Разработка интернет-ресурса для исследования пыльцевых зерен

Работа посвящена разработке веб-ресурса для исследования пыльцевых зёрен. Работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и библиографического списка, содержащего 34 источника, и 4 приложения.

Первая глава содержит анализ предметной области. Помимо этого, в данной главе представлен обзор существующих веб-ресурсов для палинологов, приведены их анализ и сравнение.

Вторая глава включает в себя анализ методов решения задачи организации научных данных, в частности использование онтологий при решении этой задачи. Кроме этого, во второй главе выбирается и обосновывается метод реализации системы.

Третья глава посвящена проектированию приложения. В ней представлен анализ и выбор технологии для реализации приложения, рассмотрены возможные инструменты для работы с выбранными технологиями. Кроме этого, в третьей главе построена архитектура системы и модели в нотации UML.

Четвёртая глава описывает процесс разработки приложения.

Работа изложена на 59 страницах, включает в себя 32 рисунка и 5 таблиц.

Оглавление

С каждым годом объем данных, размещенных в сети Интернет, увеличивается и это создает проблему нахождения релевантной информации среди множества ресурсов. Часть информации становится труднодоступна из-за неэффективной работы поисковых систем, не учитывающих семантику запросов. Одной из предметных областей, в которых эта проблема особо актуальна, является палинология - комплекс отраслей наук, связанных с изучением пыльцевых зёрен и спор.

Палинология применяется во множестве сфер человеческой жизни - предупреждение аллергических реакций, определение качества продуктов, определение состава и происхождения продуктов пчеловодства, криминалистические задачи, палеонтология. Информационных ресурсов, относящихся к данной тематике, размещено в сети интернет достаточно много: онлайн-атласы пыльцы, палинологические электронные базы данных, веб-сервисы для аллергиков - у каждого такого ресурса своя аудитория и свое предназначение.

Студенты биологических направлений, а также ученые-палинологи образуют значительный сегмент пользователей большинства вышеперечисленных ресурсов, однако, как правило, такие веб-сайты отвечают не всем потребностям пользователей, либо имеют определенные функциональные ограничения.

Студентам нужны ресурсы, которые помогли бы им не только в освоении теоретического материала, но и при выполнении практических работ, то есть содержащие ссылки и описание актуальных информационных источников, известных в предметной области исследователей и их публикаций, веб-ресурсов реально используемых палинологами в работе. Исследователям, в основном, требуется ресурс, где можно было бы не только искать и просматривать чужие работы, но и публиковать результаты своих. К примеру, на данный момент сотрудникам биологического факультета ПГНИУ требуется инструмент для публикации и хранения результатов мониторинга пыльцы.

Таким образом, наиболее оптимальным вариантом для работы студентов и исследователей с информационными ресурсами сети Интернет является тематический портал знаний, посвященный палинологии, который предоставляет доступ к исчерпывающим обучающим материалам, а также позволяет просматривать и заносить свои результаты исследований.

Практическая значимость разработки Интернет-ресурса для исследования пыльцевых зерен заключается в том, что данная система может быть использована как студентами для поиска материалов во время процесса обучения, так и исследователями для поиска работ, проектов и тем исследований других учёных.

Объектом исследования является доступ и организация информации, связанных с предметной областью "палинология".

Предметом исследования - разработка интернет-ресурса на основе семантических технологий для исследователей-палинологов с возможностью поиска и просмотра данных, и работы с результатами аэропалинологического мониторинга. интернет портал исследовательский

Цель выпускной квалификационной работы - создание исследовательского портала и сервисов, выполняющих ввод и хранения результатов мониторинга пыльцы в воздухе, поиск информации в ресурсах с семантическими связями.

В ходе выполнения данной работы должны быть решены следующие задачи:

1. Проанализировать предметную область:

a. Изучить объект автоматизации: пыльцевой мониторинг, контроль знаний в предметной области, организация доступа к научной информации по предметной области "Палинология".

b. Выполнить анализ интернет-ресурсов в предметной области "Палинология".

c. Выполнить анализ существующих порталов, содержащих сервис пыльцевого мониторинга.

d. Сформулировать требования, предъявляемые к разрабатываемому приложению.

2. Выбрать и обосновать метод организации хранения научной информации.

3. Выбрать и обосновать используемые технологии для разработки интернет-ресурса.

4. Спроектировать приложение для исследований пыльцевых зерен.

5. Реализовать веб-приложение.

6. Выполнить тестирование и отладку разработанного Интернет-ресурса.

В процессе работы буду применены следующие методы исследования:

1. методы анализа аналогичных решений и технологий разработки;

2. метод онтологического моделирования;

3. методы проектирования систем;

4. методы прототипирования;

5. методы программирования с использованием объектно-ориентированной парадигмы.

