Новости ЕСИМО

Новости ЕСИМО Электронное периодическое издание Newsletter вып.7. 2001 г.

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

Содержание

Статьи Е.Д. Вязилов. Метаданные как основа управления глобальными и локальными базами данных А.А. Воронцов (ВНИИГМИ-МЦД), Ю.Н. Жуков (ГосНИНГИ), Е.В. Федорова (ГОИН). О применимости данных по температуре воды для решения задач ЕСИМО А.А. Воронцов (ВНИИГМИ-МЦД), Ю.Н. Жуков (ГосНИНГМИ), Е.В. Федорова (ГОИН). Оценивание средних значений консервативных характеристик морской воды при создании ЭСП в ЕСИМО А.А.Воронцов (ВНИИГМИ), Ю.Н.Жуков (ГосНИНГИ), В.А Плотников (ВНИИГМИ). Методология и схемы применения ГИС -технологий в ЕСИМО С.А. Олейников, А.А. Воронцов, С.А. Баталкина. Создание специализированной базы данных уровенных наблюдений А.А. Воронцов (ВНИИГМИ-МЦД). Решения по развитию программно-аппаратной части ЕСИМО С.В.Сомов (ВНИИГМИ-МЦД). Телекоммуникационная платформа ЕСИМО В.И.Бессонов (ААНИИ). Аномальное явление в динамике морских льдов арктического бассейна Мероприятия ЕСИМО Семинар ЕСИМО

Новые публикации Информационные ресурсы о состоянии природной среды Взаимодействие атмосферы с подстилающей поверхностью и гидродинамическими процессами Берингова моря Структура, динамика и гидролого — акустические характеристики вод проливов Курильской гряды Сезонные и многолетние колебания уровня морей Северного Ледовитого океан Современные проблемы гидрометеорологии Оптимальные погодо — хозяйственные решения Изменчивость термодинамической структуры вод Северо-западной части Тихого океана Геоинформационные технологии и интерактивная компьютерная обработка изображений в задачах дистанционного зондирования океана Результаты океанографических исследований Северной части Тихого океана по программе INPOC (1990-1993) Дистанционные методы мониторинга промысловых районов Мирового океана в задачах информационной поддержки отраслевой научно производственной деятельности Транспортный бизнес журнал «Порты Украины» Справочник «Все о портах Украины — Ukrainian Ports — 2001» Информационный бюллетень «Рыбный курьер» Конференции, совещания The 4th International Symposium on Computer Mapping and GIS for Coastal Zone Management Bering Sea Summit 2002

---

Статьи

Е.Д. Вязилов (ВНИИГМИ-МЦД)
МЕТАДАННЫЕ КАК ОСНОВА УПРАВЛЕНИЯ ГЛОБАЛЬНЫМИ И ЛОКАЛЬНЫМИ БАЗАМИ ДАННЫХ

Реферат

Метаданные — это сведения о данных, являющиеся вспомогательными, справочными при обработке данных. Метаданные продвигают источники размещения данных, а также должны давать информацию о том, где и чем наблюдались, когда и как получены, на каком носителе и формате хранятся, какими программными средствами вводились данные, как контролировались и т.п. Дан обзор развития метаданных в России и за рубежом. Представлены место и роль метаданных на различных этапах обработки данных. Предложена трехуровневая структура организации метаданных.

1. Введение

За последние десятилетия созданы тысячи исходных, инвертированных и расчетных глобальных, региональных и локальных массивов данных. Собрана информация о десятках тыс. экспедиций, только в России собрано более 35000 экспедиций. Разработаны сотни различных программных средств, на основе которых можно получить тысячи расчетных характеристик. Необходимость получения различного рода справочной информации о состоянии природной среды определяется:

• Распределенным характером исследуемого объекта и, как следствие, рассредоточенностью пунктов наблюдений на огромной территории, что требует знания характеристик сети наблюдений;
• Многообразие наблюдательных платформ, измеряемых параметров, методов и способов их получения;
• Разнообразием методов регистрации наблюдений (книжки, журналы, графики на лентах самописцев, технические носители # магнитные, оптические, др.), что определяет особенности поиска данных.

Во всем этом потоке информации необходимо очень быстро ориентироваться. И здесь имеющиеся бумажные каталоги, списки, справки, полученные с технических носителей, уже не помогают. Во-первых, информация очень быстро изменяется, массивы пополняются, корректируются и пересчитываются. Во-вторых, объем такой информации также относительно большой. Так базы сведений об изученности океанографическими наблюдениями того или иного района оцениваются в десятки мегабайт. В-третьих, справочная информация — это основа для перехода на безбумажную технологию обработки информации о состоянии среды. Для тонкой выборки данных требуются атрибуты метаданных, которых иногда нет в исходных массивах данных. Таким образом, для успешного поиска высококачественных данных необходимы разнообразные метаданные — сведения о массивах данных, форматах их обмена, программные средства их обработки, организациях, собирающих и хранящих данные и другие.

Прежде чем рассматривать проблемы создания и развития баз метаданных необходимо уточнить их место в системе обработки данных. На рис.1 показаны схемы доступа к данным в файловой системе и базе данных с использованием метаданных. Из нее видно, что роль метаданных в базах данных значительно увеличилась. Если в файловых системах поиск данных велся предварительно на основе метаданных, то при работе с базами данных организуется автоматический переход от метаданных к данным. Например, по характеристикам прибрежной станции (дата открытия станции и виды выполняемых наблюдений) производится выборка временных рядов по соответствующим параметрам. Когда поиск данных осуществляют пользователи, работающие в одной предметной области, то им, чаще всего, достаточно адреса организации, где хранятся интересующие его данные. Более сложная ситуация у лиц, работающих в разных предметных областях. Здесь нужны более полные и подробные метаданные не только о самом массиве данных, но и с каких платформ данные получены, в рамках каких проектов они созданы, с использованием каких программ

В табл.1 представлен состав метаданных и место их возникновения. Анализ таблицы показывает, что метаданные возникают уже в момент наблюдений, а далее они обобщаются, дополняются новыми атрибутами. В первых системах сбора данных часть метаданных включались в основные записи на технических носителях. Например, для океанографических данных сведения о рейсе научно — исследовательских судов — НИС (страна, судно) заносились на перфокарту, отражающую данные по температуре, солености и др. параметрам наблюдений для одного горизонта океанографической станции.

Метаданные — это сведения о данных, являющиеся вспомогательными, справочными при обработке данных. Основными объектами метаданных являются:

• Источники данных (сведения прибрежных станциях, судах, спутниках и др.);
• Информационные ресурсы (описания массивов данных, сведения о картах, методах наблюдений и т.п.);
• Информация для управления данными (форматы, программные средства, кодификаторы, модели);
• Сведения о продукции (атласы, электронные справочники, прогнозы, Web caйты).

Таблица 1

Место возникновения метаданных

Технологический этап	Метаданные
Производство наблюдений	Сведения о сетях и методах наблюдений, методы определения гидрохимических и загрязняющих параметров, сведения об измерительных средствах, сведения о способах и местах поверки приборов
Средства производства наблюдений	НИС, прибрежные станции, спутники, самолеты, буи
Сбор данных	Сведения о технологиях сбора данных, форматах передачи данных, описания передаваемых комплектов данных, стандарты представления и передачи данных и метаданных в Интернет
Накопление данных	Описание массивов данных, организаций — поставщиков, владельцев, пользователей, форматов сбора, хранения и обмена данными, наблюдательных проектов, рейсов НИС, изученность наблюдениями, сведения о параметрах. Единый словарь параметров, кодификаторы. Сведения о технологиях, методах контроля данных
Межведомственный и международный обмен данными	Сведения о технологиях и форматах данных, описание комплектов данных, сведения о наблюдательных проектах и программах
Хранение и защита данных	Сведения о технологиях
Прикладная обработка	Сведения о методах обработки, контроля и анализа данных, программных средствах, алгоритмах вычисления расчетных параметров, изученности наблюдениями
Моделирование	Сведения о моделях, методах, форматах выходных данных
Распространение данных	Сведения о продукции (анализах, бюллетенях, ежемесячниках, ежегодниках, климатические справочниках, прогнозах), формах выдачи (таблицы, графики, карты, текст, звук, издания), пространственно — временных масштабах представления данных, программно — технических средствах, изданиях (справочниках, атласах, в т.ч. электронных), Web адресах
Охрана природы	Сведения о методиках, воздействиях природной среды, чрезвычайных ситуациях, объектах, подверженных влиянию среды, опасных объектах, способах предотвращения воздействий

Характерной чертой метаданных является их относительно невысокая частота изменений. Такое положение связано с тем, что большинство объектов мало изменяется во времени. Тем не менее, важно проследить изменение отдельных объектов во времени, поэтому в состав атрибутов вводится, например, дата разработки и создания прибора, начало их применения и др. Основные данные, необходимые для создания баз метаданных, содержаться в различного рода технической документации, поэтому они требуют поиска, упорядочения и формализации. Процесс создания метаданных включает следующие операции: выбор характеристик, разработка структуры базы данных, формализация документов и занесение данных на носитель.

2. Обзор справочных систем
2.1 Ручные (бумажные) каталоги

Международная общественность всегда проявляла и проявляет большой интерес к сохранности геофизических данных, их управлению и обработке. Роль каталогизации данных осознана уже давно. С этой целью еще до широкой информатизации в области исследования окружающей среды составлялись и издавались соответствующие каталоги данных, публиковались отчеты центров данных, которые включали описи данных, количественные характеристики собранных массивов данных и др. Так в США был составлен каталог наиболее важных экспедиций научно — исследовательских судов за 1873-1960 гг.; Швеция регулярно обрабатывает и публикует экстремальные значения солености по плавучим маякам, начиная с 1880 г. Создаются специальные каталоги данных по временным рядам на вековых разрезах в открытом океане и морях, океанических станциях погоды, метеорологических станциях и др. Межправительственная океанографическая комиссия (МОК) ЮНЕСКО в 1975 г. подготовила каталог фиксированных океанографических станций мира по странам и географическим районам, включающий описания 4819 станций (Международный каталог, 1975).

Отделением географических исследований национального Совета научных исследований по заказу Всемирной Метеорологической организации (ВМО) был подготовлен отчет (Центры, 1978), в котором представлено описание объемов данных в центрах данных США (Мировым центром данных — А, Национальным климатическим центром, Национальным центром океанографических данных — НЦОД, Национальными Центрами по географическим и солнечно — земным данным, по исследованиям космоса) и по отдельным проектам и программам (Программы исследований глобальных атмосферных процессов — ПИГАП, ПОЛИМОДЕ и др.). МОК и ВМО публикует каталоги гидрометеорологических данных, необходимых для научных исследований и выпускаемых различными странами для широкого международного использования.

Справочник MEDI (Marine Environmental Data and Information Referral System), созданный МОК ЮНЕСКО имеет информацию о сотнях наборов океанологических данных. В каталоге МЕДИ содержатся сведения о данных со всех видов платформ, на различных носителях. Одно описание в этом каталоге представляет, как правило, крупный массив данных. Описание баз данных состоит из трех частей: описание сведений об организациях хранящих сведения о данных и представляющих данные пользователям; описание баз данных; детальное описание файлов данных с теми же атрибутами, что и в части два. На основе каталога МЕДИ, кроме справок с описаниями наборов данных, готовятся сводные таблицы наличия данных по странам и видам наблюдений, по географическим районам и видам наблюдений. Однако, из-за недостаточной структурированности и распространения пользователям только в виде распечатанного каталога, эта система не получила широкого распространения. В настоящее время в НЦОД Австралии на основе использования достижений в этой области (системы EDMED и GCMD) разработана система ввода и поиска сведений о данных. В настоящее время эта система находится в опытной эксплуатации.

2.2 Наиболее интересные справочные системы
2.2.1 Системы для сбора сведений о массивах и базах данных

Первые попытки создания массивов справочной информации на технических носителях относятся еще к концу шестидесятых годов (Craddok I.M., 1974). К сожалению, технические возможности того времени не позволили создать полноценные справочные массивы. Была выработана только идея накопления, в первую очередь, справочных сведений о массивах данных в различных организациях страны. В конце семидесятых годов вновь вернулись к идее создания массивов справочных сведений. В России была разработана система «Каталог» (Веселов В.М. и др.), 1978, которая позволяла настраиваться на различные описания данных. На основе этой программной системы было разработано две подсистемы — общие сведения о массивах гидрометеорологических данных и Автоматизированный каталог океанографических данных (АКОД), в котором предлагалось отразить как сведения об источниках данных (рейсах НИС и прибрежных станциях), так и детальные сведения о данных на носителях. Эти системы отражали не весь объем справочной информации.

Более широкий подход к созданию баз метаданных был предпринят в России в начале восьмидесятых годов в Институте кибернетики Национальной академии наук (НАН) Украины при совместной с Всероссийским НИИ гидрометеорологической информации — Мировым центром данных (ВНИИГМИ-МЦД) разработке системы управления океанографическими данными. В состав этой системы, кроме сведений о данных, была включена информация о пользователях, запросах, учреждениях, программных средствах и др. То есть состав справочных данных значительно расширился и наступил момент, когда дальнейшее увеличение количества справочных массивов, а также определение их важности уже невозможно было без их классификации и обоснования.

Список справочных систем дан в табл.2. Анализ этой таблицы показывает,что вопросам создания автоматизированных систем каталогизации данных уделялось большое внимание во многих странах. Но только небольшая часть систем была доведена до практической реализации. Так в области гидрометеорологии реализованы и функционируют такие справочные системы как АКОД, INFOCIMA, NEDRES, European Directory of Marine Environmental Data (EDMED), Global Change Master Directory (GCMD), Arctic Data Directory (ADD).

Таблица 2

Сведения об информационно — справочных системах с метаданными

Учреждение и год разработки	Система	Объекты метаданных	Тип ИС	Источник
RU, ВНИИГМИ-МЦД	ИПС. Сведения о гидрометеорологи ческих данных на базе локальной десятичной классификации	Общие сведения о гидрометеорологических данных	Докум.	(Клюкин Н.К., Середа Г.А., 1968)
RU, ВНИИГМИ-МЦД	Сводная таблица результатов океанологических наблюдений	Сведения о рейсах, пространственно временных координатах станций, измеренные значения параметров наблюдений	Факт.	(Инструкция, 1971)
RU, ВНИИморгео	Система сбора, обработки и хранения морских геологических данных	Сведения об экспедициях, профилях, станциях, пробах	Факт.	(Временная, 1977)
ВМО	Каталог гидрометеорологи ческих наблюдений	Общие сведения о гидрометеорологических данных, методы наблюдений	Факт.	(Craddok I.M., 1974)
RU, ВНИРО	АССБ «Сырьевая база»	Сведения о данных в районах промысла, совокупности лет, году; источники информации; значения параметров наблюдений	Факт.	(Ермаченко Э.И., 1976)
RU, ЛГУ	Система сбора, обработки и анализа океанологических данных	Сведения об экспедициях, стандартных разрезах, пространственно-временных координатах станции	Факт.	(Математиче ское, 1977)
МОК ЮНЕСКО	МЕДИ	Сведения об организациях, каталог станций океанографических данных, общие сведения о массивах данных, находящихся в различных странах, детальное описание файлов данных	Докум.	(Marine, 1976), https://www.aodc. gov.au/IODE/ MEDI/index.html
USA, NOAA	ENDEX	Сведения о рейсах, прибрежных станциях, международных проектах; описание данных по течениям, станциям, придонных фотографий, морской метеорологии, биологии, геологии, гидрографии, сведения о форматах данных, программных средствах	Докум.	(User’s, 1976)
RU, ВНИИГМИ-МЦД	АИСС КАТАЛОГ	Общие сведения о массивах данных	Докум.	(Веселов В.М., 1978)
UK, BODC	Каталог данных по волнению	Общие сведения о данных по волнению, сведения о приборах, идентификация на технических носителях	Докум.- Факт.	(BODC, 1980)
RU, ВНИИГМИ-МЦД	АКОД	Общие сведения о данных, сведения об источниках данных (каталог рейсов прибрежных станций), сведения о файлах, словарь параметров	Докум.	(Руководство, 1982)
USA,NOAA	NEDRES	Общие сведения о данных	Докум.	(Barton G.S., 1985)
USA, NASA	Генеральный каталог	Общие сведения о данных по природной среде	Докум.- Факт.	1989, https://gcmd.nasa. gov
RU, ВНИИГМИ-МЦД	КАТОД	Сведения о рейсах НИС	Факт.	1990
RU, ВНИИГМИ-МЦД	GETAD	Сведения о массивах данных	Факт.	1994
UK, BODC	EDMED, Sea-Search Net	Сведения о массивах данных	Факт.	1993, https://www. sea-search. net/
ВМО	INFOCLIMA	Библиография и сведения о массивах данных	Докум.- Факт.	https://www.wmo. ch/web/wcp/ wcdmp/infoclim/ infoclim.html
UK, BODC		Наблюдения за течениями 22500 серий из 97 организаций 15 стран	Факт.	1990, https://www.bodc. ac.uk
RU, ВНИИГМИ-МЦД	Информационные ресурсы	Метаданные	Докум.	1996, https://www. oceaninfo.ru
UA, МГИ		Метаданные (проекты, эксперты, сведения о рейсах)	Факт.	(Каталогиза ция, 1995)
IASC	ADD	Сведения об организациях	Web сайт	https://www. grida.no/prog/ polar/add/
ICES	ROSCOP	Сведения о рейсах	Факт.	https://www.ices. dk
AU, Marine and Coastal Data Directory of Australia	The Blue Pages	Сведения о массивах данных		https://www. marine.csiro. au/marine/mcdd
Phoenix Training Consultants	Web site	Данные, программные средства, форматы	Web site	https://phoenixtra iners.com
GOOS, Global Observation System Information Centre	GOSIC	Сведения о массивах данных	Wew site	https://gcmd.nasa. gov/gosic/ ft_search.html
NASA, Earth Observing System Data Gateway	EOSDIS	Сведения о массивах данных	Wew site	https://harp.gsfc. nasa.gov/ ~imswww/pub/ imswelcome/ plain.html
UK, DODC	GLOSS Stations Handbook	Сведения о наблюдений за уровнем моря на прибрежных станциях		https://www.bodc. ac.uk/services/ glosshb/ glosshb.html

Примечание: Докум. — документальная; Факт. — фактографическая

Система GCMD — Генеральный каталог создан по заказу NASA (США) компанией Hughes STX Corporation. По информационному содержанию она очень похожа на системы MEDI и EDMED, доступна пользователям в режиме «online». Каждое поле каталога содержит, как правило, одно значение, которому предшествует имя поля. При этом такие поля как параметр, местоположение и дисциплина, заполняются ключевыми словами по одному значению в поле. Эта информационно — поисковая система, предоставляющая пользователям краткую обзорную информацию по космическим данным и данным о Земле, собираемым как в HACA, так и вне ее, о различных системах, а также о проектах и кампаниях, в рамках которых проводится сбор, обработка и хранение данных. К каталогу можно обратиться через компьютерные сети. Подключившись к генеральному каталогу и выбрав интересующее описание, можно, в ряде случаев, сразу подключиться к системе, управляющей этими данными, то есть получить непосредственный доступ к самим данным. Одно из важных направлений развития Генерального каталога NASA — расширение возможностей взаимодействия и связи с другими системами метаданных, функционирующими в научном сообществе. Это направление ведет специально созданная рабочая группа по взаимодействию каталогов, усилиями которой был разработан проект стандарта формата для обмена метаданными между различными системами, получивший название DIF (Directory Interchange Format). Генеральный каталог NASA — ядро развивающейся международной системы каталогов данных, включающей системы Европейского космического агентства и Национальной администрации США по атмосфере и океанам. В настоящее время Генеральный каталог NASA используется также в качестве базовой системы для Международной геосферно- биосферной программы «Глобальные изменения».

Система EDMED разработана Британским центром океанографических данных (BODC) для стран Европейского сообщества. На каждый набор данных в этой системе заполняется специальная карточка, которая включает сведения о массивах и базах данных. В 1996 г. разработано программное обеспечение, которое позволяет вводить данные в каталог и осуществлять поиск в нем по различным критериям через Интернет.

В США (NOAA) создана национальная реферативная служба по окружающей среде NEDRES (Barton G.S., 1985). Эта служба создала базы метаданных для описания данных климатических, океанологических, сейсмологических, геологических и космических исследований в различных регионах земного шара и окружающего пространства. Описания данных представлены по странам, а внутри страны по организациям. Имена параметров представлены в следующем виде: в начале приводится имя параметра, затем перечисляются переменные, среда, высота или глубина, метод, тип данных, количество данных, пространственно- временные представление. Это наиболее интересный момент в системе. Большинство разработчиков систем к такой схеме описания параметров пришли только в конце девяностых годов. Каталоги данных, подготовленные с помощью системы, легко читаются, а поиск необходимых наборов данных в таких каталогах очень прост.

В девяностых годах похожие справочные системы были созданы во многих странах России (ВНИИГМИ-МЦД.), Украине (Морской гидрофизический институт) и др. странах. Более полное описание этих систем дано в книге (Вязилов Е.Д., 2001). Все эти системы отличаются незначительно по составу атрибутов.

2.2.2 Сведения о рейсах

Существуют справочные системы для отдельных типов метаданных. Однако эти системы имеют достаточно узкую ориентацию и не позволяют описать все типы метаданных.

В Международном совете по исследованию морей (ICES) создана база данных ROSCOP, включающая сведения о более 8000 рейсах НИС. Форма ROSCOP предназначена для отчета об исследованиях, выполненных в рейсах научно-исследовательских судов (Report of Observations/Samples Collected by Oceanographic Programmes). Это наиболее полная форма отражения сведений о рейсах.Здесь создан специальный пакет программ для ввода информации из форм ROSCOP в базу данных на персональном компьютере и для работы с этой базой данных.

В НЦОД России для хранения информации о поступающих данных океанографических измерений используется АКОД, в котором отмечается регион, страна, организация, название судна, номер рейса, период работ, общее число станций и горизонтов и архивный номер. На 2001 г. в системе имеется более 33 тыс. экспедиций. Структура базы данных сведений о рейсах представлена на рис.2.

