Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Система интеграции информационных ресурсов при моделировании природно-хозяйственных объектов

Диссертация: Система интеграции информационных ресурсов при моделировании природно-хозяйственных объектов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Развитие концепции единого информационного пространства, научно-методологических основ информатизации, методов поддержки принятия решений в сложных организационно-технических системах, особенности формирования ведомственных и предметных ИС подробно рассмотрены в трудах ученых СПИИРАН (Юсупова P.M., Заболоцкого В. П. Соколова Б.В.), теоретические основы гармонизации, интеграции и слияния данных… Читать ещё >

Система интеграции информационных ресурсов при моделировании природно-хозяйственных объектов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Основные обозначения и сокращения
  • Положения, выносимые на защиту
  • Глава 1. Анализ информационных ресурсов, методов классификации и интеграции в единое информационное пространство систем природопользования
    • 1. 1. Определение ЕИП и место в иерархии ЕИП России
    • 1. 2. Цели и задачи информационных систем природопользования
    • 1. 3. Классификация информационных ресурсов
    • 1. 4. Методы описания данных (модели данных)
    • 1. 5. Интеграция и гармонизация данных
    • 1. 6. Проблемы стандартизации и интероперабельности
    • 1. 7. Проекты интеграции информационных ресурсов
      • 1. 7. 1. Особенности интеграции информационных ресурсов в государственных информационных системах
      • 1. 7. 2. ЕИП Агентства по охране окружающей среды США (ЕРА)
      • 1. 7. 3. Проекты создания ЕИП научных центров обработки данных
      • 1. 7. 4. GRID-технологии: NextGRID
  • Выводы по главе 1
  • Глава 2. Методы формирования ЕИП ИС природопользования
    • 2. 1. Формальное описание информационной системы природопользования
    • 2. 2. Онтологическое преобразование данных
    • 2. 3. Модель единого информационного пространства информационных систем природопользования
    • 2. 4. Структура и компоненты подсистемы мониторинга и моделирования информационных систем природопользования
  • Выводы по главе 2
  • Глава 3. Ассимиляция данных в модели состояния природно-хозяйственных объектов
    • 3. 1. Методы ассимиляции данных
    • 3. 2. Контроль и верификация данных
    • 3. 3. Подсистема визуализации. Универсальный рабочий стол
  • Выводы по главе 3
  • Глава 4. Особенности реализации проектов
    • 4. 1. Информационно-аналитическая система «Охрана окружающей среды»
    • 4. 2. Прогнозирование состояния экосистемы финского залива
    • 4. 3. Проектирование порта в Лужской губе
    • 4. 4. Влияние реседиментации на качество воды
    • 4. 5. Автоматизированная система «Мониторинг лесных пожаров на территории Ленинградской области
    • 4. 6. Оценка влияния пожаров на качество воздуха
  • Выводы по главе 4

Одним из необходимых условий принятия эффективных решений при управлении сложными объектами, является своевременное обеспечение задействованных на разных уровнях управления лиц достоверной, полной и качественной информацией о текущем и прогнозируемом состоянии объекта. Это создает основу для выработки опережающих управленческих решений па базе прогнозных оценок состояния объекта управления.

Основные трудности при решении задач прогнозирования состояния природно-хозяйственных объектов обусловлены их сложностью, недостаточной изученностью протекающих в них процессов, ограниченными возможностями проведения активных экспериментов, сложностью и нескоординированностью процессов сбора исходных данных, их недостаточной доступностью, неадекватностью используемых моделей, а также рядом других причин. Данные, поступающие из различных источников, ка: с правило, разнородны и для прямого использования, сопоставления и анализа, не пригодиы.

В то же время разнообразие задач, для решения которых необходима информация о природных ресурсах и явлениях, разнообразие самих описываемых объектов, процессов и подходов к отображению информации о них не позволяют говорить о множестве информационных ресурсов данной группы как о единой системе.

Развитие концепции единого информационного пространства, научно-методологических основ информатизации, методов поддержки принятия решений в сложных организационно-технических системах, особенности формирования ведомственных и предметных ИС подробно рассмотрены в трудах ученых СПИИРАН (Юсупова P.M., Заболоцкого В. П. Соколова Б.В.), теоретические основы гармонизации, интеграции и слияния данных, анализ и объединение данных для принятия решений (Городецкий В.И., Попович В.В.), онтологический подход к управлению знаниями (Смирнов А.В.). В ходе работы над диссертацией изучены и проанализированы труды отечественных и зарубежных ученых в областях: информатики, теории системного анализа и принятия решений, проектирования информационных технологий и систем (Багриновский К.А., Божко.