В результате проведенной работы должно быть реализовано веб-приложение, которое позволит хранить научные знания по предметной области "Палинология", а также осуществлять ввод, хранение и просмотр результатов мониторинга пыльцы.

1. Анализ предметной области и разработка требований к системе

Представление результатов

Основной формой представления результатов аэропалинологических исследований являются календари пыления, составляемые как ежегодно, так и на основе многолетних наблюдений.

Рекомендации по составлению календаря пыления [23]:

1. Число таксонов, входящих в состав календаря пыления, не должно превышать 15. Выбор этих таксонов обусловлен их аллергенными свойствами и частотой встречаемости.

2. Данные представляются в виде столбчатой диаграммы, выполненной в логарифмическом масштабе. Данные усредняются за декаду.

3. Объединение данных различных станций аэропалинологического мониторинга осуществляется на основе их принадлежности к одной географической, климатической или "аэробиологической" зоне.

Возникло несколько модификаций календаря пыления:

В первом варианте календарь представлен в виде столбчатой диаграммы, выполненной в логарифмическом масштабе (рис. 1.2.).

Рисунок 1.2. Стандартный календарь пыления (по Мейер-Меликян, 1999)

Для построения стандартного календаря пыления сведения о количественном содержании пыльцы каждого таксона усредняются за декаду, а затем на основании табл. 1.1. определяется экспоненциальный класс, к которому они относятся, и высота соответствующего столбца диаграммы.

Таблица 1.1. Определение экспоненциального класса и высоты столбца диаграммы

Во втором варианте календарь представлен в виде таблицы, в которой ячейка представляет декаду и закрашивается в соответствии со среднесуточным уровнем пыльцы или спор за декаду - низкий, средний, высокий и очень высокий (рис. 1.3.) [11].

Рисунок 1.3. Календарь пыления для г. Минска за 2004 г.

В настоящее время наблюдается отход от такого построения [20, 21]. Применяется другой метод, когда вся пыльца за сезон пыления принимается за 100% и подсчитывается с нарастанием процент пыления за каждый день. Значения ниже 1 % и выше 99 % отбрасываются, так как связаны со случайным попаданием пыльцы в аэрозоль. Началом пыления считаются дни, когда пыльцы данного таксона составляют более 2,5 %, концом пыления, когда отмечено 97,5 % от всей пыльцы таксона за сезон.

Календарь пыления в данном случае представляет собой таблицу, в которой ячейка декады закрашивается не полностью, а только со дня порогового уровня. Это позволяет более точно отмечать изменение уровней, не усреднять их по всей декаде. Кроме того, сопоставление региональных календарей позволяет территориально прослеживать передвижение пыления. Такой метод построения календаря представляется более рациональным. Он позволяет конкретно отмечать начальные и пиковые периоды пыления и сравнивать различные регионы [14].

Аэропалинологические исследования биологической кафедры ПГНИУ

Сотрудники биологической кафедры ПГНИУ занимаются пыльцевым мониторингом с 2008 года. В 2009 году компания "Атилект" разработала портал allergology.ru, посвященный проблемам аллергии, для фармацевтического концерна Nycomed. На этом сайте работал и пыльцевой мониторинг (см. рис. 1.4.), отображающий результаты аэропалинологических исследований в Барнауле, Иркутске, Нижнем Новгороде, Москве, Перми, Пятигорске, Санкт-Петербурге и Смоленске, организованных Российской ассоциацией аллергологов и клинических иммунологов, Московским государственным университетом и компанией "Никомед". В данном проекте участвовали и сотрудники биологической кафедры ПГНИУ, предоставляя свои результаты.

Рисунок 1.4. Архив пыльцевого мониторинга с сайта kestine.ru

Сервис ежедневно публиковал результаты мониторинга в виде круговой диаграммы и давал общий комментарий на день от специалистов-аллергологов (рис. 1.5.). Информация была размещена на сайте-спутнике портала - kestine.ru. В 2016 году с сайта медицинского препарата Кестин раздел с мониторингом пыльцы был убран, а сайт allergology.ru на данный момент не функционирует, домен продается.

Рисунок 1.5. Архив пыльцевого мониторинга с сайта kestine.ru

В 2016-2018 гг. исследователи ПГНИУ использовали сайт, разработанный в рамках проекта студента МГУ, однако сайт перестал поддерживаться и сейчас авторизоваться на нем нет возможности.

На данный момент у специалистов ПГНИУ нет ресурса для публикации результатов мониторинга. У них есть вариант связаться с существующими ресурсами, такими как allergotop.ru для публикации данных мониторинга пыльцы по Перми, либо создать свой веб-ресурс на базе сайта биологического факультета Пермского государственного национального исследовательского университета.