В BODC в начале девяностых годов разработан каталог данных наблюдений за течениями, который включает сведения о наблюдениях за течениями из Австралии, Бельгии, Канады, Чили, Германии, Финляндии, Франции, Греции и др. стран за период наблюдений: 1922-1991 гг. Всего в этом каталоге представлены описания 29 тыс. временных серий наблюдений за течениями по схеме: страна, организация, широта, долгота, глубина постановки прибора, даты и времени выполнения наблюдений, источник данных. Каталог поддерживается программным обеспечением для выборки и визуализации сведений. В МГИ НАН Украины создана база данных «Рейсы научно-исследовательских судов» (Еремеев В.Н., Суворов А.М., Владимиров В.Л. и др. 1995). База данных системы сформирована на основе СУБД FoxPro и состоит из 32 полей. Сведения о рейсах НИС можно найти на Web сайтах таких организаций как ICES, NODCs of Russia, Japan, Irland и др.

2.2.3 Сведения об организациях, связанных с исследованиями природной среды

ВМО регулярно обобщает и публикует материалы о состоянии Всемирной службы погоды и ее основных оперативных элементов: глобальной системы наблюдений, глобальной системы обработки данных и телесвязи. В этих публикациях приводятся сравнительные данные о количественном и качественном изменении сетей наблюдательных станций, видов и методов наблюдений, даются краткие описания наземной, морской, самолетной, спутниковой наблюдательных сетей, обсуждаются потенциальные возможности глобальной системы наблюдений и вопросы повышения эффективности международного обмена, а также деятельность международных организаций в проведении научных программ и научных исследований. Полнота описаний различных разделов этого документа неодинакова по объему и содержанию и определялась наличием необходимой информации.

В работе (Региональное сотрудничество в области морских наук. 1980) представлен обзор состояния существующих региональных органов в рамках и вне рамок системы ООН, целиком или частично связанных с вопросами, касающихся морских наук и их применения. В этом обзоре представлены как широко известные международные организации ЮНЕСКО, ФАО, ВОЗ, МАГАТЕ так и мало известные общественности (программа развития ООН — ПРООН, промышленное развитие ООН-ЮНИДО (всего 53 организации или соглашения). Для каждого из 23 полузамкнутых морских и восьми океанических районов рассмотрено состояние охвата региональным сотрудничеством по следующим направлениям: соглашения о рыболовстве, охрана окружающей среды, научные исследования, помощь в развитии.

На сайте МОК (https://iode.org). созданы страницы, на которых находится информация о Мировых центрах данных, Национальных центрах океанографических данных.

2.2.4 Метаданные по пространственным данным

В Великобритании создана картографическая реферативная ИПС, которая с одной стороны, представляет каталог сведений о картах, записанных в машиночитаемой форме, с другой стороны, позволяет осуществлять поиск представление на экране картографических изображений. В настоящее время система представляет собой автоматизированную систему каталогизации и поиска картографической информации, которая осуществляет библиографический контроль за всеми картографическими материалами на национальном и международном уровне.

Отдел картографических изданий ГПНТБ совместно с лабораторией картографии Института географии РАН осуществил подготовку аннотированного библиографического указателя произведений автоматизированной картографии (Произведения, 1990). В каталоге отражены карты и атласы машинной графики общим числом 48 шт. Данная подборка отражает только часть российских и небольшую долю зарубежных атласов и карт. Материал в каталоге расположен в систематическом порядке по территориальному признаку.

2.2.5 Сведения о программных средствах

Количество компьютерных моделей настолько велико, что поиск и использование таких моделей без систематизации и описания сведений об этих моделях уже невозможен. По проекту SAMWAT создана база данных в среде СУБД Dbase III (The SAMWAT database. 1988). Атрибутами такой базы данных является имя модели, функции модели, автор, дата разработки, организация и адрес разработчика, ЭВМ, на которой реализована модель и др. Для каждой модели определяются такие важные характеристики как природа модели, сфера применения модели, процессы передачи тепла, жидкости, граничные условия, входные и выходные данные и др. С помощью таких баз данных можно быстро выбрать необходимые программы. То есть создание баз подробных справочных сведений о программных средствах представляет большой интерес. Программные средства в области океанографии не являются предметом международного обмена, но в связи с развитием Интернет потребность в сведениях о них возрастает, поэтому необходимо собирать сведения о программных средствах и их функциональных возможностях.

2.2.6 Интернет системы

Огромное число созданных в Интернет Web — страниц в области исследования окружающей среды, их большой объем создают трудности для поиска и просмотра, необходимых пользователю данных и информации. Многие серверы уже сейчас имеют страницы со списками адресов, составители которых считают их полезными для потенциальных пользователей. Эти адреса часто плохо систематизированы, о них нет кратких сведений (что находится на этих страницах). Наиболее систематизированным сервером является Web сайт IOC. С точки зрения поиска страниц различных организаций, занимающихся исследованиями океана — это один из лучших серверов. К сожалению, информационные ресурсы практически здесь не представлены. По некоторым направлениям исследований уже созданы специальные страницы обобщающего характера. На этих страницах приводятся краткие сведения по информационным ресурсам в той или иной стране (например, российские информационные ресурсы Интернет) или отдельным научным направлениям.

Наиболее интересными источниками данных о состоянии природной среды являются сайты UCAR (https://www.ucar.edu/dss/ilana.html — разработчик Ilana Stern, e-mail: ilana@kiowa.scd.ucar.edu), «Виртуальная земля» https://teachserv.earth.ox.ac.uk/resources/v_earth.html.

https://www.unesco.org/ioc/goos/neargoos.htm — NEAR-GOOS — каталоги океанографических станций, БТ станций, СТД наблюдений; каталог поверхностных течений Мирового океана; каталог ADCP наблюдений; каталог уровенных наблюдений; каталог измерений течений на АБС; каталог морских организмов (планктон); перечень национальных океанографических программ; отчеты о рейсах НИС; каталог документов МОК; словарь океанических аббревиатур.

Во ВНИИГМИ-МЦД создана страница для путешествий по информационным ресурсам в области природной среды, https://www.meteo.ru/nodc/travel/index.htm.

2.2.7 Сведения о прибрежных станциях

Сведения о прибрежных станциях широко используются при сборе и обработке данных для получения: краткой информации о станции, выборки кода и имени из словаря станций. сведений о ледовых объектах станции по отдельным морям, сведений о глубинах в месте наблюдений за температурой воды и волнением, поправка для приведения уровня воды к единому нулю поста моря, сведений о видах наблюдений по районам, сведений о составе географических районов, справочных сведений о прибрежных станциях (номер и название станции, разряд, нуль поста, количество сроков, год открытия, наличие мареографа), объемов наблюдений по станциям, карты расположения станций по отдельным морям. В связи с развитием службы уровня моря создан каталог футштоков (станций с измерениями уровня моря) (Оперативные станции, 1983, Справочный каталог, 1985). В каталоге отмечаются: имя станции, широта, долгота, дата начала наблюдений, тип футштока и адрес организации, которой принадлежит станция. Кроме того, в 1980 г. издан список прибрежных станций (List of cost stations. 1980), создана база данных паспортов станций (Лежнева Н.Г. 1983).

2.2.8 Словари и кодификаторы

Справочными массивами общего пользования являются словари и кодификаторы, которые позволяют облегчить операции по группировке, сортировке и выборке справочной и исходной информации. Словари обеспечивают также единое понимание терминов. В гидрометеорологии применяются сотни кодификаторов (коды, облачности, видимости, волнения, ледовых характеристик и др.), большинство из них стандартизировано на национальном и международном уровнях. Словарь представляет собой перечень имен структурных единиц и их кодов, упорядоченных тем или иным способом.

Для организации поиска данных в НЦОД России создается единый словарь и каталог параметров, который состоит из трех таблиц — сведения о параметре (имя, имя статистики, тип данных, пространственно — временные масштабы представления параметра, предельные значения параметра и др.); сведения о физических адресах хранения информационных объектов (графических, текстовых, HTML файлов) и параметров в базах данных, размещенных на распределенных ЭВМ. Единый словарь каталог используется в России многими разработчиками систем в области океанографии, участвующими в разработке Единой системы информации об обстановке в Мировом океане при создании баз данных, программных приложений по прикладной обработке океанографических данных.

2.2.9 Другие справочные сведения

Список судов, выполняющих попутные судовые метеорологические наблюдения представлен в (International list, 1979). Каждая страна представляет сведения о сети морских метеорологических станций на попутных судах. МОК инициировала создание регулярной службы сбора информации об океанских буях. Цель такой службы не только в том, чтобы обеспечить безопасность навигации и защиту буев от столкновений с судами, но также и в том, чтобы информировать общественность о большой научной ценности и пользе данных с океанских буев.

Для создания базы данных сведений о приборах можно использовать как учебную литературу по океанографическим исследованиям, так и каталоги океанографических приборов фирм — изготовителей (Oceanographic Instrumentation Catalogue). Сведения о приборах позволяют определить класс точности тех или иных данных, получаемых через международный обмен.

Сведения о национальных программах и проектах России можно найти в книге (Морские, 1998). Схема базы данных «Наблюдательные проекты» представлена на рис.3.

На сайте IODE МОК ЮНЕСКО имеется система GLODIR (https://iode.org), в базе данных которой имеются сведения о более, чем 12 тыс. ученых в области морских наук. Сведения о международных форматах, несмотря на их небольшое количество, представляют большую важность при разработке проектных решений по обмену комплектами данных. Здесь кроме знания характеристик форматов, необходимы сведения о реализованных технологиях переформатирования из национальных форматов в международные и обратно или возможностях такой реализации. Поэтому чем подробнее сведения о форматах и их структуре, тем большую ценность они представляют. Анализ международных форматов записи позволяет проследить тенденции развития программных систем за рубежом, т.к. эти форматы, как правило, отражают последние реализации систем. Сведения o форматах данных имеются на Web сайте ICES, сведения о НИС на Web сайтах Irish Marine Institute, NODC of Japan, NODC of Australia.

В настоящее время очень важными характеристиками являются сведения о выпускаемой различными организациями информационной продукции о состоянии окружающей среды, которую можно получить как на Web сайте, так и другими средствами (факс, электронная почта и т.п.). Каждая страна публикует перечень услуг, которые она может представить для обслуживания гидрометеорологической информацией с указанием сроков передачи карт (Auciello E.P. 1986). ВМО и МОК готовят перечни продукции, выпускаемой национальными организациями (Oceanographic Products. 1986, Integrated Global Ocean Services System, 1992, Monthly Ocean Report. 1994). В перечнях представлена выходная продукция оперативно — прогностической деятельности с указанием содержания сроков, форм представления информации, учреждений, готовящих информацию потребителей, географического района, для которого выпускается продукция. Перечень включает продукцию МЦД, НЦОД, международных информационных систем, международных организаций, национальных учреждений. В настоящее время перечень включает описи: для Мировых центров данных, НЦОД, Международных информационных систем, международных проектов и программ, Международных организаций. Перечень включает анализы погоды, прогнозы, результаты обработки массивов данных, каталоги, карты распределения различных параметров и т.п. Перечень дает возможность получить сведения о местонахождении данных и информации.

3. Место и роль метаданных в управлении базами данных

3.1 Масштабы обобщения метаданных

Метаданные обладают рядом специфических особенностей, характерных для всех видов справочной информации:

• Одноразовый ввод информации при первоначальной загрузке метаданных с последующим внесением изменений и многократное ее использование в течение достаточно длительного промежутка времени;
• Относительно малая активность обновления справочной информации, как по частоте, так и по объему корректировки;
• Отделение во времени, по источникам, исполнителям процесса обновления от процесса использования, как следствие, необходимость обеспечения совместимости информации, подлежащей редактированию;
• Наличие четких признаков классификации и группирования справочной информации;
• Необходимость централизации общих сведений о данных и децентрализации локальных, детальных сведений о данных.

Состав и точность описания характеристик объектов метаданных зависит от уровня управления данными (локальный — экспедиция, региональный — проект, национальный — страна, Земной шар — международный), масштаба системы, этапа обработки данных. Справочная информация циркулирует в системе переработки данных каждого учреждения, занимающегося гидрометеорологическим обеспечением экономики страны или находящегося в системе сбора, хранения, обмена и обработки океанографических данных на международном, национальном, ведомственном и корпоративном уровнях. На каждом из этих уровней нужна своя справочная информация. Так для взаимодействия на международном уровне необходимы сведения о международных соглашениях, массивах данных, предназначенных или переданных в международный обмен, включая сведения о рейсах и станциях, форматах обмена данными, программных средствах их обработки и др. В системе гидрометеорологического обеспечения страны нужны сведения о мореведческих организациях, массивах данных, которые они хранят, программных средствах обработки, форматах сбора и обмена на уровне страны, наблюдательных платформах, наблюдательных сетях и др. На корпоративном уровне необходима детальная информация по массивам (базам данных) в виде сведений о рейсах НИС и их состоянии (в обработке, на каком носителе и т.п.), о состоянии изученности того или иного географического района по различным параметрам. Для лиц, принимающих решения на объектах экономики с использованием информации о состоянии природной среды, в первую очередь необходимы сведения о гидрометеорологической продукции и регламенте ее выпуска, а также возможных типах запросов и решаемых задач. То есть в системе обеспечения имеются как справочные сведения одного класса (сведения о массивах данных, источниках данных, форматах и т.п.), которые можно объединить в одну таблицу, так специфические для каждого уровня (сведения о международных соглашениях, конвенциях, законах).

Справочные сведения одного класса различаются масштабом обобщения информации. Так наивысший масштаб обобщения требуется для международного уровня, здесь отражаются сведения о массивах данных, которые страна может передать в международный обмен или массивы международных данных. На национальном уровне необходимо иметь сведения о всех имеющихся в стране массивах данных о состоянии морской среды, независимо от носителя. В корпоративной системе необходимы сведения о каждом наборе данных, единице сбора, учета и обмена данными (рейс, месячный поток данных от прибрежной станции). Такие сведения должны позволять получать справки для организационного управления данными. Например, количество рейсов, станций представленных в международный обмен каждой страной, по районам, ведомствам и др. Описание массивов данных, позволяет оценить значимость тех или иных данных, выбрать наиболее подходящие для равноценного обмена с зарубежными организациями. Годовые планы экспедиций по объявленным национальным программам служат для контроля за их выполнением и поступлением как сведений о рейсах, так и самих данных. Уровни организации метаданных о состоянии морской среды иллюстрирует рис.4.

3.2 Взаимодействие в международном масштабе

На этом уровне необходимы сведения о международных соглашениях, зарубежных и международных организациях, массивах данных, предназначенных или переданных в международный обмен, включая сведения о рейсах и станциях, форматах обмена данными, программных средствах их обработки, количестве рейсов, станций представленных в международный обмен каждой страной, по районам, ведомствам, перечень станций международного обмена, планы экспедиций по объявленным национальным программам, количество рейсов, станций по странам, географическим районам, сведения о международных проектах (экспедициях), форматах данных и описания структур данных, сведения о программных средствах, сведения о приборах — измерительных системах, перечень экспертов в области морских наук, годовые планы экспедиций для контроля за их выполнением и поступлением как сведений о рейсах, так и самих данных, сведения о технологиях переформатирования из национальных форматов в международные и обратно.

3.3 Метаданные в системе сбора, обработки, хранения и обмена информацией

Рис.5. Схема управления данными об окружающей среде

Этот уровень включает сведения о данных, программных средствах, форматах хранения данных, сведения о системе обеспечения. Нерационально в каждой организации иметь полные массивы такой справочной информации, как сведения о рейсах, полетах самолетов, прибрежных станциях, наблюдательных платформах, приборах (измерительных системах) методах определения гидрохимических и загрязняющих веществ, проектах, такие сведения должны храниться в NODC. Схема (рис.5) иллюстрирует потоки метаданных при сборе информации о состоянии среды.

3.4 Метаданные в системе гидрометеорологического обеспечения

Для лиц, принимающих решения, на объектах экономики с использованием информации о состоянии природной среды нужны сведения о мореведческих организациях, массивах данных, которые они хранят, программных средствах обработки, форматах сбора и обмена на уровне страны, наблюдательных платформах, наблюдательных сетях, сведения о гидрометеорологической продукции и регламенте ее выпуска (сведения о текущей информации, прогнозах, обзорах, бюллетенях, ежемесячниках, ежегодниках руководствах, пособиях, атласах, в которых есть различного рода справочные данные и климатические обобщения), возможных запросах и решаемых задачах.

Обеспечение потребителей должно быть ориентировано на определенные классы пользователей, на отдельные технологические процессы, например, проектирование и эксплуатация скважин, планирование промысла рыбных объектов, поиск рыбы и сам вылов. Для гидрометеорологического обеспечения необходимы сведения об объектах экономики, технологических процессах, подверженных влиянию среды, результатах принятия решений с использованием гидрометеорологических данных. Например, для нормальной эксплуатации торгового судна необходимы сведения о пособиях, руководствах, атласах, навигационных картах, радиопеленгаторах, огнях, морских портах, местах укрытия от непогоды, климатических характеристиках района плавания или судоходных трасс, долгосрочных и краткосрочных прогнозах, текущей информации, радиостанциях, передающих гидрометеорологическую информацию, учреждениях, обслуживающих регион рекомендованными курсами, зонах ответственности за гидрометеорологическое обслуживание; продукции, выпускаемой различными организациями; навигационных характеристиках судна; характеристиках перевозимого груза.

Метаданные в системе обеспечения также как в подсистеме международного обмена включают сведения о данных, программных средствах, форматах хранения данных, сведения о системе обеспечения. Нерационально в каждой организации иметь полные массивы такой справочной информации, как сведения о рейсах, полетах самолетов, прибрежных станциях, наблюдательных платформах, приборах (измерительных системах) методах определения гидрохимических и загрязняющих веществ, проектах, такие сведения должны храниться на главном сайте ЕСИМО. Наличие описаний массивов данных, находящихся во всех учреждениях страны позволяет очень быстро найти необходимые пользователю данные независимо от его компетентности. Сведения о программных средствах в системе обеспечения океанографической информации в стране должны отражать общую информацию о них, наличие документации и функциональные возможности. Эти сведения нужны для ориентации потребителя в общем потоке программных средств. Сведения о комплексах технических средств необходимы для планирования, разработки и внедрения технологий сбора океанографических данных, оценки возможностей эксплуатации тех или иных программных средств. Знание этих сведений позволяет планировать обмен данными на различных носителях. Сведения о форматах данных необходимы для планирования межведомственного обмена и сбора данных от различных ведомств. Сведения о системе обеспечения — информация, необходимая внешним пользователям для ориентировки. В какое учреждение обращаться в зависимости от их зоны ответственности, функциональных возможностей, входной и входной информации, выдаваемой продукции, а также перечня постоянных пользователей.

3.5 Метаданные в системе корпоративной переработки данных

Здесь необходимы сведения о данных, методах наблюдений, приборах, методах определения гидрохимических и загрязняющих параметров, др.; сведения о программных средствах; сведения о географических объектах. Эти данные можно назвать идентифицирующей информацией. К наиболее детальной идентифицирующей информации относятся сведения об океанографических станциях, АБС, морских аэрометеорологических наблюдениях, сведения о форматах хранения данных и их структуре. Идентифицирующая информация служит для облегчения использования и обработки данных, определения отношения станций к вековым разрезам, многосуточным станциям. Сведения о станциях включают пространственно-временные координаты точек наблюдений. Индивидуализация станций осуществляется во времени (год, месяц, число, время) и по пространству (широта, долгота). Отсутствие любого из перечисленных атрибутов ставит под сомнение целесообразность хранения такой станции. Кроме перечисленных характеристик, для полной идентификации данных необходимы такие сведения как глубина места наблюдений, метод определения каждого параметра, обозначение организационных форм проведения океанографических исследований (суточная, рейдовая и др.). Помимо сведений общих для всех станций, для наблюдений на вековых разрезах, полигонах и др. необходимо отмечать дополнительные информационные характеристики, присущие каждой форме организации наблюдений. Дополнительными сведениями о многосуточных станциях, в т.ч. на океанических станциях погоды, являются атрибуты дата начала и окончания наблюдений, количество серий, сроки наблюдений. Для стандартных разрезов такими атрибутами являются название и номер разреза, номера и постоянные координаты точек разреза. Для рейдовых наблюдений достаточно номера точки и ее координат.

На основе сведений о пространственно-временных координатах станций получаются характеристики изученности по вертикали (наличие и количество наблюдений в квадратах с различными пространственными масштабами от 0.5⁰ до 10 ⁰ и по времени от декады до многолетнего года), а также наличие и количество наблюдений в определенном пространстве и времени или расположение станций в любом диапазоне пространства и времени. Массив характеристик изученности является результатом статистической обработки пространственно- временных координат станций нерегулярных наблюдений и предназначен для предварительного знакомства с имеющейся полнотой данных.

Вторым потоком идентифицирующей информации являются сведения о форматах хранения данных и их структуре на носителе. Эта информация необходима для управления данными, знакомства пользователей со структурами хранения данных, разработки программ конвертирования и т.п.

Сведения о данных должны идентифицировать их с различным уровнем обобщения от массива (базы) данных до единицы поступления данных (рейс, набор данных за месяц наблюдений на прибрежной станции). Но в отличие от сведений об источниках данных (наблюдательных платформах) здесь указываются архивный номер, уточненный период наблюдений. Выделение в отдельные базы метаданных характеристики единиц поступления данных и описаний наблюдательных платформ, позволяет значительно ускорить поиск сведений о данных. Становится возможным иметь одинаковые характеристики для описаний сведений о массивах данных. В описаниях массивов данных должны отражаться сведения о данных кораблей погоды, на вековых разрезах, рейдовых пунктах и др. Такие сведения получить на уровне океанографических станций практически очень трудно, а иногда и невозможно.

В отдельных учреждениях создаются специализированные базы данных, для которых должны создаваться справочные массивы сведений об источниках этой информации. В учреждениях очень важно наладить строгий учет поступления данных, а также результатов международного и межведомственного обмена данными. Результаты этого учета должны отражаться в соответствующих массивах справочной информации. Так во ВНИИГМИ-МЦД имеется таблица, в которой по каждому рейсу отмечается доступность этих данных, отношение к объявленным национальным программам, а также факт передачи в международный обмен.

Внутренним и внешним пользователям необходимы как общие сведения о программных средствах, так и детальные сведения о программах обработки данных и документации по их применению. Наличие такой информации позволяет быстро ознакомиться с функциональными возможностями программных средств и выбрать наиболее интересные.

