Разработка средств и методов представления в глобальной сети сведений о составе и структуре Государственного фонда данных по гидрометеорологии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.30, кандидат технических наук Шаймарданов, Владислав Марселевич

• Шаймарданов, Владислав Марселевич
• кандидат технических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шаймарданов, Владислав Марселевич

Введение

ГЛАВА ПЕРВАЯ. Научно-методические вопросы построения компьютерной модели предметной области

1.1. Становление информационного общества и проблемы создания Единого информационного пространства

1.2. Построение обобщенной модели предметной области

1.3. Категориальная структура предметной области. Основные понятия и определения концептуальной модели

Выводы

ГЛАВА ВТОРАЯ. Структура предметной области, создание RDF-модели предметной области

2.1 Концепции построения RDF-схемы для системообразующих категорий (на примере категории "Природные объекты")

2.2. RDF-модель категории "Природные явления"

2.3. RDF-модель категории "Метод получения данных"

2.4. RDF-модель категории "Географические объекты и системы"

Выводы

ГЛАВА ТРЕТЬЯ. Разработка технологических решений для предоставления сведений об информационных ресурсах Государственного Фонда в глобальной сети

3.1. Методика построения словарей

3.2. Построение базы данных

3.3. Технология работы в системе

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка средств и методов представления в глобальной сети сведений о составе и структуре Государственного фонда данных по гидрометеорологии»

Информация о состоянии окружающей природной среды имеет большое значение в деятельности отраслей экономики страны. Она широко используется при перспективном планировании валового национального продукта страны, мероприятий, связанных со здравоохранением, улучшением экологической ситуации, а также с организацией мер защиты от стихийных бедствий. Например, в мире по оценкам ученых, почти 70% явлений, вызывающих стихийные бедствия, имеют гидрометеорологическое происхождение [8, 35]. Поэтому потребителю необходима информация (в критических - ситуациях оперативная) о наступлении неблагоприятных условий погоды (а тем более стихийных гидрометеорологических условий), которая позволит выполнить предусмотренные регламентом меры защиты.

Для полноценного обслуживания необходимы качественные, регулярные по времени и упорядоченные данные, освещающие возможно большую территорию за продолжительный период времени. Данные должны храниться в Фонде данных в соответствующих (удобных для доступа, обработки и отображения) структурах, форматах, иметь языковые средства их описания. Они должны быть поддержаны информационными справочными системами, программными средствами и автоматизированными технологиями сбора, пополнения и распространения данных. Решение этих вопросов и составляет основу того, что принято называть ведением Фонда Данных [14, 21, 22, 23, 61]

В Росгидромете создан уникальный Государственный фонд данных о состоянии окружающей природной среды. В нем сосредоточены документы и данные наблюдений за состоянием природной среды по территории России и зарубежным территориям по различным разделам изучения природной среды, сформированные в результате деятельности станций и постов гидрометеорологической сети и других организаций.

Долговременное хранение данных Фонда на машиночитаемых носителях осуществляется централизованно во ВНИИГМИ-МЦД [84, 85]. К настоящему времени в Фонде накоплено и хранится только на технических носителях более 1,5 терабайт данных наблюдений [94]. Поэтому задача систематизации всей хранящейся информации, ее описание для получения сведений о наличии, поиск, и обеспечение эффективного доступа к данным с такими объемами является весьма актуальной и остро необходимой.

Мы являемся свидетелями того, что в развитых странах мира реализуется программа построения глобального информационного общества, в основе концепции которого лежат новые принципы информационного взаимодействия и сотрудничества. Создана и проводит ежегодные форумы Международная комиссия по глобальной информационной структуре. В резолюции одного из форумов говорится о том, что "Комиссия считает, что для расширения географии представления услуг связи, применения средств информационных технологий в образовании, науке и повышения эффективности и расширения международной торговли на основе систем электронной торговли необходимы согласованные действия коммерческих и государственных организаций как развитых, так и развивающихся стран" [30]. Поэтому проявляется большой интерес к сохранности данных, их управлению и обработке. С этой целью издаются соответствующие каталоги данных, публикуются отчеты данных. В работах [27] представлены сведения об имеющихся к 1985 году справочных системах и состоянии работ по их развитию. Результаты анализа, изложенные в работе [27], показывают, что вопросам создания автоматизированных систем каталогизации данных всегда уделялось большое внимание. В области гидрометеорологии реализованы и функционируют, например, такие справочные системы как АКОД, МЕДИ, INFOCLIMA, NEDRES, EDMED и др.