В.П., Гиляревский Р. С., Глушков В. М., Ю. Г. Данилевский, П. Друкер, Э. В. Евреинов, А. А. Емельянов, В. М. Жеребин, Д. Захман, С. Катлип, В. Н. Квасницкий, В. В. Кульба, А. Г. Мамиконов, Д. Мако, М. Месарович, В. А. Мясников, А. П. Пятибратов, А. Н. Романов, Т. Саати, С. Н. Селетков, И. Такахара, Ю. Ф. Тельнов, В. П. Тихомиров, М. Хаммер, Э. Н. Хотяшев и др.), создания информационных систем управления регионом, городом (Г.И. Марчук, Ф. И. Перегудов, А. А. Стогний, Ю. М. Черкасов, Ю. А. Черенков и др.), классификации и управления информационными ресурсами (Антопольский А.Б., Белов Г. В., Громов Г. Р., Копылов В. А., Ларин М. В., Саков А. А., Семилетов С. И., и др.).

Несмотря на значительное число работ и проектов, посвященных проблеме управления данными и интеграции информационных ресурсов, и значительные усилия центров обработки данных сформировать универсальные системы представления и предоставления данных (SDSS в Fermilab, ВаВаг в SLAC, BIRN в SDSC, Entrez-PubMed-GenBank в NCBI), сохраняется разрыв между многочисленными источниками, архивами данных и моделями, в которых эти данные предполагается использовать, особенно при проведении междисциплинарных исследованияй. Не все модели поддерживают вывод результатов в унифицированных форматах, удобных для использования в геоинформационных системах или системах научной визуализации (GRADS, Ferret, Surfer, AVS, IRIS Explorer, IBM Data Explorer, OpenMV). Крупные научные центры и центры обработки имеют сложившиеся информационные технологии и внутренние стандарты представления данных (например, SILAM/FMI, FIMR, JINR, SMHI, ММБИ, NESDIS) изменять которые сложно или нецелесообразно.

Другой проблемой, является дробление информационного пространства разрозненными информационно-вычислительными системами, что приводит к дублированию данных и потере достоверности.

Разрастание файловых систем до петабайтных архивов с миллиардами файлов, отсутствие единых стандартов представления данных, многообразие источников и форматов данных, необходимость интеграции новых и сложившихся информационных технологий, использование ассимиляции данных в модели для корректировки их поведения обусловливают актуальность сформулированной темы исследования, направленной на повышение эффективности информационного обеспечения систем прогнозирования с использованием моделей: разработка и формирование единого информационного пространства систем природопользования.

Цель работы и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является разработка системной модели, метода интеграции информационных ресурсов и реализация информационных систем природопользования на основе единого информационного пространства при моделировании природно-хозяйственных объектов для предупреждения возможных неблагоприятных ситуаций.

Для достижения поставленной цели поставлены и решены следующие задачи:

1) анализ информационных ресурсов информационных систем природопользования и методов их интеграции в единое информационное пространство;

2) разработка онтологической модели единого информационного пространства систем природопользования и модели единого информационного пространства;

3) разработка метода интеграции данных в единое информационное пространство и ассимиляции данных в модели прогнозирования состояния природно-хозяйственных объектов;

4) реализация разработанного метода интеграции информационных ресурсов в решении практических задач.

Методы исследования.

В работе использовались принципы и методы системного анализа, моделирования природных процессов, интеллектуального анализа данных, построения информационно-вычислительных систем, теории метаданных, онтологического анализа. ,.

Научная новизна.

1. Разработана онтологическая модель информационных ресурсов систем природопользования, обеспечивающая взаимодействие разных групп пользователей (экспертов, ученых и ЛПР) на основе присвоенных им ролей.

2. Разработан метод интеграции информационных ресурсов в единое информационное пространство, отличающийся объективным анализом интегрируемых данных, модульной структурой моделей природпо-хозяйственных объектов.