Разрабатываемая в рамках данной работы система должна решать данный вопрос, то есть должна иметь возможности:

1. Ввода и хранения данных по концентрации пыльцевых зёрен в воздухе.

2. Представлять результаты мониторинга по выбранному временному промежутку графически.

3. Составлять календарь пыления по запросу пользователя.

1.1 Анализ существующих интернет-ресурсов по предметной области "Палинология"

Для того чтобы сформулировать требования к разрабатываемому интернет-ресурсу, необходимо проанализировать существующие веб-ресурсы и определить их преимущества и недостатки. В связи с разнообразием видов веб-ресурсов для палинологов было решено выделить их в две функциональные группы.

В первую группу входят интернет-источники, которые можно было бы использовать при информационном поиске по предметной области "Палинология". У этой группы веб-ресурсов более широкая целевая аудитория, чем у второй группы, она может включать в себя как учёных-исследователей, так и студентов биологических специальностей, а также всех, кто заинтересован в получении знаний в данной предметной области.

Вторая группа включает в себя сервисы, публикующие результаты мониторинга пыльцы. Целевой аудиторией таких сайтов преимущественно являются пользователи с аллергией, а также ученые, занимающиеся исследованиями в области аэробиологии (изучение пыльцы и грибов, находящихся в воздухе) и поллиноза (аллергические заболевания, вызванные пыльцой).

Перед проведением сравнительного анализа должны быть определены характеристики сравнения для каждой функциональной группы. Критерии сравнения ресурсов для информационного поиска представлены ниже:

1. Тип ресурса. Для проведения анализа будут взяты различные веб-сайты, а наличие или отсутствие определенных разделов информации на них будет обусловлено их типом.

2. Язык интерфейса.

3. Обучающие материалы. Предполагается, что создаваемый ресурс будет использоваться студентами, а значит на сайте должны быть представлены обучающие материалы. Данная характеристика будет оцениваться от 0 до 3, так как количество и качество материалов может отличаться. Ранжирование будет проходить следующим образом:

0 - на сайте нет обучающих материалов;

1 - материалы есть, но их мало, либо они не относятся к палинологии напрямую;

2 - материалы представлены в достаточном количестве, содержат базовые понятия и подойдут для новичка в предметной области;

3 - материалы представлены в достаточном количестве и могут быть использованы не только новичками, но и профессионалами в этой области.

4. Публикации. Для студентов и исследователей важно иметь информацию о публикациях.

5. Настраиваемый поиск. Есть ли на ресурсе инструмент расширенного поиска, если есть, то какие возможности предоставляются пользователю.

6. Размещение данных. Пользователь может опубликовать на сайте свои данные. Если да, то указать формат данных.

7. Ссылки. На ресурсе размещены ссылки на другие полезные для палинологов ресурсы.

Pollen-wiki

Pollen-wiki - это цифровой пыльцевой атлас, содержащий коллекции пыльцы и спор, реализован на движке MediaWiki. Атлас доступен на немецком и английском языках. На Pollen-wiki помимо описания и фотографий пыльцевых зерен, размещено большое количество справочной информации: введение в тему (определение, как образуется и развивается пыльцевое зерно, строение пыльцевого зерна), глоссарий со ссылками на различные источники, аббревиатуры, примеры описания пыльцевого зерна по фото, краткое руководство по работе с пыльцой в мёде, список литературы по пыльцевому анализу.

Раздел ссылки разделен на несколько категорий:

· Основы, где представлены ссылки на обучающие сайты по темам введение в пыльцевой анализ и введение в палинологию, а также ссылки на таблицу с терминологией от PalDat.

· Интересные факты о пыльце на Youtube - в основном видео для изучающих палинологию, основные факты, определения в формате презентаций и закадрового голоса.

· Организации - сайты сообществ и ассоциации, занимающихся палинологическим исследованиям.

· Журналы.

· Хранилища данных о пыльце.

При поиске по данному ресурсу выходят ссылки на страницы, у которых поисковый запрос либо совпадает с заголовком страницы, либо с ее содержимым. В результатах будут отображаться только те страницы, в которых присутствуют все слова из запроса.

Science and plants for schools

Science and plants for school - информационный сайт с обучающими материалами на тему биологии [29]. Сайт содержит разделы с материалами для всех возрастных групп обучающихся от начальной школы до студентов биологических направлений.

В разделе для начальной школы прикреплены программы уроков для детей для знакомства с биологией, игры и различные занятия для внеклассных мероприятий. Для средней и старшей школы представлено множество научных статей, интервью с учёными-биологами, видео-руководства по выполнению практических работ, анимации биологических процессов.

