Big Data и аналитические системы. Данные по загрязнению воздуха для точных прогнозов

В последние годы ситуация с загрязнением воздуха становится все более угрожающей и привлекает внимание ведущих СМИ и политиков самого высокого уровня. Особенно это касается крупных городов, таких как Пекин, Лос-Анджелес, Мехико, Тегеран, Йоханнесбург и ряда других густонаселенных пунктов, находящихся под влиянием различных факторов риска - плотный трафик, наличие загрязняющих воздух предприятий - и расположенных неудачно с точки зрения экологии, где уровень загрязнения временами превышает любые нормы во много раз.

В зависимости от степени заинтересованности властей в таких городах контроль за загрязнением окружающей среды так или иначе ведется, но, к сожалению, используемые сейчас системы мониторинга пока еще малоэффективны. Технологии, позволяющая строить прогнозы уже существуют, но они не дают необходимой точности и не позволяют предсказывать подъемы уровня загрязнений до максимального опасного. Базой для создания точных прогнозов, несомненно являются точные данные по ключевым параметрам в количестве достаточном для их анализа.

OpenWeatherMap предоставляет в открытом виде API к данным по основным параметрам, таким как карбон CO2, озон O3, диоксид азота NO2 и диоксид серы S02, а так же к данным о содержании в воздухе мелких частиц AOD (Aerosol optical depth), которые чрезвычайно опасны для здоровья человека. OpenWeatherMap перерабатывает огромные массивы точных данных, которые считаются для любой координаты. Это данные получены с десятков тысяч датчиков по всему миру, со спутников и систем мониторинга. На основе таких данных, используя современных технологии, такие как Internet of Things (IoT) и Big Data в настоящее время уже возможно строить аналитические системы, способные выдавать высокоточные прогнозы по максимальным уровням загрязнения на несколько дней вперед. С помощью этих прогнозов специалисты могут формулировать рекомендации, а местные власти принимать меры по снижению уровня загрязнения окружающей среды, такие как оптимизация дорожного движения, перемещение промышленных объектов за пределы городов, насаждение лесных массивов и устройство парков в ключевых местах в крупных городах, использование альтернативных источников энергии. Подобные меры уже показали свою эффективность в таких странах. как Великобритания (Лондон) и в Японии (Токио).

OpenWeatherMap поставляет API как к историческим данным, так и к данным полученным в результате мониторинга в режиме реального времени, что позволяет производить наглядное сравнение, в том числе в виртуализированном формате и помогает выявить источники и периоды максимумов и минимумов уровня загрязнения, их возможную цикличность, оценить эффективность предпринимаемых мер по борьбе с загрязнениями и понять слабые стороны инфраструктуры мониторинга в крупных городах.

С помощью совместного анализа данных по загрязнениям, исторических и текущих погодных и спутниковых данных предоставляемых OpenWeatherMap можно провести настоящее расследование причин ухудшения экологической обстановки в любом регионе или отдельно взятом населенном пункте - выяснить расположение источников загрязнения, оценить влияние, например, на образование и рассеивание смога, таких важнейших факторов, как температура и влажность воздуха, направление ветра, уровень ультрафиолетового излучения (УФ-индекс), оценить плюсы и минусы географического положения.

В настоящее время в OpenWeatherMap совместно с партнерами разрабатываются инновационные решения и модели позволяющие не только поставлять данные и API к различным данным в открытом виде, как это происходит уже сейчас, но и визуализировать всю эту глобальную информацию, наглядно представляя ее в виде графиков и интерактивных карт, что делает работу с данными удобной для анализа.