Новости ЕСИМО

Алгоритм идентификации дублей при объединении океанографических данных из различных источников

А.А.Кузнецов, ВНИИГМИ-МЦД

Введение

При формировании глобальной базы океанографических данных в качестве источников Центром океанографических данных используются как материалы, полученные непосредственно от учреждений, проводивших наблюдения, так и опубликованные массивы данных, сформированные в других центрах. При этом различные источники могут частично содержать результаты одних и тех же наблюдений. Поэтому при объединении таких данных необходимо проводить их анализ для предотвращения дублирования. Вследствие различных методик первичной обработки и случайных ошибок, одни и те же данные в различных источниках могут иметь незначительные, а порой и существенные различия, что делает проблему идентификации и сравнения данных достаточно сложной.

О масштабе и сложности проблемы можно судить, например, по тому, что в глобальном массиве океанографических данных WOD 2001 с помощью чувствительного алгоритма, описываемого в этой статье, было выявлено более 23 тысяч станций-дублей только среди батометрических данных. Это почти 10 % массива, который прошел контроль на дубли в американском центре.

Хотя и в меньших масштабах, но проблема дублировании характерна не только для исторических массивов, но и для современного потока морских данных. Нередко даже в наборах, состоящих из данных одного рейса, можно обнаружить станции-дубли. В потоке оперативных данных, передаваемых по Глобальной Системе Телесвязи (ГСТ) ВМО, также имеются дубли. Это характерно в первую очередь для данных, передаваемых с буев в виде сводок BUOY . Примерно из 35 тысяч сводок, ежедневно циркулирующих в каналах ГСТ, более тысячи являются дублями.

Как правило, океанографические данные, содержат набор признаков, которые теоретически должны обеспечивать их уникальную идентификацию в информационном пространстве данных о морской среде. К этим признакам относятся:

— идентификатор наблюдательной платформы;

— идентификатор измерительного устройства (прибора);

— время наблюдений;

-координаты наблюдений.

Это минимально необходимый набор признаков для данных, получаемых с подвижных платформ. Отсутствие, ошибка или представление двух последних признаков с различной точностью приводят к порождению дублей. Причинами искажения идентифицирующих признаков являются ошибки передачи данных, несоблюдение требований соответствующих наставлений и руководств при подготовке данных, различия в процедурах обработки данных. Поэтому в практике управления океанографическими данными для выявления дублей помимо вышеперечисленных признаков также принято проводить сравнение собственно данных измерений, например, температуры, солености и других параметров [1-3].

1. Основные принципы алгоритма идентификации дублей океанографических станций

Данные океанографической станции состоят из набора значений параметров морской среды, например, температуры, солености, содержания кислорода и т.д., измеренных в одно время в одной точке Мирового океана с помощью одного измерительного устройства. Данные измерений одного параметра на различных глубинах составляют вертикальный профиль параметра.

В основу алгоритма положено сравнение профилей температуры, а также наиболее часто измеряемых гидрохимических параметров – солености (или хлорности), содержания кислорода и водородного показателя ( pH ). Расширять перечень сравниваемых гидрохимических параметров нецелесообразно, так как иногда в отдельных источниках они приведены в единицах измерения, не соответствующих объявленным.

На основании сравнения профилей может быть сделан вывод:

а) о несомненном дублировании профилей;

б) о возможном дублировании профилей;

в) об отсутствии дублирования профилей.

Если сравнение профилей дало вывод (а), то станции считаются дублями независимо от различий в других признаках — дате, времени, координатах и идентификаторах платформ.

Если сравнение профилей дало вывод (б), то станции считаются дублями в зависимости от совпадения признаков — даты, времени, координат, идентификаторов платформ, и несовпадения кодов организаций и стран – поставщиков данных.

Если сравнение профилей дало вывод (в), но станции дублируются по признакам — дата, время и координаты, то они могут быть признаны дублями, если имеется определенная доля совпадений в значениях параметров. В частности, если совпадают значения на первом и последнем горизонтах, а значения самих промежуточных горизонтов не совпадают, то станции считаются дублями, в предположении, что одна из них содержит значения, интерполированные на стандартные горизонты, а другая — измеренные.

