УДК: 
DOI: 
10.22389/0016-7126-2017-930-12-39-43
1 Савиных В.П.
2 Майоров А.А.
3 Матерухин А.В.
Год: 
№: 
930
Страницы: 
39-43

ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет геодезии и картографии» (МИИГАиК)

1, 
2, 
3, 
Аннотация: 
Статья представляет собой краткое изложение текущих результатов исследования авторов статьи в области создания пространственных моделей загрязнения воздуха в режиме реального времени на основе использования потоков пространственно-временных данных от сетей геосенсоров. Поскольку городская среда характеризуется наличием большого количества различных источников выбросов и быстро протекающими процессами распространения загрязнений, то для построения адекватной пространственной модели требуется производить измерения с большим пространственным и временным разрешением. Показано, что сети геосенсоров предоставляют исследователям возможность получать данные с необходимой пространственно-временной детализацией. В статье описан прототип системы геосенсоров для построения детализированной пространственной модели загрязнения воздуха в условиях крупного города. В настоящее время авторами статьи проводятся полевые испытания разработанного прототипа.
Summary: 
The article is a brief summary of current research results of the authors in the field of spatial modeling of air pollution based on spatio-temporal data streams from geosensor networks. The urban environment is characterized by the presence of a large number of different sources of emissions and rapidly proceeding processes of contamination spread. So for the development of an adequate spatial model is required to make measurements with a large spatial and temporal resolution. It is shown that geosensor network provide researchers with the opportunity to obtain data with the necessary spatio-temporal detail. The article describes a prototype of a geosensor network to build a detailed spatial model of air pollution in a large city. To create a geosensor in the prototype of the system, calibrated gas sensors for a nitrogen dioxide and carbon monoxide concentrations measurement were interfaced to the module, which consist of processing unit and communication unit. At present, the authors of the article conduct field tests of the prototype developed.
Список литературы: 
1.   Дышлюк С.С., Николаева О.Н., Ромашова Л.А. Об использовании экологических карт в создании экологической компоненты инфраструктуры пространственных данных // Геодезия и картография. – 2016. – №4. – С. 18–25.
2.   Матерухин А.В. Проблематика создания ГИС на основе систем управления потоками данных // Геодезия и картография. – 2017. – Т. 78. – №4. – С. 44-47.
3.   Abadi D.J., Carney D., Çetintemel U., Cherniack M., Convey C., Lee S., Stonebraker M., Tatbul N., Zdonik S. (2003) Aurora: a new model and architecture for data stream management // The VLDB Journal. Volume 12, Issue 2, pp. 120–139, DOI: 10.1007/s00778-003-0095-z.
4.   Gong J., Geng J., Chen Z. (2015) Real-time GIS data model and sensor web service platform for environmental data management // International Journal of Health Geographics. Volume 14, Issue 2, DOI: 10.1186/1476-072X-14-2.
5.   Liu J.-H., Chen Y.-F., Lin T.-S., Chen C.-P. (2012) Air quality monitoring system for urban areas based on the technology of wireless sensor network // International journal on smart sensing and intelligent systems. Volume 5, Issue 1, pp. 191–214, DOI: 10.21307/ijssis-2017-477.
6.   Lo Re G., Peri D., Vassallo S.D. (2014) Urban Air Quality Monitoring Using Vehicular Sensor Networks. In: Gaglio S., Lo Re G. (eds) Advances onto the Internet of Things. Advances in Intelligent Systems and Computing, 260. Springer, Cham DOI: 10.1007/978-3-319-03992-3_22.
7.   Magno M., Jelicic V., Chikkadi K., Roman C., Hierold C., Bilas V., Benini L. (2016) Low-power gas sensing using carbon nanotubes in wearable devices // IEEE Sensors Journal. Volume 16, Issue 23, pp. 8329–8337, DOI: 10.1109/JSEN.2016.2606087.
8.   Maiorov A. A., Materukhin A. V. (2017) Analysis of Existing Technologies Used to Process Streams of Spatio-Temporal Data for Modern Information Measurement Systems // Measurement Techniques. Volume 60, Issue 4, pp. 350–354, DOI: 10.1007/s11018-017-1200-9.
9.   Materukhin A., Shakhov V., Sokolova O. (2017) An efficient method for collecting spatio-temporal data in the WSN using mobile sinks. IEEE Conference Publications. Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), International Multi-Conference on. pp. 118–120, DOI: 10.1109/SIBIRCON.2017.8109851.
10.   Arasu A., Babcock B., Babu S., Datar M., Ito K., Nishizawa I., Rosenstein J., Widom J. (2003) STREAM: the Stanford stream data manager (demonstration description) // In Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD international conference on Management of data (SIGMOD ‘03). ACM, New York, USA, pp. 665–665, DOI: 10.1145/872757.872854.
11.   Chandrasekaran S., Cooper O., Deshpande A., Franklin M. J., Hellerstein J. M., Hong W., Krishnamurthy S., Madden S.R., Reiss F., Shah M.A. (2003) TelegraphCQ: continuous dataflow processing // In Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD international conference on Management of data (SIGMOD ‘03). ACM, New York, USA, pp. 668–668, DOI: 10.1145/872757.872857.
12.   Mead M. I., Popoola O. A. M., Stewart G. B., Landshoff P., Calleja M., Hayes M., Baldovi J. J., McLeod M. W., Hodgson T. F., Dicks J. et al. (2013) The use of electrochemical sensors for monitoring urban air quality in low-cost, high-density networks // Atmospheric Environment. Issue 70, pp. 186–203, DOI: 10.1016/j.atmosenv.2012.11.060.
Образец цитирования:
Савиных В.П., 
Майоров А.А., 
Матерухин А.В., 
Построение пространственной модели загрязнения воздуха на основе использования потоков данных от сетей геосенсоров // Геодезия и картография. – 2017. – Т. 78. – № 12. – С. 39-43 . DOI: 10.22389/0016-7126-2017-930-12-39-43
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 24.11.2017
Принята к публикации: 20.12.2017
Опубликована: 20.01.2018

Содержание номера

2017 декабрь DOI:
10.22389/0016-7126-2017-930-12

QR-код страницы

QR-код страницы