных: разработка и управление / Пер. с англ. М.: ЗАО Бином, 1999. 704 с.

25. Шулькин В. М., Чернова Е. Н. Концентрация тяжелых металлов в митилидах Амурского залива ( Японское море) // Экология. 1994. № 4. С. 80-88.

26. Bocharov L.N., Ozerin V.K. Bank of the fishery-biological and oceanographic data of the Okhotsk Sea // Abstr. Of PICES Workshop on the Okhotsk Sea and Adjacent Areas. Vladivostok, 1995. P. 46.

27. Borland PARADOX for Windows. Borland International, inc. USA, 1993. 641 p.

28. Bunin V. M, Rostov I.D. Software for accessing and extracting oceanographic data from CD-ROMs “WOA94” and “WOD98”series // Abstr. of Eighth Annual Meeting PICES. Vladivostok ,October 8-17 1999. P. 78.

29. CODASYL Data Base Group Report. 1971, 183 p.

30. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // CACM. 1970. V. 13, N 4. P. 377-387.

31. Conkright M.E., O’Brien T., Boyer T.P. et al. World Ocean DataBase 2001. CD-ROM data set documentation. Ocean Climate Laboratory. National Oceanographic Data Center. NODC Internal Report 14. Silver Spring, MD, 2002. 137 p.

32. Conkright M.E., Levitus S., O’Brien T. et al. World Ocean DataBase 1998. Documentation and quality control. Version 2.0. Ocean Climate Laboratory. National Oceanographic Data Center. NODC Internal Report 14. Silver Spring, MD, 1999. 117 p.

33. Shu N. S., Housel B.C., Lum V. CONVERT- A High Level Translation Definition Language for Data Conversion. CACM. 1975. V. 18, No 10. P. 602-612.

34. Tsudoushi C., Y.Kashino, K. Otsuka, T. Naoi and Y. Kuroda. Construction of ocean observation database system // JAMSTECK. 1996. N 34. Р. 81-92.

35. World Ocean Atlas 1994: CD-ROM data set documentation. National Oceanographic Data Center. Ocean Climate Laboratory. NODC Informal Report No. 13. Washington, D.C. 1994, 30 p.

Авторы

1. Ростов Игорь Дмитриевич, к. г. н., зав. лаб. информатики и мониторинга океана, ТОИ ДВО РАН.

2. Дмитриева Елена Витальевна, к. т. н., с. н. с. лаб. информатики и мониторинга океана, ТОИ ДВО РАН.

Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН

690041, Владивосток, ул. Балтийская, 43

Тел: (4232) 311 420, Факс: (4232) 312-573

E-mail: rostov@pacificinfo.ru

 

Мероприятия ЕСИМО

Заседание секция МНТС по ЕСИМО

24 -25 июля 2003 г. в г. Обнинск (ВНИИГМИ-МЦД) состоялось очередное заседание секции МНТС по подпрограмме 10 “Создание единой системы информации об обстановке в Мировом океане” ФЦП “Мировой океан”. На заседании секции присутствовало 12 членов секции и 35 представителей учреждений – исполнителей подпрограммы 10 “Создание Единой системы информации об обстановке в Мировом океане” (ЕСИМО). Повестка заседания секции включала информацию о:

Плане мероприятий по вводу в опытную эксплуатацию 1-й очереди ЕСИМО и ходе подготовки основных элементов ЕСИМО — автоматизированные рабочие места для Ситуационного центра полномочного представителя Президента России в СЗФО (АРМ СЗФО) и гидрометеорологического обеспечения КШУ ТОФ (АРМ КШУ);

Ходе выполнения восьми проектов и реализации заданий в соответствии с планом внедрения 1-й очереди ЕСИМО в 2003 году.

Секция МНТС считает основными задачами разработки ЕСИМО в 2003- 2004 гг.