Для получения вывода (а) недостаточно полного совпадения двух профилей, поскольку нельзя исключить, что повторные измерения в той же точке через непродолжительное время дадут тождественный результат. Поэтому принципиальной особенностью алгоритма является использование числовых критериев в отношении количества пар совпадающих значений сравниваемых профилей, превышение которых позволяет сделать вывод (а) или (б). Значения критериев варьируют в зависимости от точности измерений параметров и их вертикальной неоднородности.

2. Сравнение вертикальных профилей параметров

Сравнение вертикальных профилей параметров производится по трем алгоритмам. Первый предназначен для сравнения данных станций, имеющих совпадающие (с задаваемой точностью, например 1 метр) горизонты наблюдений. Второй предназначен для сравнения данных станций, имеющих несовпадающие горизонты наблюдений, и одна из которых содержит стандартные горизонты. В этом случае применяется приведение данных второй станции на стандартные горизонты с помощью линейной интерполяции. Третий алгоритм предназначен для идентификации дублей в тех случаях, когда данные одной из станций смещены относительно исходных горизонтов. К сожалению, подобный вид нарушения данных достаточно распространен, в частности, имеют место случаи подмены наблюденных горизонтов ближайшими стандартными без проведения необходимой интерполяции. Как правило, такими искажениями затронуты данные целых рейсов.

2.1 Алгоритм 1

В первом алгоритме сравниваются значения параметра, например, температуры на одинаковых горизонтах (рисунок 1) с допускаемой погрешностью в половину интервала между горизонтами, но не более критерия, задаваемого в настройках алгоритма, например, 1м. Если количество совпадений значений параметра больше критерия К1, то делается вывод (б) о возможном дублировании профилей. Если количество совпадений значений параметра больше критерия К2 (при этом К2>К1), то делается вывод (а) о несомненном дублировании профилей.

Если получен вывод (а), то сравнение других параметров не производится. В противном случае последовательно сравниваются профили солености (или хлорности), кислорода и pH до тех пор, пока не будет получен вывод (а).

C равнение значений параметра на двух профилях проводится путем проверки двух условий

| P 2- P 1| < dP , (1)

| P 2- P 1| = dP . (2)

Величина dP равна точности представления параметра. Т.е. если температура, измеренная батитермографом, представляется с точностью до 0.1, то dP =0.1, для измерений глубоководным термометром — dP =0.01, для тонкоструктурных — dP =0.001. Если сравниваются профили с различной точностью представления данных, например, 0.1 и 0.01, то берется более низкая точность, т.е. dP =0.1.

Условие (1) фактически означает проверку равенства значений параметра на двух профилях при одинаковой точности представления. Условие (2) допускает разность значений параметра, равную точности его представления, и тем самым позволяет учесть ошибки округления. Однако, поскольку априори неизвестно является ли эта разность наблюденной, или ошибкой округления, количество случаев выполнения условия (2) складываются с количеством результатов выполнения условия (1) только в том случае, если разность P 2- P 1 имеет один знак для всех случаев выполнения условия (2). Иначе говоря, систематическое превышение величины P 2 над величиной P 1 (или наоборот) равное точности представления данных считается ошибкой округления.

Рисунок 1 — Сравнение вертикальных профилей по значениям температуры на равных горизонтах

Таким образом, сравнение профилей сводится к проверке следующих двух условий

N 1 [+ N 2] > K 2 (3),

N 1 [+ N 2] > K 1 (4),

где N 1 — количество случаев выполнения условия (1),

N 2 — количество случаев выполнения условия (2).

В результате сравнения профилей, если выполняется условие (3) делается вывод (а) о несомненном дублировании профилей, а если выполняется только условие (4), то делается вывод (б) о возможном дублировании станций.

2.2 Алгоритм 2

Второй алгоритм предназначен для сравнения данных станций, имеющих несовпадающие горизонты наблюдений, и при этом одна из них содержит стандартные горизонты. В этом случае применяется приведение данных второй станции на стандартные горизонты с помощью линейной интерполяции и далее проводится сравнение значений параметров на одинаковых стандартных горизонтах по соотношению (1). Поскольку процедура интерполяции имеет ограничения точности вычислений и погрешности округления, величина dP берется в 5 раз большей, чем точность представления данных, используемая как критерий в алгоритме 1.

В целях сокращения времени обработки и недопущения ложных выводов этот алгоритм применяется только к профилям температуры, измеренных на батометрических сериях (батитермографные и тонкоструктурные данные исключаются) и на тех станциях, которые имеют близкие координаты и время наблюдений.