Для детализации сведений о географических районах, где были получены океанографические данные, необходимо привлечение дополнительной информации по гидрографическим и геоморфологическим характеристикам морей, устьевых областей и др. зонам.

3.6 Метаданные на корпоративном уровне

Здесь необходима детальная информация по каждому массиву (базе данных), каждой единице сбора, учета, обмена в виде сведений о рейсах НИС, месячном потоке данных от прибрежной станции и их состоянии (в обработке, на каком носителе), о состоянии изученности того или иного географического района по различным параметрам (сведения об океанографических профилях, буйковых станциях, морских аэрометеорологических наблюдениях); методах наблюдений, приборах, методах определения гидрохимических и загрязняющих параметров; сведения о программных средствах (описание модулей и программ, процедур, документация на программы); сведения о форматах хранения данных и их структуре, сведения о комплексе технических средств (состав комплекса технических средств); словари терминов; кодификаторы судов, стран, учреждений, проектов и т.п.; коды наблюдаемых параметров (волнения, облачности, погоды и др.); астрономические, теплофизические, химические, метеорологические, океанографические постоянные; гидрологические характеристики, физические и механические свойства металлов и сплавов; сведения о данных, программных средствах, комплексе технических средств; идентифицирующая информация; словари; гидрографические сведения; международно-правовые акты, справочные гидрометеорологические массивы данных; характеристики работы предприятия; сведения о контроле природной среды; справочные геологические и биологические сведения; информация для управления данными. Так во ВНИИГМИ-МЦД используется большое число баз справочных сведений и справочных массивов в листовых источниках. Это:

• база справочных сведений о рейсах НИС по материалам исторических наблюдений за многолетний период (более 33 тыс.);
• массив данных призначных частей океанографических станций (2.5 млн. записей);
• массив сведений о наблюдениях за течениями (7500 автономных буйковых станций);
• база справочных сведений о морских береговых и устьевых станциях и постах (более 400 станций);
• сведения о наблюдательных платформах (более 800 российских НИС);
• описания форматов хранения данных;
• сведения о мореведческих организациях России (70 организаций);
• сведения о массивах и базах данных на технических носителях в различных организациях (более 250 описаний);
• базы словарей — кодификаторов (судов, стран, учреждений, географических областей, параметров, приборов и др.) в объеме более 10 тыс. параметров.

4. Организация использования метаданных

На рис.6 представлена структура метаданных по морской природной среде. Предлагается иметь два уровня унификации метаданных. Первый относится к логическому содержанию данных, а второй — к физической организации баз метаданных.

Метаданные должны содержать форматированную информацию об информационных ресурсах: имена параметров, коды, свойства, форматы, адреса хранения и т.п. — все, что необходимо информационным технологиям, чтобы найти информационные ресурсы и правильно их обработать. Для хранения и обеспечения доступа к метаданным в России разработана схема базы метаданных, включающая описание структур таблиц с метаданными и позволяющая без дублирования организовать хранение метаданных.

Глобальные метаданные должны храниться на сайтах мировых центров данных, а национальные метаданные — на сайтах соответствующих национальных организаций. Метаданные позволяют осуществлять поиск исходных данных на нескольких уровнях их физической организации в зависимости от квалификации пользователей, их прав, используемых инструментальных средств поиска информации и т.п.

Верхний уровень — самый доступный, рассчитанный на широкого пользователя Интернет. Здесь находятся общие сведения о массивах и базах данных, имеющихся в различных организациях страны и за рубежом; сведения о мореведческих организациях; наблюдательных проектах; экспертах; информационных ресурсах по морской окружающей среде, имеющиеся в Интернет и др. При числе документов более 10 по каждому типу метаданных предлагается использовать динамические средства организации доступа к информации с использованием языков XML, RDF. При этом появляется возможность стандартизации представления и поиска метаданных с использованием Web — технологий.

Второй уровень метаданных рассчитан на пользователей специалистов — гидрометеорологов, которые хотят оценить количество, качество, полноту той или иной базы исходных данных. Поэтому здесь должны использоваться базы метаданных, представляющие сведения о наблюдательных платформах (НИС, прибрежных станциях, спутниках и т.п.), методах наблюдений, используемых приборах, подробные каталоги изученности того или иного района и т.п. Этот уровень метаданных создается в среде реляционной системы управления базами данных (СУБД) c возможностями выдачи информации в Интернет в виде динамических страниц с использованием языков XML, RDF.

Третий уровень метаданных предназначен для поиска исходной информации в базах данных и выдачи данных в удобной для профессионального пользователя форме. Эти метаданные в основном предназначены для администратора базы данных. Создаваемые здесь базы метаданных позволят по логическим характеристикам данных найти их физические адреса хранения или процедуры расчета. При выдаче исходных данных внешнему пользователю используются базы кодификаторов. Это уровень метаданных создается в среде реляционной СУБД без выдачи метаданных в Интернет. Здесь возможны следующие типы запросов:

• Выдать содержимое таблицы (полностью или по частям) одного или нескольких экземпляров объекта Х по ключевым признакам У;
• Для объекта Х выдать сведения о количестве экземпляров Хi в таблице на момент запроса и по отдельным ключам, поступлении и изъятии экземпляров объекта;
• Выдать на карту или в таблицу сведения об общем количестве наблюдений по Мировому океану или заданному району или то же с уточнением по годам, параметрам;
• Выдать справочные сведения на основе нескольких объектов метаданных, например, выдать сведения о рейсах по проектам, выполненным в 1970# 1980 гг., с определенными видами наблюдений; выдать характеристики (частично или полностью) проектов, в которых участвует какая- либо организация.

На этом уровне большую роль должна играть классификация данных. Основной вход в систему поиска исходных данных представляет словарь параметров, позволяющий по логическим характеристикам параметра (имя, метод получения, пространственно-временной масштаб представления, тип данных — текст, фактография, пространственные данные) и условиям поиска (географический район, период наблюдений) получить либо физические адреса хранения данных (имя таблицы), либо имя приложения для вычисления значения этого параметра или его характеристики).

Все метаданные хранятся в базе данных СУБД, где поддерживается их актуальность, и они используются периодически (на верхнем уровне) для обновления динамической информации на сайте, постоянно для выполнения запросов на втором и третьем уровнях. В дальнейшем, после разработки средств хранения метаданных в структуре, наиболее приближенной к языкам XML и RDF (например, в виде триплов), возможна реорганизация базы метаданных.

Для решения задачи физической организации и передачи метаданных предлагается использовать язык XML (Extensible Markup Language) и объектную модель DOM (Document Object Model), являющиеся стандартами W3C (World Wide Web Consortium, https://www.w3.org). Язык XML позволяет создавать собственные языки на его основе для применения в конкретных областях деятельности и, по сути, является носителем данных между узлами единого информационного пространства. W3C выработал стандарт для представления метаданных в сетях Internet: язык описания ресурсов RDF (Resource Description Framework), основанный на языке XML. Использование таблиц стилей XML позволяет не только преобразовывать форматы, но предоставляет механизм манипулирования данными после получения метаданных на экране пользователя. Например, сортировать, производить поиск или добавлять информацию прямо из браузера. Использование объектной модели документа — DOM позволяет преобразовать метаданные из формата базы данных в XML. Использование языка XML позволяет стандартизовать не только состав атрибутов описаний различных объектов метаданных, но их имена, типы данных. То есть на основе языка XML можно создать специализированный язык для описания метаданных.

Первая попытка реализовать систему со множеством объектов метаданных сделана в НЦОД России в 2000 г. Создан справочник «Информационные ресурсы России о морской среде». Справочник подготовлен с целью представления сведений об информационных ресурсах по морской окружающей среде. Справочник предназначен для поиска сведений о данных, форматах, организациях и др. объектах метаданных и включает:

Источники информации

• Наблюдательные сети и приборы
• Экспедиции, проекты и программы
• Мореведческие организации
• Сведения о НИС, в т.ч. действующих в настоящее время
• Сведения о прибрежных станциях и постах на морях России
• Космические аппараты
• Эксперты

Информационные ресурсы

• Описания массивов и баз данных с подключением сведений о форматах, самих форматов, библиографических ссылок, карт освещенности и т.п. для различных видов наблюдений (глубоководные, оперативные данные, передаваемые по каналам ГСТ, течения, прибрежные, судовых гидрометеорологические, спутниковые, авиационные, ледовые, синоптические, стихийные гидрометеорологические явления, по международным и национальным проектам, из зарубежных источников информации, имеющихся в России, пространственных данных).
• Научно-техническая информация
• Правовая информация
• Нормативно-методическая документация
• Социально — экономическая информация

Средства управления и обработки данных:

• Классификаторы и кодификаторы, применяемые в различных ведомствах (Росгидромет, Госкомрыболовство, ГУНИО и Министерстве природных ресурсов).
• Форматы сбора, хранения и обмена (межведомственного и международного)
• Программные средства сбора и прикладной обработки данных.

Информационная продукция (оперативная, режимная информация, справочная, прогнозы, рекомендации).

На рис.7 показана главная страница для просмотра Справочника «Информационные ресурсы ЕСИМО». Справочник включает 13 объектов метаданных, около 30 тысяч единиц описаний (рейсов, массивов, проектов, организаций и др.). В табл.3 представлены сведения о количественных характеристиках метаданных, включенных в Справочник.

Рис.7 Главная страница для просмотра Справочника «Информационные ресурсы ЕСИМО»

Поиск сведений о массивах и базах данных, имеющихся в России, реализован в виде HTML — страниц на основе навигации по трем направлениям поиска (видам наблюдений, географическим областям и учреждениям — владельцам или хранителям данных). Для поиска информации в других разделах (организации, рейсы и др.) используется язык XML. Файлы редактора Word представляются, как электронные документы. Сейчас большая часть метаданных из этого Справочника хранится на Web сайте ЕСИМО (https://www.oceaninfo.ru) и Web сайтах организаций ВНИИГМИ-МЦД (https://www.meteo.ru), ААНИИ (https://www.aari.nw.ru), ДВНИГМИ (https://www.hydromet.com.ru)

Таблица 3

Сведения о базах метаданных

	Количество
Название	Документов	Атрибутов
Сведения о массивах и базах данных, имеющихся в различных организациях России	230	35
Описания форматов файлов данных	15	20
Сведения об организациях	60	12
Сведения о НИС за весь период сбора данных	850	13
Сведения о действующих НИС	122	5
Сведения о прибрежных станциях	450	65
Сведения о спутниках	2	10
Сведения о сетях наблюдений	10	17
Сведения об экспертах	110	12
Сведения о наблюдательных проектах	70	15
Сведения о рейсах НИС	32500	21
Словари и кодификаторы	78	2-5
Сведения о моделях и др. программных средствах	10	13
Каталог источников НТИ	190	9
Словарь терминов	400	2
Список используемых сокращений	50	2
Сведения об океанографических Web сайтах	1000	2
Сведения об океанографических приборах	150	17
Кодификаторы ледовых данных	16	2-3
Сведения о морских картах	100
Сведения о зарубежных массивах данных	250	10
Сведения о базах данных на CD-ROM	24	10

5. Проблемы развития и использования баз метаданных

В настоящее время в основном создаются отдельные системы для различных объектов метаданных (сведений о массивах и базах данных, рейсах НИС, прибрежных станциях и др., см. табл.1). Наибольшее число систем создано для таких объектов, как сведения о массивах и базах данных, рейсах НИС. Наступил момент, когда необходимо не только стандартизовать состав атрибутов объектов метаданных, но и создать единую систему метаданных, включающую все объекты метаданных (сведений о массивах данных, организациях, экспертах, форматах, проектах и др.). Для быстрого поиска данных необходима правильная организация метаданных, что можно обеспечить хорошей классификацией данных по видам наблюдений, сферам, статистическим характеристикам.

Ясно, что сведения о массивах данных нужны, не тем, кто занимается созданием и использованием баз данных. О их существовании и характеристиках знает большинство разработчиков. Эта информация нужна тем, кто работает в других смежных сферах наук и не знает, что имеется в интересующих их областях. Поэтому системы сбора метаданных должны быть на первом этапе централизованы, также как это было в шестидесятых — семидесятых годах с исходными данными. Чем полнее такие базы данных, тем они эффективнее могут быть использованы для поиска сведений о данных.

Среднее время жизненного цикла программной системы составляет 3-5 лет, а время, необходимое для создания информационной базы составляет намного больше времени. Например, в России для создания базы сведений о рейсах НИС в объеме 33 тыс. рейсов потребовалось 10 лет (1981-1990 гг.). За это время сменилось две операционных системы, поколение ЭВМ. Поэтому необходимо иметь ввиду, что главное не разработка программных средств поиска метаданных, а хороша проработанная политика, технология и организация сбора метаданных для управления данными на уровне центров данных, проектов.

Рост объемов метаданных увеличивает их полезность. Чтобы ускорить создание баз метаданных, заполнение описаний массивов данных должно быть обязанностью каждого проекта, программы, каждой экспедиции, связанных с получением данным. Например, в рамках проекта GODAR создано несколько глобальных массивов данных, но они до сих пор отсутствуют в справочных системах.

Одной из главных задач развития метаданных является объединение их информационных баз — конвертирование в одну структуру (систему). Например, объединить информационные базы таких систем как EDMED, INFOCLIMA, GCMD, ADD, Blue Pages и др., как, например, делается с исходными данными в Мировых центрах данных. При этом можно использовать уже имеющиеся печатные каталоги массивов данных, а авторы должны иметь возможность уточнить некоторые характеристики.

Перспективой развития метаданных является интеграция описаний массивов данных различных стран, организаций, систем с подключением дополнительной информации — форматов, библиографии по массивам данных, карт изученности, таблиц содержания и др., как это сделано в системе EOSDIS (NASA USA). Объединение можно также произвести путем создания общего списка массивов и баз данных и соответствующих ссылок на их описания, находящиеся на сайтах организаций — владельцев этих данных. Такая схема организации метаданных реализована в России (https://www.oceaninfo.ru/data/russ.htm).

Характеристики системы (полнота описаний по центрам, видам наблюдений (т.е. нужно описывать не только океанографические массивы, но и все, что касается природной среды- метео, геология, гидрология и др.). Число атрибутов для первого уровня описаний может быть минимальным — главное, как можно шире представить информационные ресурсы. За счет этого можно существенно сократить время ввода описания одного массива данных. Сейчас в таких системах как GCMD, EDMED, MEDI требуется в среднем 3-4 часа на одно описание. Не каждый автор захочет тратить столько времени для ввода одного описания.

Очень важным моментом для создания любой базы данных является наличие плана управления данными. Сейчас, когда объем баз метаданных увеличился значительно, появились проблемы в их организации на носителях для последующего поиска, необходимо разработать план управления метаданными. Он может быть составной частью общего плана управления данными по отдельным направлениям наук.

6. Характеристики информационных ресурсов, как результат обработки баз метаданных

Кроме получения справочных сведений в том виде, как они были введены в ЭВМ, на основе метаданных можно выполнять аналитические запросы и получать агрегированные характеристики, т.е. проводить анализ поступления данных от различных организаций. Например, получить:

• количество массивов данных, по организациям, регионам,
• количество рейсов НИС, поступивших в 1990 — 2000 гг. от различных стран, организаций России; количество рейсов НИС, поступивших 1990-2000 гг. по видам наблюдений;
• количество станций по квадратам, периодам, параметрам и т.п.

Для эффективного управления данными необходимо знать состояние информационных ресурсов и продукции, которое можно отразить:

• Состоянием сетей наблюдений, с которых получается информация;
• Оценкой информационных потоков;
• Распределением информации по носителям;
• Обобщенными характеристиками баз данных;
• Количеством выполненных запросов с указанием тенденции в информационных потребностях пользователей и др.

Характеристиками потоков информации являются количество источников данных (например, рейсов), объем (число наблюдений), прирост объемов данных за год, в среднем. В табл.4, 5 даны характеристики входной информации и объемы данных от различных наблюдательных платформ по видам наблюдений. Характеристиками потоков информации в системе переработки океанографических данных являются:

• На этапе производства наблюдений — количество источников информации (НИС, прибрежных станций, буев и др.), объемы получаемой информации од одного источника (срочной, ежедневной, ежемесячной, годовой);
• На уровне объединения информации во времени — объемы, поступающей информации на обработку в центр (ежедневной, ежемесячной, годовой) в байтах;
• На уровне объединения информации в пространстве — станция, рейс, трасса, территория, бассейн, регион; На этапе обработки данных — объем обрабатываемой информации, время обработки информации;
• На этапе выдачи информации — объем выходной информации, периодичность представления (срок, сутки, неделя, декада, месяц, квартал, год); пространственное объединение данных (регион, бассейн, акватория); сортировка данных (во времени, в пространстве, в пространстве и во времени).

Сведения об используемых приборах, измерительных системах являются важным показателем качества сети наблюдений, поэтому получение сведений об оснащенности сети различными типами приборов (табл.6) является важной функций системы обработки баз метаданных.

Распределение данных океанографических наблюдений по основным регионам Мирового океана с указанием организаций поставщиков данных (табл.8) отражает изученность наблюдениями того или иного района, поэтому такая таблица является полезной для потенциального пользователя. Распределение информации по носителям (табл.9) показывает готовность данных к обработке.

Таблица 4

Характеристики входной информации НЦОД России

Вид наблюдений	Общий объем	Средний прирост в год	Прирост в 2000г.
Глубоководные	33500 рейсов	250 рейсов	168 рейсов
Судовые метеорологические	345000000 набл.	500000 набл.	1200000
Прибрежные	400 станций	250 станций	205 станций
Авиационные	1024 карты	15 карт	0
Буи	3500000 набл.	1500000 набл.	1300000 набл.
Течения	7000 АБС	100 АБС	1 АБС
Данные ОГСОС (БАТИ, ТЕСАК)	472000 набл.	14400 набл.	13000 набл.
Химическое загрязнение	2520 рейсов	50 рейсов	0
Метеорологические с НИС	1745 рейсов	35 рейсов	0
Морские актинометрические	793 рейсов	16 рейсов	0
Морские аэрологические	714 рейсов	14 рейсов	0
Озонометрические	126 рейсов	4 рейса	0
Радиохимические	497 рейсов	10 рейсов	0
Ракетное зондирование	89 рейсов	3 рейса	0

Таблица 5

Количество рейсов, станций (полетов самолетов) с определенными видами наблюдений, зарегистрированных во ВНИИГМИ-МЦД

Вид наблюдений	Кол-во рейсов	Кол-во единиц наблюдений с учетом данных на зарубежных CD-ROM	Период наблюдений
Гидрологические	36132	2300000 профилей	1895-2000
Батитермографные	4812	3200000 профилей	1949-1991
CTД — наблюдения	520	305000 профилей	1974-2000
Наблюдения за течениями	1762	7500 АБС	1936-1996
Наблюдения за химическим загрязнением	2520	220000 станций	1957-1995
Морские метеорологические с НИС	1745	450000 наблюдений	1911-2000
Морские актинометрические	793	190000 наблюдений	1934-1994
Морские аэрологические	714	80000 наблюдений	1938-1987
Озонометрические	126	7000	1970-1987
Радиохимические	497	—	1970-1990
Ракетное зондирование	89	—	1970-1990
Авиатемпературные	1024	—	1970-1987
Морская биология	30	—	1970-1990
Морская геология и геофизика	278	—	1970-1990
Данные ОГСОС (БАТИ, ТЕСАК, БУЙ)	—	410000 (БАТИ), 62000 (ТЕСАК), 3500000 (БУЙ) сообщений	1981-2000
Попутные судовые гидрометеорологические	—	36000000 наблюдений	1870-2000
Прибрежные гидрометеорологические	—	450 станций	1977-2000

Таблица 6

Сведения о наблюдательных платформах

	Платформы
	Характеристики	Прибрежные станции		НИС					Спутник				Буй
	1985	2000	1985			2000		1985	2000			1985		2000
Количество платформ	450	186	360			120		3	2			300		300
Объем наблюдений: Гидрология	150	170	500			500		500	2500

Таблица 7

Сведения об используемых приборах, измерительных системах

Наименование	Разработчик	Изготовитель	Оснащенность сети	Потребность
Зрнд-батометр	ЦКБ ГМП	ЦКБ ГМП	15	150

Таблица 8

Распределение данных океанографических наблюдений по основным регионам Мирового океана

Моря России и океаны	Количество рейсов	Количество станций/зонд	Основные поставщики
Азовское	593	33600	АЗЧЕРНИРО, МГИ, ИО РАН
Аральское	51	1500	УГМС Казахстана, Узбкистана
Балтийское	4067	269800	УГМС Сев.-Зап., СПО ГОИН, ГМС Эстонии, Латвии, Литвы
Баренцево	2491	120700	МУГМС, ПИНРО, ММБИ, ААНИИ
Белое	919	47300	Сев.УГМС
Берингово	320	16500	Камч. УГМС, Магадан УГМС
Каспийское	4035	50400	ГМС Азербайджана, Казахстана, Астраханская ГМО
Лаптевых	419	12600	Тикси УГМС, ААНИИ
Охотское	800	68500	Приморское УГМС, ДВНИИ
Черное	1659	94500	АЗЧЕРНИРО, МГИ, ИО РАН
Японское	2244	106000	Приморское УГМС, ДВНИГМИ, ТОИ ДВНЦ, ТИНРО
Тихий	6467	444000	ДВНИГМИ, ИО РАН, ТИНРО, ГУНИО ВМФ
Атлантический	5484	647600	ААНИИ, ОДО ГОИН, МГИ, ИО РАН, АтлантНИРО, ПИНРО, ГУНИО ВМФ
Индийский	815	86300	Югрыбпромразведка, ТОИ, ТИНРО, ДВНИГМИ, ВМФ
Южный	71	7421	ААНИИ

Таблица 9

Распределение информации по носителям

Виды наблюдений	Твердые копии	МЛ	CD-ROM	Web ресурсы
Гидрология/гидрохимия	5	95	95	5
Батитермографные	10	90	70	1
Течения	40	60	60	0
Морская метеорология	10	90	25	25
Авиатемпературные наблюдения	100	0	0	0

7. Заключение

Определен состав метаданных, необходимых для обслуживания экономики страны информацией о состоянии морской среды. Проведено выделение объектов метаданных, что позволяет более четко разделить ответственность за создание такой информации и планомерно создавать их в зависимости от важности и необходимости. Разработана структура базы метаданных, метаданные включены в нескольких разрабатываемых систем (Интегрированную базу данных «Океанография», систему «Информационные ресурсы России по морской среде», сайт ЕСИМО (https://www.oceaninfo.ru). В дальнейшем эти варианты реализации будут уточняться как по составу метаданных, так и функциональным возможностям.