3. Разработан метод ассимиляции данных в модели прогнозирования состояния природно-хозяйственных объектов, включающий обработку и контроль «сырых» данных для обеспечения работы в реальном времени и динамическую корректировку поведения моделей природпо-хозяйственных объектов на основе контроля отклонений параметров системы.

4. Разработано персональное рабочее пространство пользователя системы, позволяющее анализировать накопленную в базе знаний информацию и повысить оперативность принятия решений.

Обоснованность и достоверность основных выводов и результатов обеспечивается за счет анализа состояния исследований в данной области, подтверждается результатами экспериментов с моделями ПХО и при решении прикладных практических задач, а также апробацией основных теоретических положений диссертации в печатных трудах и докладах на научных конференциях.

Практическая ценность результатов работы.

Разработанная модель информационной системы природопользования позволяет портировать накопленный опыт построения информационных систем в современную среду интеграции.

Разработанный метод интеграции информационных ресурсов автоматизирует рутинные процессы предварительной подготовки данных и повышает качество научных исследований, освобождая исследователя от знания информационных технологий. Применение метода динамического выбора схемы ассимиляции данных в модели повышает достоверность прогноза.

Разработанное программное обеспечение (информационная поддержка) и единый интерфейс подсистем моделирования позволяет в автоматизированном режиме конфигурировать модель прогноза на основе модульного принципа моделей принимать более качественные решения по выходу из проблемных ситуаций и их предотвращению на основании сравнения последствий разных вариантов принимаемых решений.

Результаты исследований могут быть использованы и в других предметных областях.

Реализация результатов работы.

Основные результаты диссертационной работы внедрены в виде информационного, алгоритмического и программного обеспечения системы поддержки принятия решений «Информационно-аналитическая система «Охрана окружающей среды Ленинградской области» и «Система мониторинга и прогнозирования распространения лесных пожаров» в Комитете по экологии и природным ресурсам Правительства JIO, в ГМЦ Финляндии, в учебном процессе в СПбГУ и поддержана грантами: HYMNE — 2001;2002, Contract ICA-CT-2000;10 034. Исследование влияния антропогенной нагрузки Санкт-Петербурга на состояние экосистемы Финского заливаINTAS/735 'The importance of sediments for the water quality of the gulf of FinlandINCO/516 732, NISMIST. Management of environmental risk from landfills in seismic active regions in the New Independent States (NIS) of Central Asia, 2005;2008; Toxic wastes management /SIDA, 2005;2006; An integrated monitoring and modelling system for wildland fires — IS4FIRES, FMI, 2007;2008.

Апробация результатов работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Klaipeda Baltic Sea conference, June 2004. Конгресс ВестТейк-2007, Москва.

Международная конференция «Информационные технологии как основа управления в сфере природопользования и охраны окружающей среды». — СПб, 2007.

XI Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика-2008», 22−24 октября 2008 г, Санкт-Петербург.

Публикации.

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 9 работах, в том числе в 5 статьях, из них 4 — в изданиях, входящих в список ВАК, 4 — в материалах и трудах конференций.

Структура и объем диссертации

.

Диссертация объемом 125 машинописных страниц содержит введение, 4 главы, заключение, список литературы (105 наименований), 4 таблицы, 14 рисунков.

7. Основные результаты диссертации внедрены в Комитете по природным ресурсам и охране окружающей среды Правительства Ленобласти и в отделе взаимодействия океана и атмосферы ГУ «Арктический и Антарктический научно! исследовательский институт». I.

8. Предложенный метод интеграции информационных ресурсов имеет достаточно универсальный характер и может быть использован для решения различных задач в экологии. Результаты исследований могут быть использованы в УРАН «НаучноI исследовательский Центр экологической безопасности РАН» и других природоохранных организациях, а также в научно-исследовательских центрах, использующих интенсивные вычисления.

I I.

I I.

Заключение

.

1. В процессе исследований был проведен анализ и классификация информационных ресурсов информационных систем природопользования, разработана онтологическая модель и модель единого информационного пространства, метод динамической коррекции поведения моделей, управляемый данными измерений и наблюдений, основанный на анализе регулярности, репрезентативности и качестве данных. На основе разработанной информационной модели реализован единый интерфейс подсистем моделирования.

Применено расширенное определение понятия «информационные ресурсы», включающее информацию и инструменты управления информацией (программные продукты различного функционального назначения).