2.3 Алгоритм 3

В третьем алгоритме сравниваются значения температуры без их однозначной привязки к горизонтам наблюдений, с тем, чтобы учесть нередко встречающиеся сдвиги значений параметров относительно горизонтов (рисунок 2).

Рисунок 2 — Сравнение вертикальных профилей при сдвиге значений температуры относительно горизонтов

Если каждое из совокупности значений Т1, T 2,…-Т n одного профиля имеет дубли на втором профиле и при этом последовательность их размещения относительно друг друга на первом и втором профиле одинаковы, такие профили считаются дублями. При этом в отличие от алгоритмов 1 и 2 должны совпадать все значения профилей минус допуск на ошибку.

С тем чтобы сократить объем вычислений и возможность ошибочных решений, поиск дублей значений Т1 профиля 1 ведется не по всей совокупности значений профиля Т2, а только в пределах ближайшей области глубин, размах которой меняется в зависимости от глубины на которой измерено значение Т следующим образом:

0- 50 м

50-100м,

100-500м,

>1000м.

К сожалению, допуск на привязку, не позволяет выявить случаи, когда температура инвертирована относительно горизонтов, т.е. если значения температуры, связанные с горизонтами 0,10, …100м в одном профиле, в другом профиле привязаны к горизонтам 100,…10, 0м.

2.4. Определение критериев К1 и К2

Величины критериев К1 и К2 подбирались теоретико-эмпирическим путем, на основе сведений об изменчивости параметров и положений теории вероятности. Они варьируют в зависимости от точности представления данных и величины изменчивости параметра на профиле. Чем меньше точность представления данных, и чем меньше вертикальная изменчивость параметра, тем больше значения К1 и К2.

Коротко суть заключается в следующем. Если принять, что в течение интервала времени между двумя наблюдениями значение параметра, например температуры, может случайным образом измениться на любую величину в пределах 0.1 градуса, а измерения производятся с точностью до 0.01 градуса, то вероятность вновь измерить то же значение равна примерно 0.1. Вероятность повторно измерить те же значения на нескольких горизонтах (в предположении отсутствия взаимной корреляции) равна произведению вероятностей на каждом горизонте. Т.е. при наблюдениях на 10 горизонтах и том же диапазоне изменчивости вероятность повторно измерить те же значения равна 10 -10.

Если вспомнить, что общее количество океанографических станций выполненных в Мировом океане составляет 7 млн. (таково количество станций в наиболее полном массиве WOD 2005), то, опираясь на сделанную оценку, можно полагать, что любые совпадающие профили в этой совокупности, имеющие более 7 горизонтов и точность представления температуры 0.01, с большой степенью вероятности дубли. При этом достаточно, чтобы в них было хотя бы 7 горизонтов, поскольку при вышеназванных допущениях вероятны 10 млн. сочетаний температуры.

Конечно, для более точной оценки необходимо оперировать характеристиками точности измерительных устройств и реальной изменчивости параметров морской среды. И хотя принятая оценка изменчивости температуры близка к ее суточной изменчивости, составляющей в среднем 0.2 градуса зимой и 0.5 летом [4], существуют условия, при которых наблюдались совпадения профилей и при большем количестве горизонтов. Это случаи, когда температура практически не меняется с глубиной, по крайней мере, на верхних горизонтах (так называемый верхний квазиоднородный слой). Особенно характерны такие профили для арктических районов, когда температура воды близка к температуре замерзания. Чтобы учесть такие ситуации, в алгоритме не суммируются случаи совпадения значений температур двух профилей, если они численно равны температурам на предыдущих горизонтах.

При формировании глобального массива при обработке батометрических данных, в которых точность представления температуры равна 0.01, в качестве значений критериев К1 и К2, например, использовались значения равные 6 и 9 соответственно.

В алгоритме используются ограничения, позволяющие избежать ложной идентификации дублей за счет совпадения значений параметров в глубоких слоях, характеризующихся малой изменчивостью. Для этого не рассматриваются части профилей глубже 500м, если в верхних слоях выполнено не менее 15 измерений, и глубже 1000м, если в верхних слоях выполнено не менее 9 измерений.

