Мультиосевая модель геофизических данных: концепция, формализация, реализация | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2025. № 71. DOI: 10.17223/19988605/71/7

Мультиосевая модель геофизических данных: концепция, формализация, реализация

Известно, что геофизические поля (геомагнитное, гравитационное и электромагнитное) в контексте регистрируемых или моделируемых данных представляют собой совокупность нескольких соосных векторных составляющих, характеризующих изменение соответствующего параметра в пространстве и во времени. Практикуемые в настоящее время подходы к организации хранения таких данных базируются, как правило, на одной из моделей данных. При этом совместное хранение метаданных источника и непосредственно геофизических данных во многих случаях сопряжено с неэффективным расходованием сопутствующих вычис-лительных ресурсов. В данной работе рассматривается подход, ориентированный на раздельное хранение, но совместное комплексное применение метаданных и данных средств регистрации геофизических полей с учетом их многовекторной природы и тензорного представления анализируемых параметров. На примере геомагнитного поля рассматривается эффективность предлагаемого подхода в контексте оптимизации хранения данных, с одной стороны, и повышения вычислительной скорости выполнения запросов к ним - с другой. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Загружен, раз: 7

Ключевые слова

геофизические данные, тензорное поле, векторное поле, хранение данных, обработка и манипулирование прикладными данными

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Воробьева Гульнара Равилевна	Уфимский университет науки и технологий	доцент, доктор технических наук, профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики	Gulnara.vorobeva@gmail.com
Воробьев Андрей Владимирович	Уфимский университет науки и технологий	доцент, доктор технических наук, заведующий кафедрой информатики	Geomagnet@list.ru
Орлов Глеб Олегович	Уфимский университет науки и технологий	аспирант кафедры вычислительной математики и кибернетики	orlovgleb99@mail.ru

Всего: 3

Ссылки

Geomagnetic Observations and Models / M. Mandea, M. Korte (eds). Dordrecht : Springer, 2011. (lAGA Special Sopron Book Series; 5).

INTERMAGNET technical reference manual. Version 4.6 / ed. by S.-L. Benoit. Edinburgh : INTERMAGNET. BGS, 2012.

Califf S., Alken P., Chulliat A., Anderson B., Rock K., Vines S., Barnes R., Liou K. Investigation of geomagnetic reference models based on the Iridium constellation // Earth, Planets and Space. 2022. V. 1 (74). P. 1-21. doi: 10.1186/s40623-022-01574-w.

Lazzeri C., Samsonov A., Forsyth C., Branduardi-Raymont G., Bogdanova Yu. A Statistical Study of the Properties of, and Geo magnetic Responses to, Large, Rapid Southward Turnings of the Interplanetary Magnetic Field // J. of Geophysical Research:.

Peng Z., Laramee S. Higher Dimensional Vector Field Visualization. A Survey // Theory and Practice of Computer Graphics (TPCG ‘09). 2009. P. 149-163.

Hergl C., Blecha C., Kretzschmar V., Raith F., Gunther F., Stommel M., Jankowai J., Hotz I., Nagel T., Scheuermann G. Visualization of Tensor Fields in Mechanics // Computer Graphics Forum. 2021. V. 40 (6). P. 135-161. doi: 10.1111/cgf.14209.

Jilesh V., Pournami A. On a generalization of Laplace distribution with applications.International // J. of Data Science and Analytics. 2025. V. 19 (1). P. 1-10. doi: 10.1007/s41060-024-00706-7.

He Z., Hu X., Teng Yu., Zhang X., Shen X. Data agreement analysis and correction of comparative geomagnetic vector observations // Earth, Planets and Space. 2022. V. 74 (1). Art. 29. doi: 10.1186/s40623-022-01583-9.

Huang Y., Wu L., Li D. Theoretical Research on Full Attitude Determination Using Geomagnetic Gradient Tensor // The J. of Navigation. 2015. V. 68 (5). P. 951-961. doi: 10.1017/S0373463315000259.

Paulo O., Chuangjie X. On the Herbrand functional interpretation // Mathematical Logic Quarterly. 2020. V. 66 (1). P. 91-98. doi: 10.1002/malq.201900067.

Воробьев А.В., Воробьева Г.Р. Индуктивный метод восстановления временных рядов геомагнитных данных // Трудяг СПИИРАН. 2018. № 2 (57). С. 104-133. doi: 10.15622/sp.57.5.

Воробьев А.В., Воробьева Г.Р. Оценка влияния геомагнитной активности на метрологические характеристики инклино-метрических информационно-измерительных систем // Измерительная техника. 2017. № 6. С. 21-24.

Vorobev A.V., Vorobeva G.R., Yusupova N.I. Conception of geomagnetic data integrated space // SPIIRAS Proceedings. 2019. V. 18 (2). P. 390-415. doi: 10.15622/sp.18.2.390-415.

Ali M., Khan M. Enhancing XML Data Parsing and Querying Performance on Multi-Core Architectures // Statistics Computing and Interdisciplinary Research. 2024. V. 6 (1). P. 75-89. doi: 10.52700/scir.v6i1.158.

Воробьев А.В., Воробьева Г.Р. Подход к обнаружению и устранению артефактов пространственных изолиний в приложениях Веб-ГИС // Компьютерная оптика. 2023. Т. 47, № 1. С. 126-136. doi: 10.18287/2412-6179-CO-1127.

Воробьев А.В., Воробьева Г.Р. Подход к динамической визуализации разнородных геопространственных векторных изображений // Компьютерная оптика. 2024. Т. 48, № 1. С. 123-138. doi: 10.18287/2412-6179-CO-1279.

Jamal S., Rahman C., Abdulkarim M. XML Schema Validation Using Java API for XML Processing // UKH Journal of Science and Engineering. 2022. № 6. P. 33-41. doi: 10.25079/ukhjse.v6n1y2022.

Chen R., Wang Z., Su H., Xie S., Wang Z. Parallel XPath query based on cost optimization // The Journal of Supercomputing. 2022. V. 78 (2). P. 1-30. doi: 10.1007/s11227-021-04074-y.

Areces C., Fervari R. Axiomatizing Hybrid XPath with Data // Logical Methods in Computer Science. 2021. V. 17 (3). P. 1-37. doi: 10.46298/lmcs-17(3:5)2021.

Chernenkiy V.M., Gapanyuk Y.E., Kaganov Y.T., Dunin I.V., Lyaskovsky M.A., Larionov V. Storing Metagraph Model in Relational, Document-Oriented, and Graph Databases // Selected Papers of the XX International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. 2018. V. 2277. P. 82-89.

Terekhov V., Gapanyuk Y., Kanev A. Metagraph representation for overcoming limitations of existing knowledge bases // 28th Conference of Open Innovations Association (FRUCT). IEEE, 2021. P. 458-464.

Zichar M. Geovisualization based upon KML // Journal of Agricultural Informatics. 2021. V. 3 (1). P. 19-26. doi: 10.17700/jai.2012.3.1.49.

Ortinez A., Ruiz S., Luis G., Ortega E., Garcia-Reynoso A., Peralta O., Lopez-Gaona A., Castro T., Martinez Arroyo A. Emission inventory point source visualization on Google Earth and integrated with HYSPLIT model // Atmosfera. 2020. V. 34 (2). P. 1-36. doi: 10.20937/ATM.52834.