На основе онтологии информационных ресурсов кроме Web-ориентированной задачи поиска и интеграции информации решена задача обработки колоссальных объемов научных данных, необходимых при моделировании природно-хозяйственных объектов, и организация их в базу знаний. Web-интсрфейс формируется по метаданным.

Управление решением прикладной задачи (моделью) включает выбор класса модели, индикатора (параметра, характеризующие состояние ПХО), блок определения превышения порога (для пятна — расстояние до береговой черты, для пожаров — расстояние до ближайших населенных пунктов, биодоступный кислород в воде, содержание серы и взвешенных мелкодисперсных частиц в атмосфере).

2. Предложен подход к постановке и решению задач природопользования в части мониторинга состояния природных объектов, прогноза развития неблагоприятных ситуаций и анализа возможных последствий.

3. Интерес, проявленный к выполненным исследованиям Комитетами Правительства Ленинградской области и ААНИИ, подтверждает актуальность ч темы диссертации. В реализованных проектах были использованы основные положения и результаты: онтологическая модель информационных ресурсов, метод интеграции источников данных, моделей природно-хозяйственных объектов и информационных систем в единое информационное пространство.

122 !

4. Результаты достаточно полно отражены в 9 статьях: 4 из списка ВАКдокладывались и обсуждались на научно-практических конференциях, использованы в действующих проектах.

5. Автор принимал непосредственное участие в действующих проектах, при выполнении которых решались различные прикладное задачи: интеграция информационных ресурсов Правительства Ленинградской области, мониторинг и моделирование распространения лесных пожаров на территории Ленинградской области, влияние лесных пожаров на качество воздуха. i.