В целом же на каждом профиле анализировалось не более 99-ти верхних значений (понятно, что это условие вступает в действие только при анализе профилей, полученных CTD или XBT зондами, производящих измерения с малой дискретностью по вертикали). Попутно заметим, что данные CTD или XBT зондов прореживались, с тем, чтобы интервал между двумя соседними горизонтами не был менее:

1м до глубины 50 м;

5м до глубины 500 м;

10м на глубинах более 500 м.

Таким образом, 99 значений означает, что анализировались верхние части профилей до глубины не менее чем 300 м.

3. Сравнение координат, времени выполнения и других признаков станций

В тех случаях, когда сравнение профилей показало их вероятное дублирование, проводится анализ основных признаков станций. Как и в случае сравнения профилей учитываются возможные случайные ошибки и ошибки обработки.

Так координаты считаются одинаковыми, если расхождение в широте и долготе не превышает 0.1 градуса. Анализ данных показал, что примерно такое расхождение является типичным для дублей данных в различных источниках, что может быть связано с недостаточно аккуратным программированием преобразования координат из градусов и минут в доли градусов и обратно.

Также координаты считаются одинаковыми, если равны их абсолютные значения, но знаки могут быть противоположны. Таким способом учитываются имевшие место массовые ошибки в значениях квадранта в исторических данных.

Время станций считаются одинаковым, если его разность не превышает заданного предела. Здесь приходится действовать достаточно гибко. В отношении исторических данных, когда время округлялось до целого часа, этот предел должен составлять один час. В отношении современных данных он может составлять 20-30 минут.

Время станций считается одинаковым, если его разность не превышает заданного предела, после приведения времени одной из станций к Гринвичу.

Время станций считается одинаковым, если время одной из станций неизвестно либо равно нулю часов (типичный способ замены неизвестного времени во многих массивах данных).

Станции, идентифицированные как вероятные дубли при сравнении профилей, будут окончательно признаны дублями если:

1. разность их координат находится в заданных пределах и;
2. разность времени также находится в заданных пределах, или;

• во времени одной из станций не указаны минуты, или;
• разность времени попадет в заданные пределы после приведения времени одной из станций к Гринвичу.

Если по профилям не было установлено даже вероятного дублирования, но разность их координат и времени находится в заданных пределах и это данные одного судна, то в случае совпадения значений параметров на поверхности и последнем горизонтах, станции считаются дублями (предполагается, что применялись разные методы интерполяции параметров по вертикали, либо один профиль не интерполирован).

4. Экспертный анализ

Протоколы идентификации дублей в части вероятных дублей целесообразно подвергать экспертному анализу для принятия окончательного решения.

Если анализ вероятных дублей показывает, что в них имеется определенная систематика, например, это данные одного и того же судна (либо одно судно неизвестно), но отличающиеся примерно постоянной разностью во времени, то эксперт может сделать вывод о том, что это действительные дубли. В пользу вывода о дублировании может также быть использован тот факт, что данные поступили из разных источников, и поэтому их различия обусловлены разными методиками обработки. Как правило, в этих различиях также есть определенная систематика.

5. Программное приложение

Описанный алгоритм положен в основу программы, предназначенной для идентификации дублей океанографических станций в массивах, представленных в формате ОКЕАНПЭВМ. Интерфейс приложения позволяет пользователю настраивать основные критерии (рисунок 3) идентификации дублей, чтобы учесть специфику различных видов данных (батометрических, батитермографных, тонкоструктурных).

Рисунок 3 – Интерфейс программы идентификации дублей океанографических станций

Результатом работы программы является протокол, в котором приведены основные признаки станций, идентифицированных как дубли, и коэффициент дублирования (несомненное или вероятное дублирование). На основании протокола может быть проведен дополнительный экспертный анализ данных, после чего, станции, перечисленные в протоколе, могут быть удалены из тестируемого файла данных с помощью этой же программы.

Заключение

Разработан чувствительный алгоритм идентификации дублей океанографических станций в массивах исторических и современных данных. Алгоритм позволяет учесть следующие виды часто встречающихся изменений или искажений данных:

— ошибки преобразования и округления координат;

— ошибки округления параметров;

— сдвиг значений параметра по глубине;

— интерполяция данных на стандартные горизонты;

— потеря отрицательного знака у координат (ошибка в квадранте);

— потеря отрицательного знака у температуры;

— разницу поясного времени и времени по Гринвичу;

— ошибки классификации данных (батометрические, БТ, СТД, ХБТ);

— случайные ошибки;

— частичное дублирование профилей.