Раздел для студентов на момент написания данной работы был перенесен на отдельный сайт [19]. На нём также размещено большое количество видеоматериалов, идей для студенческих проектов, а также статей в помощь студентам для выбора профессии.

Кроме этого, на первоначальном сайте есть раздел Library, в котором размещены: коллекция изображений пыльцевых зерен, коллекция изображений для иллюстрации определенных тем по биологии, а также набор статей и презентаций. Отдельно следует отметить внушительную коллекцию ссылок для преподавателей, разделенных по уровню школьной подготовки и по темам.

Практически каждая страница сайта в той или иной степени связана с другими, поэтому при открытии страницы помимо ее основного содержания рядом будет список ссылок на связанные по теме ресурсы. Поиск можно осуществлять по ключевым словам, а результаты можно отфильтровать по принадлежности к ресурсам определенной образовательной ступени.

Entrez

Entrez - федеративная поисковая система, которая позволяет пользователям проводить поиск по множеству дискретных баз данных для биомедицинских исследований. Система создана Национальным центром биотехнологической информации (NCBI).

Главная страница Entrez предоставляет доступ к глобальному запросу с поддержкой логических операторов и тегов поисковых терминов. Он возвращает единую страницу результатов, которая показывает количество совпадений для поиска в каждой из баз данных, которые являются ссылками на фактические результаты поиска для каждой конкретной базы данных.

Entrez предоставляет аналогичный интерфейс для поиска в отдельной базе данных. Результаты поиска могут быть временно сохранены в буфере обмена. Пользователи с учетной записью MyNCBI могут получать обновления с новыми результатами поиска по электронной почте для сохраненных запросов большинства баз данных.

Одной из множества баз данных, сформированных NCBI является PubMed, база данных статей научной литературы. При поиске по PubMed используется MeSH - медицинские предметные рубрики (Medical Subject Headings) - контролируемый словарь, индексирующий журнальные статьи и книги по естественным наукам. Большинство понятий в MeSH сопровождается определением, ссылками на другие дескрипторы, а также списком синонимов или схожих терминов. Благодаря спискам синонимов, MeSH может использоваться как тезаурус.

При поиске по PubMed первоначальная формулировка запроса обрабатывается при этом автоматически добавляются соответствующие термины MeSH и логические операторы. Пример работы простого запроса представлен на рис. 1.6. В самой нижней строке представлен первоначальный запрос, а в самой верхней результат обработки.

Рисунок 1.6. Детали поискового запроса для PubMed

К запросу можно добавить фильтры: по году, по базе данных, по типу статьи, доступности текста, даты публикации, по темам запроса, языку публикации. К сожалению, с запросами на русском языке данный ресурс не работает и выдает некорректные результаты.

ResearchGate

ResearchGate - популярная бесплатная социальная сеть и средство сотрудничества учёных всех научных дисциплин. Она предоставляет такие сетевые приложения, как семантический поиск (рис. 1.7.), совместное использование файлов, обмен базой публикаций, форумы, методологические дискуссии и так далее.

Рисунок 1.7. Страница поиска ResearchGate

Данный сервис предоставляет возможность поиска по темам исследований ученых и проектов, публикаций различных типов от постера к конференции до книги, а также вопросов членов данного сообщества, вакансий, институтов и департаментов, занимающиеся исследованиями на искомую тему.

После регистрации можно публиковать свои работы, а также создать и вести свой исследовательский проект, в котором могут принимать участие и другие зарегистрированные пользователи ResearchGate.

Научные публикации могут находиться в открытом доступе, либо доступ может быть предоставлен автором статьи по личному запросу.

Google Scholar

Google Scholar - бесплатная поисковая система по полным текстам научных публикаций всех форматов и дисциплин. Индекс Google Scholar включает данные из большинства рецензируемых онлайн журналов крупнейших научных издательств Европы и Америки.

В результатах поиска Google Scholar выводит ссылки на статьи. Большинство из ссылок ведут на страницы, содержащие краткую информацию о статье, в некоторых случаях доступ к статье платный. Расширенный поиск позволяет искать по конкретным авторам, периодам и изданиям, в которых статьи были опубликованы. Кроме этого, в расширенном поиске есть возможность составить запрос так, чтобы нашлись статьи со всеми словами из запроса, с точным словосочетанием, а также статьи, где встречается хотя бы одно из указанных слов и в которых нет указанных слов.

ScienceResearch

ScienceResearch - это бесплатная общедоступная федеративная система веб-поиска. Данный ресурс также, как и предыдущий предоставляет возможность расширенного поиска. При расширенном поиске можно выбрать область документа, в которой будет происходить поиск: весь текст документа, заголовок, авторы. Кроме этого, можно выбрать тему, по которой будет осуществляться поиск и выбрать источники данных, которые содержат информацию по этой теме. К примеру, можно выбрать категорию "Biology & Nature" и далее выбрать источники "Nature Publishing Group" и "Springer".

