Izvestia Vuzov. Geodesy and Aerophotosurveying Izvestia Vuzov. Geodesy and Aerophotosurveying Известия высших учебных заведений «Геодезия и аэрофотосъемка» 0536-101X 2618-7299 121639 10.30533/GiA-2025-027 Геоинформатика, картография Geoinformatics, cartography Геоинформатика, картография Elements of a Quality Assessment Model for Spatial and Temporal Data on Atmospheric Phenomena Obtained via Geosensor Networks Элементы модели оценки качества получаемых геосенсорными сетями пространственно-временных данных об атмосферных явлениях Белышева Юлия Владимировна Belysheva Yulia Vladimirovna Гвоздев Олег Геннадьевич Gvozdev Oleg Gennad'evich Матерухин Андрей Викторович Materukhin Andrey Viktorovich Московский государственный университет геодезии и картографии Moscow State University of Geodesy and Cartography 26 12 2025 26 12 2025 69 6 157 167 13 01 2025 19 12 2025 https://miigaik.editorum.ru/en/nauka/article/121639/view

В статье рассматривается актуальная научно-техническая проблема разработки теоретических основ оценки качества получаемых геосенсорными сетями пространственно-временных данных об атмосферных явлениях. Показаны ограничения руководящих документов Всемирной метеорологической организации. Обоснована целесообразность использования мелкомасштабных сетей мониторинга для фиксации локальных метеорологических процессов, находящихся ниже предела разрешающей способности государственных систем наблюдения. Авторами сформулирована необходимость создания модели, применимой для внутренней (осуществляемой поставщиком данных) и внешней (осуществляемой потребителем данных) оценки качества в различных сценариях: на этапах разработки технологий, выбора поставщика, регулярного входного и выходного контроля. Предложена для последующего построения модели оценки качества данных от геосенсорных сетей совокупность из 26 элементов, учитывающих аспекты, обеспечиваемые как отдельным геосенсором и процессами измерений и обработки данных, реализованных внутри него, так и эмерджентными свойствами геосенсорной сети. Представленный подход учитывает не только инструментальную точность отдельных сенсоров, но и системные характеристики сети, включая пространственную однородность, временную регулярность и оперативность передачи данных. Сформулированы дальнейшие направления исследований и разработок в этом направлении.

The paper addresses the relevant scientific and technical problem of developing theoretical foundations for the quality assessment of spatio-temporal data on atmospheric phenomena obtained via geosensor networks. The limitations of current World Meteorological Organization guidelines are demonstrated. The study substantiates the necessity of employing small-scale monitoring networks to capture local meteorological processes that fall below the resolution limits of national observation systems. The authors formulate the requirement for a model applicable to both internal (provider-side) and external (consumer-side) quality assessment across various scenarios: technology design, supplier selection, and regular input/ output control. A framework consisting of 26 elements is proposed for the subsequent construction of a data quality assessment model. These elements incorporate both the aspects provided by individual geosensors and their internal measurement and processing functions, as well as the emergent properties of the entire geosensor network. The proposed approach accounts for both the instrumental accuracy of individual sensors and systemic network characteristics, including spatial uniformity, temporal regularity, and data timeliness. Finally, future research and development directions in this field are outlined.

 пространственно-временные данные оценка качества атмосферное явление геосенсорная сеть spatio-temporal data quality assessment atmospheric phenomena geosensor network Результаты получены в рамках государственного задания № FSFE-2022-0002 Министерства науки и высшего образования Российской Федерации

Kim G.-H., Lee D.-G., Shin S.-S., et al. Effects of Urban Green Using the Integrated Meteorological Sensors // Proceedings of the Spring Meeting of Korean Meteorological Society. Jeju, 2014. P. 120–121. Kim G.-H., Lee D.-G., Shin S.