Список литературы

1. Auciello E.P. 1986. Oceanographic and Meteorological charts delivered via Radio // Sea. Technol. — Vol.7. — No.9.- P. 37 — 38.
2. Barton G.S. Using the NEDRES interactive database to find oceanographic information, 1985 // Ocean. Eng. end Environment. — San — Diego, California. — Vol. 1. — November. — P.71 — 77.
3. BODC. 1980. Catalogue of wave data. — Responsible NODS for waves. — No. 1. 307 p.
4. Craddok I.M., 1974. The storage, cataloguing and retrieval of meteorological information. — Switzerland: Geneva world Weather Watch. — WMO: No. 34. — No. 366. — 234 p.
5. Integrated Global Ocean Services System: Oceanographic Products issued by National Centres. 1986 // IOC, WMO: Information Service Bulletin. — March. — No. 7. — 112 p.
6. Integrated Global Ocean Services System: Products Bulletin. May, 1992. — IOC, WMO. — 18 p.
7. International list of selected, supplementary and auxiliary ships. 1979. — Geneva: WMO. — No. 47. — 8 p.
8. List of cost stations. 1980. — Geneva. — Recapitulatory Supplement. — No. 3. — 69 p.
9. Marine Environmental Data Information referral catalogue. 1976. — UNESCO. — No. 8. — 145 p.
10. Monthly Ocean Report. March 1994.- El Nino Monitoring Center: Japan Meteorological Agency. — No. 15. — 24p.
11. Oceanographic Instrumentation Catalogue. — W.: TSK America Inc. — 120 p.
12. The SAMWAT database for computer models in water management. 1988. — The Hague, September. — SAMWAT. — Report No. 2. — 55 p.
13. User’s Guide to ENDEX/OASIS Environmental data index. 1976. — W.: The Oceanic and Atmospheric Scientific Information System.
14. Веселов В.М. и др., 1978. Автоматизированная информационно — справочная система КАТАЛОГ // Труды ВНИИГМИ — МЦД.- Вып. 43. — С. 91-104.
15. Временная инструкция о порядке и форме представления организациями МИНГЕО СССР справочных сведений о морских геолого — геофизических работах и результатах морских геологических исследований в отраслевой центр геологических данных. 1977 — М.: ВНИИМОРГЕО. — 38 с.
16. Вязилов Е.Д., 2001. Информационные ресурсы по окружающей среде. -Москва. УРРС. -312 с.
17. Еремеев В.Н., Суворов А.М., Владимиров В.Л. и др. 1995. Каталогизация данных океанологических наблюдений на Украине. — Севастополь. Препринт. Национальный научно-технический совет по проблемам Мирового океана, НАМИТ при Кабинете Министров Украины, Комиссия по проблемам Мирового океана НАН Украины, Морской Гидрофизический Институт НАН Украины. 78 с.
18. Ермаченко Э.И., Черный Э.И., 1976. Некоторые вопросы информационного обеспечения автоматизированной системы «СЫРЬЕВАЯ БАЗА (АССБ)» // Труды ВНИРО. — Том. ХIV. — С. 133 — 142.
19. Инструкция по заполнению сводной таблицы результатов океанографических наблюдений. 1971 — Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД. — 59с.
20. Клюкин Н.К. и др., 1969. Система классификации гидрометеорологической информации для хранения поиска, в т. ч. автоматизированного // — Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД.- Экспресс — информация. -Вып.5.- 36 с.
21. Лежнева Н.Г. 1983. Организация службы ведения условно-постоянных характеристик автоматизированной системы обработки информации // Труды ВНИИГМИ-МЦД.-Вып. 103. — С. 19 — 22.
22. ЛГУ, 1977. Математическое моделирование морских экологических систем // Под общей редакцией Ю.Н. Сергеева. — Л.:.- Кн. 2. — 429 с.
23. МОК ЮНЕСКО. 1975. Международный каталог станций океанографических данных, Париж: Вып. 2. Справочники и руководства. — 83 с.
24. МОК ЮНЕСКО. 1983. Оперативные станции измерения уровня моря. — Техническая серия. — Вып. 23. — 40с.
25. Институт географии РАН. 1990. Произведения автоматизированной картографии: Каталог карт и атласов, составленных при помощи ЭВМ. — М.: Институт географии РАН. — 108 с.
26. МОК ЮНЕСКО. 1980. Региональное сотрудничество в области морских наук.
27. ВНИИГМИ — МЦД. 1982. Руководство пользователя автоматизированным каталогом океанографических данных. — Обнинск:. — 28 с.
28. Середа Г.А., 1970. Автоматизированная система поиска гидрометеорологической информации. — Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД. Экспресс — информация. — Вып. 1 (6). — С. 3 — 26.
29. МОК ЮНЕСКО. 1985. Справочный каталог информации о данных по морской среде. — Справочники и руководства. — Вып. 16.
30. ВНИИГМИ-МЦД. 1978. Центры геофизических данных: Роль обширных программ данных. — Обнинск: — 32с.

Приложение

Список некоторых Web сайтов с метаданными

Сведения о форматах данных

1. https://dao.gsfc.nasa.gov/data_stuff/formatPages/GRIB.html — GRIB, the WMO standard for gridded data
2. https://ferret.wrc.noaa.gov/noaa_coop/coop_cdf_profile.html — Conventions for the standardization of NetCDF files. Sponsored by the «Co-operative Ocean/Atmosphere Research Data Service «, a NOAA/university cooperative for the sharing and distribution of global atmospheric and oceanographic research data sets. This standard is a set of conventions adopted in order to promote the interchange and sharing of files created with the netCDF Application Programmer Interface (API).
3. https://hdf.ncsa.uiuc.edu — Information, Support, and Software from the Hierarchical Data Format (HDF) Group of NCSA. The HDF project involves the development and support of software and file formats for scientific data management. The HDF software includes I/O libraries and tools for analyzing, visualizing, and converting scientific data.
4. https://phoenixtrainers.com/Handbook/Handbook.htm — Marine Data Handbook: Data, Software, Format and Website Resources for Digital Oceanography
5. https://www.cdc.noaa.gov/cdc/conventions/cdc_netcdf_standard.shtml — CDC netCDF Conventions: Gridded Data. The following format description indicates the minimum requirements for creating netCDF files using the CDC netCDF standard format
6. https://www.ices.dk/ocean/ -ICES Oceanographic Data Centre -formats for GF-3
7. https://www.ifremer.fr:582/sismer/program/medatlas/gb/gb_format.htm#fmtcr — MEDATLAS FORMAT
8. https://www.meds-sdmm.dfo-mpo.gc.ca/meds/Databases/OCEAN/Format_e.htm — Ocean Profile Data Format (MEDS, Canada)
9. https://www.unidata.ucar.edu/packages/netcdf — NetCDF (network Common Data Form) is an interface for array-oriented data access and a library that provides an implementation of the interface. The netCDF library also defines a machine-independent format for representing scientific data. Together, the interface, library, and format support the creation, access, and sharing of scientific data. The netCDF software was developed at the Unidata Program Center in Boulder, Colorado. ftp://ftp.unidata.ucar.edu — Documentation of the netCDF API. «NetCDF Users’ Guide, Version 2.3, April 1993.

Сведения о платформах

1. https://oceanic.cms.udel.edu/ships — Research Ship Schedules and Characteristics by Country

Каталоги рейсов НИС

1. https://ads.smr.uib.no/jgofs/inventory/index.htm — JGOFS cruise inventory
2. https://www.ices.dk/ocean/roscop — ICES Oceanographic Data Centre Downloadable ROSCOP (Cruise Summary Report) Database/software
3. https://www.ifremer.fr/sismer/catal/campagne/campagna.htm — SISMER Systèmes d’Informations Scientifiques pour la Mer Oceanographic Cruises
4. https://www.ocean.hiroshima-u.ac.jp — WESTPAC ADCP Program (information on cruises)
5. https://www.soest.hawaii.edu/HOT_WOCE/crudate.html — Hawaii Ocean Time-series — Cruises Description and data for 10 years.

Эксперты

1. https://www.unesco.org/ioc/infserv/glodir.htm — GLODIR — The Global Directory of Marine Institutes and Scientists

А.А. Воронцов (ВНИИГМИ-МЦД), Ю.Н. Жуков (ГосНИНГИ), Е.В. Федорова (ГОИН)
О ПРИМЕНИМОСТИ ДАННЫХ ПО ТЕМПЕРАТУРЕ ВОДЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЕСИМО

Активное начало работ по созданию и применению Единой системы информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) заставляет вновь рассматривать вопросы достоверности используемых данных о морской природной среде. Пожалуй, наиболее репрезентативными данными являются в настоящее время данные по температуре морской воды. И не только репрезентативными, но и наиболее часто используемыми в своей практике исследователями при решении разного рода задач от усвоения данных единичного профиля в локальной модели до получения обооснованных климаатических характеристик. Рассмотрим вопрос достоверности данных на примере наиболее часто используемой характеристики морской воды (другие непроизводные характеристики подобные особенности и их надо будет исследовать отдельно).

Очевидно, что тиражируемые (включенные в многопользовательский режим и мультизадачные процедуры) данные в ЕСИМО должны быть достоверны. Хотя бы на уровне #прозрачного# для пользователя понимания ограничей на их использование, т.е. пользователь должен быть оповещен какова точность исходных данных. для этого необходимо использовать достоверные значения температуры воды. Итак, рассмотрим достоверность данных измерений температуры морской воды. Поскольку проблема достаточно широка, то рассмотрим пока только измерения стандартными батометрами (выбор — ясен: болшинство архивных данных — баметрические).

В соответствии с руководством [1], температура воды определяется с точностью до сотых долей градуса Цельсия, в таком же виде хранится в массивах океанографических данных и используется в прикладных расчетах. При этом совершенно не учитывается, что измеряется не только , но и время измерения , глубина измерения , широта и долгота измерения . Причем приводят к ошибкам в расчетах, в которых учитываются эти параметры. В настоящее время в океанологии не вводятся поправки в за счет влияния ошибок в . В руководстве [1] приводятся требования к точности измерений , но нет требований к точности измерений .

Однако, известно, что среднеквадратическая ошибка измерения места за счет ошибок в определении до середины 70-х годов составляла =3-5 км, а затем уменьшилась до =0.7 км.

Оценить среднеквадратическую погрешность в измерении температуры воды за счет этих ошибок можно приближенно по формуле:

,       (1)

где — горизонтальный градиент температуры воды.

Отметим, что значения в океане изменяются в широких пределах [2] от 10^{-4 0}С/км (для однородных районов) до 10^{1 0}С/км (для фронтальных зон).

Очевидно, что приводит к тому, что младшие разряды числового значения температуры необходимо округлить до первого достоверного разряда. Задачу определения первого достоверного разряда сформулируем следующим образом. Пусть температура воды измеряется прибором, представляющим результат измерения в виде числа

.

Здесь: — разряды числа , может принимать значения =0,1,…, , где — основание системы счисления прибора. При десятичной системе может принимать значения от 0 до 9, при двоичной — лишь 0 и 1. Ошибка измерения известна и равна

В качестве характеристики достоверности -го разряда возьмем вероятность достоверности -го разряда, которая определяется формулой [3]:

,      (2)

где .

В табл.1 представлены результаты расчетов по формуле (2) при различных значениях для десятичной системы счисления.

Таблица 1

Результаты расчетов при различных значениях

	10-4	5.10-4	10-3	5.10-3	10-2	5.10-2	10-1	5.10-1	100	5.100	101
1	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.68	0.38	0.08	0.04
2	1.00	1.00	1.00	1.00	1.00	0.68	0.38	0.08	0.04	0.01	0.00
3	1.00	1.00	1.00	0.68	0.38	0.08	0.04	0.01	0.00	0.00	0.00
4	1.00	0.68	0.38	0.08	0.04	0.01	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00

Из таблицы 1 следует, что измеренные десятичные и сотые доли градуса температуры воды можно всегда считать недостоверными, при существующей точности измерения географических координат. Это объясняется тем, что при десятичной системе счисления, каждый разряд несет в себе большую долю информации о температуре. Однако, достоверность измерения зависит не только от , но и от характеристик измерительного прибора, таких как значение основания системы счисления и числа разрядов в результате измерения — . Поэтому можно увеличить информационность измерений температуры путем выбора оптимальных и , то есть таких значений и , которые согласованы с величиной . Формально это можно записать в виде:

     (5)

где , квадратными скобками обозначено ближайшее целое число к числу, стоящему в этих скобках, а определяется соотношением:

.

В таблице 2 представлены значения и для различных величин и (в числителе стоит , а в знаменателе ).

Таблица 2

Оптимальные значения основания системы счисления (числитель) и числа разрядов в результате измерения (знаменатель)

0С	10-4	5.10-4	10-3	5.10-3	10-2	5.10-2	10-1
0.95	7/5	8/4	4/5	7/3	5/3	5/3	3/2
0.80	8/5	9/4	7/4	9/3	6/3	8/2	4/2
0.70	8/5	4/6	8/4	9/3	7/3	9/2	6/2
0.60	9/5	6/5	5/5	5/4	8/3	10/2	6/2

Полученные результаты свидетельствуют о том, что имеющиеся измерения температуры имеют в основном точность 1°С. Следовательно, результаты оценок изменчивости температуры воды в масштабах синоптической и мезомасштабной изменчивости мало достоверны. Они чаще всего отражают изменчивость #шума# в измерениях температуры, вызванного ошибками в измерениях координат.

Тем самым, использование единичных данных в разного рода гидродинамических моделях, расчетах (например, скорости звука и др.) должно проводится с учетом возможных, порой, значительных ошибок (проведение границ фронтальных зон, рассмотрение тонкой структуры и т.д.). Режимно- климатические оценки, например, по квазиоднородным гидрологическим районам, вероятно, будут более устойчивы, хотя вопрос снижения вероятности ошибок за счет сглаживания требуют отдельного рассмотрения.

Список литературы

1. Руководство по проведению гидрологических наблюдений на океанах и морях. Л., ГИМИЗ, 1980.
2. Федоров К.Н. Физическая природа и структура океанических фронтов. Л., ГИМИЗ, 1983.
3. Ефимов А.Н., Поповский В.И. О строении измерительной информации. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1969, 4.

А.А. Воронцов (ВНИИГМИ-МЦД), Ю.Н. Жуков (ГосНИНГМИ), Е.В. Федорова (ГОИН)
ОЦЕНИВАНИЕ СРЕДНИХ ЗНАЧЕНИЙ КОНСЕРВАТИВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК МОРСКОЙ ВОДЫ ПРИ СОЗДАНИИ ЭСП В ЕСИМО

Четвертое направление работ по созданию ЕСИМО — это, в конечном итоге, создание электронных режимно-справочных пособий (ЭСП) по морской природной среде. Не затрагивая проблемы автоматизации получения ЭСП, рассмотрим достаточно узкий, но наш взгляд довольно важный аспект оценивания средних значений консервативных характеристик морской воды (температура, соленость и др.): определение метода выбора репрезентативных данных. Рассмотрим задачу оценки среднего арифметического некоторой скалярной океанографической характеристики, которая часто встречается в океанографической обработке данных. Для определенности будем понимать под скалярной характеристикой температуру воды. Формально задача формулируется следующим образом. Для некоторой (относительно большой) акватории имеется массив данных из измерений вертикального распределения температуры воды. Пусть эти измерения выполнены в пространственно-временных точках , где — пространственные координаты, а — временная координата -го измерения. Задача состоит в определении среднего арифметического значения температуры воды на фиксированной глубине, как для всего района, так и для любой его части.

В большинстве случаев до настоящего времени используют простой способ решения этой задачи: суммируют все измеренные значения температуры, попадающие в рассматриваемый пространственно-временной объем, и делят на соответствующее число измерений. Этот способ основан на известном уверждении «больше данных — точнее полученная информация» — использование всех измерений всегда позволяет точнее оценить среднее значение температуры, чем при использовании некоторой части измерений. Однако, можно показать, что такое утверждение практически не применимо для задач ЭСП.

Для этого рассмотрим задачу в более формальной постановке. Имеется единичный пространственно-временной куб , внутренние точки которого задаются координатами . В этом кубе определена неизвестная непрерывная ограниченная функция (температура) . Известны значения функции в точках измерения . Будем обозначать через некоторое подмножество точек измерения , . Оценка среднего значения функции в объеме при использовании измерений равна:

     (1)

Погрешность оценки определяется формулой:

,      (2)

где — истинное значение арифметического среднего .

Задача состоит в определении такого подмножества , которое дает минимум (2). Другими словами, нужно найти репрезентативные измерения для вычисления среднего значения функции.

В такой формулировке решение задачи сводится к следующему. На основании результатов работы [1] в первом приближении запишем, что пропорционально величине , где — некоторая константа (в нашем случае конкретное значение не существенно), — так называемое отклонение «сетки» точек измерения. определяется следующим образом [1]:

< font>,      (3)

где — количество точек , принадлежащих параллелепипеду , построенному на точке (рис. 1) со сторонами, параллельными координатным плоскостям, — объем .

Легко видеть, что . Поставленная задача будет решена, если найти такой набор точек , для которого имеет минимальное значение по сравнению со всеми другими наборами точек измерений. Обозначим такой набор точек .

Очевидно, что нахождение путем прямого перебора возможно только при малых значениях , вследствие большого количества вариантов выбора. Для создания конструктивного алгоритма нужно воспользоваться некоторой «идеальной» сеткой точек, для которой мало. Выбирая из измерений те измерения, которые «близки» к точкам идеальной сетки, можно определить для любого .

Рис. 1.

Такой «идеальной» сеткой могут служить так называемые -последовательности точек. Координаты точек последовательностей дают самые минимальные из всех известных в настоящее время последовательностей. Процедура конструирования и вычисления последовательностей очень громоздка и поэтому здесь не приводится. Все необходимые сведения даны в работе [1].

Для иллюстрации на рис. 2 приведены 16 первых точек двумерной последовательности:

·		·	·
·	·		·
·	·	·
	·	·	·

Рис. 2

Обозначим координаты первых N точек трехмерной последовательности через . Тогда алгоритм выбора сводится к следующему. Для каждого из выбирается точек, которые минимально удалены от первых точек последовательности, то есть

. (4)

Затем для каждого такого набора точек вычисляется по формуле (3). Искомым репрезентативным набором измерений будет тот, для которого будет иметь минимальное значение. Очевидно, что .

Ниже, в таблице приведен пример расчета для одномерного варианта при ={0.00; 0.07; 0.10; 0.14; 0.22; 0.29; 0.33; 0.41; 0.54; 0.58; 0.61; 0.74; 0.81; 0.89; 0.94; 0.99}.

Таблица

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
	0.00	0.54	0.22	0.74	0.14	0.61	0.41	0.89	0.07	0.58	0.33	0.81	0.10	0.94	0.29	0.99
	0.00	0.50	0.25	0.75	0.13	0.63	0.38	0.88	0.06	0.56	0.31	0.81	0.19	0.69	0.44	0.94
	1.00	0.92	1.38	1.12	1.90	1.68	1.82	1.24	2.02	1.90	2.29	1.68	2.18	2.02	2.05	1.74
	1.00	0.46	0.46	0.28	0.38	0.28	0.26	0.16	0.22	0.19	0.21	0.14	0.17	0.15	0.14	0.11

В вышеприведенной таблице упорядочены по близости к последовательности . Из таблицы следует, что если массив измерений температуры будет состоять:

— из всех указанных 16 точек, то =0.11 при =16, то есть все измерения репрезентативны, и

— если массив содержит первые десять точек , то репрезентативными будут только 8 точек , так как =0.16 при ; то есть ;

— если массив содержит 14 точек , то репрезентативными будут 12 точек , так как =0.14 при ; то есть .

Таким образом, определен алгоритм выбора репрезентативных точек измерений в массиве океанографической характеристики для расчета ее среднего арифметического значения. Этот алгоритм позволяет избавиться в оценке среднего значения от погрешностей, связанных с «шумом» за счет неравномерности в распределении точек измерений по пространственно-временному объему осреднения. На наш взгляд применение этого алгоритма позволит получить более точные оценки консервативных характеристик морской воды при создании ЭСП.

Литература

1. Соболь И.М. Многомерные квадратурные формулы и функции Хаара. М., Наука, 1969, 288 с.

А.А.Воронцов (ВНИИГМИ), Ю.Н.Жуков (ГосНИНГИ), В.А Плотников(ВНИИГМИ)
МЕТОДОЛОГИЯ и СХЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ в ЕСИМО

Современные ГИС представляют собой новый тип интегрированных информационных систем, предназначенных для обработки пространственно-временных данных. Эффективность применение ГИС для задач иллюстративно-справочного характера, гидрометеорологического обеспечения, экологического мониторинга и др. объясняется возможностью решения проблемы отображения объектов и явлений в пространственно-временной динамике в различных масштабах, основанной на свойствах ГИС, среди которых, пожалуй, основные, — это визуализация данных и информации в виде электронных карт, автоматическое изменение образа объекта, в зависимости от изменения его характеристик, масштабируемость и детализация или генерализация картографической информации. Отметим еще одну важную особенность ГИС: способность связывать геообъекты (т.е. объекты, имеющие форму и местоположение) с описательной, атрибутивной информацией, относящейся к этим объектам, и описывающей их свойства.

Сегодня понятие ГИС трактуется весьма широко. На наш взгляд наиболее приемлемо применять определение «геоинформационные системы» в двух смыслах. Первый — ГИС как программное средство, программная оболочка, с помощью которой создается и эксплуатируется некая информационно-справочная или информационно-аналитическая система или систем поддержки принятия решений в какой либо предметной области. Второй возможный смысл — ГИС как информационно-справочные системы, которые создаются и функционирую с помощью инструментальных ГИС. В этом случае в понятие ГИС входит программные средства, которыми оснащены рабочие места, конкретные структуры данных, сами данные и т.д.