Одной из особенностей данной системы является функция кластеризации результатов. После выполнения запроса результаты делятся на кластеры по теме, авторам, изданию, издателю и году. При этом кластеры могут образовывать иерархию. При выборе кластера в любой момент можно вернуться к исходному поисковому запросу. Еще одной интересной функцией является выделение результатов запроса. При выделении ссылки она сохраняется в список выбранных результатов. Список хранится до тех пор, пока пользователь не закроет браузер.

Microsoft Academic

Microsoft Academic - поисковая система для научных публикаций и литературы с использованием технологий семантического поиска. MA использует машинные считыватели с искусственным интеллектом для сканирования и извлечения знаний из всех научных публикаций, обнаруженных и проиндексированных Bing. Bing индексирует данные из различных источников - от сайтов издателей до личных страниц отдельных авторов. Агент ИИ МА затем нормализует и организует эти данные в графическую базу данных, которая называется Microsoft Academic Graph (MAG). После выполнении поискового запроса в MA результаты можно отфильтровать по дате, автору, организации и теме.

BASE

BASE - это междисциплинарная поисковая система для научных интернет-ресурсов, созданная Университетской библиотекой Билефельда в Билефельде, Германия. Он собирает метаданные OAI из институциональных репозиториев и других академических цифровых библиотек, которые реализуют протокол OAI-PMH, а затем нормализует и индексирует данные для поиска. В дополнение к метаданным OAI библиотека индексирует выбранные веб-сайты и локальные коллекции данных, которые можно искать через единый интерфейс поиска. Некоммерческие сервисы могут бесплатно интегрировать BASE-поиск с помощью API.

Пользователи могут искать библиографические метаданные, включая рефераты, если таковые имеются. Результаты поиска можно сузить, используя фильтры. Библиографические данные предоставляются в нескольких форматах, и результаты могут быть отсортированы по нескольким полям, например, по автору или году публикации.

В расширенном поиске можно выбрать по какому полю искать документ, также можно указать тип доступа к публикации, лингвистические инструменты (дословный поиск, дополнительные формы слова, многоязычный поиск), страну, год публикации, тип документа, тип лицензии. Для поиска и индексации используется поисковый движок с открытым исходным кодом Apache Solr/Lucene.

Соционет

Система Соционет интегрирует библиографические описания информационных ресурсов с множества серверов, принадлежащих разным научным и образовательным организациям как в России, так и за рубежом, которые присоединились к международным инициативам RePEc и/или Open Archives Initiative. Полные версии ресурсов (полные тексты статей, материалов и т.п.) остаются на серверах организаций, но собираемые библиографические описания содержат ссылки на них.

Для индексации и поиска используется поисковая система с открытым исходным кодом SWISH-E. Система поддерживает нечёткий поиск, булевы операторы, а также поиск фраз [12].

Соционет предоставляет пользователям возможность декларации бинарных ориентированных семантических связей между информационными объектами контента библиотеки. Такие связи могут представлять разнообразные отношения научного характера между публикациями, в частности, констатировать факт цитирования с указанием его мотивов, характеризовать влияние одной публикации на другую, представлять отношения авторства между персонами и публикациями, декларировать вклад соавторов в создание коллективной публикации и др. [7]

В таксономии семантических связей, реализованной в системе Соционет, использованы фрагменты таксономий из таких проектов как SPAR, SWAN, SKOS, CRediT и CERIF. Включен также ряд дополнений, например, классы связей "пользователь-публикация", характеризующих рекомендации и информацию для автора публикации, или "пользователь-связь", характеризующие оценки семантики установленных связей пользователями системы.

Итоги

В данном разделе были проанализированы популярные ресурсы, которые могли бы быть использованы палинологами при поиске информации. В сравнении были использованы источники разных типов: онлайн-атлас, образовательный портал по биологии, веб-платформа для учёных, федеративные поисковые системы и агрегаторы метаданных. Результаты сравнения представлены в приложении А.

На рассмотренных ресурсах, ограниченных предметной областью, как правило, нет инструментов расширенного поиска, и поиск, в основном, происходит по ключевым словам. При этом такие источники могут содержать много полезной обучающей информации. И напротив ресурсы с мощными поисковыми инструментами предметной областью не ограничены, и, следовательно, обучающих материалов на них нет.