Во ВНИИГМИ-МЦД в начале 90-х годов разработана и используется система ГеКат, позволяющая описывать, систематизировать и предоставлять накопленную информацию [57, 63].

Кардинальное изменение средств и методов коммуникации между участниками информационной деятельности позволяет использовать новый инструментарий и иные способы предоставления информации потребителю. Следовательно, возникла необходимость разработки технологии, позволяющей обеспечить доступ к имеющейся информации не только локальных, но и удаленных пользователей. Автором разработана система описаний метаданных Госфонда и технология обеспечения удаленного доступа к ним. В основу обеспечения доступа удаленным пользователям положены WEB-технологии [82]. Актуальность создания этой технологии обусловливается еще тем, что постановлением Правительства Российской Федерации №1414 от 21.12.99 "О создании и ведении Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды, ее загрязнении". ВНИИГМИ-МЦД определен головной организацией по ведению этого фонда. ЕГФД представляет собой совокупность информации о состоянии окружающей природной среды, ее загрязнении, предоставляемой Росгидрометом для заинтересованных федеральных органов исполнительной власти, их территориальных органов, органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, физических и юридических лиц независимо от их организационно-правовой формы в области гидрометеорологии и смежных с ней областях. Таким образом, ЕГФД является распределенным фондом данных.

Основные цели и задачи исследования.

Диссертация посвящена разработке методов построения концептуальной и инфологической моделей, классификационных схем, новой информационной технологии для систематизации и описания коллекций гидрометеорологических данных.

Основными задачами, решаемыми в диссертации, являются:

• разработка новой модели описания предметной области "Сведения о ситуациях в природной среде";

• переложение разработанной модели описания на новые языковые средства, в частности RDF;

• разработка новой информационной системы позволяющей производить описания и систематизацию коллекций метеорологических данных для обеспечения в последующем доступа к этим описаниям с использованием WEB-технологий;

• разработка программных средств ввода и представления данных в реальном времени с применением WEB-технологии.

Решению поставленных задач способствовало применение современных методов системного анализа, информатики, программирования с применением современных СУБД и ОС, наличие уникального архива с данными наблюдений об окружающей природной среде, а также имеющийся у соискателя опыт работы с большими объемами данных и создания систем с применением WEB-технологий. Полученные результаты позволяют выдвинуть на защиту:

1. Новые классификационные модели системообразующих категорий: "Природные объекты", "Природные явления", "Географические объекты", "Методы получения данных".

2. Методику создания RDF-схем для представления этих моделей в информационной системе.

3. Разработанные RDF-схемы описания коллекций гидрометеорологических данных.

4. Спроектированную БД для реализации машинных тезаурусов.

5. Усовершенствованные тезаурусы из системы ГеКат для использования в новой технологии.

6. Разработку и реализацию технологии регистрации коллекций гидрометеорологических данных на основе WEB-технологий и RDF-модели представления сведений из предметной области. Предложенные теоретические положения и практическая реализация позволяют сделать принципиально новый шаг в приближении пользователей к ресурсам Госфонда. Результаты проведенных исследований способствуют систематизации фондообразующей деятельности за счет предоставления географически удаленному пользователю возможности:

• непосредственно включать свои справочные ресурсы в базы фонда;

• удаленного доступа к метаданным.

Созданные программные средства помогут будущим клиентам Фонда найти требующиеся данные, что расширит круг потребителей информации. Научная новизна.

В качестве новых в диссертации представлены следующие научные результаты:

• разработана обобщенная концептуальная модель представления сведений о гидрометеорологических ресурсах в информационных системах;

• разработана и реализована методика применения обобщенной модели к конкретной предметной области и представления ее в терминах языка RDF;

• сформулированы принципы выбора сущностных свойств объектов для построения классификационной схемы предметной области;

• разработана методика проектирования интерфейса пользователя средствами языка XML на примере сетевой версии Генерального Каталога Фонда данных о состоянии окружающей природной среды;

• сформулированы и реализованы основные организационные и технологические принципы представления данных на сайте в INTERNET, в виде удобном для потребителя.

