ФОН

Увеличение число и разрешения датчиков наземного и спутникового базирования в сочетании с моделями более высокого разрешения привело к взрывному росту объёма данных в науках о Земле. Эта богатая данными среда меняет практику науки о Земле, выходя за рамки открытий и прикладной науки в новые области. В этом обзоре освещаются последние применения больших данных в трёх дисциплинах: гидрологии, океанографии и науке об атмосфере. Показано, как большие данные связаны с современными проблемами науки: тиражируемостью и воспроизводимостью, а также переходом от необработанных данных к информационным продуктам. Цифровые двойники позволяют извлекать уроки из прошлого, понимать текущее состояние и повышать точность прогнозов на будущее. Большие данные традиционно определяются пятью V — объёмом, скоростью, достоверностью, разнообразием и ценностью (в английском: volume, velocity, veracity, variety and value). Они описывают большие данные, которые поступают быстро, могут иметь разную надёжность или точность, представлены в различных форматах и имеют высокую ценность. Понимание Земли как целостной системы приводит к необходимости рассматривать всевозможные явления, а отсюда и потребность в больших данных.

ДОСТИЖЕНИЯ

Поверхностные воды имеют решающее значение для выживания человечества, но их становится всё меньше из-за проблем с количеством и качеством воды. Поверхностные воды создают уникальные проблемы с данными из-за количества воды на Земле и её эфемерной природы. Ширина поверхностных вод может варьироваться от нескольких метров до многих километров, а их протяжённость может меняться во времени от минут до десятилетий. Большие данные позволили более точно и полно очертить поверхностные воды, более детально понять динамику поверхностных вод и создать модели, более точно определяющие количественный баланс земных вод. Понимание океана как трёхмерной (3D) системы уже давно является целью исследователей. Хотя спутники могут обеспечить обзорную картину, они не проникают в глубины океана. Модели могут представлять весь океан в 3D, но они полагаются на наблюдения как на входные данные, так и для проверки результатов. Новые технологии, такие как буи «Арго», надводные и подводные автономные аппараты, а также океанские обсерватории, собирают и передают данные, часто в режиме реального времени, чтобы обеспечить трёхмерное представление ранее скудных данных в ряде регионов. Модели океана стали более подробными, могут охватывать большие территории и всё чаще включают в себя ассимиляцию наблюдаемых данных. Анализ на основе больших данных даёт новое представление о климатических процессах, связанных с взаимодействием океана и климата, суровой погодой и ветровым потенциалом. Усовершенствованные модели проекта CMIP6, более точно воспроизводят уровни кислорода на глубинах океана 150 м, явно демонстрируя уменьшение ошибок в Южном океане по сравнению с CMIP5. Это обеспечивает лучшее представление о глубоководной вентиляции океана и более точную характеристику биогеохимических свойств обнажённых водных масс. Цифровые двойники предназначены для создания высокоточных цифровых представлений системы Земли, чтобы улучшить понимание последствий изменения климата и экстремальных погодных явлений. Ожидается, что цифровые двойники не только поймут текущее состояние окружающей среды или климата, но также будут автоматически анализировать изменения в окружающей среде и автономно получать новые данные для улучшения её предсказаний и прогнозов. Точность цифровых двойников во многом зависит от качества данных и анализа, который они включают.

ПРОГНОЗ

Наука о Земле прочно укоренилась в фундаментальном научном методе и останется таковой в обозримом будущем. Хотя доступность данных необходима для тиражируемости и воспроизводимости, объём, разнообразие и достоверность больших данных могут затруднить их использование. В результате формируется модель производства информационных продуктов о Земле. Это синтезированные, структурированные и организованные презентации научных данных, выводов и результатов исследований в формате, который доступен, информативен и полезен внутри и за пределами научного сообщества. Информационные продукты о Земле стремятся «превратить данные в информацию, а информацию в понимание» (приписывается К. Фиорине (C. Fiorina)) с конечной целью сделать науку действенной. Новые идеи, полученные благодаря большим данным, обходятся дорого. Традиционные стимулы для исследователей к публикации статей должны быть дополнены временем, потраченным на правильную обработку наборов данных. Размер больших данных создаёт проблемы для научной тиражируемости и воспроизводимости, а также для обмена данными и управления ими. Обеспечение соответствия этих наборов данных требованиям принципов FAIR/CARE требует постоянных усилий. Эти проблемы перевешиваются обещаниями, которые большие данные приносят для более глубокого и всестороннего понимания нашей Земли. Поскольку датчики и моделирование продолжают развиваться, как и параллельный прогресс в вычислительных ресурсах, концепция больших данных будет постоянно развиваться. Потенциал больших данных для обогащения нашего понимания Земли как сложной, взаимосвязанной и динамичной системы, одновременно поддерживая открытую науку, остается неизменно многообещающим.

Пять принципов больших данных и среды, в которых они наиболее перспективны для новых открытий

АННОТАЦИЯ

Увеличение числа и разрешения датчиков наземного и спутникового базирования в сочетании с моделями более высокого разрешения привело к взрывному росту объёма данных наук о Земле. Эта богатая данными среда меняет практику науки о Земле, выходя за рамки открытий и прикладной науки в новые области. В этом обзоре освещаются последние применения больших данных в трёх дисциплинах: гидрологии, океанографии и науке об атмосфере. Показано, как большие данные связаны с современными проблемами науки: тиражируемостью и воспроизводимостью, а также переходом от необработанных данных к информационным продуктам. Большие данные предоставляют беспрецедентные возможности улучшить понимание сложных закономерностей и взаимодействий Земли. Появление цифровых двойников позволяет извлекать уроки из прошлого, понимать текущее состояние и повышать точность прогнозов на будущее.

 

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh9607