На ресурсах, где поиск идет по публикациям во всех предметных областях, представлены различные способы отсеивания ненужных результатов. В основном, используются фильтры по таким свойствам как дата, доступность ресурса и т.д. Но иногда используются семантические технологии, к примеру, кластеризация результатов по теме или предметной области, как в Microsoft Academic или Base; или расширение запроса с помощью синонимов, гиперонимов и гипонимов, как в поиске по медицинским базам данным PubMed с помощью системы Entrez и онтологии MeSH.

1.2 Анализ сервисов пыльцевого мониторинга

Для интернет-источников, содержащих сервисы мониторинга пыльцы, были выделены следующие характеристики сравнения:

1. Количество наблюдаемых таксонов. В разных сервисах может быть разное количество наблюдаемых семейств и видов растений.

2. Представление результатов мониторинга. Результаты могут быть представлены таблично, круговой или линейной диаграммой или любым другим образом. От этого зависит наглядность результатов.

3. Источник данных мониторинга. Источником данных могут быть группы исследователей из университетов, научных центров, различных сообществ и объединений.

4. Географические области, охватываемые мониторингом. Рассматриваемые сервисы могут содержать информацию как по одному городу, так и по целым областям и странам.

5. Наличие архива данных за прошлые года. Данные за прошлые года могут быть полезны исследователям в области аэробиологии и поллиноза.

6. Наличие дополнительной информации. Ресурсы, в зависимости от тематики, могут содержать информацию по пыльцевым зернам или по другим аллергенам помимо пыльцы, о которых стоит знать.

Allergotop

Allergotop - портал, посвященный аллергии с большим количеством информационных и новостных статей [1]. Данный проект создан практикующими врачами-аллергологами и сотрудниками биологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. На сайте представлен мониторинг пыльцы по регионам: Екатеринбург, Минск, Москва и МО, Рязань, Санкт-Петербург, Ставрополь, Тюмень.

Пыльцевой мониторинг представлен в разделе "Аллергофон". Уровни пыления разделены на 5 групп от отсутствия пыльцы до очень высокого уровня пыления. Каждому уровню соответствует цветовой индикатор и диапазон значений количества зёрен пыльцы и спор в 1 м 3 воздуха. Диапазоны значений различаются для каждой группы аллергенов, которые разделены следующим образом: деревья, злаки, сорные травы, кладоспориум, альтернария.

Результаты мониторинга представлены в виде таблицы, где в столбцах указаны аллерген, цветовой индикатор измерения количества пыльцы в воздухе и цветовой индикатор прогноза. При покупке подписки на точные данные пользователю предоставляются и точные цифры результатов мониторинга.

Зарегистрированные пользователи могут выбрать персональные аллергены, и тогда выводиться будут только они. На странице мониторинга также публикуются данные о состоянии среды (температура, влажность и т.д.) и комментарий от эксперта.

В таблице мониторинга каждая строка с названием аллергена является ссылкой на ботаническую справку - страницу с описанием этого растения, процесса его пыления, а также фото самого растения и его пыльцевого зерна.

Pollen.com

На сайте pollen.com [24] представлен общий уровень пыления для регионов, штатов и городов США. Город можно выбрать на интерактивной карте, где цветами показаны опасные для аллергиков территории. Сам веб-ресурс посвящен аллергии, так что на нем представлено множество примеров

Деления уровней пыления на отдельные таксоны нет, вместо этого в каждом отчете по результатам пыльцевого мониторинга выделяются наиболее активные аллергены. Отчет представляет информацию об уровне пыления на текущий день, на день раньше и на следующий день. Сайт предоставляет возможность посмотреть прогноз пыления на 5 дней, а также историю показаний за последний месяц.

Помимо мониторинга и прогноза можно изучить возможные растения-аллергены, на сайте представлен поиск по видам растений. В комментарии к поиску указано, что видов более 1200. Описание аллергена включает в себя информацию об аллергии, о роде растения, описание пыльцевого зерна и территориальное распространение растений этого рода на карте.

В разделе "Tools" предлагаются мобильное приложение и виджет для аллергиков, а также подписка на почтовую рассылку при достижении уровня пыльцы определенного уровня. Так как данный ресурс посвящен аллергии, на нём опубликовано большое количество статей, посвященных этой теме.

Norkko

Веб-приложение Norkko разработано исследователями из подразделения аэробиологии университета Турку для мониторинга концентрации пыльцы в Финляндии [25]. Сервис также прогнозирует состояние пыльцы в течение следующих двух дней с максимальной точностью до двух часов. Карты зон показывают среднее количество пыльцы по всей Финляндии. В настоящее время приложение предоставляет прогнозы на пыльцу березы, ольхи, сена.

Сбор данных осуществляется через сеть из девяти станций мониторинга, которые работают в течение всего периода пыления. В Турку измерение пыльцы проводится круглый год. После сбора данные отправляются в отдел аэробиологии университета Турку для анализа. На станциях в Хельсинки и Иматра анализ проводится самостоятельно, а в Турку отправляют уже результаты для совместной отчетности.

