Инд. авторы:	Молородов Ю.И., Миньков В.С.
Заглавие:	Информационно-вычислительная система для анализа влияния загрязнения окружающей среды на биологические объекты
Библ. ссылка:	Молородов Ю.И., Миньков В.С. Информационно-вычислительная система для анализа влияния загрязнения окружающей среды на биологические объекты // Вестник Кемеровского государственного университета. - 2012. - № 4-2. - С.89-97. - ISSN 2078-8975.
Внешние системы:	РИНЦ: 18931127;
Реферат:	rus: В статье рассматриваются некоторые аспекты создания информационно-вычислительной системы «Биосубстраты Сибири». Система использует интерфейсы, обеспечивающие возможность сбора, хра- нения и анализа обширного эмпирического материала, собранного специалистами ИХКиГ СО РАН на территории Западной и Восточной Сибири в течение 15 лет. Основой этого материала являются образ- цы биосубстратов коренных жителей региона: пробы крови и волос, пищевые рационы животных и чело- века, образцы растений, грибов и пр. Эти материалы дополнены многоэлементным составом атмосфер- ных аэрозолей. Для анализа и выявления негативного влияния загрязнений от крупных промышленных центров Сибири реализованы математические алгоритмы выявления корреляционных связей между мно- гоэлементным составом атмосферных аэрозолей и различными группами биосубстратов. eng: Some aspects of the data-processing system Siberia biosubstrates are considered. The system uses an interface that provides an opportunity to collect, store and analyze the vast amount of empirical material collected in Western and Eastern Siberia during 15 years. The core of this material are examples of the regions natives biosubstrates: blood and hair samples, animal and human food rations, samples of plants, fungi, etc. These materials are complemented by multi-element composition of atmospheric aerosols. Mathematical algorithms of identifying correlations between the multielement composition of atmospheric aerosols and various groups biosubstrates are implemented to analyze and identify the negative impact of pollution from major industrial centers in Siberia.
Ключевые слова:	semantic model; environment; веб-ориентированная обработка данных; анализ данных; семантическая модель; экология; web-based data processing; data analysis;
Издано:	2012
Физ. характеристика:	с.89-97
Цитирование:	1. Torrence, G. A practical guide to wavelet analysis/G. Torrence, G. P. Compo//Bull.Amer. Meteorol. Soc. -1998. -Vol. 79. -№. 1. 2. Технология создания распределенных информационно-вычислительных ресурсов СО РАН/О. Л. Жижимов, А. М. Федотов, Л. Б. Чубаров, Ю. И. Шокин//Тр. Первой Межд. конф. САИТ-2005. 12 -16 сент. 2005 г., Переславль-Залесский. -Т. 2.: Системный анализ и информационные технологии. -М., 2005. 3. The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure Ed. by I. Foster, C. Kesselman. Morgan Kaufmann Pub. -San Francisco, CA. 1999. 4. Федотов А.М., Барахнин В.Б., Гуськов А.Е., Молородов Ю.И. Распределенная информационно-аналитическая среда для исследований экологических систем // Вычислительные технологии. 2006. Т. 11. Избранные доклады Международной конференции по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2006 (Томск, Россия), часть 1. С. 113-125 5. Мониторинг качества атмосферного воздуха для оценки воздействия на здоровье человека. Копенгаген: Региональные публикации ВОЗ//Европейская серия. -2001. -№ 5. 6. ГОСТ 17.2.1.03-84. Охрана природы. Атмосфера. Термины и определения контроля загрязнения. 7. Ефимов, В. М. Многомерный анализ биологических данных/В. М. Ефимов, В. Ю. Ковалева. -СПб, 2008. 8. Matlab vs. Python and NumPy [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://lbolla.info/blog/2007/04/11/numerical-computing-matlab-vs-pythonnumpyweave/. 9. Performance Python { NumPy [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://scipy.org/PerformancePython.