Алгоритм апробирован на материалах, полученных из различных источников, реализован в виде программного приложения и применяется при формировании глобального массива океанографических данных ЕСИМО.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. GTSPP real-time quality control manual — IOC UNESCO/ Manuals and Guides 22. 1990. 121 p.
2. Manuals of quality control procedures for validation of oceanographic data. — IOC UNESCO/ Manuals and Guides 26. 1993. 270 p.
3. Кузнецов А.А. Методика выявления дублей океанографических станций в архивах данных — Труды ВНИИГМИ-МЦД. 2002. Вып.170 , С.107-116.
4. Монин А.С., Каменкович В.М., Корт В.Г. Изменчивость Мирового океана — Гидрометеоиздат . 1974, 262с.

Мероприятия ЕСИМО

СОВЕЩАНИЕ ИСПОЛНИТЕЛЕЙ ЕСИМО

2 ноября 2006 года в г. Обнинске (ВНИИГМИ-МЦД) состоялось рабочее совещание организаций-центров ЕСИМО по результатам проведения предварительных испытаний элементов первой очереди ЕСИМО На совещании присутствовали представители центров ГУ “ВНИИГМИ-МЦД”, ГУ “ААНИИ”, ГУ “ГОИН”, ФГУП “ГНИНГИ Минобороны России”, ФГУП “ВНИРО” Минсельхоз России, ФГУП “Нацрыбресурс” Минсельхоз России, ФГУП “ВНИЭРХ” Минсельхоз России, ФГУП “ЦНИИ “Центр” Минпромэнерго России, ФГУ “ВНИИ ГОЧС” МЧС России, ФГУП “Морсвязьспутник” Минтранс России.

На совещании были рассмотрены следующие вопросы.

1. Предварительные испытания центров ЕСИМО и разработанных ими информационных технологий.

В Росгидромет- назначены центры ЕСИМО ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, Гидрометцентр России, ГОИН, ДВНИГМИ, ИГКЭ, НИЦ “Планета” (приказ Росгидромета от 17.05.2006г. №118), рассматривается вопрос о включении в список центров ЕСИМО Росгидромета КаспМНИЦ; утверждены Руководителем Росгидромета 22.09.2006г. Порядки и регламенты центров ЕСИМО ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, Гидрометцентра России, ГОИН, ДВНИГМИ, подготовлены проекты Порядков НИЦ “Планета”, ИГКЭ; проведены предварительные испытания центров и технологий (общесистемных и тематических) во ВНИИГМИ-МЦД, ААНИИ, Гидрометцентре России, ГОИН, ДВНИГМИ.

В Минобороны России издан приказ о назначении центров ЕСИМО в Минобороны России; подготовлен и согласован с ВНИИГМИ-МЦД проект Порядка ГНИНГИ; испытания технологий проводятся только в ГНИНГИ (срок завершения — 11 ноября 2006 года).

В МЧС России издан приказ о назначении центра ЕСИМО – 151 ЦУКС МЧС (Приказ МЧС России от 14.02.2006г. № 90), подготовлен и согласован с ВНИИГМИ-МЦД проект Порядка.

В Минтранс России вопрос о назначении центров ЕСИМО находится в стадии рассмотрения (предусматриваются две организации: ЦНИИМФ и Морсвязьспутник); подготовлен и согласован с ВНИИГМИ-МЦД проект Порядка ЦНИИМФ; проведены предварительные испытания центра и технологий в ЦНИИМФ; в Морсвязьспутнике — стадия подготовки документации с ожидаемым завершением работ в декабре 2006 г..

В Минсельхоз России вопрос о назначении центров ЕСИМО находится в стадии рассмотрения (предусматриваются две организации: ВНИРО и Нацрыбресурс); подготовлены и согласованы с ВНИИГМИ-МЦД проекты Порядков ВНИРО и Нацрыбресурса; проведены предварительные испытания центра технологий во ВНИРО; в Нацрыбресурсе — стадия подготовки документации с ожидаемым завершением работ в ноябре 2006 г.

В МПР России издан приказ о назначении центра ЕСИМО – РФИ МПР (Приказ МПР России от 16.02.2006г. №23); Порядок и регламент центра в стадии согласования; технологии и другие средства для функционирования центра переданы в МПР России по акту от 05.09.2006г.