Практическая значимость работы определяется направленностью ее на:

• создание действующего образца сетевого варианта Генерального

Каталога Фонда данных о состоянии окружающей природной среды;

• разработку программных средств представления данных в

Глобальной Сети INTERNET;

• обеспечение доступа (с применением WEB-технологии) к сведениям о наличии и характеристиках коллекций данных для категорий пользователей самого разного уровня подготовки.

Реализация работы. Выполненные в рамках диссертационной работы исследования позволяют сделать принципиально новый шаг в приближении пользователей к ресурсам Госфонда Результаты проведенных исследований способствуют систематизации фондообразующей деятельности за счет предоставления географически удаленному пользователю возможности:

1. непосредственно включать свои справочные ресурсы в базы фонда;

2. удаленного доступа к метаданным

Созданные программные средства помогут будущим клиентам Фонда найти требующиеся данных, что расширит круг потребителей информации.

Результаты исследований реализованы в виде методических рекомендаций, описаний структур метаданных, программ, алгоритмов; используются при обслуживании различных потребителей; внедрены и эксплуатируются в опытном режиме во ВНИИГМИ-МЦД; планируется использовать в межотраслевых центрах ЕСИМО, создающихся в рамках Федеральной целевой программы «Мировой океан».

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на семинарах и заседаниях ученого совета ВНИИГМИ-МЦД (Обнинск, 2000 - 2002г.); семинаре ГТО (2002г.); Конференции молодых ученых национальных гидрометслужб стран СНГ (Москва,

1999г.), Международной конференции по интегрированным технологиям мониторинга окружающей среды и информационных ресурсов (Турция, Мармарис 2001г.), Международной конференции по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах - участниках СНГ, посвященная 10-летию образования Межгосударственного совета по гидрометеорологии. (ААНИИ, Санкт-Петербург, 2002г.).

Результаты выполненных исследований опубликованы в 5-ти работах в зарубежных и российских научных сборниках.

Структура и объем. Диссертация состоит из введения, трех глав с выводами, заключения и приложений. Основной текст изложен на 164 стр. Диссертация содержит 25 рис., список литературы из 102 наименований и приложения.

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Шаймарданов, Владислав Марселевич

Выводы

1. Практическим воплощением концептуальных понятий обобщенной и понятийной моделей являются, в конечном счете, файлы баз данных различной структуры (реляционной, объектно-ориентированной). "Свойствам" в обобщенной модели соответствуют шкалы (как правило номинативные). В понятийной модели им (свойствам) соответствуют фасетно-иерархические структуры, отражающие структуру предметного знания. На уровне баз данных их представляют словари-тезаурусы - структурированные списки значений различных свойств ситуаций в природной среде, выраженные семантическим индексом, который и отражает предметные знания.

2. Создание и использование комплекса словарей-тезаурусов является сложным и трудоемким процессом:

• с точки зрения процесса представления и использования предметных знаний;

• с точки зрения взаимодействия с тезаурусом конечного пользователя (клиента), эксперта-индексатора, администратора системы;

• с точки зрения представления объектно-ориентированных структур вреляционной среде коммерческих СУБД (ORACLE и др.)

3. В работе сформулированы требования к "конструкции" словарей-тезаурусов, удовлетворяющих требованиям в указанных выше аспектах.

4. Оптимальным решением для хранения в информационной системе справочных сведений является раздельное хранение RDF-описаний сведений о коллекциях и словарных значениях в файлах базы данных. Такой подход позволяет использовать как изобразительные возможности RDF-языка для представления понятийных структур предметной области, так и операциональные возможности современных СУБД для структурированного поиска и выборки нужных сведений для обеспечения информационных потребностей пользователя.

В заключение вернемся снова к научному результату работы. Но не будем повторять итоговые выводы по главам, а попробуем осмыслить, какое же место занимают изложенные результаты в контексте современных тенденций в области WEB-технологий. С краткого изложения этих тенденций и начнем рассмотрение.