-S., et al. Effects of Urban Green Using the Integrated Meteorological Sensors // Proceedings of the Spring Meeting of Korean Meteorological Society. Jeju, 2014. P. 120–121. Winning Jr.T.E., Illston B.G., Ferris M.M., et al. An Overview of the Oklahoma City Urban Micronet Test Facility // Proceedings of the American Meteorological Society 14th Symposium on Meteorological Observation and Instrumentation, January 14–18, 2007. San Antonio, 2007. P. 1–5. Winning Jr.T.E., Illston B.G., Ferris M.M., et al. An Overview of the Oklahoma City Urban Micronet Test Facility // Proceedings of the American Meteorological Society 14th Symposium on Meteorological Observation and Instrumentation, January 14–18, 2007. San Antonio, 2007. P. 1–5. Devillers R., Jeansoulin R. Spatial Data Quality: Concepts // Fundamentals of Spatial Data Quality / ed. by R. Devillers, R. Jeansoulin. Newport Beach: Wiley-ISTE, 2006. P. 31–42. DOI:10.1002/9780470612156.ch2. https://doi.org/10.1002/9780470612156.ch2 Devillers R., Jeansoulin R. Spatial Data Quality: Concepts // Fundamentals of Spatial Data Quality / ed. by R. Devillers, R. Jeansoulin. Newport Beach: Wiley-ISTE, 2006. P. 31–42. DOI:10.1002/9780470612156.ch2. https://doi.org/10.1002/9780470612156.ch2 Boin A.T., Hunter G.J. Do Spatial Data Consumers Really Understand Data Quality Information? // Proceedings of the 7th International Symposium on Spatial Accuracy Assessment in Natural Resources and Environmental Sciences. Lisbon, 2006. P. 215–224. Boin A.T., Hunter G.J. Do Spatial Data Consumers Really Understand Data Quality Information? // Proceedings of the 7th International Symposium on Spatial Accuracy Assessment in Natural Resources and Environmental Sciences. Lisbon, 2006. P. 215–224. Devillers R., Gervais M., Bedard Y., et al. Spatial Data Quality: From Metadata to Quality Indicators and Contextual End-User Manual // Proceedings of the OEEPE/ISPRS Joint Workshop on Spatial Data Quality Management, March 21–22, 2002. Istanbul, 2002. P. 45–55. Devillers R., Gervais M., Bedard Y., et al. Spatial Data Quality: From Metadata to Quality Indicators and Contextual End-User Manual // Proceedings of the OEEPE/ISPRS Joint Workshop on Spatial Data Quality Management, March 21–22, 2002. Istanbul, 2002. P. 45–55. Alerskans E., Lussana C., Nipen T., et al. Optimizing Spatial Quality Control for a Dense Network of Meteorological Stations // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2022. Vol. 39. Iss. 7. P. 973–984. DOI:10.1175/JTECH-D-21-0184.1. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-21-0184.1 Alerskans E., Lussana C., Nipen T., et al. Optimizing Spatial Quality Control for a Dense Network of Meteorological Stations // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2022. Vol. 39. Iss. 7. P. 973–984. DOI:10.1175/JTECH-D-21-0184.1. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-21-0184.1 Sicari S., Rizzardi A., Cappiello C., et al. Toward Data Governance in the Internet of Things // New Advances in the Internet of Things. Studies in Computational Intelligence. 2018. Vol. 715. P. 59–74. DOI:10.1007/978-3-319-58190-3_4. https://doi.org/10.1007/978-3-319-58190-3_4 Sicari S., Rizzardi A., Cappiello C., et al. Toward Data Governance in the Internet of Things // New Advances in the Internet of Things. Studies in Computational Intelligence. 2018. Vol. 715. P. 59–74. DOI:10.1007/978-3-319-58190-3_4. https://doi.org/10.1007/978-3-319-58190-3_4 Kemper D., Iggena T., Toenjes R., et al. Valid.IoT: A Framework for Sensor Data Quality Analysis and Interpolation // Proceedings of the 9th ACM Multimedia Systems Conference (MMSys’18). New York: Association for Computing Machinery, 2018. P. 294–303. DOI:10.1145/3204949.3204972. https://doi.org/10.1145/3204949.3204972 Kemper D., Iggena T., Toenjes R., et al. Valid.IoT: A Framework for Sensor Data Quality Analysis and Interpolation // Proceedings of the 9th ACM Multimedia Systems Conference (MMSys’18). New York: Association for Computing Machinery, 2018. P. 294–303. DOI:10.1145/3204949.3204972. https://doi.org/10.1145/3204949.3204972 Buelvas J.H., Múnera D., Gaviria N. DQ-MAN: A Tool for Multidimensional Data Quality Analysis in IoT-Based Air Quality Monitoring Systems // Internet of Things. 2023. Vol. 22. P. 100769. DOI:10.1016/j.iot.2023.100769. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100769 Buelvas J.H., Múnera D., Gaviria N. DQ-MAN: A Tool for Multidimensional Data Quality Analysis in IoT-Based Air Quality Monitoring Systems // Internet of Things. 2023. Vol. 22. P. 100769. DOI:10.1016/j.iot.2023.100769. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100769 Buelvas J., Múnera D., Tobón V. Data Quality in IoT-Based Air Quality Monitoring Systems: A Systematic Mapping Study // Water, Air, & Soil Pollution. 2023. Vol. 234. No. 4. P. 248. DOI:10.1007/s11270-023-06127-9. https://doi.org/10.1007/s11270-023-06127-9 Buelvas J., Múnera D., Tobón V. Data Quality in IoT-Based Air Quality Monitoring Systems: A Systematic Mapping Study // Water, Air, & Soil Pollution. 