В Минпромэнерго России назначен центр ЕСИМО – ЦНИИ “Центр” (письмо Роспрома от 01.09.2006г. №ДА-3261/02); Порядок и регламент центра – в стадии согласования.

В Минэкономразвития России и РАН назначен центр ЕСИМО – НКОЦ (письмо РАН от 11.09.2006г. № 2-10007-1325/1087 и письмо Минэкономразвития России от 21.07.2006 №10654-10К/Д17), Порядок и регламент центра в стадии согласования; издан приказ о проведении предварительных испытаний.

В Минобрнауки России назначен центр ЕСИМО – ЦИТиС (письмо Минобрнауки от 08.09.2006г. №ВФ-1733/04); Порядок и регламент центра в стадии согласования; проведены предварительные испытания центра и технологий.

В Роскосмос назначен центр ЕСИМО – НЦ ОМЗ (письмо Роскосмоса от 30.08.2006г. №1011-9-6517); подготовлен и согласован с ВНИИГМИ-МЦД проект Порядка.

2. Внедрение АРМов формирования и ведения ЦБМД ЕСИМО. По этому вопросу приняты следующие решения.

1) В целях организации опытной эксплуатации технологии провести 15 ноября 2006 года в ГУ “ГОИН” сотрудниками ГУ “ВНИИГМИ-МЦД” рабочее совещание (техучебу) по обучению представителей организаций-центров ЕСИМО использованию АРМа ввода метаданных ЦБМД ЕСИМО.

2) Всем центрам ЕСИМО провести регистрацию центра в ЦБМД для выполнения работ по мониторингу ресурсов центра и ведомственных информационных систем до 10 ноября 2006 года.

3) Всем центрам ЕСИМО провести тестирование использования АРМов ввода метаданных в ЦБМД посредством занесения метаданных о технологиях, функционирующих в центрах, и направить замечания (предложения) во ВНИИГМИ-МЦД по работе с АРМом до 20 ноября 2006 года.

4) Центрам ЕСИМО, завершившим (планирующим завершить в ноябре-декабре) предварительные испытания технологий, осуществить занесение в ЦБМД ЕСИМО сведений об информационных технологиях в опытном порядке для обеспечения демонстрации мониторинга ресурсов ЕСИМО. Срок 20 ноября 2006 года.

3. Внедрение АРМов формирования и ведения СРБД ЕСИМО. Предварительные испытания технологии классификации и кодирования показали, что в технологиях ЕСИМО широко используются как международные классификаторы, так и национальные. В то же время в разных центрах можно видеть применение нескольких кодификаторов для организаций, географических областей, федеральных округов, субъектов РФ. Проведены испытания двух версий СРБД: по технологии 2003 года — 655 ресурсов и по технологии 2006 года ( E 2 EDM ) – 18 ресурсов: Выявлена необходимость дополнительной проверки качества информационных ресурсов в версии СРБД по технологии 2003 года – к использованию для испытания портала и АРМов ЕСИМО допущено 495 ресурсов.

Рекомендовано 1) Центрам ЕСИМО ГОИН, ГНИНГИ, ГИЦ “Недра”, Морсвязьспутник, Нацрыбресурс представить информацию (описание ресурсов) для установки программного комплекса Поставщик данных до 15 ноября 2006 года; 2) ГУ “ВНИИГМИ-МЦД” придерживаться следующего графика установки программного комплекса Поставщик данных в центрах ЕСИМО:

4. Автономные приложения ЕСИМО, ЭСП, Атлас и карто-сервер. Требуется доработка автономных приложений по стилям интерфейса пользователя согласно ТС ЕСИМО и функциональности. Предварительные испытания ДЭСП (ГОИН) и Атласа (ВНИИГМИ-МЦД) прошли успешно. Необходима доработка ЭКО ЕСИМО (ГНИНГИ) и уточнение интерфейса карто-сервера ЕСИМО (ГНИНГИ) с внешними приложениями – АРМами ЕСИМО для сокращения времени доступа к электронным картам.