• внедрение в опытную эксплуатацию 1-й очереди ЕСИМО, включая АРМ СЗФО (отв. ВНИИГМИ-МЦД), АРМ КШУ (отв. ДВНИГМИ)
• расширение состава информационных ресурсов СРБД ЕСИМО (биоресурсы, геология, геофизика, социально-экономическая информация и др.) посредством усиления деятельности участников ЕСИМО
• развитие технологий динамического доступа к базам данных в центрах ЕСИМО
• организация взаимодействия ЕСИМО с ЕГСОНПО путем активизации совместных работ, необходимых обеим системам
• создание сервера ЕСИМО в ГНИНГИ МО РФ, включая картографический модуль, как элемент системы распределенного доступа ЕСИМО
• расширение и активизация деятельности ЕСИМО на региональном уровне
• накопление опыта обслуживания пользователей и разработка информационно – аналитических систем для комплексного информационного обеспечения
• ввод в эксплуатацию информационно — измерительного комплекса “Береговая станция\пост” на Каспийском море.

Перед заседанием секции МНТС 23 июля 2003 г. был проведен семинар, на котором были рассмотрены следующие вопросы:

Состав и специфика использования промежуточного слоя (“middleware”)-серверы приложений и др.

Использование Web-ориентированных ГИС для геопредставления данных и продукции

Использование батиметрического массива GEPCO для геопредставления данных в ЕСИМО

Административный сервис Web-портала ЕСИМО.

Организация включения информационных ресурсов в СРБД ЕСИМО.

Решение заседания секции МНТС и семинара можно найти на главной странице web портала ЕСИМО по адресу https://www.oceaninfo.ru или ftp://ftp.meteo.ru/esimo/mnts/24_07_03.zip.

Новые публикации

Арктика: интересы России и международные условия их реализации

Барсегов Ю.Г., Корзун В.А., Могилевский И.М. и др. М.: “Наука”. 2002. – 356 с.

В монографии содержатся современные оценки положения в Арктике и выдвинуты новые соображения по решению наиболее острых проблем: геополитических, оборонных, международно – правовых, экономических, научных, социальных, экологических и этнокультурных. Исследования базируются на самостоятельных авторских концепциях, дает обширную информацию, касающуюся отечественной и зарубежной Арктики. Книга предназначена для специалистов, занимающихся морской деятельностью.

The Electronic Chart: Functions, Potential and Limitations of
a New Marine Navigation System

Horst Hecht/ Bernhard Berking/ Gert BЭttgenbach/ Mathias Jonas/ Lee Alexander.

CD with Demonstration Software

The electronic chart has been called the most significant development in marine navigation since the advent of radar over 50 years ago. Electronic chart systems introduce a new level of performance into navigation and are leading to major changes in maritime navigation. An electronic chart system is much more than a simple device to reproduce a conventional paper nautical chart on the screen. As a completely new and interactive navigation information system, it has the potential for displaying all necessary chart and navigation-related information required for the safe operation of a vessel.

This book is written by experts in the field (biographies attached) and is peer reviewed by Adam J. Kerr. The latest technical developments and all related disciplines have been taken up in the text. The book describes the basic components, functionality, and capabilities and limitations of Electronic Charts including: System-configuration; Data base and data structure for vector and raster data; Chart data updating; Data availability and data distribution; ECDIS voyage planning and monitoring; Integration with GPS, radar, AIS and track Control; Hydrographic basics; Liability, legal and economic aspects; Glossary of ECDIS and modern navigation.

.

Multilateral Book. ‘The Electronic Chart’ may be used for education and training, daily use onboard and familiarisation with this new navigation tool by hydrographic offices, maritime safety administrations, shipping companies, maritime academies, universities, equipment manufacturers, and professional mariners, among others. To enable the reader to experience the potential of ECDIS, the book is accompanied by a CD with software offering demonstrations of the several systems described.

Hydro Sourcebook 2002

The Sourcebook 2002 is the annual extra edition of Hydro INTERNATIONAL. The Sourcebook catalogues the variety of services, hardware and software products available in and for the hydrographic and oceanographic industries. It is the reference guide for the international hydrographic community, as well as for the contractors and principals in governments, universities and other organizations active in surveying, dredging, exploration, positioning, navigation, charting, cable-laying, ceanographic research, environmental monitoring and underwater operations. The Sourcebook contains over 2,000 entries provided by more then 400 companies.