2023. Vol. 234. No. 4. P. 248. DOI:10.1007/s11270-023-06127-9. https://doi.org/10.1007/s11270-023-06127-9 Meritxell G., Sierra B., Ferreiro S. On the Evaluation, Management and Improvement of Data Quality in Streaming Time Series // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 81458–81475. DOI:10.1109/access.2022.3195338. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3195338 Meritxell G., Sierra B., Ferreiro S. On the Evaluation, Management and Improvement of Data Quality in Streaming Time Series // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 81458–81475. DOI:10.1109/access.2022.3195338. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3195338 Herfort B., Lautenbach S., Porto de Albuquerque J., et al. A Spatio-Temporal Analysis Investigating Completeness and Inequalities of Global Urban Building Data in OpenStreetMap // Nature Communications. 2023. Vol. 14. P. 3985. DOI:10.1038/s41467-023-39698-6. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39698-6 Herfort B., Lautenbach S., Porto de Albuquerque J., et al. A Spatio-Temporal Analysis Investigating Completeness and Inequalities of Global Urban Building Data in OpenStreetMap // Nature Communications. 2023. Vol. 14. P. 3985. DOI:10.1038/s41467-023-39698-6. https://doi.org/10.1038/s41467-023-39698-6 Weiß I., Vogel‐Heuser B. A Metric and Visualization of Completeness in Multi-Dimensional Data Sets of Sensor and Actuator Data Applied to a Condition Monitoring Use Case // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 11. P. 5022. DOI:10.3390/app11115022. https://doi.org/10.3390/app11115022 Weiß I., Vogel‐Heuser B. A Metric and Visualization of Completeness in Multi-Dimensional Data Sets of Sensor and Actuator Data Applied to a Condition Monitoring Use Case // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Iss. 11. P. 5022. DOI:10.3390/app11115022. https://doi.org/10.3390/app11115022 Груздев A.Н. Учет автокорреляции в задаче линейной регрессии на примере анализа общего содержания NO2 в атмосфере // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55, № 1. С. 73–82. DOI:10.31857/S0002-351555173-82. https://doi.org/10.31857/S0002-351555173-82 Gruzdev A.N. Uchet avtokorrelyacii v zadache lineynoy regressii na primere analiza obschego soderzhaniya NO2 v atmosfere // Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Fizika atmosfery i okeana. 2019. T. 55, № 1. S. 73–82. DOI:10.31857/S0002-351555173-82. https://doi.org/10.31857/S0002-351555173-82 Белышева Ю.В., Матерухин А.В. Проблема оценки качества пространственно-временных данных, получаемых от системы метеорологических наблюдений // Приложение к журналу Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». Сборник статей по итогам научно-технической конференции. 2020. № 11. С. 149–151. Belysheva Yu.V., Materuhin A.V. Problema ocenki kachestva prostranstvenno-vremennyh dannyh, poluchaemyh ot sistemy meteorologicheskih nablyudeniy // Prilozhenie k zhurnalu Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotos'emka». Sbornik statey po itogam nauchno-tehnicheskoy konferencii. 2020. № 11. S. 149–151. Курлов А.В., Матерухин А.В. Анализ требований к качеству пространственно-временных данных в задачах территориального планирования // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2022. Т. 66, № 4. С. 59–68. DOI:10.30533/0536-101X-2022-66-4-59-68. https://elibrary.ru/download/elibrary_50467446_68331582.pdf Kurlov A.V., Materuhin A.V. Analiz trebovaniy k kachestvu prostranstvenno-vremennyh dannyh v zadachah territorial'nogo planirovaniya // Izvestiya vuzov «Geodeziya i aerofotos'emka». 2022. T. 66, № 4. S. 59–68. DOI:10.30533/0536-101X-2022-66-4-59-68. https://elibrary.ru/download/elibrary_50467446_68331582.pdf Lehner W., Klein A. How to Optimize the Quality of Sensor Data Streams // Fourth International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology. Cannes/La Bocca: IEEE, 2009. P. 13–19. DOI:10.1109/ICCGI.2009.10. https://ieeexplore.ieee.org/document/5279766 Lehner W., Klein A. How to Optimize the Quality of Sensor Data Streams // Fourth International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology. Cannes/La Bocca: IEEE, 2009. P. 13–19. DOI:10.1109/ICCGI.2009.10. https://ieeexplore.ieee.org/document/5279766 Petrovic P. Selection of Data Sets by Quality and Its Role in Climate Research // Detecting and Modelling Regional Climate Change / M. Brunet, D. Lopez Bonillo (eds.). Berlin: Springer, 2001. P. 21–29. DOI:10.1007/978-3-662-04313-4_3. https://doi.org/10.1007/978-3-662-04313-4_3 Petrovic P. Selection of Data Sets by Quality and Its Role in Climate Research // Detecting and Modelling Regional Climate Change / M. Brunet, D. Lopez Bonillo (eds.). Berlin: Springer, 2001. P. 21–29. DOI:10.1007/978-3-662-04313-4_3. https://doi.org/10.1007/978-3-662-04313-4_3