6. При выборе конкретной реализации проектов учитывались критерии: затраты в течение жизненного цикла ПО, реальное время обработки данных, минимизация используемых наборов данных, компактность хранения и другие.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.В. Интеллект и компьютер. — СПб, Анатолия, 2004. — 285с.
  2. М. Введение в методы оптимизации. — М: Наука, 1977. —344 с.
  3. B.C. и др. Системный анализ в управлении— М., 2002.
  4. Т.Я. Экологический мониторинг, 4-е издание. — Академический проект, 2008. —416 с.
  5. В. И., Монахова Т. В. Проектирование систем защиты с применением онтологий // Труды СПИИРАН. Вып. 2 — СПб, СПИИРАН, 2004.
  6. В.И., Карсаев О. В., Самойлов В. В. Обработка информации в системах анализа и понимания сложных ситуаций. // Третья Всероссийскаялнаучно-практическая конференция «Перспективные системы и задачи управления», Домбай, 7−13 апреля 2008.
  7. Ю.Гришин A.M. Математические модели лесных пожаров, Томск: ТГУ. 1981. -277 с.
  8. Данилов-Данильян В.И., Залиханов М. Ч., Лосев К. С. Экологическая безопасность. Общие принципы и российский аспект. — М., Изд. МНЭПУ, 2001. —243 с
  9. А. О доступности информации. // Информационно-аналитические технологии и ситуационные центры. ГОСУДАРСТВЕННАЯ СЛУЖБА. 2004. -№ 4.-с. 131−138.
  10. Н., Смит Г., Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия, 3-е изд. — М.: «Диалектика», 2007. —912 с
  11. Дюк В.А., Самойленко A. «Data Mining». Учебный курс. СПб.: Питер. 2001. -366 с.
  12. В. А., Загорулько ТО. А., Нариньяни А. С., Россева О. И. Предел однородности поиска в Интернете // Системная информатика. Сб. науч. тр. Новосибирск: Наука, 2002. —вып.8.: Теория и методология программирования. — 251с.
  13. В.П., Оводенко А. А., Степанов А. Г. Математические модели в управлении. Учебное пособие.// СПб ГУАП, СПб 2001. -196с.
  14. Захаров М.Ю.,.Лупян Е. А, Назиров P.P. Создание информационного центра для поддержки пользователей спутниковых данных. // Исслед. Земли из космоса. 1994. № 4.-с 88−91.
  15. М.Ю., Лупян Е. А., Назиров P.P. Организация системы оперативного доступа удаленных пользователей к спутниковым данным. // Исслед. Земли изкосмоса. 1996. № 5. -с.67−72.
  16. В.В., Михайлов В. В. Автоматизация моделирования экологических систем. СПб.: СПбГТУ, 2000, -170с.
  17. В.П. Метод сравнения и анализа систем. // «Инновации в науке и образовании -2008». VI юбилейная международная конференция. 4.2. -с.259−261. Калининград, 2008. 305 с.
  18. А.В., Максимцов М. М. Исследование систем управления. — М., 2002. — 137с.
  19. История развития информатики и кибернетики в Санкт-Петербурге (Ленинграде). Выпуск 1 / Отв. редактор член-корр. РАН Р. М. Юсупов. -СПб.:Наука, 2008. 540 с.
  20. Информационные ресурсы России. Национальный доклад. М,. 1999.
  21. Информационные технологии и интеллектуальные методы // Сборник научных трудов аспирантов / Рос. акад. наук, С.-Петерб. ин-т информатики и автоматизации — Отв. ред. Р. М. Юсупов. СПб.: СПИИРАН, 1996.
  22. В.Г. Экологическая безопасность в техносфере. Термины и определения. — Химия, Колосс, 2008. —1−68 с.
  23. Е.Я., Чижов С. А. Оценка показателей качества программных средств с использованием лингвистических переменных. / Управляющие системы и машины, N 2, 1987, — с 17−19.
  24. Когаловский М. Р Перспективные технологии информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2003. — 288 с.
  25. М.Р. Абстракции и модели в системах баз данных // Журнал «СУБД», Издательский дом «Открытые системы», 4−5/1998.
  26. Когаловский М. Р Перспективные технологии информационных систем. М.: ДМК Пресс, 2003.- 288 с.
  27. В.М., Челидзе Ю. Б. Экологические основы природопользования. — Академия, 2006. —208 с.
  28. М. А., Интегрированные системы обработки данных, М., 1980.
  29. Е.Б., Арманд Н. А., Кравцов Ю. А., Мясников В. П., Раев М. Д., Саворский В. П., Смирнов М. Т., Тищенко Ю. Г. Интегрирование информационных ресурсов исследований Земли из космоса. Труды Всероссийской конференции ТЕЛЕМАТИКА 99. -с. 98−99.
  30. С. Д. Базы данных: модели и языки. Москва: Бином, 2008.
  31. Р. Постижение смысла единого информационного пространства через дефиниции информация, информац ионная среда, информационное пространство. // Вестник Казанского государственного университета культуры и искусств. 2005. с.198−202.
