В современном мире человек и создаваемые им информационные системы все чаще сталкиваются с необходимостью хранить, обрабатывать и перемещать колоссальные объемы данных. Это является верным для самых различных областей человеческой деятельности, и эколого-географический анализ не является исключением.
Так, существующие в настоящее время технологии дистанционного зондирования дают возможность в короткие сроки и без значительных финансовых затрат получать высокоточные снимки земной поверхности в самых различных диапазонах электромагнитного спектра. Одновременно с этим, развитие и совершенствование вычислительной техники позволяет быстро и детально анализировать собираемые данные. Наконец, благодаря повсеместной доступности сети Internet в современном мире, заинтересованные специалисты, находящиеся в любых точках земного шара, имеют моментальный доступ как к исходным пространственным данным, так и ко всевозможным результатам их обработки.
Это приводит к тому, что объемы пространственных данных, в первую очередь представленных растровыми форматами, растут едва ли не геометрически. А так как пространственные данные в настоящее время активно используются в самых различных областях научной и повседневной деятельности человека, естественным образом возникает необходимость в надежных и производительных вычислительных системах для хранения, обработки и передачи пространственных данных.
Актуальность разработки географических информационных систем, ориентированных на работу с «большими данными», в современном мире сложно переоценить: использование подобных систем позволяет прогнозировать и отслеживать развитие различного рода чрезвычайных ситуаций; проводить виртуальные биологические, экологические и геологические эксперименты направленные на расширение наших знаний о прошлом и настоящем мира в котором мы живем; а также собирать информацию для более качественного использования земельных и биологических ресурсов при одновременном уменьшении негативного влияния человеческой активности на окружающую среду [1].
Развитие технологий в современном мире позволяет человеку иметь доступ ко все большим объемам данных из самых различных областей жизнедеятельности, и эколого-географический анализ не является исключением. Ежедневно и ежечасно цифровые каталоги информации об экологии, погоде, климате и распространении биологических объектов уточняются и дополняются усилиями сотен и тысяч людей и автоматических систем, ведущих наблюдение с поверхности Земли, с самолетов и атмосферных зондов, а также из космоса.
И рост объемов собранной информации постоянно ускоряется: растет как число источников данных, так и детализация самих данных. Пространственные данные в современном мире без тени сомнения являются «большими данными». А так как пространственные данные в настоящее время активно используются в различных областях научной и повседневной деятельности человека, возникает необходимость в надежных и производительных вычислительных системах для хранения и обработки пространственных данных.
Возможным вариантом таких систем являются распределенные географические информационные системы, работающие в добровольных вычислительных сетях. Эти ГИС сочетают в себе высокую производительность, репликацию данных, и большие объемы доступной долговременной памяти, присущие вычислительным кластерам, с возможностями независимого использования входящих в состав вычислительной сети персональных компьютеров.
Использование таких распределенных географических информационных систем позволяет выполнять эколого-географический анализ пространственных «больших данных» за разумное время даже без использования высокопроизводительного оборудования. Благодаря этому, даже небольшие лаборатории получат возможность проводить виртуальные биологические и экологические эксперименты, используя для этого карты с высоким пространственным разрешением, или же заниматься прогнозированием распространения опасных биологических объектов, раскрывая секреты окружающего нас мира и делая его безопаснее для жизни.