Система ЕСИМО, разрабатываемая в настоящее время, это информационная система, поэтому важно помнить об этимологии слова «информация». В обычном смысле этого слова оно означает сумму сведений, которую получает некоторый субъект об окружающем мире. С помощью этих сведений он может точнее прогнозировать результаты своих действий и отбирать на этой основе способы использования своих возможностей для достижения поставленных целей. В такой трактовке понятия «информация» центральной фигурой оказывается субъект, который использует полученные сведения по собственному усмотрению. Поэтому реализации ЕСИМО в тот или ином виде должен предшествовать анализ принятия решений с использованием ЕСИМО и должны быть разработать модели принятия решений с использованием процедур интерактивного взаимодействия «человек-ЭВМ». В силу этого необходимо проведение анализа эффективности обеспечения пользователей системы разнородной информацией. Естественно, в рамках такой системы главенствующее положение занимает гидрометеорологическая информация во всем ее разнообразии. Поэтому в первую очередь необходим анализ эффективности гидрометеорологического обеспечения. Но, это требует специального исследования и отдельного обсуждения.

Поскольку ЕСИМО — это система, которая в большинстве своем должна работать с геообъектами, то использование ГИС-технологий необходимо практически во всех ее узловых точках. Следуя Системному проекту по построению ЕСИМО (версия 2, июль 2000 года), можно выделить ряд узловых точек применения ГИС-технологий>. Во-первых, ЕСИМО — это интегрированное сообщество отдельных разнофункциональных Центров, разнесенных в пространстве на многие сотни и тысячи километров. Во-вторых, Центр ЕСИМО — это интегрированное сообщество разнофункциональных специализированных информационно-технологических модулей для работы с данными (сбор, преобразование первичных данных во вторичную продукцию, управление на всех уровнях и т.д.). Тем самым, можно отметить наличие трехуровневой информационной интеграции в системе (очень похоже на круговорот воды в природе, как его рисуют в учебниках средней школы).

Выделим точки применения ГИС-технологий в ЕСИМО, проходя от нижнего уровня наверх, от простого к сложному и обозначим степень и сложность использования. Ниже, в таблице приведен, вероятно, далеко не полный перечень узловых точек применения на разных уровнях ЕСИМО с учетом режимов хранения и/или использования выходной продукции. Здесь же определены общие наборы программных средств реализации функционального наполнения в отдельных узлах. Детали и варианты будут обсуждены далее.

Таблица

Применение ГИС-технологий в ЕСИМО

Узел	Тип	Функции	ПС	Режим	Связь
1. Сбор данных	Настольная ГИС в виде АРМ	Отображение на карте местоположений точек наблюдений по полученным данным	1. Модуль получения стандартизованных атрибутивных таблиц из метаданных входного потока 2. Модуль получения графических файлов	Временное хранение таблиц и тематических слоев и/или графических файлов и передача по запросу	ЛВС на уровне администратора БД
2. Хранение в Госфонде в разделе ЕСИ-МО	Настольная ГИС в виде АРМ	Отображение на карте местоположений точек наблюдений по накопленным данным	1. Модуль получения стандартизованных атрибутивных таблиц из метаданных входного потока 2. Модуль получения графических файлов	Временное хранение таблиц и тематических слоев и/или графических файлов и передача по регламенту	ЛВС на уровне администратора Госфонда и БД
3. Управление в БД	Настольная ГИС в виде АРМ	Отображение на карте местоположений точек наблюдений по хранимым или выбранным данным	1. Модуль усвоения View-представлений или таблиц для получения стандартизованных атрибутивных таблиц метаданных 2. Модуль получения графических файлов	Передача тематических слоев и/или графических файлов по регламенту	ЛВС на уровне администратора БД
4. Получение справочной информации в БД	Настольная ГИС в виде АРМ	Отображение на карте местоположений точек наблюдений по хранимым или выбранным данным	1. Модуль усвоения View-представлений или таблиц для получения стандартизованных атрибутивных таблиц метаданных 2. Модуль получения графических файлов 3. Модуль работы с геоданными в Интернет	Временное или постоянное хранение и передача тематических слоев и/или графических файлов по регламенту	ЛВС на уровне администратора БД Интернет между Центрами и на уровне внешнего пользователя
5. Получение обобщенной информации	Настольная ГИС в виде АРМ	Формирование тематических карт по выбранным данным	1. Модуль усвоения View-представлений или таблиц для получения стандартизованных атрибутивных таблиц 2. Модуль преобразования данных по модели 3. Модуль построения тематических карт (слоев) 4. Модуль получения графических файлов 5. Модуль формирования отчетных файлов 6. Модуль работы с геоданными в Интернет	Временное или постоянное хранение и передача тематических слоев и/или графических файлов по регламенту Передача отчетных материалов	ЛВС на уровне администратора БД Интернет на межцентровском уровне и уровне внешнего пользователя

Рассмотрим более детально отдельные узлы и отдельные технологические решения. В узлах «Сбор данных» и «Хранение в Госфонде в разделе ЕСИМО» решение достаточно простое и апробированное. На первом уровне интеграции (рис.) практически необходимо создание тиражируемого автоматизированного рабочего места (АРМ) на базе настольной ГИС. И для полнофункциональности АРМ требуется создать два программных модуля: модуль получения стандартизованных атрибутивных таблиц из метаданных входного потока и модуль получения графических файлов для передачи по ЛВС соответствующему Администратору.

Выше, на уровне интегрированной БД, при реализации функций управления и получения справочной информации о наличии данных (всех или по запросу) на картографической основе решение должно быть как на интранет, так и на Интернет уровне. Поскольку уровень Интернет требует общего решения для всех приложений, то его рассмотрим позже. Для уровня интранет потребуется создание модуля усвоения View-представлений или реляционных таблиц БД для получения стандартизованных атрибутивных таблиц метаданных. Модуль получения графических файлов должен быть разработан ранее.

Рис. Блок-схема применения ГИС-технологий в ЕСИМО

В узле «Получение обобщенной информации» предстоит решить довольно много задач. Естественно, модуль усвоения View-представлений или таблиц для получения стандартизованных атрибутивных таблиц здесь только должен быть расширен до усвоения данных (ранее его реализация предполагала только работу с метаданными). Модуль преобразования данных по модели будет иметь неоднозначное решение. В первую очередь необходимы решения по интеграции пользовательских программ, поскольку не предполагается разрабатывать все программное обеспечение по расчетно-модельному блоку (РМБ), и решения по наполнению атрибутивных таблиц данными РМБ. Модуль построения тематических карт (слоев), видимо, не удасться разработать, что называется, на все случаи жизни. Необходимо разработать несколько процедур для разных видов и типов данных. Модуль формирования отчетных файлов стоит несколько особняком, но, как показывает практика, в нем есть необходимость для многих пользователей.

Реализация модуля работы с геоданными в Интернет потребует довольно обоснованных решений. Дело в том, что вариантов реализации на сегодня существует около полутора десятков. И история публикации геоданных насчитывает несколько лет. Вначале был лишь просмотр картинок в форматах GIF и JPEG. Интерфейс взаимодействия пользователя с WEB-сервером сводился к простому выбору картинки. Преимуществом такого метода: простота публикации, низкие требования к серверу, канал низкой пропускной способности и наличие на клиентском месте только простого браузера. Потом появились системы просмотра картографической информации (на WEB-сервере организовывалась база данных, представляющая собой набор тематических карт, хранящихся в растровых форматах GIF и JPEG, и пользователь, попадая на такой сервер, должен был выбрать по базе данных тему и регион, охватываемый картой, а также набор дополнительных условий, после чего он получал отображение той или иной карты на своем мониторе). По сравнению с предыдущим методом данный вариант предъявляет более высокие требования к серверу, но обеспечивает более структурированный подход к отображению картографических данных. Следующим этапом развития геоинформационных систем в Интернете явилось создание интерактивных сред взаимодействия клиента приложений с геоинформационным сервером. На каждое клиентское место размещается дополнительный модуль (plug-in, обычно Active-X plug-in) для расширения имеющихся графических функций браузера. На сервере размещается набор серверных программ, обеспечивающих взаимодействие с клиентом, анализ действий клиента и создание растровой картинки на область, указанную пользователем. При этом, пользователь видит генерализованный участок карты, и, выбирая более мелкие участки, получает все более детальное отображение местности. Такой режим работы требует наличия скоростно го канала связи и достаточно мощных компьютеров на клиентских местах. Интерактивное взаимодействие требует более мощных серверов. Пожалуй, последней является технология просмотра как геоинформации, так и привязанной к ней атрибутивной информации. Для обеспечения данной возможности необходимо наличие на клиентском месте достаточно мощного компьютера и высокоскоростного канала связи. Сервер должен обеспечивать не только высокую скорость растризации/преобразования исходной графической информации, но и высокоскоростной обработкой атрибутивной информации, хранящейся в базе данных.

Известные фирмы-производители инструментальных ГИС (ESRI, MapInfo, InterGraph, Spans и др.) предлагают свои решения (их описания мы не приводим, т.к. это займет не один десяток страниц, но на их сайтах есть эта информация), но решения, как правило, достаточно дороги (15-30 тыс.$). Есть решения проще, на которые стоит обратить внимание. Так Немецкая компания Alta4 выпустила HTML Image Mapper 2.1 — принципиально новый и чрезвычайно простой в использовании инструмент для картографирования в Интернет, позволяющий публиковать в сети интерактивные карты, созданные в ArcView GIS. Требования к HTML Image Mapper минимальны: никакого специализированного серверного ПО не требуется, а единственной утилитой, необходимой для работы с продуктом, является FTP. Карты, которые будут впоследствии размещены на сервере, представляют собой виды ArcView, содержащие пока, правда, не более 5 различных тем. Для создания картографических HTML-файлов из видов используется Мастер, делающий процесс преобразования весьма комфортным. Когда HTML-файл создан, результат можно просмотреть в браузере и разместить на сервере. Подобная технология применяется в разработках фирмы Manifold. Австралийская компания EarthResourseMapping реализует свое ПО ActiveX Development Kit, представляющего собой библиотеку элементов управления ActiveX и обеспечивающего работу с изображениями в формате ECW. Технология ECW (Enhanced Compressed Wavelet) позволяет эффективно хранить и обрабатывать растровые файлы очень большого объема (до нескольких Тб) и может активно использоваться в геоинформатике. Разработчики ГИС «Панорамы» активно продвигают свой инструментарий GisToolKit для подготовки картографической информации в клиент-серверных приложениях. Канадская компания CARIS, выпустила набор компонент для Java, предназначенных для разработки картографических приложений для Интернет/Интранет. Библиотека позволяет быстро разрабатывать апплеты, предназначенные для визуализации и анализа файлов в разных форматах, в том числе ше йп-файлов ESRI, MIF/MID и пространственных данных из Oracle 8i Spatial. Российский «Интегро» выпустил версию 4.0 своей геоинформационной системы ИнГЕО, которая представляет собой комплекс программных продуктов, позволяющий разрабатывать информационные системы с использованием геоинформационных технологий и состоит из сервера данных, предоставляющего доступ к пространственным данным в многопользовательском режиме, многофункциональной инструментальной ГИС общего назначения, сервера приложений, предоставляющего разработчикам серверной части клиент/серверных приложений все функции ГИС ИнГЕО на уровне программных интерфейсов и управляющего элемента OCX. Для работы на первых порах и создания несложных версий веб-страниц можно использовать также российскую разработку GeoHTML — бесплатная программа, которая позволяет создавать изображения-карты на стороне клиента, при этом создаются html-файлы, которые можно разместить в сети Internet. Фирма КСИ-Технология реализует схемы клиент-серверного варианта распределенной ГИС — это выполнение основных операций (обращение за информацией к картографической базе данных и к структурированной фактографической информации в таблицах SQL-сервера, связанной с графическим объектом; разного рода преобразования данных; формирование тематической карты и перевод этой карты в графический формат) на стороне сервера и отображение полученных данных на стороне клиента. Клиент в браузере получает геоинформацию, подготовленную при помощи технологий ASP, Java, JavaScript и др.

Следует признать, что затронутые выше вопросы — только видимая часть айсберга под названием «ГИС-технологии в ЕСИМО». Практически никак не затронуты вопросы построения специального картографического модуля, на который ложится основная нагрузка по формированию фонда электронных карт — топооснов для всей деятельности ЕСИМО. Этот вопрос будет рассмотрен в ближайшее время.

С.А. Олейников, А.А. Воронцов, С.А. Баталкина
СОЗДАНИЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ УРОВЕННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ

Анализ многочисленных заявок пользователей на представление данных морских прибрежных наблюдений и производство расчетов по получению режимных характеристик морской среды за многолетний период наблюдений показал, что наибольшим спросом из наблюдаемых на станциях и постах параметров пользуются данные наблюдений за уровнем моря. Этот факт вполне объясним, учитывая то значение, которое имеет данный параметр для различных областей научной и практической деятельности человека, связанной с рыболовством, мореплаванием, обороной страны, прогнозированием чрезвычайных ситуаций при катастрофических нагонах и сгонах воды, поиском и разработкой природных месторождений на шельфе морских акваторий и т.д.

Для удобства работы с накопленной во ВНИИГМИ-МЦД уровенной информацией на основе прибрежного массива БЕРЕГЕС [1], путем его инвертирования на ЕС ЭВМ был сформирован специальный массив временных рядов уровенных наблюдений за 1977-1996 годы (БЕРЕГ-УРОВ), распределенный по 7 географическим районам (один район — одно море или несколько смежных морей). Массив включает в себя данные срочных и ежечасных уровенных наблюдений. Последние, по понятным соображениям, имеют наибольшую ценность, но самописцами уровня (мареографами) пока оборудована лишь треть станций (155 из 495 по состоянию на 1985 год).

Большой интерес к уровенным данным проявляют и зарубежные партнеры. В рамках проекта ГЛОСС 8 ГМС России входят в глобальную сеть наблюдений за уровнем Мирового океана. Среднемесячные значения уровня по этим станциям ежегодно передаются в Бидстонскую обсерваторию (Великобритания), по двум дальневосточным станциям среднемесячные высоты уровня передаются в Гавайский университет (Гонолулу) ежемесячно, где используются для построения карт уровенной поверхности Северной части Тихого океана.

В 1991-1993 годах ЦОД произвел переформатирование данных уровенных наблюдений 850 зарубежных станций, полученных в порядке взаимообмена по проекту ГЛОСС, в национальный формат. По этим данным были выполнен ряд заявок на представление уровенной информации. Кроме того, в ГОИН по его запросу была передана серия карт среднемесячной уровенной поверхности Северной части Тихого океана.

В соответствии с планом работ по проекту 15 ФЦП («Создание фонда специализированных данных по приливам Мирового океана и технологической линии усвоения информации по уровню моря и океана с целью оперативного информационного обеспечения морской деятельности») во ВНИИГМИ-МЦД продолжаются работы по созданию своей версии специализированной базы данных (СПБ) наблюдений за уровнем моря по арктическим морям России. К ним относятся Баренцево, Карское, Лаптевых, Восточно-Сибирское и Чукотское моря. В 1999-2000 годах была создана база исходных (срочных и ежечасных) и расчетных (среднесуточных и среднемесячных) данных по Баренцеву и Белому морям. Эти данные, не пригодные для оперативных целей, предназначены для использования в оперативных расчетах приливных и других колебаний уровня моря в любой заданной точке акватории. Разработка методик и проведение соответствующих расчетов осуществляется в ГОИН, СПО ГОИН и ДВНИГМИ. В текущем 2001 году специализированная база уровенных должна быть создана по ГМС Карского моря. Ниже рассмотрена общая технологическая схема создания специализированной базы уровенных наблюдений.

Источники данных. Исходной базой для создания СПБ являются данные ежечасных и срочных уровенных наблюдений на морских береговых гидрометеорологических станциях (ГМС) и постах (ГМП) Росгидромета [2]. Во ВНИИГМИ-МЦД на данный момент накоплены данные уровенных наблюдений на береговых ГМС за 1977-1996 годы, хранящиеся в базовом массиве прибрежных данных БЕРЕГЕС [1], выведенном на МЛ ЭВМ ЕС в архивном формате ЯОГМД [3]. Массив включает в себя данные срочных, а также ежечасных уровенных наблюдений по тем станциям, которые оборудованы самописцами уровня моря (мареографами).

Исходные форматы хранения уровенных данных. Архивный массив БЕРЕГЕС представляет собой семейство томов МЛ ЭВМ ЕС в формате ЯОГМД. Данные прибрежных наблюдений представлены на МЛ в виде отдельных файлов, в каждый из которых заносится информация 1 станции за 1 год наблюдений. Внутри файла данные хранятся в виде месячных порций информации. Каждая порция состоит из отдельных видовых записей переменной длины. Общее число видов записей равно 9. Первая запись является паспортной и содержит справочную информацию о станции за один месяц, остальные делятся по видам наблюдений. Из восьми видов записей в двух видах помещены данные по уровня моря. Это запись вида 2 (ОСНЭЛЕМ), в которой наряду с другими срочными гидрометеорологическими параметрами хранятся данные срочных наблюдений за уровнем моря по рейке за одни сутки и запись вида 4 (ЕЖЕЧАСУР) с ежечасными значениями уровня моря за сутки, снятыми с ленты мареографа.

Массивы специализированной базы исходных данных. По дискретности наблюдений специализированная база исходных уровенных данных по арктическим морям состоит из двух видов массивов: массива с результатами срочных измерений по рейке и массива с ежечасными данными, полученными по самописцу уровня моря. Эти массивы получили названия соответственно УРСРОК и УРЕЖ. Они формируются из записей различных видов, входящих в исходный массив БЕРЕГЕС.

Массив УРСРОК создается на основе записей 2 (ОСНЭЛЕМ) с данными срочных наблюдений за уровнем моря, произведенных в сроки 03, 09, 15 и 21 (или в 02, 08, 14 и 20) часов по московскому времени. С переходом на гринвичское время в 1993 году сроки наблюдений стали соответственно 0, 6, 12 и 18 часов. Массив УРЕЖ формируется по данным ежечасных уровенных наблюдений, входящих в записи 4 (ЕЖЕЧАСУР) исходного массива БЕРЕГЕС.

Структура массива УРСРОК. Массив УРСРОК представляет собой совокупность файлов данных с результатами измерений высот уровня моря по рейке в стандартные сроки наблюдений. Этим файлам на техносителе предшествует один справочный файл (файл метаданных) с основными паспортными сведениями о каждой прибрежной станции, информация по которой представлена на данном техносителе. Метаданные в файле представлены набором записей вида 0 (ПРИЗН), данные срочных высот уровня помещены в записи вида 1 (СРО). Записи 0 и 1 формируются на основе записей массива БЕРЕГЕС. Записи вида 0 создаются путем выборки соответствующих данных из записей 1 (ПАСПОРТ) и содержат информацию за один месяц. Записи вида 1 формируются из записей 2 (ОСНЭЛЕМ) и включают данные срочных уровней за одни сутки. Структура (формат) записей приводится соответственно в табл. 1 и 2. В один файл данных помещается информация 1 станции за весь период наблюдений. Структура массива дана на рис. 1.

Таблица 1

Формат справочной записи вида 0 (ПРИЗН)

Название параметра	Длина в символах	Тип данных
Кодовый N ст. ГВК	5	I
Год наблюдений	4	I
Месяц наблюдений	2	I
Разряд станции	1	I
Координатный N станции	7	I
N учреждения (УГКС)	2	I
Шифр моря	2	I
Часовой пояс	2	I
Признак наличия прилива	1	I
Отметка 0 поста	5	I
Признак отметки 0 поста (абс.,усл.)	1	I
Крит. отметка уров. при нагоне	4	I
Крит. отметка уров. при сгоне	4	I
Приводка уровня к 0 поста	3	I
Признак наличия мареографа	1	I
Поправка для 0 моря	3	I
Год открытия станции	4	I
Название станции	20	C
Сроки (время) наблюдений	2	I

Таблица 2

Формат информационной записи вида 1 (СРО)

Название параметра	Длина в символах	Тип данных
Кодовый N ст. ГВК	5	I
Год наблюдений	4	I
Месяц наблюдений	2	I
День наблюдений	2	I
Срок наблюдений	2	I
Уровень моря по рейке	4	I
Признак качества уровня	1	I

Общая компоновка данных на техническом носителе ПЭВМ для района N

Файл метаданных для ст.1-N

Файл данных ст.1 за 1977-1996 г.

. . .

Файл данных ст.N за 1977-1996 г.

Структура файла метаданных

Записи 0 для ст.1

. . .

Записи 0 для ст.N

Структура файла данных

Записи 1 ст.1 за 1977 г.

. . .

Записи 1 ст.1 за 1996 г.

Рис.1. Структура массива УРСРОК

Структура массива УРЕЖ. Массив УРЕЖ по своей структуре аналогичен массиву УРСРОК. Первый файл на техносителе включает в себя метаданные с паспортными сведениями о пунктах наблюдений и состоит из записей вида 0 (ПРИЗН) (формат записи см. в табл. 1). Следующие за ним файлы данных содержат результаты ежечасных уровенных наблюдений. В один файл помещается информация 1 станции за весь период наблюдений. Данные в файле представлены в виде последовательного ряда записей вида 2 (ЕЖЕ). Одна запись включает данные измерений уровня за одни сутки. Записи вида 2 формируются на основе записей 4 (ЕЖЕЧАСУР) массива БЕРЕГЕС. Формат записи приводится в табл.3. Структура массива представлена на рис.2.

Таблица 3

Формат информационной записи вида 2 (ЕЖЕ)

Название параметра	Длина в символах	Тип данных
Кодовый N ст. ГВК	5	I
Год наблюдений	4	I
Месяц наблюдений	2	I
День наблюдений	2	I
Уровень моря по мареографу	4	I
Признак качества уровня	1	I

Общая компоновка данных на техническом носителе ПЭВМ для района N

Файл метаданных для ст.1-N

Файл данных ст.1 за 1977-1996 г.

. . .

Файл данных ст.N за 1977-1996 г.

Структура файла метаданных

Записи 0 для ст.1

. .

Записи 0 для ст.N

Структура файла данных

Записи 2 ст.1 за 1977 г.

. . .

Записи 2 ст.1 за 1996 г.

Рис.2. Структура массива УРЕЖ.

Массивы специализированной базы данных уровневых наблюдений создаются в упрощенной линейной структуре, что существенно облегчает процедуры управления данными и их режимной обработки.

Список литературы

1. Описание архива режимной морской прибрежной информации (БЕРЕГЕС). — Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1985. — Инв. N 175. — 38 с.
2. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. — Вып. 9, ч. 1. — М.: Гидрометеоиздат, 1984. — 311 с.
3. Временные методические указания по организации гидрометеорологических данных на магнитных лентах ЕС ЭВМ. Язык описания гидрометеорологических данных. — Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1977. -119 с.