Sea Ice An Introduction to its Physics, Chemistry, Biology and Geology

Edited By: DAVID N THOMAS, School of Ocean Sciences, University of Wales-Bangor, UK,

Gerhard S Dieckmann, Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research, Bremerhaven, Germany

Sea ice, which covers up to 7% of the planet’s surface, is a major component of the world’s oceans, partly driving ocean circulation and global climate patterns. It provides a habitat for a rich diversity of marine organisms, and is an extremely valuable source of information in studies of global climate change and the evolution of present day life forms. Increasingly sea ice is being used as a proxy for extraterrestrial ice covered systems. Sea Ice provides a comprehensive review of our current available knowledge of polar pack ice, the study of which is severely constrained by the logistic difficulties of working in such harsh and remote regions of the earth. The book’s editors, Drs Thomas and Dieckmann have drawn together an impressive group of international contributing authors, providing a well-edited and integrated volume, which will stand for many years as the standard work on the subject. Contents of the book include details of the growth, microstructure and properties of sea ice, large-scale variations in thickness and characteristics, its primary production, micro-and macrobiology, sea ice as a habitat for birds and mammals, sea ice biogeochemistry, particulate flux, and the distribution and significance of palaeo sea ice. Sea Ice is an essential purchase for oceanographers and marine scientists, environmental scientists, biologists, geochemists and geologists. All those involved in the study of global climate change will find this book to contain a wealth of important information. All libraries in universities and research establishments where these subjects are studied and taught will need multiple copies on their shelves.

Contents: 1 The Importance of Sea Ice: An Overview. 2 From the Microscopic, to the Macroscopic, to the Regional Scale: Growth, Microstructure and Properties of Sea Ice. 3 Dynamics versus Thermodynamics: The Sea Ice Thickness Distribution. 4 Large Scale Characteristics and Variability of the Global Sea Ice Cover. 5 Primary Production in Sea Ice. 6 The Microbiology of Sea Ice. 7 The Macrobiology of Sea Ice. 8 Sea Ice: A Critical Habitat for Polar Marine Mammals and Birds. 9 Biogeochemistry of Sea Ice. 10 Particulate Flux From Sea Ice in Polar Waters. 11 Palaeo Sea Ice Distribution – Reconstruction and Palaeoclimatic Significance.

Данные мониторинга динамики океанических центров действия атмосферы, индексы Южного и Северо – Атлантического колебаний в ХХ столетии: Северное полушарие

Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД. 2002. – 214 с.

Сборник содержит среднемесячные величины и их аномалии интенсивности и географического положения (широты и долготы) четырех океанических центров действия атмосферы : над Атлантическим океаном – Азорского максимума и Исландского минимума, над Тихим океанам – Гонолульского максимума и Алеутского минимума и индексы южного и северо – атлантического колебаний в Северном полушарии. Данные мониторинга и динамики океанических центров действия атмосферы, индексы южного и северо – атлантического колебаний в ХХ столетии в Северном полушарии предназначены для использования в научных исследованиях, оперативно – практической деятельности в области гидрометеорологии и при выполнении курсовых и дипломных работ студентами гидрометеорологического профиля. Данные сборника имеются в электронном виде на современных технических носителях.

Информационные технологии Государственного фонда данных о состоянии
окружающей природной среды

Санкт Петербург: Гидрометеоиздат, Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД. 2002. Труды Вып.170. – 292 с.

Сборник посвящен теоретическим и прикладным аспектам разработки информационных технологий Государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды (Госфонд). Представлены 24 статьи, посвященные вопросам организации архивов Госфонда, методике разработки и принципам построения информационных технологий Госфонда на персональных компьютерах, в т.ч. технологий ведения Госфонда, сбора данных и обслуживания потребителей. К наиболее интересным можно отнести статьи, относящиеся к направлению бурно развивающихся технологий доступа к данным и их представления на Web (создание приложений, порталов, ГИС, др.). Сборник представляет интерес для специалистов, занимающихся вопросами автоматизации обработки гидрометеорологической информации.