  32. М., Такахара Я. Общая теория систем. М: Мир, 1978.
  33. Методы и средства информационной технологии в науке и производстве // Сб. ст. РАН, Санкт-Петербург, ин-т информатики и автоматизации- Отв. ред. Р. М. Юсупов. СПб.: Наука: Санкт-Петербург, 1992.
  34. Н.Н. и др. Методы оптимизации. М: Наука, 1978. — 351с.
  35. Н.Н. Математические задачи системного анализа. М: Наука, 1981, -488 с.
  36. В.И. Исследование систем управления. — М., 2002.
  37. В.В., Волочиенко В. А., Титаренко Б. П. Системы управления. — М., 2002. —151 с.
  38. В.Б. Право и Интернет: очерки теории и практики. М.: Книжный дом «Университет», 2002. — 432 с. ISBN 5−8013−0155−0
  39. В.В., Шкиртиль В. И. Оценка времени отклика задач в системах реального времени с многоядерными процессорами. // Изв. ВУЗов. Приборостроение № 12,2008. -с.40−45.
  40. В.И. Теоретические основы системного анализа. —М.: Майор, 2006. — 592 с.
  41. М.Ю., Соколов Б. В., Р.М.Юсупов P.M. Интеллектуальные технологиимониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.:Наука, 2006. — 410 с.
  42. Р.И. Основные концепции общей теории информации. СПб.: Наука, 2006. -204 с.
  43. И. Теория измерений. М: Мир, 1976. -166 с.
  44. Рекомендации по качеству воздуха в Европе. Весь мир, 2004. — 312 с. ISBN 57 777−0315−1
  45. В. С., Луценко Е. В., Лаптев В. Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное издание). /Под науч. ред. В. С. Симанкова. -Краснодар: ИСТЭК КубГТУ, 2001. — 251с.
  46. А.В., Левашева Т. В., Шилов Н. Г., Кашевник A.M., Поддержка принятия решений в децентрализованной среде на основе сети Web-сервисов. // Таврический Вестник информатики и математики. Симферополь: КНЦ НАНУ, 2008 № 2.-с. 186−194.
  47. А.В., Пашкин М. П., Шилов Н. Г., Т.В. Левашова' Онтологии всистемах искусственного интеллекта: способы построения и организации (часть 1) // «Новости искусственного интеллекта» № 1 (49), 2002.
  48. Smirnov A., Levashova Т., Shilov N. Ontology-driven Knoweledge sharing for ,
  49. Network organization configuration // Enterprize Information System/ Eds by Manolopoulos J., Plipe P. Springer, 2008. pp.179−193.
  50. B.B. Экология и природопользование в России. Энцеклопедический словарь. — Academia, 2008. —816 с.
  51. .В., Юсупов P.M. Концептуальные основы оценивания и анализакачества моделей и полимодельных комплексов. // Изв: РАН. Теория и системы"управления, 2004. № 6. — с.5−16.
  52. С. Е., Владыкин А. А. Информатика представление данных и алгоритмы. Москва: Бином, 2007.1
  53. Т.Н. Системный анализ в управлении. —• М.!, 2007
  54. Устойчивые статистические методы оценки данных. // Сборник. — М: I
  55. Машиностроение, 1984, —232 с.
  56. Е.В. Введение в теорию информационных систем. — ИД Технологии, 2007. — 272с.
  57. P.M. Наука и национальная безопасность. СПб.:Наука, 2006. — 290 с.
  58. P.M., Заболотский В. П. Научно-методологические основы информатизации. СПб.: Наука, 2000. — 455с.
  59. Baretta, J.W., Ebenhoh, W. and Ruardij, P., 1995. The European Regional Seas Ecosystem Model, a complex marine ecosystem model. Nether land Journal of Sea Research, 33, 233−246.
  60. Daley, R. Atmospheric Data Analysis, Cambridge Atmospheric and Space Science series. Cambridge University Press, 1991. -457 pp.
  61. Jarke M., Jelassi M.T., Stohr E.A. A data-driven user interface generator for generalized multiple criteria decision support system. «IEEE Workshop Lang. Autom., New Orleans, 1−3 Nov., 1984. «Silver Spring, 1984. -p.127−133
  62. IOC, 2002. GOOS Data and information Management. Paris, 2002.
  63. IOC, 2000. Meeting of the Ad Hoc Working Group on Oceanographic Data Exchange Policy, UNESCO Headquarters. -Paris, France, 15−17 May, 2000. Paris, UNESCO, 53 pp. (IOC/INF-1144)
  64. IOC, 2003. GOOS Report #125. Объединенный стратегический план прибрежного модуля глобальной системы наблюдения за океаном. UNESCO IOC/INF-1183
  65. Е. В., Armand N.A., Kravtsov Yu.A., Myasnikov V.P. and Wyn Cudlip. Improving access to Russian Satellite Data. Proceedings of EOGEO 2000. Earth Observation (EO) & Geo-Spatial (GEO) Web and Internet Workshop. April 17−19, 2000, London, UK.
  66. Lawson, L., Hofmann, E. and Spitz, Y., 1996. Time series sampling and data assimilation in a simple marine ecosystem model. Deep-Sea Research, 43, 625−621.