А.А. Воронцов (ВНИИГМИ-МЦД)
РЕШЕНИЯ ПО РАЗВИТИЮ ПРОГРАММНО-АППАРАТНОЙ ЧАСТИ ЕСИМО

В организационно-функциональном плане ЕСИМО должна представлять трехуровневую иерархическую структуру, состоящую из:

• центрального (управляющего) сегмента (1-й уровень — ВНИИГМИ-МЦД Росгидромета) — ядра ЕСИМО, где размещается базовая часть системы и основная часть информационного фонда, осуществляется ее сопровождение и использование; реализуются связи между всеми другими сегментами системы; обеспечивается взаимодействие с внешними информационными системами.
• развивающего сегмента (2-й уровень — коллективы разработчиков базовых технологий и подсистем ЕСИМО), осуществляющего развитие и модернизацию элементов системы;
• обеспечивающего сегмента (3-й уровень — организации-исполнители), который выполняют, наряду с организациями предыдущих уровней, задачи ЕСИМО на постоянной основе

Жизнедеятельность системы поддерживается функционированием действующих Центров ЕСИМО, причем на каждом уровне состав и назначение Центров имеет свою ориентацию и «окраску».

В настоящее время представляется, что на первом уровне будет находиться один Центр (Координационный Центр), на втором уровне будут находиться Технологические Центры, на третьем — Тематические, Специализированные и Региональные Центры. Функции каждого из вышеперечисленных Центров соответствуют их наименованиям и приведены в табл.1.

Таблица 1

Функции Центров ЕСИМО

Уровень	Тип	Функции
1	Координационный Центр	Управление и координация всех видов работ по ЕСИМО, регламентация
2	Технологический Центр	Развитие и модернизация отдельных блоков и элементов технологий ЕСИМО
3	Тематический Центр	Наблюдения, сбор данных, пополнение информационного фонда и распространение тематической информации
3	Специализированный Центр	Решение определенной группы задач ЕСИМО на локальном уровне
3	Региональный Центр	Решение комплекса задач ЕСИМО на регионе

Таблица 2

Состав типовой структуры Центра:

Методическое обеспечение	Требования, методики, форматы, словари, руководства по функционированию системы
Информационное обеспечение	Базы и массивы метаданных, данных; базы знаний
Общее и специальное программно-технологическое обеспечение	Операционные системы и системы программирования; инструментальные ГИС и СУБД; прикладные программы, ГИС- и СУБД-приложения
Вычислительно-аппаратные средства	Серверы, рабочие станции, периферийное и коммуникационное оборудование
Организационное и кадровое обеспечение	Администрация Центра; коллективы специалистов поддержки и развития Центра

В соответствии с Системой программных мероприятий подпрограммы ЕСИМО в 2002 году должна быть разработана 1-я очередь ЕСИМО, имеющая в своем составе ряд функционирующих Центров ЕСИМО. В соответствии с Системным проектом по построению ЕСИМО в рамках ее 1-й очереди планируется включить как минимум 10 Центров.

1. Программно-аппаратное и технологическое обеспечение

Программно-технологическое обеспечение Центра ЕСИМО представляет собой обширный набор программ и технологий, и для ввода их в эксплуатацию необходимо наличие в организациях-центрах соответствующей программно-аппаратной платформы целевого использования — для выполнения задач ЕСИМО.

В настоящем разделе предлагаются решения по программно-аппаратному и технологическому обеспечению Центров ЕСИМО. В силу ряда обстоятельств (наличие другой комплектации современного оборудования и вычислительной техники, существующее лицензионное программное обеспечение других фирм, отсутствие финансовых средств на закупки рекомендуемого и др.), не все решения могут быть приняты к исполнению в отдельных Центрах. Тем не менее, нижеизложенные проектные решения направлены на поддержание принятых стандартов и комплектация другим «железом», программными продуктами будет просто усложнять процедуры стыковки отдельных узлов системы и обмена информацией между Центрами.

Выбор программно-аппаратного и технологического обеспечения основан на ряде ряд критериев.

Информационно-технологические комплексы в Центрах ЕСИМО должны функционировать как система технологий, т.е. изменение в одном ее блоке должны автоматически изменить показатели в других блоках; это свойство системы принято называть интегрируемостью.

Программно-аппаратная платформа Центров должна обеспечивать заложенную в технологии обработки данных автоматизируемость их процедур и этапов, включая возможность получать оперативную информацию в необходимых объемах и требуемые сроки. Программно-аппаратные средства должны способствовать легкости в обучении и использовании технологий, чтобы рядовой сотрудник мог научиться работать с ее помощью за максимально короткое время.

Основу программного обеспечения компоненты составляют базовое инструментальное программное обеспечение в виде общесистемных средств (Операционная Система, Языки программирования высокого уровня), а также средства для разработки приложений в виде СУБД, ГИС и других инструментальных программных систем.

При выборе базовых инструментальных программных средств следует ориентироваться на хорошо освоенные программные продукты, обеспеченные необходимым и эффективным сервисом (лицензии, документация, гарантии, сопровождение и обновление версий и т.п.). Одним из наиболее ответственных моментов подготовки базового инструментального программного обеспечения является выбор Операционной системы и Языков программирования для разработки прикладных программ.

1.1. Программное обеспечение

Общее программное обеспечение предназначено для планирования и организации вычислительного процесса, автоматизации разработки прикладных программ в виде Windows-, СУБД- и ГИС-приложений и состоит из операционной системы; систем программирования; инструментальных программных систем.

     &nbsp1.1.1.; Операционная система
Наиболее распространенные операционные системы (ОС) на сегодня — это Windows 9x/NT/2000, UNIX, Linux различных модификаций, MS-DOS, FreeBSD, Solaris и др.

MS-DOS до настоящего времени требуется во многих случаях при первичных инсталляциях, таким образом, она пока остается необходимым минимумом. Но, это не основная операционная система, в которой активно работают.

Положительным моментом ОС Linux и FreeBSD является то, что они бесплатны. Однако, наряду с этим, есть немало отрицательных сторон: 1) ядро Linux разрабатывается централизованно, а его модификации выполняют многочисленные дистрибьютеры, — в итого дистрибутивы настолько сильно отличаются друг от друга, что о единой системе Linux можно говорить лишь условно; 2) велика стоимость администрирования системы; 3) эти ОС плохо интегрируются в корпоративную среду; 4) нет поддержки драйверов многих устройств; 5) самый крупный недостаток свободно распространяемых ОС состоит в отсутствии единой концепции разработки программ, в том числе общего стиля и единого интерфейса и программы пишут по принципу «кто во что горазд и кто как умеет»; 6) да и сама бесплатность достаточно условна: например, обучение администрированию Linux Red Hat в течение пяти дней стоит 2500$.

ОС UNIX и Solaris — это в отличие от бесплатных фирменные, постоянно развивающиеся и поддерживаемые ОС. Но, работа с ними — более сложная и требует больших знаний (вернее наличия выделенного специалиста-администратора в Центре).

ОС Windows 9x/NT/2000 — более просты в работе, более привычны в силу разного рода обстоятельств, в том числе преемственности: в большинстве своем происходил переход от MS-DOS к Windows 3.1, далее к Windows 3.11, Windows 95 и NT3.51/3.52, Windows 98 и NT4/2000. К положительным моментам можно отнести множество сервисным программ, в первую очередь — это Microsoft Office, Microsoft BackOffice, это комплекс программных продуктов, работающих в сети Windows NT/2000, и т.д. Необходимо отметить также, что большая часть средств поддержки работы с пространственной и картографической информацией в распределенной среде (Интернет/интранет) ориентирована на сервер IIS, входящий в состав сервера.

Таким образом, в качестве операционной среды целесообразно использование серверной операционной системы Microsoft Windows NT 4.0/2000, наиболее подходящей для организации распределенного использования и развития системы по схеме Internet/Intranet. В ряде случаев возможно локальное применение ОС UNIX и Linux. Но, еще раз повторяясь, оптимальным представляется использование операционной среды Microsoft Windows NT 4.0/2000.

     &nbsp1.1.2.; Выбор СУБД
Программно-технологическое обеспечение функционирования ЕСИМО состоит из программных средств, реализующих информационные технологии для выполнения функций системы. Инструментальные программные средства для поддержки функционирования ИБД (хранения и обеспечение данными пользователей) — это современные СУБД, сервера баз данных

Рассмотрим характеристики наиболее распространенных СУБД: Microsoft SQL Server 6.5, Oracle 8i, IBM DB2 UDB 6.1, Sybase Adaptive Server Enterprise 11.9. При этом отметим, что настольные СУБД из состава MS Office (такие как СУБД Access), здесь не рассматриваются из-за их низких технических характеристик.

Рассматриваемые СУБД обладают приблизительно равными возможностями, работают на основных ОС, обеспечивают большинство стандартов доступа к данным (ANSI/ISO SQL 92, ODBC, JDBC, SQLJ, OLE, OLE/DB, Corba, DCOM, ActiveX), поддерживают все стандартные типы данных. Пожалуй, только СУБД Oracle 8i имеет максимум библиотек для разработки приложений (С, С++, Perl5, Java, Tcl) и по ней можно найти достаточно полную документацию на русском языке.

В конечном итоге базовой СУБД для Центров ЕСИМО выбрана СУБД Oracle 8i Enterprise Edition. Во-первых, эта СУБД специально разработана для работы в Интернет/интранет, во-вторых, для нее создан целый ряд программных продуктов (Oracle Designer/2000, Oracle Developer/2000 и др.), позволяющих разрабатывать СУБД-приложения, как отдельные квазинезависимые компоненты системы.

     &nbsp1.1.3.; Выбор базовых ГИС
Геоинформационная система — один из основных (помимо СУБД) программных компонент информационно-технологических комплексов ЕСИМО. В настоящее время существует достаточно длинная линейка ГИС различных фирм. На мировом рынке представлены десятки хорошо известных ГИС-пакетов. Не рассматривая в деталях все ГИС, отметить только основные. Лидер среди ГИС для рабочих станций — ArcInfo, далее — один из ведущих пакетов для PC — Mapnfo и менее распространенные ГИС GRASS, TNTmips, SPANS, Manifold, MGIS, Panorama. Ряд ГИС (AtlasGIS, WinMAP и т.д.) здесь не рассматриваются. В качестве основных критериев для рассмотрения указанных ГИС выберем следующие: переносимость системы и приложений; возможность управление данными; аналитические возможности и возможности моделирования; встроенный язык и другие средства поддержки создания приложений; сложность обучения и использования; цена и т.д.

Указанные критерии позволят оценить соотношение между ценой и возможностями ГИС и необходимость их использования при реализации следующих специальных задач: построение карт и разрезов; построение расчетных диаграмм, схем и графиков; формирование отчетов (таблиц); работа с большими БД; создание информационно-поисковых сервисов; работа с программными приложениями.

Рассмотрим наиболее распространенные ГИС:

• ArcInfo, разработанная Институтом исследования систем окружающей среды (ESRI, США), пожалуй, наиболее функциональная ГИС, но и самая дорогая.
• ArcView (ESRI, США), вероятно, самая распространенная на сегодняшний день, обладает меньшими возможностями по сравнению с ArcInfo. Вместе с тем, при включении всех расширений — это полнофункциональная, постоянно развивающаяся ГИС по доступной цене. В настоящее время разработана специальная поддержка для работы в Интернет/интранет.
• ГИС MapInfo разрабатывается как настольная система, хотя в последних разработках реализованы специальные программные средства для работы в Интернет/интранет. Стоимость MapInfo такая же, как и у ArcView.
• TNTmips — полнофункциональная ГИС, лишь недавно появившаяся на нашем рынке, ориентирована для работы с данными в виде DBF-файлов и в связке с СУБД Oracle. Стоимость — на уровне MapInfo и ArcView.
• SPANS — это семейство программных продуктов ГИС канадской фирмы TYDAC Technologies, Inc. Среди них наиболее продвинуты на российский рынок следующие: SPANS GIS — программное средство ГИС, относительно недавно появившееся в России, принадлежит к классу многофункциональных универсальных коммерческих систем обработки и анализа пространственно-координированных данных, систем «четвертого поколения», аккумулировавших богатый опыт предшественников. Стоимость SPANS GIS — в два раза выше ArcView.

На основе анализа характеристик наиболее распространенных настольных ГИС, а также принимая во внимание тот факт, что в большинстве организаций — и в Центрах ЕСИМО используются ГИС фирмы ESRI, то в качестве базовой настольной ГИС для подготовки пространственной тематической продукции рекомендуется ГИС ArcView версии 3.2а.

Особую важность приобретает принятие решений по использованию комплекса программных продуктов, позволяющих разрабатывать информационные системы с использованием геоинформационных технологий как на локальном уровне (отдельный Центр), так и для работы в Интернет/интранет. В настоящее время — это сервер геоданных (или сервер данных, предоставляющий доступ к пространственным данным в многопользовательском режиме), многофункциональная инструментальная ГИС общего назначения, сервер приложений, предоставляющего разработчикам серверной части клиент/серверных приложений все функции ГИС.

Распространение и публикация географической информации и ГИС приложений по компьютерным сетям позволяет в режиме реального времени интегрировать локальные данные и данные со всего мира в наиболее наглядном, удобном для просмотра, обобщения и анализа виде.

В настоящее время на мировом рынке существует несколько компаний, производящих геоинформационные системы для работы в Интернет/интранет. К основным производителям можно отнести следующие компании: ESRI, Intergaph, MapInfo, Bentley и т.д. (GeoMedia Web Map, ModelServer Discovery, MapXtreme, ArcIMS, расширение к ArcView HTML ImageMapper и др.).

ArcIMS 3 на сегодняшний день является наиболее развитым средством в области картографирования по сети Интернет. ArcIMS 3 предоставляет единую платформу для обмена ГИС информацией и службами. Как технология публикации в Интернет, ArcIMS имеет уникальную возможность поддержки большого числа клиентов, как технология обслуживания Интернет, ArcIMS имеет широкий выбор серверных технологий, тем самым предоставляются уникальные возможности интеграции данных из разных источников, создания и администрирования картографических Web страниц, одновременного обслуживания большого числа клиентов. Причем, пользователи могут также разрабатывать свои собственные приложения, используя среду разработки ArcIMS.

В качестве базовых программных продуктов для создания и работы с картографическими данными в ЕСИМО наиболее предпочтительными представляются программные продукты система фирм ESRI и ERDAS:

• ArcInfo с дополнительными модулями, расширяющими его функциональные возможности,
• ArcView GIS с дополнительными модулями,
• ArcIMS для работы в сети,
• MapObjects для независимой разработки,
• ArcExplorer — простейший вьюер
• Imagine Professional для работы с даными дистанционного зондирования.

     &nbsp1.1.4.; Сервера приложений и Web-сервера
В качестве серверов приложений и Web-серверов предлагается использовать программные средства технологий фирмы Epsylon Technologies.

Сама технология базируется на небольшом наборе базовых понятий:

• универсальный монитор телекоммуникаций, не зависящий от протоколов Internet и поддерживающий только базовую функциональность, необходимую для взаимодействия приложений между собой
• объектная поверхность, — способ представления взаимодействия приложений в виде набора выбранных объектов
• парсеры протоколов, — драйверы монитора телекоммуникаций, обслуживающие прикладные протоколы
• многопользовательские приложения, работающие как система массового обслуживания при непредсказуемых и меняющихся нагрузках и количестве пользователей,
• концепция intellectual directory, позволяющая предоставлять пользователям возможности навигации по пространству Internet, состоящему из интеллектуальных приложений.

Практическая реализация этого технологического набора дала возможность компоновать программные продукты: Web Servers, Web Application Servers, Mail Servers, Internet ГИС Сервер, многопользовательские системы с ультратонкими клиентами, программные системы со слабыми вычислительными устройствами (Car PC, WebTV, Set boxes, game stations etc.).

BEWAS состоит из двух частей: собственно Baikonur Web Application Server (телекоммуникационный многопротокольный монитор транзакций), умеющий запускать приложения, взаимодействовать и управлять ими, и библиотека компонентов Delphi для разработки Baikonur-приложений, в основном дублирующая обычную VCL, с некоторыми ограничениями и расширениями.

JAT (Java Application Terminal)- это Java-приложение, которое умеет отрисовывать картинки, передаваемые ему Baikonur-сервером от задачи, работающей на сервере. Можно по-разному проектировать интерфейс и распределять логику приложения между частью, работающей на сервере, и частью, работающей на компьютере пользователя. Критериями здесь является удобство интерфейса, объем сетевого трафика, создаваемого приложением, трудоемкость действий, необходимых для запуска приложений, сложность разработки и администрирования. JAT — это некоторый разумный компромисс между указанными выше критериями. На компьютер пользователя должно быть загружено небольшое (порядка 100 Кбайт) Java-приложение, которое не содержит никакой бизнес-логики и поэтому поддерживает все приложения, разработанные под JAT. При этом компьютер пользователя занимается только отрисовкой интерфейса, передаваемого с сервера, и передачей на сервер событий, инициированных действиями пользователя. Интерфейс представлен множеством объектов, отрисовкой каждого из которых занимается отдельный Java-класс. В случае отсутствия у клиента Java-класса, ответственного за отрисовку некоторого типа объекта, появившегося в новом приложении, он автоматически подгружается с сервера. По сети идут только изменения свойств объектов, за счет чего трафик удается делать исчезающе малым. Разработка JAT-приложений ведется с помощью библиотеки компонентов, практически не отличающихся от стандартных компонентов VCL Delphi. Таким образом, JAT позволяет промышленным образом не только разрабатывать Интернет- приложения, как обычные, но и создавать приложения, которые на компьютере пользователя ведут себя так же, как и стандартные GUI-приложения.

Следующий шаг — специализированный клиент, названный Taxxi. Он работает с теми же приложениями и по тому же протоколу, что и JAT, но в 10-20 раз быстрее. Платой за это является зависимость от операционной среды (сейчас Taxxi имеется только для Windows-сред) и необходимость инсталляции. При этом сам Taxxi не включает в себя телекоммуникационных функций, используя для этой цели телекоммуникационные возможности ядра сервера Baikonur (который тоже должен быть установлен на компьютере пользователя).

Новое поколение — Интернет-3 характеризуется широким использованием полнофункциональных «сверхтонких» клиентов (типа Taxxi), способных работать на любых мобильных устройствах и обеспечивать работу с приложениями любой сложности; вынесением на удаленные серверы гораздо более широкого спектра приложений, чем это возможно сейчас, включая аутсорсинг всей серверной инфраструктуры как для индивидуальных, так и корпоративных пользователей; исчезновением разделения компьютеров на серверы и клиенты. Возможность поставить Baikonur Web Server (1 Мбайт) на каждый компьютер, в том числе на Palmtop, делает их равноправными.

Применение базовых технологических принципов в технологиях Taxxi-Baikonur позволяет Epsylon Technologies конкурировать с ведущими поставщиками software-технологий по следующим направлениям:

• минимизация количества усилий при подготовке программных продуктов для перспективных рынков дает Epsylon Technologies дополнительную гибкость и конкурентоспособность
• широкий спектр применимости для самых разных секторов рынка при едином подходе к программированию
• архитектура программных продуктов линии Taxxi-Baikonur допускает значительное масштабирование, производительность и нагрузочную способность продуктов
• максимальная открытость технологии и совместимость с legacy systems
• совместимость со средствами разработки третьих фирм
• на основе технологических принципов Taxxi-Baikonur уже созданы и будут создаваться программные продукты, обладающие уникальными характеристиками.

     &nbsp1.1.5.; Программные средства разработки приложений
При разработке системы преимуществом должны пользоваться современные объектно-ориентированные языки программирования: Delphi и Java. Естественно, нельзя потребовать использование только этих языков: многие программисты успешно применяют С++, Visual Basic, Fortran и др.

Современные информационные технологии предъявляют высокие требования к аппаратно-вычислительным комплексам, на которых они реализуются. В связи с этим, усилия разработчиков направлены не только на создание основных или базовых продуктов, но и на разработку сервисных приложений. Для примера можно указать, что, зачастую, для реализации схем управления данными применяются не СУБД в их исходном виде, а специальные СУБД-приложения.

Разработка СУБД-приложений может проводиться, в зависимости от возможностей, либо с использованием простых языковых средств и пакетов, либо с использованием специально созданных для этих целей средств и систем.

В ряду первой возможности, можно указать PowerBuilder, S-Designor Data Architect и мощный набор средств разработки СУБД-приложений компании ORACLE:

• Developer/2000 — средства разработки приложений клиент/сервер с графическим интерфейсом;
• Designer/2000 — набор средств автоматизации проектирования прикладных систем (CASE);
• Power Objects — инструментарий, процедуры и библиотеки классов, предназначенных для приложений базы данных Oracle).

Особое внимание необходимо уделить вопросу лицензирования программных продуктов. В первую очередь это касается среды функционирования всех видов программных средств. Отсюда следует, что в первую очередь должно быть обеспечено лицензирование операционных систем. Вопрос лицензирования программных продуктов должен быть решен в обязательном порядке, как для коммерческих программных средств, так и для программного обеспечения, которое будет разработано при создании ЕСИМО.

Все выше сказанное можно свести в объединенную таблицу (табл.3), в которой приводится решение по программному обеспечению для Центров.

Таблица 3

Характеристики программного обеспечения

Тип
1. ОС
Windows 2000 Advanced Server
Windows Professional 2000
MS Office2000
2. Средства разработки
SDK Visual Studio
Delphi 5.0 Client/Server
3. ГИС
ArcInfo 8
ArcView 3.2a
Ext. Spatial Analyst, 3D-Analyst
ArcIMS
Средство разработки приложений для работы с геоданными MapObjects
4. СУБД
Oracle 8i/5 clients
Oracle Developer/2000
Oracle Designer/2000
5. Сервера
Сервер приложений

1.2. Аппаратно-вычислительные средства ЕСИМО

Естественно, что критерии выбора технических средств определяются требованиями к системе в целом. Какие бы информационные возможности не были необходимы пользователям, окончательное решение всегда принимается ее руководством, которое корректирует требования к информационной системе и формирует окончательное представление об аппаратной среде.

