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Ingeniería especializada en costas y puertos

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Análisis de datos

En la actualidad se observa un importante aumento en la demanda de datos medioambientales fiables. Esta mayor demanda no sólo proviene del ámbito de la investigación científica, sino que cada vez existe una mayor demanda de otros sectores socio-económicos.

A los sectores tradicionalmente demandantes de este tipo de información, como pueden ser la pesca y el transporte de mercancías y pasajeros, se han unido en los últimos tiempos otros centrados en el desarrollo de las energías renovables, compañías aseguradoras (con necesidad de bases de datos fiables para la evaluación de la vulnerabilidad y el riesgo climático), empresas constructoras y de ingeniería civil (necesidad de datos fiables, principalmente extremales, para su uso como condiciones de diseño), sector turístico (optimización de los emplazamientos recreativos y sus posibles usos), etc... los cuales necesitan para el correcto desarrollo de sus actividades bases de datos medioambientales fiables.

Desde el punto de vista de la ingeniería de costas y puertos, el análisis que realiza SandS de esta información se centra en estos tres ámbitos:

Tratamiento masivo de la información

Dentro del campo de la ingeniería marítima-costera resulta habitual el empleo de complejos dispositivos electrónicos para la medición de numerosas variables medioambientales de interés (salinidad, temperatura, niveles, corrientes...). Esta información resulta muy valiosa ya que gracias a ella se logra caracterizar adecuadamente el medio físico del área de estudio y también se emplea para la calibración de los modelos numéricos. Sin embargo, dada la elevada frecuencia en el muestreo de estos dispositivos, el volumen de datos generado resulta muy elevado. Es por ello, que para su correcto aprovechamiento resulta imprescindible el desarrollo y puesta en marcha de una metodología que logre optimizar todo el proceso. Esta metodología se basa fundamentalmente en el pre-procesado y post-procesado de los datos.

Mediante el pre-procesado de los datos obtenidos en la fase de medición ("raw data") se logran los siguientes objetivos:

  • Calcular y acotar el error generado en la fase de medición para mantenerlo dentro en unos niveles admisibles.
  • Detección de posibles fallos en el instrumental de medida y tratamiento adecuado para estos datos registrados ("outliers", "NaN", ...).
  • Boya
  • Satelite
  • Big_data

El post-procesado de estos datos se realiza mediante la el empleo de complejas herramientas estadístico-matemáticas que evalúan la calidad de los datos mediante el análisis de numerosos parámetros estadísticos. Mediante este proceso se logra homogeneizar la calidad de los datos. Por último, estos datos se ordenan formado una determinidada estructura de datos obteniéndose el producto final: una base de datos ("database") del parámetro evaluado.

Automatización de procesos

A lo largo de estos años SandS ha desarrollado e implementado en sus proyectos una metodología eficaz y robusta para el tratamiento adecuado de grandes volúmenes de datos. Esta metodología está basada, en gran medida, en la automatización de los procesos necesarios para el adecuado tratamiento de los datos. Mediante la automatización de estos procesos se logra:

  1. La optimización de los recursos necesarios.
  2. Minimizar la posibilidad de cometer errores de naturaleza humana.
  3. Reducir los plazos de tiempo dedicados al procesamiento de los datos.
  4. Disminuir los costes asociados para la obtención de las bases de datos.

Para ello, se emplean numerosos formatos estándard de bases de datos que han sido desarrollados específicamente para el campo de la oceanografía y de la meteorología, como por ejemplo: NetCDF, HDF, GRIB que son formatos de almacenamiento multiplataforma y autocontenidos, lo que se traduce en una gran facilidad para el intercabio de información. El empleo de estos formatos asociado a tecnologías como OPeNDAP redunda en una gran simplificación en la gestión de la información.

  • netCDF
  • HDF
  • GRIB
  • Opendap
  • NetCDF is the standard data format developed by the University Corporation for Atmospheric Research (UCAR).
  • Hierarchical Data Format (HDF) is the standard data format for all NASA Earth Observing System (EOS) data products.
  • GRIdded Binary (GRIB) is the standard format developed by the World Meteorological Organization (WMO).
  • OPeNDAP is an open-source software developed by OPeNDAP.