Arctic Climate Change — Observed and Modeled Temperature and Sea Ice Variability

By Ola M. Johannessen, Lennart Bengtsson, Martin W. Miles, Svetlana I. Kuzmina, Vladimir A. Semenov, Genrikh V. Alekseev, Andrei P. Nagurnyi, Victor F. Zakharov, Leonid Bobylev, Lasse H. Pettersson, Klaus Hasselmann and Howard P. Cattle

Changes apparent in the arctic climate system in recent years require evaluation in a century-scale perspective in order to assess the Arctics response to increasing anthropogenic greenhouse-gas forcing. Here, a new set of century- and multidecadal-scale observational data of surface air temperature (SAT) and sea ice is used in combination with ECHAM4 and HadCM3 coupled global atmosphereiceocean model simulations in order to better determine and understand arctic climate variability. We show that two pronounced 20th-century warming events, both amplified in the Arctic, were linked to sea-ice variability. SAT observations and model simulations indicate that the nature of the arctic warming in the last two decades is distinct from the early 20th-century warm period. It is suggested strongly that whereas the earlier warming was natural internal climate-system variability, the recent SAT changes are a response to anthropogenic forcing. The area of arctic sea ice is furthermore observed to have decreased ~ 8 x 105 km2 (7.4%) in the past quarter century, with record-low summer ice coverage in September 2002. A set of model predictions is used to quantify changes in the ice cover through the 21st century, with greater reductions expected in summer than winter. In summer, a predominantly ice-free Arctic Ocean is predicted for the end of this century.

NERSC Technical Report No. 218 (2002), https://www.nersc.no/AICSEX/rep218.pdf

Конференции

Пятая Российская научно-техническая конференция “Современное состояние и проблемы навигации и океанографии” “НО-2004”. 10-12 марта 2004 г. Россия, Санкт Петербург. ГНИНГИ. Срок представления заявок 30 декабря 2003. Адрес: 199106, г. Санкт-Петербург, Кожевенная линия д.41. Тел. +7 812 3279980. Факс: +7 812 3223319. e-mail: gningi@navy.ru

Special Session at ASLO/TOS 2004 Ocean Research Conference: Food web dynamics and C flux in an era of climate variability: a pan-Arctic perspective. 15-20 February 2004. Honolulu, Hawaii. For more information please see: https://aslo.org/honolulu2004/. Abstract Deadline: 1 October 2003

Инструкции для авторов

Журнал публикует результаты исследований в области автоматизации сбора, обработки, хранения и обмена информацией о состоянии морской природной среды. Основными направлениями являются:

• Проектирование единой системы информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО);
• Создание баз данных о состоянии морской природной среды;
• Разработка и использование программных средств;
• Создание единого информационного пространства.

Статьи, предназначенные для опубликования в журнале, должны содержать новые результаты, не опубликованные ранее и не предназначенные для одновременной публикации в других журналах. Объем статьи не должен превышать 1/2 печатного листа (что эквивалентно 12 страницам текста с плотностью 1800 знаков/стр), число иллюстраций не должно превышать 5. Текст подготавливается на русском языке. Помимо текста, в отдельном файле должны быть представлены на русском языке: название статьи, фамилии и инициалы авторов, аннотация длиной до 10 строк.

Текст должен быть подготовлен в электронной форме с использованием редактора Word for Windows.

В журнале принято, что рецензент сообщает редколлегии только свое мнение о целесообразности или нецелесообразности публикации, редактирование статей не производится.

Автор полностью отвечает за содержание и язык статьи, а также возможность ее публикации в открытой печати с точки зрения защиты государственных или коммерческих секретов.

Уважаемые коллеги!

Присылайте, пожалуйста, материалы, касающиеся автоматизации сбора, обработки информации об обстановке в Мировом океане для помещения в новости ЕСИМО.

Электронное периодическое издание “Новости ЕСИМО”, свидетельство о регистрации
Эл. N 77-2093 от 17 ноября 1999 г., выданное Министерством РФ по делам печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций

Научный редактор: д-р техн. наук., зав. лаб. ЦОД ВНИИГМИ-МЦД Евгений Вязилов

Тел. (08439) 74676, Факс: (095) 255-22-25 (для Вязилова), E-mail: vjaz@meteo.ru. https://www.oceanInfo.ru/newsl Адрес: 249020, г. Обнинск, ул. Королева 6