Особенности планирования воздушного движения с использованием синоптических карт, построенных с применением технологий Big Data

чистых данных о скорости ветра в сжатой форме. Добавим к этому

данные о температуре, давлении и относительной влажности и по-

лучим

∼

МБ чистой сжатой информации. Автоматизированные

системы УВД необходимы не только для актуальной информации о

текущей метеообстановке, а также для прогноза на срок от 6 ч до

10 суток.

При шаге прогноза в 6 ч для прогноза на 10 суток получим 10

24/6 = 40 порций данных каждые 6 ч. Таким образом, АС УВД долж-

на получить и обработать 500МБ информации за 6 ч или 2 ГБ в день.

Если уменьшить шаг прогноза до часа, что даст значительно более точ-

ные данные для планирования, объем данных, получаемых системой,

станет 3 ГБ, а получать их система станет каждый час. В день системе

придется обработать 72 ГБ. Однако в РФ существует 133 метеоцентра

и для получения наиболее точного прогноза следует получать инфор-

мацию из максимального числа источников, а далее аппроксимировать

полученную информацию для дальнейшего использования при расче-

те 4D-траектории ВС [6–9].

Уровень сложности системы определяется большим числом сино-

птических эффектов; обилием взаимных связей между этими эффек-

тами; одновременным протеканием и взаимосвязями между разными

явлениями физико-химической природы в локальных объемах; нели-

нейными зависимостями между переменными параметрами и т.д.

Реализация перечисленных особенностей по улучшению качества

планирования требует значительных вычислительных мощностей.

В настоящей работе предложен новый подход к обработке метео-

данных, основанный на технологии “Big Data” (большие данные),

который позволяет эффективно обрабатывать значительные объемы

структурированных и неструктурированных данных.

1. Использование технологии Big Data при анализе метеооб-

становки.

Введение термина “большие данные” приписывают Клиф-

форду Линчу, редактору журнала Nature, подготовившему к 3 сен-

тября 2008 года специальный номер журнала с темой

“Как могут

повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности

работы с большими объемами данных?”

, в котором были собраны ма-

териалы о феномене взрывного роста объемов данных, многообразии

обрабатываемых данных и технологических перспективах в парадигме

вероятного скачка “от количества к качеству”, термин был предложен

по аналогии с расхожими в деловой англоязычной среде метафорами

“большая нефть”

“большая руда”

[10–12].

Большие данные (Big Data) — в информационных технологиях —

это серия подходов, инструментов и методов обработки структуриро-

ванных и неструктурированных данных огромных объемов [10].

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2015. № 6 49