Аппаратно-вычислительные средства, используемые для разработки системы, должны иметь характеристики, достаточные для выполнения всех ее функций по ходу поэтапного внедрения ее элементов в течении ближайших 5-7 лет и быть достаточно гибким, чтобы приспосабливаться к возможным изменениям функционально-организационной структуры системы.

Принципиальное требование состоит в реализации серии типовых (функциональных) наборов аппаратных средств: серверов; графических рабочих станций; стандартных рабочих станций; сетевой поддержки; периферийных устройств.

Аппаратно-вычислительная компонента системы представляет собой компьютеры и периферийные устройства, необходимые для ее реализации. Единая информационная система, которая строится с применением новых технологий (СУБД, ГИС, Internet/Intranet и др.), предъявляет серьезные требования к вычислительно-аппаратной платформе для ее размещения (высокое быстродействие: от 600 до 1000 Мгц, большие объемы внешней (10-25 Гб) и оперативной (более 128 Мб) памяти и др.). Перечисленным требованиям, в первую очередь, соответствуют современные рабочие станции с операционной системой UNIX типа Solaris 2.3, IBM RS/6000 . С другой стороны, развитие настольных ПЭВМ (Pentium III, например, с близкими характеристиками) не позволяют их сбрасывать со счетов. Тем более, что участники ФЦП «Мировой океан» в большинстве своем обладают как раз персональным компьютерами. Поэтому, на первых порах, вычислительная техника системы будет представлена персональными компьютерами высокой производительности.

Естественно, что в настоящее время нельзя точно указать на типы и виды вычислительной техники (скажем, через год # все может кардинально измениться, в связи с интенсивным развитием новых технологий). Поэтому, в таблице 4 приводится примерная спецификация системных блоков, рекомендуемая сегодня и, видимо, на ближайший год.

Таблица 4

Спецификация оборудования

Наименование/тип

Сервер БД — P-III 700, 256 RAM, 30gb HDD

Файл-сервер/WWW- сервер — P-III 700, 256 RAM, 20gb HDD

Сервер приложений — P-III 800, 512mb RAM, 30Gb HDD, 512kb cache, 32mb SDRAM

Рабочая станция для приложений — P-III 700, 512mb RAM, 20Gb HDD, 64mb SDRAM

Рабочая станция клиента — P-III 500, 128 mb RAM, 10 Gb HDD, 16mb SDRAM

Необходимо отметить, что в настоящее время для оптимальной работы рекомендуется применять мониторы с размерами экранов 17 — для файл-серверов, серверов БД, WWW-серверов и рабочих станций; и 19-21 — для серверов приложений и рабочих станций для приложений.

2. План оснащения Центров программно-аппаратными и технологическими средствами

В сегодняшних условиях невозможна единовременная или хотя бы в течение одного года закупка всего необходимого программно-аппаратного и технического обеспечения для Центров ЕСИМО в рамках ее первой очереди: ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, ДВНИГМИ, ГМЦ России, НИЦ Планета, ГОИН, ВНИРО, ГосНИНГИ ВМФ, ГлавНИВЦ МПР, ИГКЭ и ЦКБ ГМП. В силу этих обстоятельств, предлагается все обеспечение провести поэтапно, в течение трех лет: 2001-2003 гг.

К первоочередным задачам обеспечения Центров следует отнести закупку операционных систем: фирменных лицензионных программных продуктов фирмы Microsoft — Windows 2000 Advanced Server, Windows Professional 2000, MS Office2000. Эта задача реализуется в 3 этапа: 2001, 2002 и 2003 гг., причем:

• в 2001 г. предлагается обеспечить большинство перечисленных Центров лицензионной операционной системой, офисными программами и средствами разработки приложений, а также оснастить центры, реализующие подготовку ЭСП, ГИС технологией. Дополнительно, Центрам, реально использующие в своей практике, Системами управления базами данных предоставляется СУБД Oracle 8i;
• в 2002 г. предлагается завершить обеспечение Центров лицензионной операционная системой, офисными программами и средствами разработки, а также продолжить дооснащение Центров СУБД Oracle 8i/5 clients и произвести закупку средств разработки в среде СУБД: Oracle Developer/2000 и Oracle Designer/2000;
• в 2003 году предлагается сконцентрироваться на расширении возможности Центров в ГИС- технологиях как в персональном, так и распределенном вариантах.

В таблице 5 приводится состав и последовательность оснащения программно-аппаратным оборудованием в Центров ЕСИМО.

Таблица 5

Состав и размещение программного обеспечения в Центрах ЕСИМО в 2001 году

Тип ПС	Центры ЕСИМО	Кол-во	Цена USD	Стоим. USD
1. ОС
Windows Professional 2000	ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, ДВНИГМИ, ГМЦ, НИЦ Планета, ГОИН, ВНИРО, ГосНИНГИ ВМФ, ГлавНИВЦ	9	400	3600
MS Office2000	то же	9	400	3600
2. Средства разработки
SDK Visual Studio	ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, ДВНИГМИ, ГМЦ России, ГосНИНГИ, ВНИРО	6	2100	12600
Delphi 5.0 Client/Server	ВНИИГМИ-МЦД	1	2000	2000
3. ГИС
Компоненты базовой ГИС для отображения комплексного ЭСП	ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, ДВНИГМИ, ВНИРО, ГосНИНГИ ВМФ, ГлавНИВЦ МПР	6	1800	10800
4. СУБД
Oracle 8i/5 clients	ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, ДВНИГМИ	3	900	2700

С.В.Сомов
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННАЯ ПЛАТФОРМА ЕСИМО

Единая система информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) — как любая современная информационная система предполагает применение телекоммуникационных технологии, а следовательно должна базироваться на телекоммуникационных системах, обеспечивающих транспорт передачи данных. Основные задачи телекоммуникационных систем и технологий в ЕСИМО:

1). Обеспечить сбор данных с наблюдательных платформ

• стационарных и передвижных;
• автономных автоматических и станций с наблюдателем;
• регулярных и не регулярных.

2). Обеспечить обмен данными и информацией в рамках взаимодействия ЕСИМО

• обмен между центрами обработки;
• обмен между центрами обработки и центрами хранения;
• между центрами обработки, хранения и потребителями;
• между исследователями морской среды;
• обмен данными и приложениями в автоматизированных распределенных информационных системах (СУБД — СУБД, сервер приложений — СУБД и т.д.).

3). Распространение результатов наблюдений, анализа, расчетов, прогнозов и другой информационной продукции широкому кругу пользователей и общественности.

Для решения некоторых вышеперечисленных задач уже сегодня активно применяются различные телекоммуникационные системы использующие, как радио и наземные средства связи, так и космические системы. Как правило, это уже действующие технологии сбора данных. В современных условиях, возможно, требуется рассмотрение вопросов некоторой реорганизации или модернизации оборудования используемых в этих системах.

Для решения комплекса других вопросов предполагается разработка новых информационных технологий, каждая из которых предъявляет свои специфические требования к телекоммуникационной компоненте ЕСИМО. В этом смысле необходимо проектирование и создание новых элементов инфраструктуры телекоммуникационной компоненты. В конечном счете, все это, и модернизация существующих, и создание новых компонент, предполагает очень больших финансовых затрат.

Сложность решения всего комплекса этих вопросов так же обуславливается еще и тем, что в рамках каждого ведомства, участвующего в проекте ЕСИМО, существуют свои специфические требования к телекоммуникационным системам, правила их использования и доступа к ним, вызванных соображениями безопасности, приоритетности решаемых задач или иными соображениями. Другими словами, любая ведомственная система, действуя в интересах ЕСИМО, тем не менее, живет по своим законам. Задача ЕСИМО — научиться эффективно использовать существующие возможности ведомственных телекоммуникационных систем в решении своих задач (прежде всего сбора данных), в отдельных случаях способствовать развитию таких систем, обеспечить интерфейсные шлюзы с другими системами там, где это возможно и необходимо.

В соответствии с концепцией ЕСИМО, в качестве общесистемных интерфейсных точек для всего сообщества ЕСИМО, каждое ведомство в ЕСИМО представлено выделенными центрами, через которые будет происходить такое взаимодействие.

Таким образом, телекоммуникационная компонента ЕСИМО, в той или иной степени, представляет собой совокупность как существующих ведомственных телекоммуникационных систем и технологий, так и новой ее компоненты, телекоммуникационной платформы интеграции, призванной объединить выделенные центры между собой для осуществления совместной информационной деятельности.

Телекоммуникационная платформа интеграции ЕСИМО или, как ее еще называют, «Системообразующая среда ЕСИМО. Виртуальная телекоммуникационная сеть» вновь создаваемая компонента ЕСИМО.

Проект — Телекоммуникационная платформа интеграции Единой системы информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО) — был разработан во ВНИИГМИ-МЦД Росгидромета в соответствии с Техническим заданием по проекте 2/2.1.1.2. подпрограммы 10 ФЦП «Мировой океан».

Цель проекта — кардинальное изменение существующей схемы информационной деятельности, взаимодействия информационных систем и баз данных участников ЕСИМО исключающей дублирование работ по информационному обеспечению, снижающей затраты на разработку и эксплуатацию баз данных связанных с морской деятельностью. Создаваемая телекоммуникационная платформа интеграции должна стать основой для глобального высокоскоростного обмена информацией и развития новых информационных технологий, отвечающих текущим и перспективным задачам различных отраслей экономики России.

Стратегия разработки была направлена на решение следующих основных задач:

1. создание виртуальной компьютерной сети ЕСИМО на базе существующих сетей общего пользования с заданными характеристиками транспортного потока для взаимодействия основных информационных служб и систем различных ведомств;
2. включение информационно-вычислительных ресурсов участников ЕСИМО в единое информационное пространство;
3. обеспечение доступа пользователей к открытым информационным ресурсам ЕСИМО через Российский ИНТЕРНЕТ;
4. обеспечение особого режима доступа к информационным ресурсам ЕСИМО органов государственной власти и управления;
5. создание интерфейсных узлов с ведомственными, корпоративными и локальными сетями участников ЕСИМО для обеспечения защиты сетей и информационных ресурсов от несанкционированного доступа

Проект отражает организационные и технологические принципы построения коммуникационной компьютерной сети ЕСИМО, основные из которых заключаются в следующем:

1. Телекоммуникационная платформа интеграции должна обеспечивать взаимодействие распределенных информационных систем и доступ широкому кругу пользователей к информационным ресурсам ЕСИМО;
2. Стремление к минимизации затрат на создание и эксплуатацию системы, что обуславливает:

• необходимость ее построения как виртуальной компьютерной сети на базе существующих сетей общего пользования;
• в основу базовых сетей должны быть положены региональные и глобальные коммуникационные системы, созданные в рамках государственной Межведомственной программы «Создание национальной сети компьютерных телекоммуникаций для науки и высшей школы»; Основа построения сети — базовая опорная федеральная магистральная сеть RBNet (Russian Backbone Network). Структурными элементами опорной сети передачи данных являются региональные сети. Опорные узлы ЕСИМО являются сегментами региональных сетей.
• необходимость учета при планировании возможности поэтапного ввода сети в эксплуатацию и возможности параллельного создания ее узлов;
• на первых этапах создания в сеть интегрируются организации, имеющие наибольший задел и опыт в эксплуатационной работе коммуникационных систем.

В условиях ограниченных ресурсов, выделяемых на инвестиционные затраты, порядок реализации проекта «Телекоммуникационная платформа интеграции Единой системы информации об обстановке в Мировом океане (ЕСИМО)» несколько изменен. Для получения конечных результатов решено выбрать три наиболее активных центра, с уже имеющейся телекоммуникационной инфраструктурой и на их основе построить законченный цикл взаимодействия организаций ЕСИМО.

Телекоммуникационная платформа интеграции ЕСИМО строится на базе IP-сетей общего пользования, развивающихся в рамках государственной Межведомственной программы «Создание национальной сети компьютерных телекоммуникаций для науки и высшей школы». В связи с этим возникают следующие принципиальные проблемы:

1. Создание единого информационного пространства участников проекта ЕСИМО предъявляет повышенные требования к защите информационных ресурсов и локальных сетей организаций и центров данных от несанкционированного доступа к данным или возможности нанесения другого умышленного ущерба через компьютерные сети. Достижение поставленной задачи в настоящее время осуществляется за счет использования систем межсетевых экранов и шифрования потоков данных передаваемых по сети.

2. В условиях роста интенсивности информационного обмена по компьютерным сетям и, как следствие, перегрузки каналов связи в пиковые часы, не менее актуальной проблемой является проблема обеспечения надежности информационного обмена между серверами баз данных различных организаций, что достигается за счет специальных процедур предоставления гарантированных полос пропускания данных для заданных информационных систем.

3. К числу проблемных задач сообщества ЕСИМО, относится и задача телефонного взаимодействия. Высокие тарифы на междугородние переговоры и введение повременной тарификации на разговоры в некоторых городах России с 2001 г., делает затраты на телефонные переговоры очень высокими. Во всем мире, со стороны бюджетных организаций, наблюдается тенденция создания корпоративных телефонных служб на базе глобальных компьютерных сетей.

Для решения этих задач предлагается основные центры ЕСИМО (ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, ДВНИГМИ), оснастить однотипным оборудованием, которое обеспечит комплексное решение этих вопросов в рамках стандартов одного производителя телекоммуникационного оборудования. Маршрутизатор Cisco 2600 представляет собой наиболее современную, новую и экономичную серию модульных маршрутизаторов. Предлагаемый набор модулей позволяет использовать устройства Cisco 2600 в качестве серверов доступа и межсетевых экранов, а также для передачи голоса и факсов и выделения гарантированных полос через сети TCP/IP. Для оснащения одного центра необходимо приобретение следующего комплекта оборудования, комплектующих модулей и программного обеспечения, табл.1.

Таблица 1

Комплект оборудования, комплектующих модулей и программного обеспечения для оснащения центров данных ЕСИМО

	Комплектов телекоммуникационного оборудования	Сумма
1.	Маршрутизатор CISCO 2611
1.1	Базовый модуль CISCO2611 Dual Ethernet Modular Router w/ Cisco IOS IP Software	$2120,75
1.2.	Программные средства маршрутизатора CISCO2600 Series ISO Enterprise/FW/IDS Plus IPSEC 3DES	$2550,00
1.3	Расширение памяти MEM2600-32U48D 32-to 48-MB DRAM Factory Upgrade for the Cisco 2600 Series	$850,00
1.4	Расширение памяти MEM2600-8U16FS 8-to 16-MB Flash Factory Upgrade for the Cisco 2600 Series	$595,00
1.5.	Модуль расширения слота NM-2V Two-Slot Voice/fax Network Module-Spare	$1445,00
1.6.	Карта IP-телефонии VIC-2FXS Two-port Voice Interface Card — FXS-Spare 2 шт.	$680,00
1.7.	WAN Интерфейс WIC-2A/S 2-Port Async/Sync Serial WAN Interface Card Cisco 2600 spare	$425,00
1.8.	Кабель RS-232 CAB-232MT RS-232 Cable, DTE, Male, 10 Feet	$85,00
2	Коммутатор LAN Cisco Systems Ws-C3524-XL-EN Catalyst 3524 XL Enterprise Edition	$2545,75
	ВСЕГО	$11296,50

В.И.Бессонов (ААНИИ)
АНОМАЛЬНОЕ ЯВЛЕНИЕ В ДИНАМИКЕ МОРСКИХ ЛЬДОВ АРКТИЧЕСКОГО БАССЕЙНА

В процессе исследования по спутниковым данным состояния ледяного покрова в западной части Северного Ледовитого океана в дрейфующих льдах была обнаружена квазипериодическая вихревая структура большого масштаба. Влияние этого вихря прослеживается в атмосферной динамике района и в приземном температурном поле западной части Арктики.

В основе предпринятого анализа лежало изучение динамики морских льдов в западной части Северного Ледовитого океана с использованием изображений поверхности морских льдов, получаемых с искусственных спутников Земли (ИСЗ). Для этого, в частности, использовался установленный в ААНИИ приемный спутниковый комплекс, состоящий из 2-х приемных спутниковых станций, произведенных фирмами «СКАНЭКС» (Россия) и «TELONICS» (США). Этот комплекс позволяет осуществлять непосредственный прием и обработку изображений земной поверхности с различных ИСЗ, включая 5-ти канальные изображения, передаваемые усовершенствованным радиометром высокого разрешения (Advanced Very High Resolution Radiometer — AVHRR), установленным на американских ИСЗ серии NOAA. При приеме каждого изображения AVHRR в режиме непосредственной передачи производится запись всех 5 каналов. Технические возможности этого комплекса позволяют проводить постоянный мониторинг за морскими льдами западной части Северного Ледовитого океана.

При проведении анализа использовались многоканальные инфракрасные (ИК) изображения AVHRR с ИСЗ серии NOAA за период с 1 января 1997 года по 31 марта 2001 года (ежедневно по 1 изображению). Эти изображения, записываемые в цифровом виде и имеющие разрешение около 1 км, позволяют получать высококачественную информацию по динамике морских льдов и радиационной температуре подстилающей поверхности.

Географическая привязка спутниковых изображений осуществлялась на персональном компьютере с помощью программного обеспечения приемного комплекса, позволяющего получать точность привязки 5-6 км, но только в средней части полосы обзора # примерно 70% ее ширины. Для достижения максимально возможной точности привязки использовались те изображения, на которых район исследований находился в средней части полосы обзора. При проведении анализа информации использовались качественные изображения, на которых имелось минимальное количество облачных образований над объектом исследований, представляющих серьезные помехи для проведения анализа состояния морских льдов. Подготовка рисунков и наложение географической сетки и изобат на спутниковые изображения производились с помощью стандартной программы Adobe Photoshop 5.5.

Исследование было выполнено на основе детального анализа около 1300 спутниковых изображений по западной части Северного Ледовитого океана, полученных в течение предшествующих 4 лет. Этот анализ позволил выявить в ледяном покрове к северу от архипелага Шпицберген весьма необычную структуру (рис.1). В этом районе, расположенном над северным склоном подводного поднятия Ермак, регулярно наблюдается вихревое циклоническое образование в ледяном покрове, которое достаточно уверенно распознавалось по характеру разрывов в нем и раздробленности ледовых полей. Данное аномальное явление в динамике морских льдов Арктического бассейна отмечается впервые.

Анализ этой структуры позволил сделать вывод о том, что в указанном районе в океане периодически возникает океанический вихрь, оказывающий динамическое воздействие на ледяной покров [1]. Этот вихрь, как правило, наблюдался в зимние месяцы (декабрь-февраль) под дрейфующими льдами вблизи их кромки на расстоянии около 100-150 км от нее. В летние месяцы обнаружить его не удалось. В этот период года не удается обнаружить разрывы в ледяном покрове, по которым можно распознать вихрь. К тому же в летний период в течение продолжительного времени район обычно закрыт облачностью и иногда он освобождается от дрейфующих льдов. Вследствие этих причин нет полной уверенности в том, что вихрь в летние месяцы отсутствует. В 1997 году отмечалось кратковременное его появление в апреле. Наиболее продолжительно вихрь наблюдался в январе-марте 1997 г. (12 изображений) и ноябре — феврале 2000-2001 г.г. (32 изображения). В 1998-1999 г.г. продолжительность его существования была крайне незначительной. В эти годы он наблюдался только на 8 изображениях: 3 изображения — в декабре 1998 г.; 2 изображения — в январе-феврале 1999 г.; 3 изображения — в декабре 1999 г.

Центр вихря располагался в точке с координатами 82°30¢ N 10&deg30;¢ E. Он обычно имеет эллипсовидную форму и средние размеры 110х75 км. В большинстве случаев местоположение его центра и размеры изменяются незначительно. Только в 1999 г. размеры его были несколько меньше и не превышали 75х45 км. Направление его главной оси (ВСВ-ЗЮЗ) совпадает с направлением изобат в этом районе (рис. 1, г). Глубина океана в районе расположения вихря изменяется от 1500 м до 3500 м [5].

По данным ледового атласа [4] в декабре 1983 г. и в феврале 1986 г. на среднемесячных картах распределения радиационных температур морских льдов в Северном Ледовитом океане над районом расположения вихря наблюдались ярко выраженные их аномалии (рис.2). В этом же атласе приведены среднемесячные карты распределения радиационных температур морских льдов, учитывающие 9-летний период наблюдений с 1979 по 1987 г.г. Несмотря на такое значительное осреднение, на одной из таких карт, отражающей состояние морских льдов в январе, над районом вихря наблюдается положительная аномалия в радиационных температурах морских льдов (рис. 3). Данный атлас содержит также среднемесячные карты распределения приземных температур воздуха в Северном Ледовитом океане, составленные по данным дрейфующих буев за период с 1979 по 1986 г.г. Согласно этим картам в ноябре — марте к северу от Шпицбергена наблюдаются аномалии приземных температур воздуха (рис. 4). Все эти факты указывают на возможность существования температурной аномалии, вызванной вихрем в 1979-1986 г.г. в указанном выше районе.

а              б

в                  г

Рис. 1. Состояние ледяного покрова в районе вихря 14 января 2001 года (ИК — изображение ИСЗ NOAA)
а — изображение без привязки; б — изображение с наложенными на него географической сеткой и изобатами; в — увеличенная часть изображения (а); г — увеличенная часть изображения (б)

Анализ спутниковых изображений, полученных за предшествующие 4 года, позволил выявить некоторые особенности вихря. В ряде случаев наблюдалась высокая раздробленность ледовых полей в районе его расположения (рис. 1). Раздробленность ледовых полей, по-видимому, можно объяснить сильным динамическим воздействием [3], которое испытывает ледяной покров в районе вихря. Установление его причин требует проведения дополнительных исследований.

Очевидно, что на раздробленность ледовых полей существенное влияние оказывает толщина льда и время их пребывания над вихрем, которая, в свою очередь, зависит от скорости дрейфа полей. В случае преобладания над ним многолетних и больших по толщине льдов в течение короткого периода времени он не успевает проявить свое существование. Наоборот, в случае преобладания над вихрем однолетних льдов, он проявляется с максимальной силой. На основании этого предположения можно сделать вывод о том, что отсутствие характерных для распознавания вихря разрывов в ледяном покрове и раздробленности ледовых полей не говорит о его исчезновении.

а                б

Рис. 2. Распределение среднемесячных радиационных температур морских льдов в Северном Ледовитом океане [4]
а — декабрь 1983 г.; б — февраль 1986 г.