  67. Levitus S., Climatological Atlas of the world ocean, NOAA Publ. 13,.U.S. Dep. Of Comm., Washington, D.C., 1982. -173. pp
  68. Rizki M.M., Rozenblit J.W. An experimental frame specification module. «Simul. and Model-Based Metodol.: Ottawa, July 26 — Aug.6,1982». Berlin e.a., 1984. -p.598−600.
  69. Robinson, A. R. and Lermusiaux, P.F. Data assimilation for modeling and predicting coupled physical-biological interactions in the sea, Vol. 12. 2003. -p.37−42.
  70. Strategy and Plan. Paris, UNESCO (IOC/INF-1168), 2004.
  71. Transforming Remote Sensing Data into Information and Applications. Washington, D.C., National Academy Press, NRC, 2001. -75 pp.1. Интернет-ресурсы
  72. В.И., Ботвиновский E.A., Гусев А.В Лебедев С. А., Пармузин Е. И., Шутяев В. П. Информационно-вычислительная система вариационной ассимиляции измерений данных ИВС-Т2. М, 2008. http://d33.infospace.rU/d33conf/2008confpdf/A/Agowkov.pdf
  73. Анализ информационных ресурсов http://www.gotai.net/documents/doc-art-007-Q3.aspx
  74. А.П. О доступности информационных ресурсов http://www.it2b.ru
  75. Гаврилова Т., www.big.spb.ru
  76. ГОСТ 34.321−96 Информационные технологии. Система стандартов по базам данных. Эталонная модель управления данными.
  77. ГОСТ Р ИСО/МЭК 7498−1-99 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Базовая эталонная модель. Часть 1. Базовая модель.
  78. ГОСТ Р ИСО/МЭК 7498−4-99 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Базовая эталонная модель. Часть 4. Основы административного управления.
  79. ГОСТ Р ИСО/МЭК 10 165−1-2001 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Структура информации административного управления. Часть 1. Модель информации административного управления.
  80. ГОСТ Р ИСО/МЭК 10 165−7-2003 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Структура информации административного управления. Часть 7. Общая модель взаимосвязи.
  81. ГОСТ Р ИСО/МЭК 10 746−2-2000 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Управление данными и открытая распределенная обработка. Часть 2. Базовая модель.
  82. ГОСТ Р ИСО/МЭК 10 746−3-2001 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Управление данными и открытая распределенная обработка. Часть 3. Архитектура.
  83. ГОСТ Р ИСО/МЭК МФС 10 607−6-94 Информационная технология. Функциональный стандарт профилей AFTnn. Передача файлов, доступ к файлам и управление файлами. Часть 6. AFT3 услуги административного управления файлами.
  84. Единый государственный фонд данных http://cliware.meteo.ru/egfdcatalogexp/ http://meteo.ru/data/
  85. Информационные ресурсы России. Национальный доклад. М,. 1999. http://www.gsnti.ru/infres/
  86. Каталог Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей среды, ее загрязнении http://cliware.meteo.ru/egfdcatalogexp/search.html
  87. Консолидация серверов и создание центров обработки данных https://msdb.ru/Downloads/docs/events/materials/270 203/16.ppt
  88. Концепция создание ЕИС РАИ. Вторая редакция http://www.ras.ru/scientificactivity/eis/eisconception.aspx
  89. Концепция управления государственными информационными ресурсами http://portal.iac.spb.rU/mvccontroller/4.1 .l?iddocument=9
  90. Концепция формирования и развития ЕИП России и соответствующих государственных информационных ресурсов, 1995. http://www-sbras.nsc.ru/win/laws/russkon.htm
  91. К поиску технологий управления устойчивым развитием России http://emsu.ru/um/view.asp?c=392&p=l
  92. Лопатенко А.Н. Guide to Metadata for Science and Research http://derpi.tuwien.ac.at/~andrei/MetadataScience.htm
  93. В.П. Информационное общество, 2005, вып. 2, с. 65−68. http://emag.iis.ru/arc/infosoc/emag.nsf/BP A/f4e8b5f56abf2cadc32571d5002c9555
  94. Обнинск, центр обработки данных http://www.obninskcity.ru/info/education/courses/?idcatalog=936 http://www.meteo.ru
  95. Проект Digital Earth, NASA, http://digitalearth.gsfc.nasa.gov/
  96. Ресурсы The World Radiation Data Centre (WRDC) обсерватория Воейкова (ГГО) http://wrdc.mgo.rssi.ru
  97. Руководство по созданию WMS-серверов (сайт OGC): http://www.OpenGIS.org/resources/?page=cookbooks
  98. Российская дифференциальная подсистема (на базе Глонас) http://sdcm.rniikp.ru/rdp/user/customer.htm http://sdcm.rniikp.ru/rdp/about/obzor.htm