5. Портал ЕСИМО и комплексные АРМы пользователей, региональные АРМы. Рекомендовано до 15 ноября 2006 г. представить во ВНИИГМИ-МЦД структуру меню комплексных АРМов ААНИИ (АРМ «Госдума», АРМ «Арктика», АРМ «МПГ», АРМ «Антарктика»); Нацрыбресурс (АРМ «Агентства по рыболовству»), ГИЦ «НЕДРА» (АРМ «МПР»), ДВНИГМИ (АРМ «403 ГМЦ»), ВНИИГОЧС (АРМ «МЧС»).

Более подробно с результатами совещания можно ознакомиться в разделе портала «О системе» по адресу http ://data .oceaninfo .ru .

Новые публикации

Морские млекопитающие дальневосточных морей России: полевой определитель

В.В.Мельников. Владивосток. Дальнаука, ТОИ ДВО РАН. 2006.- 124 с.

В определителе дано описание отличительных внешних признаков видов морских млекопитающих, особенностей их поведения в естественных условиях. Видовые очерки иллюстрированы рисунками внешнего облика морских млекопитающих, их силуэтов на поверхности воды, картами распределения видов. Определитель позволяет опознать морских млекопитающих в море и ориентирован на неподготовленного наблюдателя.

Ледяной покров Японского моря: Анализ данных и моделирование

А.Н.Четырбоцкий, В.В.Плотников. Владивосток. Дальнаука, ТОИ ДВО РАН. 2005.- 146с.

В монографии рассматривается эволюция ледяного покрова Японского моря. Приводятся результаты статистического анализа состояний ледяного покрова. На основании выявленных эмпирических закономерностей формулируется математическая модель исследуемого эволюционного процесса. Предлагаются алгоритмы реализации численной схемы и оценки адекватности моделей, а также прогноз состояния ледяного покрова Японского моря при возможном глобальном изменении климата.

Конференции, совещания

Научный сервис в сети Интернет: многоядерный компьютерный мир

Компьютерный мир меняется. С переходом на многоядерные процессоры сделан еще один серьезный шаг в сторону массового использования идей параллелизма в вычислительной практике. Это станет центральной темой конференции «Научный сервис в сети Интернет: многоядерный компьютерный мир», объединяющей доклады по параллельным вычислениям, суперкомпьютерным технологиям и технологиям распределенной обработки данных, методам параллельного программирования, использованию как сети Интернет в науке, так и самой науки для развития Интернет. Конференция традиционно пройдет в Абрау-Дюрсо на базе «Моряк» с 24 по 29 сентября 2007 года.

Прием докладов — до 1 июня 2007 года. Важные даты, тематика и другая информация опубликованы на сайте конференции: http ://agora .guru .ru /abrau 2007

Направление: Параллельные вычисления и их применения

1.1. Многоядерные процессоры: архитектура, технологии программирования, опыт использования в вычислительной практике.

1.2. Теория и практика решения больших задач на суперкомпьютерах и в распределенных вычислительных средах.

1.3. Теория и практика разработки больших программных комплексов для параллельных вычислительных систем и распределенных вычислительных сред.

1.4. Модели, языки и технологии параллельного программирования.

1.5. Программные среды, средства и инструменты для разработки, оптимизации и отладки параллельных приложений.

1.6. Опыт проектирования, построения и сопровождения программно-аппаратной среды высокопроизводительных вычислительных комплексов коллективного пользования.

1.7. Технологии распределенных вычислений, распределенной обработки данных и GRID-технологии.

1.8. Параллельные вычисления и визуализация.

1.9. Параллельные вычисления и образование.

Направление: Научный сервис в сети Интернет

2.1. Научные исследования и Интернет, Интернет- проекты в науке, профессиональные научные центры в сети Интернет.

2.2. Интернет- проекты в области параллельных вычислений и распределенной обработки данных, вычислительные сервисы.

2.3. Удаленный доступ к экспериментальным комплексам для образования и научных исследований.

2.4. Технологии и системы распределенного хранения данных.

2.5. Модели и методы построения поисковых систем и систем навигации в Интернете.

2.6. Технологии и опыт построения информационных систем и баз данных, документации и результатов эксперимента на основе Интернет- технологий.

Инструкции для авторов

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

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

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

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

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

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

Уважаемые коллеги!

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

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

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

• Тел. (48439) 74676,
• Факс: (495) 255-22-25(для Вязилова),
• E-mail: vjaz@meteo.ru
• https://www.oceaninfo.ru/news/news21.htm
• Адрес: 249020, г. Обнинск, ул. Королева 6