Рис. 3. Распределение среднемесячных радиационных температур морских льдов в январе в Северном Ледовитом океане за период с 1979 г. по 1987 г. [4]

Анализ данных ИСЗ NOAA за 11 февраля 2001 г. по радиационной температуре ледовых полей за пределами расположения вихря и над ним показал ее диапазон в пределах 233° К — 243°К [(-40°С) — (-30°С)]. В разрывах ледовых полей, покрытых молодыми формами льда, радиационная температура морских льдов за пределами вихря лежит в пределах от 253°К до 258°К [(-20°С) — (-15°С)], над его окраинами — 255°К — 258°К [(-18°С) — (-15°С)]. Над центром же вихря, в разрывах ледовых полей, покрытых такими же молодыми формами льда, удалось обнаружить температуру равную 265°К (-8°С). Таким образом, в развитом состоянии вихрь возможно способен создавать градиент между радиационными температурами морских льдов, расположенными над ним и за его пределами (рис. 2). Величина этого градиента может быть равна 7-10°С и он, по всей вероятности, играет существенную роль в установлении взаимодействия между североатлантическими циклонами и вихрем.

Анализ барического поля над районом исследования показал, что многие североатлантические циклоны, выходившие в Гренландское и Баренцево моря в период с ноября 2000 г. по февраль 2001 г., перемещались в сторону расположения вихря. Как правило, центры этих циклонов проходили над ним (рис. 5). После прохождения над вихрем наблюдалось их усиление, способствовавшее дальнейшему их продвижению в центральные районы Арктического бассейна. Это может свидетельствовать о существовании определенного взаимодействия между вихрем и североатлантическими циклонами.

При учете этого обстоятельства возможно объяснение возникновения аномалий в температурах приземного воздуха к северу от района расположения вихря (рис. 4). Существование его в период с 1979 по 1986 г.г. вызывало передвижение центров североатлантических циклонов к точке с координатами 82° 30¢ N 10&deg30;¢ E. Выход циклонов в эту точку приводил к тому, что восточнее Шпицбергена возникал перенос более теплых воздушных масс из Баренцева моря на север за 80-ю параллель. По существу, океанический вихрь способствовал «забросу» атмосферного тепла с юга далеко на север, вплоть до самого Северного полюса. В то же самое время эти циклоны, как известно, оказывают значительное влияние на вынос дрейфующих льдов из Арктического бассейна в Гренландское море через пролив Фрама. Таким образом, возможно в развитом состоянии вихрь опосредованно через циклоническую деятельность содействует выносу морских льдов из центральных районов Северного Ледовитого океана в его южную часть и далее в Северную Атлантику.

Рис. 4. Распределение среднемесячных приземных температур воздуха в январе в Северном Ледовитом океане по данным дрейфующих буев за период 1979-1986 г.г. [4]

а              б

в              г

Рис. 5. Взаимодействие океанического вихря с североатлантическими циклонами
а — прохождение циклона над вихрем 15 ноября 2000 г. (ИК — изображение ИСЗ ;
б — взаимное расположение циклона и вихря 5 декабря 2000 г. (ИК — изображение ИСЗ NOAA);
в — подход центра циклона к району расположения океанического вихря 13 декабря 2000 г. (ИК — изображение ИСЗ NOAA);
г — состояние ледяного покрова над океаническим вихрем и в его окрестности после прохождения центра циклона 15 февраля 2001 г. (ИК — изображение ИСЗ NOAA)

Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что к северу от архипелага Шпицберген в точке с координатами 82° 30¢ N 10&deg30;¢ E периодически появляется крупномасштабный океанический вихрь. Причины, вызывающие его появление, скорее всего, определяются взаимодействием потока атлантических вод, поступающих в Арктический бассейн, с особенностями рельефа дна в районе поднятия Ермак, т.е. этот вихрь можно отнести к классу топографических вихрей большого масштаба [2]. По-видимому, этот вихрь может считаться локальным центром действия в климатической системе «океан-атмосфера». Существование такого масштабного океанического вихря оказывает существенное влияние на ледовые процессы в Северном Ледовитом океане и атмосферные процессы в Северной полярной области.

Список литературы

1. Гинзбург А.И., Федоров К.Н. Когерентные структуры в прикромочной зоне ледяного покрова. //Сб. «Когерентные структуры и самоорганизация океанических движений».// М.: Наука. 1992. с. 27-33.
2. Каменкович В.М., Кошляков М.Н., Монин А.С. Синоптические вихри в океане. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 512 с.
3. Федоров К.Н. Избранные труды по физической океанологии. Л.: Гидрометеоиздат. 1991. 310 с.
4. Gloersen, P., W.J. Campbell, D. J. Cavalieri, J. C. Comiso, C. L. Parkinson, and H. J. Zwally, Arctic and Antarctic sea ice, 1978-1987: satellite passive microwave observations and analysis, NASA SP-511, 225-269, 1992.
5. Map of the Arctic Region. 1:5 000 000. State Polar Research Office, Haijang, China, 1998.

Мероприятия ЕСИМО

Семинар ЕСИМО

12 апреля 2001 г. в г. Обнинске (ВНИИГМИ-МЦД) состоялся рабочий семинар специалистов по подпрограмме ЕСИМО. На семинаре были рассмотрены следующие вопросы:

1. Телекоммуникационная сеть ЕСИМО. Основные решения и инвестиционные мероприятия 2001 года. Докладчик. С.В. Сомов.
2. Программно-аппаратное обеспечение Центров ЕСИМО. Основные решения и инвестиционные мероприятия 2001 года. Докладчик. А.А. Воронцов.

Материалы докладов представлены в соответствующих статьях первой части журнала.

---

Новые публикации

Информационные ресурсы о состоянии природной среды.
Авторы: Е.Д. Вязилов. — Москва: «Эдиториал»УРСС, ВНИИГМИ — МЦД. — 2001. — 311 с.

Анализируются работы по созданию баз данных о состоянии природной среды. Приводятся краткие сведения о центрах данных в странах СНГ и за рубежом, в т. ч. Мировых центрах данных. Рассматриваются проблемы обмена, контроля качества созданных баз данных, а также обеспечения пользователей этими данными. Представлены сведения о данных по метеорологии, гидрологии, океанографии, загрязнению и некоторым другим видам наблюдений, связанным с природной средой. Приведены сведения о данных по международным проектам ПИГАП, ТОГА и др. Большое внимание уделено базам данных справочного характера, сведениям о данных, источникам информации и т. п.

Рассмотрено с большей или меньшей степенью подробности более 1000 учтенных фактографических массивов данных по природным ресурсам и экологии. Ретроспективный период использованных источников составляет 1981-1998 годы, при этом использовались как традиционные библиографические источники, так и современные — ИНТЕРНЕТ, библиографические базы данных, информационно-справочные системы сведений о данных.

Книга полезна специалистам, занимающимся прикладной обработкой данных о состоянии природной среды. Она может быть полезна студентам, аспирантам, специалистам в качестве руководства по поиску необходимых данных.

Книгу можно заказать в издательстве «Эдиториал»УРСС, на сайте https://urss.ru, e-mail: urss@urss.ru.

Взаимодействие атмосферы с подстилающей поверхностью и гидродинамическими процессами Берингова моря
Авторы: А.М. Полякова, Г.А. Власова, В.В. Мороз, М.Н. Деменок
Научный редактор чл.-корр. РАН А.В. Алексеев. Владивосток: Дальнаука. 2001. — 191 с.

Исследована разномасштабная изменчивость атмосферных процессов над акваторией Берингова моря, волнения, ледовых условий, циркуляции вод Берингова моря и водообмена с Тихим океаном. Показано, что гидродинамические структуры вод моря подвержены значительной сезонной и межгодовой изменчивости, что в значительной мере связано с перестройкой атмосферных процессов. Полученные результаты позволили уточнить существующие представления о динамике вод Берингова моря и ее сезонной изменчивости, в том числе — в зоне Алеутских проливов. Монография содержит большой объем справочного материала.

Книга представляет интерес для научных сотрудников, аспирантов, инженеров, студентов.

Структура, динамика и гидролого — акустические характеристики вод проливов Курильской гряды
Авторы: К.Т. Богданов, В.В.Мороз
Владивосток: Дальнаука. ТОИ ДВО РАН, ГОИН. — 2000. — 152 с.

По данным тридцатилетнего ряда гидрологических и метеорологических наблюдений в районе Курильских островов исследована структура и динамика вод зоны Курильских проливов. Показаны характерные отличия вод различных модификаций (охотоморских, тихоокеанских и трансформированных) в основных Курильских проливах (Четвертом Курильском, Крузенштерна, Буссоль, Фриза, Екатерины). Выявлена зависимость формирования структуры вод зон проливов от изменчивости водообмена через проливы и климатической изменчивости. Получены новые сведения о гидролого — акустических характеристиках вод. Выявлено существование здесь звуковых каналов различной природы, связанных со сложным характером гидрологической структуры вод района.

Книга представляет интерес для научных сотрудников, аспирантов, инженеров, студентов в области физической океанографии.

Сезонные и многолетние колебания уровня морей Северного Ледовитого океан
Авторы: В.Н.Воробьев, С.Ю. Кочанов, Н.П. Смирнов.
СПб: Изд. РГГМУ. 2000.- 114 с.

Описаны основные закономерности сезонных и многолетних колебаний уровня морей Северного Ледовитого океана от Норвежского до Чукотского за вторую половину текущего столетия. Проанализированы причины, формирующие эти колебания. Рассмотрена трендовая составляющая в колебаниях уровня и степень ее связи с глобальным потеплением Земли и динамическими процессами в океане и атмосфере. Проанализировав связь межгодовых колебаний уровня морей с интенсивностью циркуляции атмосферы над Северной Атлантикой, а также с Северо — Тихоокеанским колебанием и характеристиками климата в Северной Полярной области и Северной Атлантике.

Предназначена для специалистов в области исследований климата и динамики океана. Может быть полезна в качестве учебного пособия по разделу «Колебания уровня» в курсе «Общая океанология. Часть 2. Динамические процессы».

Современные проблемы гидрометеорологии
По редакцией проф. В.Н. Малинина.
Сборник научных трудов РГГМУ. Вып.122. СПб: 1999. — 234 с.

Представлены теоретические и экспериментальные исследования по грантам РФФИ, связанным с изучением крупномасштабных процессов взаимодействия океана и атмосферы в Северной Атлантике, их влиянием на колебания увлажнения и стока крупных рек Европейской территории России и особенностям формирования русловых процессов.

Сборник рассчитан на научных работников в различных областях гидрометеорологии, аспирантов и студентов старших курсов гидрометеорологических специальностей.

Оптимальные погодо — хозяйственные решения
Авторы: Л.А.Хандожко. СПб.: Издание РГГМУ, 1999. — 162 с.

Учебное пособие написано по одному из разделов дисциплины «Экономика гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства». В нем изложены основные экономико — статистические положения в области принятия оптимальных погодо — хозяйственных решений в различных отраслях народного хозяйства. Раскрываются методические основы решения широкого спектра задач, связанных с экономически выгодным использованием погодо — климатических ресурсов в интересах отдельных отраслей и экономики страны в целом.

Рассчитано на студентов гидрометеорологических специальностей; будет полезно аспирантам, стажерам и руководящим работникам предприятий, хозяйственных и коммерческих организаций и другим потребителям метеорологических прогнозов.

Изменчивость термодинамической структуры вод Северо-западной части Тихого океана
Авторы: А.Д.Нелезин, А.Н.Манько
Владивосток. Издательство Дальневосточного университета. 1999. — 128 с.

По данным глубоководных наблюдений исследована термодинамическая структура вод Северо-западной части Тихого океана. На основе проведенных расчетов выполнен анализ ежемесячных среднемноголетних полей температуры, солености, теплосодержания и геострофической циркуляции вод. Рассмотрены: среднемноголетняя структура течений, а также многолетняя изменчивость переносов вод течениями северного субарктического круговорота вод Тихого океана, теплосодержания бароклинного слоя вод и среднего положения фронта Куросио. Установлена количественная связь расходов Северного Пассатного течения и Куросио, принципиальная возможность прогноза среднего положения фронта Куросио.

Книга представляет интерес для научных сотрудников и аспирантов в области физической океанографии.

Геоинформационные технологии и интерактивная компьютерная обработка изображений в задачах дистанционного зондирования океана
Учебное пособие / Автор: А.А.Романов. МФТИ. 1999. — 230 с.

Рассматриваются основные элементы всех составных частей геоинформационных технологий, включающих физические основы дистанционного зондирования и функционирования космического сегмента (информационные датчики различных ИСЗ); технологии интерактивной компьютерной обработки изображений; технологии сбора, обработки и усвоения спутниковых данных в геоинформационных системах (ГИС), а также технологии телекоммуникационных взаимодействий, обеспечивающих передачу и обмен информацией между распределенными проблемно — ориентированными базами данных. Излагаются современные методы сбора и обработки пространственно — распределенной информации, получаемой в ходе подспутниковых экспериментов, которые направлены на верификацию явлений в океане, обнаруживаемых по данным дистанционного зондирования. Широко представлена космическая информация, доступная для пользователей в международных центрах по сети Интернет.

Книга предназначена для студентов старших курсов, аспирантов и научных работников, специализирующихся в прикладных задачах дистанционного аэрокосмического зондирования.

Результаты океанографических исследований Северной части Тихого океана по программе INPOC (1990-1993).
Владивосток: ТОИ ДВО РАН. 1998. — 116 с.

В сборнике помещены статьи, затрагивающие проблемы, сформулированные в Международном российско — канадском проекте по исследованию климата Северной части Тихого океана (INPOC), в котором участвовали на основании совместного соглашения в период с 1990 по 1993 г. ТОИ ДВО РАН, ДВНИГМИ Росгидромета, Институт наук об океане Департамента рыболовства и океана (IOS, г. Сидни, Британская Колумбия, Канада), Скрипсовский институт океанографии (SIO, г. Сан-Диего, США) и Институт морских наук Университета Аляски (IMS, г. Фербенкс, США). В рамках проекта выполнено 8 рейсов (803 океанографических станции) НИС ДВО РАН (НИС «Академик Александр Виноградов» 6 сентября — 5 октября 1990, НИС «Академик М.А. Лаврентьев», 18-сентября — 19 октября 1991, 13-30 марта 1992 ) и ДВНИГМИ (НИСП «Прилив», 4 апреля — 3 мая 1991, 5-14 мая, 10-18 ноября 1992, 16-22 мая 1993) с использованием комплексов CTD фирмы Guildline Instruments, модель 8705.

Представлен анализ данных экспедиционного мониторинга, выполненного в рамках названного проекта, а также с привлечением другого материала. В этих работах рассматриваются вопросы, в основном связанные со структурой и динамикой вод исследуемого региона.

Сборник представляет интерес для научных сотрудников, аспирантов, инженеров, студентов, занимающихся вопросами изменчивости гидрологических структур Северной части Тихого океана и прилегающих морей.

Дистанционные методы мониторинга промысловых районов Мирового океана в задачах информационной поддержки отраслевой научно производственной деятельности
Под редакцией д-ра т.н. А.А. Романова. Департамент по рыболовству Минсельхозпрода.
М.: Издательство ВНИРО. — 1997. — 192 с.

Сформулированы задачи дистанционного промыслово — океанографического мониторинга в системе отраслевого информационного обеспечения. Предложена концепция отраслевой службы спутникового научно — производственного мониторинга промысловых районов Мирового океана. Проанализированы современные возможности оперативного использования космических данных. Изложены результаты исследований, направленных на обработку технологий приема и обработки информации, получаемой от аппаратуры спутников двойного назначения, а также по глобальным компьютерным сетям. Рассмотрены проблемы создания малых космических аппаратов и перспективы использования дистанционных оптических методов для индикации скоплений водорослей. Достоверность результатов подспутникового эксперимента в Черном море подтверждена судовой съемкой данных о явлениях и океанографических параметрах морской поверхности. Представлены отраслевые разработки по созданию технологии построения карт ТПО для различных районов Мирового океана. Сборник основан на результатах исследований, выполняемых во ВНИРО в лаборатории новых информационных технологий, НТФ «Комплексные системы», а также в ряде организаций РАН и военно — промышленного комплекса. Сборник составлен по материалам, представленных на семинаре «Информационные технологии и дистанционные методы мониторинга промысловых районов Мирового океана» (18-19 ноября 1996 г., пос. Голицыно Московской области). Сборник включает 13 статей.

Сборник рассчитан на широкий круг ученых и специалистов по дистанционному зондированию, промысловой океанографии и информатике.

Транспортный бизнес журнал «Порты Украины»

Журнал издается с 1996 года. Распространяется на территории Украины, стран СНГ и Европы по подписке, а также на крупных украинских, российских и международных транспортных выставках. Тематика журнала: анализ состояния и перспектив развития морских и речных портов, международных, транзитных и внутренних перевозок; грузопотоки (металл, зерно, удобрения, уголь, контейнеры и пр.); судоходство; судостроение, судоремонт, портовая механизация; транспортные системы; тарифы и сборы; таможня, право, страхование; экспедирование и агентирование; гидротехника и строительство; международное сотрудничество; транспортный бизнес за рубежом. Стоимость годовой подписки 1090 рублей. Периодичность 6 раз в год (по четным месяцам), объем 80 страниц.

Справочник «Все о портах Украины — Ukrainian Ports — 2001»

Издательство «Порты Украины» выпустило в свет второе издание справочника «Все о портах Украины — Ukrainian Ports — 2001» на русском и английском языках. Цель — предоставить достоверную и подробную информацию обо всех украинских портах. Кроме обновленных сведений о морских торговых портах, вошедших в первое издание, сюда включены разделы, посвященные портам речным и рыбным, а также перегрузочным комплексам заводов, судоремонтным и судостроительным предприятиям Украины. Справочник содержит подробную информацию о специализации и мощности портов, основных регулярных линиях, тарифах и портовых сборах. Объем 600 страниц, цена 1140 российских рублей. Обращаться по Э-почте podpiska@uports.odessa.ua. Заказать издания и получить более подробную информацию можно также на сайте: https://www.uports.odessa.ua

Информационный бюллетень «Рыбный курьер»

В информационном бюллетене «Рыбный курьер», находящийся по адресу https://www.fishnet.ru, даются краткие информационные статьи о рыбной отрасли по промыслу и переработке рыбы, рынку рыбных продуктов, имеются коммерческие предложения по продажам.

Конференции, совещания

Название: The 4^th International Symposium on Computer Mapping and GIS for Coastal Zone Management
Где: Halifax, Nova Scotia, Canada
Когда: June 18, 19 and 20, 2001
Краткое описание: Deadline for receipt of abstract for posters only 15 May 2001. The Program Committee for CoastGIS 2001 extends an invitation to all researchers and practitioners of GIS for the coastal zone to submit abstracts for oral presentations, posters or demonstrations. Halifax, Canada will be the site for the 4^th international symposium dedicated to GIS for the coastal zone. It follows in the tradition of excellence and intimacy of the previous CoastGIS symposia held in Cork, Aberdeen and Brest. The three-day program will be composed of invited papers, contributed papers, poster sessions and new for CoastGIS, a demonstration session where authors will be able to demonstrate their application in action. CoastGIS 2001 is held under the auspices of the Marine Cartography Commission of the International Cartographic Association and the Commission on Coastal Systems of the International Geographical Union. In addition, three Canadian organziations are sponsors, the Coastal Zone Canada Association, the Atlantic Coastal Zone Information Steering Committee and the Geomatics Association of Nova Scotia. An abstract for consideration by the Program Committee, send an electronic mail message, must contain: The name and affiliation of all the authors and the full contact details of the principal author including his/her electronic mail address; An extended abstract (Maximum 1000 words); The sub-theme (see over) you are targeting and the type of presentation you prefer i.e. oral presentation, poster, or demonstration.
Для дальнейшей информации: Address: CoastGIS 2001, P.O. Box 1006, Dartmouth, NS, Canada B2Y4A2. Electronic mail: Coastgis2001@agc.bio.ns.ca Website: https://agc.bio.ns.ca/coastgis2001

Название: Bering Sea Summit 2002
Где: Egan Center — Anchorage, Alaska
Когда: 22-26 April 2002
Краткое описание: PURPOSE: To foster open dialogue among the highly diverse organisations, management agencies, and communities in the Bering Sea region to establish creative alliances and partnerships, and achieve sustainable policies and durable decisions. WHO SHOULD PARTICIPATE? Resource managers, commercial and industrial interests, subsistence users, scientists, local communities, Native organizations, community leaders and conservationists, anyone with an interest in the future of the Bering Sea watershed and its resources. This includes most communities in Alaska, as well as foreign interests. WHY? The Bering Sea region is changing fast. With significant drops in species such as Steller sea lions, Northern fur seals, murres, and kittiwakes, with concerns about contaminants in the environment and subsistence foods, the rapid warming of arctic environments, and recent plummets in salmon returns, there is no reason for complacency in our current policies. If the Bering Sea watershed is to remain the most productive ocean system in a rapidly changing world, the Bering Sea community must forge a new strategic vision that can be endorsed by the diverse array of interested parties…people and organizations who care passionately but differently about the Bering Sea and its resources. OUTCOME A multi-party strategic vision for protecting and utilizing Bering Sea resources.
Для дальнейшей информации: This is the first of several announcements. Please place the Summit dates on your planning calendar to avoid meeting conflicts. An information brochure is under development to provide more details and registration materials. Potential sponsors should contact: Suzanne Marcy, U.S. EPA, phone: 907/271-2895; fax: 907/271-3424; or e-mail: marcy.suzanne@epa.gov. To continue receiving Summit updates please e-mail, fax, or mail — your name, address, affiliation/organization, phone, fax, and e-mail address to: Lisa E. Mahoney (Summit), SAIC 11251 Roger Bacon Drive, R-1-7 Reston, VA 20190 lisa.e.mahoney@saic.com, Fax: 703/318-4684 or 4682

Информацию о конференциях подготовил
Е.Д.Вязилов (ВНИИГМИ-МЦД)

---

Уважаемые коллеги!

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

Научный редактор: д.т.н., зав. лаб. ВНИИГМИ-МЦД Е.Д.Вязилов. Тел. (08439) 74676, Факс: (095) 255-22-25 (для Вязилова), E-mail: vjaz@meteo.ru. Адрес: 249020, г. Обнинск, ул. Королева 6

© 2001 ВНИИГМИ-МЦД. Авторские права защищены