  99. Справочник по БД и информационным ресурсам России http://www.gsnti.ru/leading/bdlist.html http://www.gsnti.ru/leading/resources.html
  100. Система визуализации и обработки двумерных данных AM Lab Hesperus www.amlab.ru
  101. Система визуализации IP Lab www.iplab.com
  102. Система визуализации Scionlmage www.scioncorp.com
  103. Система визуализации Surfer www.goldensoftware.com
  104. Система визуализации 3DField field.hvpermart.net
  105. Система визуализации TecPlot www.amtec.com
  106. Система визуализации Visio Pro www.dta.it
  107. Технические требования WMS для работы с картами форматов ESRI иформата, разработанного в университете штата Миннесота: http://mapserver.gis.umn.edu
  108. Технические требования OGC к стилям слоев (SLD): http://www.QpenGIS.org/docs/02−07Q.pdf
  109. Технические требования OGC к контексту: http://www.QpenGIS.org/docs/03−036r2.pdf
  110. Ю.Е., Арнаутов С. А., Обзор форматов метаданных. М.: Институт развития информационного общества, http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbih/rus/methodology/mdrev
  111. Центры обработки данных: стандарты в действии, 2006. http://citcitv.ru/14 587 122. 4D data environment Grid Analysis and Display System (GrADS) www.iges.org/grads
  112. Aircraft Meteorological Data Relay (AMDAR)
  113. Bourret R. XML and Databases, http://www.rpbourret.com/xml/XMLAndDatabases.htm
  114. Committee on Data Management, Archiving, and Computing (CODMAQ, Data Level Definitions
  115. DA intro http://www.atmosp.physics.utoronto.ca/~dbj/PHY2506/chl.pdf
  116. David Snelling, Ali Anjomshoaa, Francis Wray, Achim Basermann, Mike Surridge, Philip Wieder. NEXTGRID ARCHITECTURAL CONCEPTS. http://www.gridclub.ru/librarv/publication.2008−03−17.8 516 156 440
  117. Extensible Markup Language (XML) 0 (Second Edition) W3C Recommendation 6 October 2000. http://www.w3.org/TR/2000/REC-xml-20 001 006
  118. Foster I. and Kesselman C., Globus: A Metacomputing Infrastructure Toolkit, Journal of Supercomputer Applications and High Performance Computing, 1997.
  119. Free data http://www.ncdc.noaa.gov/oa/mpp/freedata.html
  120. Global spatial data infrastructure association http://www.gsdi.org/
  121. GRID-архитектура www.grid.org
  122. GRID инфраструктура для слияния данных, ИКИ РАН http://shadowinform.ikd.kiev.ua/index.php?path=/ru/projects/intas
  123. Planish W. and NVO Metadata Working Group. Resource and Service Metadata for the Virtual Observatory: 2002, http://www.us-vo.org
  124. Litzkow M., Livny M. and Mutka M., Condor A Hunter of Idle Workstations, International Conference of Distributed Computing Systems, 1988.146. «MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters», J. Dean, S. Ghemawat, ACM OSDI, Dec. 2004
  125. NASA Digital Earth Web Map Resourcer. Page, http://www.digitalearth.gov/wmt
  126. NetCDF data model www.unidata.ucar.edu/softwarc/netcdf/
  127. OpenGIS Consortium Initiatives Page: http://www.opengis.org/initiatives/
  128. Open GIS Consortium Interoperability Program: http://ip.opengis.org
  129. OpenGIS® Web Map Server Interfaces Implementation Specification Revision 1.1.1 'http://www.opengis.org/docs/01−068r2.pdf
  130. Open Grid Services Architecture (OGSA). GRID-технологии. http://www.globus.org/ogsa
  131. Globus Alliance Community of organizations and individuals open source software
  132. OpenLink. Virtuoso virtual server, www.openlinksw.com/virtuoso/154. «Parallel Database Systems: the Future Or High Performance Database Systems», D. DeWitt, J. Gray, CACM, Vol. 35, No. 6, June 1992
  133. RADAR data http://www.ncdc.noaa.gov/oa/radar/radardata.htmlhttp://www.ncdc.noaa.gov/oa/radar/radarproducts.html
  134. Scientific Data Management in the Coming Decade, SIGMOD Record, Vol. 34, No. 4, Dec. 2005 (Управление научными данными в следующем десятилетии)
  135. The Meteorological Assimilation Data Ingest System (MAD1S) -http ://madis.noaa. gov/
  136. UNIDATA data model http://www.unidata.ucar.edu/
  137. UNIDATA software http://www.unidata.ucar.edu/software/ldm/
  138. Visualisation and Analysis Environment (data management tool) — FERRETferret.wrc.noaa.gov/Ferret/161. «When Database Systems Meet the Grid», M. Nieto Santisteban et. al., CIDR, 2 005 162. www. w3c.org
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!