RPA

RPA (Rede Portuguesa de Aerobiologia) - общественный проект, предоставляемый SPAIC, португальским обществом аллергологии и иммунологии [28]. Информация предоставляется 9 станциями мониторинга Португалии. Результаты подсчетов всех станций мониторинга помещаются в базу данных Лаборатории палинологии и аэробиологии Института аграрных и экологических наук Университета Эвора и отправляются на хранение в штаб-квартиру SPAIC.

Измерения уровня пыльцы представлены в виде столбчатой диаграммы. Отображение диаграммы настраивается, можно выбрать станцию мониторинга, растение аллерген и временной промежуток. Данные предыдущих измерений можно посмотреть за последние 3 месяца, за более старыми данными необходимо обращаться в SPAIC.

Также на сайте есть база наблюдаемых аллергенов с описанием растения, перечислением морфологических признаков его пыльцевых зёрен, характеристикой пыления и картой с прогнозом концентрации пыльцы на неделю. Прогноз пыления также публикуется в виде бюллетеней на неделю с комментарием по каждой станции мониторинга.

Выводы

По итогам сравнения наиболее интересным оказался сайт RPA, на котором реализовано настраиваемое представление результатов мониторинга. Кроме этого, это единственный сервис, предоставляющий данные наблюдений за 3 месяца и более раннее время. Результаты сравнительного анализа отображены в приложении Б.

Как можно увидеть из таблицы, большая часть сервисов содержит базу аллергенов с описанием растений-аллергенов, процесса их пыления и признаков пыльцевых зёрен. Кроме этого, можно выделить еще несколько фактов. Все рассмотренные сайты публикуют прогноз пыления, но не все предоставляют архив наблюдений. Ни на одном из анализируемых сайтов нет точных цифр анализа данных мониторинга в открытом доступе, вместо этого используются диапазоны значений. Точные данные можно посмотреть на Аллерготоп, но лишь платно.

В 2019 году исследователи биологической кафедры ПГНИУ публикуют результаты исследований на Allergotop, но, к сожалению, на нём представлены не все таксоны, которые учитывают в ПГНИУ, а добавить свои таксоны у исследователей нет возможности. В связи с этим предпочтительнее было бы иметь свою собственную настраиваемую платформу для публикации результатов.

В результате анализа существующих ресурсов для пыльцевого мониторинга, а также общения с экспертами предметной области сформированы требования к сервису пыльцевых зёрен на разрабатываемом портале:

1. Ввод и сохранение данных пыльцевого мониторинга.

2. Просмотр данных за предыдущие периоды - наличие архива результатов пыления.

3. Графическое отображение введённых данных на портале.

4. Использование уровней пыления (очень низкий, низкий, средний, высокий, очень высокий) с соответствующим диапазоном значений концентрации пыльцы и цветовым индикатором.

5. Формирование календаря пыления в формате таблицы с цветовыми индикаторами или столбчатой диаграммы.

6. Публикация календаря пыления в виде изображения на портале.

7. Наличие всех возможных растений-аллергенов Пермского края для ввода данных.

Представители древесного яруса:

1. Betula (Берёза)

2. Alnus (Ольха)

3. Ulmus (Вяз)

4. Corylus (Лещина)

5. Populus (Тополь)

6. Acer (Клён)

7. Salix (Ива)

8. Pinus (Сосна)

9. Picea (Ель)

10. Quercus (Дуб)

11. Tilia (Липа)

Представители трав

1. Ambrosia (Амброзия)

2. Artemisia (Полынь)

3. Chenopodium (Марь)

4. Plantago (Подорожник)

5. Poaceae (Злаки)

6. Rumex (Щавель)

7. Urtнca (Крапива)

2. Анализ методов организации хранения научной информации

Основу разрабатываемого портала знаний составляет база знаний. База знаний - база данных, содержащая совокупность сведений о предметной области: объекты, процессы и явления, отношения между выделенными предметами и их частями, возможные и совершенные взаимодействия между ними. Помимо этих сведений база знаний содержит правила, по которым можно выводить новые факты из уже имеющихся в базе знаний. [10]

Для того, чтобы представить знания существует множество методов, в зависимости от типа знаковой системы информация может быть представлена в виде языкового описания, изображений, формул, карт и т.д. [17] Для управления знаниями через веб-приложение они должны храниться и обрабатываться так, чтобы программы могли использовать их для достижения поставленных задач. Рассмотрим несколько методов представления знаний, которые могут быть использованы в нашей системе. При сравнении будем учитывать формат представления данных, простота модификации базы знаний, компактность, простота поиска по базе знаний.

Правила

Правила описывающие знания предметной области представлены цепочкой если "условие" - то "событие", допустимо использовать логические операторы И и ИЛИ. С помощью правил, которые составляют базу знаний, можно проверять предметные знания, а также выводить новые на основе имеющихся фактов и знаний о текущей ситуации. [8]

Основными преимуществами использования правил для представления знаний являются простота анализа, модификации и аннулирования правил, а также однородность структуры, что облегчает программную реализацию взаимодействия с базой знаний, состоящей из правил. [13]

Недостатком использования правил является неэффективный процесс вывода из-за траты времени на проверку выполнения условий. Помимо этого, в системе правил сложно представить систему понятий предметной области. [6]

Фреймы

В отличие от представления знаний в виде правил использование фреймов позволяет хранить иерархию понятий в базе знаний в явной форме. Фреймом называется структура для описания стереотипной ситуации, состоящая из характеристик этой ситуации и их значений. Характеристики называются слотами, а значения - заполнителями слотов. [6]

Данные внутри фрейма могут быть представлены самыми различными способами: с помощью графа, в виде таблицы, или это может быть комбинация нескольких способов представлений данных. Это является заметным достоинством использования фреймов для представления знаний, так как такой подход даёт пользователю свободу в способе описания данных предметной области.

Иерархия внутри базы знаний, основанной на фреймах, реализуется с помощью связи между слотами, что составляет недостаток фреймовой системы. В случае расширения предметной области для базы знаний с иерархической структурой, основанной на фреймах, потребуется значительный объем свободного пространства. Таким образом, в сложных иерархических фреймовых системах проблемы поиска решения становятся трудноразрешимыми, поскольку связи между фреймами в сетях, описывающих объемные знания, как правило, неоднозначны и устанавливаются по нескольким слотам. Кроме того, внесение изменений в систему фреймов требует внимательности и аккуратности для того, чтобы избежать противоречий и зацикливаний в ссылках при обходе иерархической структуры системы фреймов. [10]

Семантические сети

Семантическая сеть представляет предметную область в виде графа, где в качестве узлов представлены понятия предметной области, а соединяют их между собой отношения в виде дуг. Основным преимуществом семантических сетей является то, что они имитируют понимание и использование человеком естественного языка, что позволяет применять их при техническом моделировании рассуждений, доказательстве теорем, построении незаданных явно причинно-следственных связей и лингвистических конструкций.[10]

В виде семантической сети можно представить и онтологию, состоящую из терминов предметной области, организованных в иерархию, их атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода.[4] Преимуществом онтологий в качестве способа представления знаний является их формальная структура, которая упрощает их компьютерную обработку.[8]

В явном виде онтологии используются как источники данных для многих компьютерных приложений (для информационного поиска, анализа текстов, извлечения знаний и в других информационных технологиях), позволяя более эффективно обрабатывать сложную и разнообразную информацию. Этот способ представления знаний позволяет приложениям распознавать те семантические отличия, которые являются само собой разумеющимися для людей, но не известны компьютеру.[16]

Выводы

Итоги обзора способов представления научных знаний представлены в таблице 2.1.

Таблица 2.1. Итоги сравнения методов представления научных знаний

В базе знаний портала, посвященного палинологии, в основном, нам необходимо представить сущности предметной области и отношения между ними. Представление знаний в виде правил не подойдет в данной ситуации из-за сложности представления системы понятий в данной модели. Можно использовать фреймовую модель, однако при заполнении модели реальными данными, а это большое количество отношений, база знаний в таком виде может очень сильно разрастись и поиск по ней будет занимать много времени и ресурсов. Таким образом, наиболее подходящим методом формализации для базы знаний по палинологии является онтология, которая даёт возможность удобного оперирования понятиями и отношениями предметной области, а также их хранения и поиска по ним.

2.2 Работа с онтологией

Рисунок 2.1. RDF-тройка

При описании RDF, как правило, используется термин IRI (Internationalized Resource Identifier) - это идентификатор элемента, который должен быть уникален в пределах RDF-графа. В RDF-триплетах субъект может быть IRI или пустым узлом, предикат всегда является IRI, а вот объект в этой тройке может быть не только IRI или пустым узлом, но и символьной константой. [26]

RDFS (RDF Schema) - расширение словаря RDF. Он предоставляет механизмы для описания групп связанных ресурсов и отношений между этими ресурсами. Все определения RDFS выражены на RDF. Свойства в RDF определяются как пары (домен, диапазон). При этом домен представляет некоторое множество классов RDF, к которым данное свойство применимо, диапазон определяет допустимое множество ресурсов - значений свойства. [27]