Уже говорилось о том, что современный Internet представляет собой, как правило, огромный массив слабо или даже плохо структурированных сведений из самых разных ПрО, представленных в самой разнообразной форме от традиционного текста до мультимедиа.

Существующий WEB целиком ориентирован на пользователя-человека. Машинам безразлично действительное информационное содержание: WEB-броузеры, WEB-серверы и даже поисковые машины в действительности не различают прогноз погоды от научной статьи, где речь идет о том же предмете, не могут отличить персональную WEB-страницу от корпоративного сайта т.д. Это ограничение, как считают специалисты, является серьезным препятствием для осмысленной работы в WEB. Это и послужило толчком к появлению нового направления - Semantic Web, целью развития которого является создание такого ЕИП, в котором информация понималась бы машинами, т.е. по существу речь идет уже не о ЕИП, а о Едином Пространстве Знаний (ЕПЗ). WEB-сообщество еще не успело привыкнуть к понятию ЕИП, а уже новая инициатива международного консорциума W3C предлагает новое качество работы WEB - Semantic WEB (www.ontoweb.org). Речь идет о так называемых онтологиях.

В современном словаре иностранных слов: "Онтология [гр. on (ontos) сущее] - философское учение о бытии, его основах, принципах, структуре и закономерностях". В этом определении еще не нашел отражения тот факт, что в начале 90-х годов этот термин был заново "осмыслен" в области искусственного интеллекта: "Онтология - это набор определений (на формальном языке) фрагмента декларативных знаний, ориентированный на совместное многократное использование различными пользователями в своих приложениях. В онтологии вводятся термины, типы и соотношения (аксиомы), описывающие фрагмент знания".

В том же словаре находим определение тезауруса: "Тезаурус - словарь, в котором максимально полно представлены все слова языка с исчерпывающим перечнем примеров их употребления в текстах. В информатике - полный систематизированный набор данных о какой-либо области знаний, позволяющий человеку или вычислительной машине в ней ориентироваться''.

Видно, что определения Тезауруса и Онтологии по сути почти совпадают. Это и не удивительно, поскольку еще недавно сегодняшняя Онтология именовалась Тезаурусом. Если говорить о средствах компьютерного представления знаний о ПрО, то еще задолго до Internet были разработано целое семейство языков, наиболее известным из которых является KIF (Knowledge Interchange Format), и продолжают создаваться сейчас: KIF-based Ontololingua (http ://www-ksl. Stanford, edu/knowledge-sharing/papers/ README.html), Loom http://www.isi.edu/isd/ LOOM/LOOM-HOME.html), Frame-Logic (http.V/www.cs.sunysb.edu/~kifer/dood/papers.html)

Все они имеют разные выразительные возможности, но всем им присущ один "недостаток": они не стандартизированы в WEB-сообществе. Появление XML в качестве языка - стандарта для обмена данными на WEB мотивировало создание нового поколения языков представления знаний, в которых используется синтаксис XML. В качестве примера можно привести SHOE (http://www.cs.umd.edu/projects/plus/SHOE/), Ontology Exchange Language - XOL (http://ecocyc.panbio.com/xol/xol.html), Ontology Markup Language (http://www.ontologos.org/), Resource Description Framework Schema Language [99] и Riboweb (http://www.smi.stanford.edu/projects/ helix/riboweb/kb-pub.html). Все они используют синтаксис XML. Но действительно прорывом в этой области явилось создание OIL (Ontology Interchange Language) (http://www.ontoknowledge.org/), который можно рассматривать как расширение RDF и RDFS Новое поколение "онтологических" языков (OIL,OWL) спроектировано именно так, чтобы компьютеры могли без участия людей понимать смысл, содержащийся в сетевых ресурсах. В частности, при создании средств поиска информации предлагается использовать онтологии, описывающие семантику представленных в сети ресурсов. При этом онтологии могут выступать и в качестве единого "канонического" описания, помогающего решить проблему несовместимости и противоречивости понятий, используемых для извлечения информации из больших массивов знаний.

OIL+RDFS обеспечивет два важных условия: стандарт на "примитивы" моделирования ПрО и стандартный синтаксис RDF для описания иерархии классов. OIL наследует эффективные средства языков, основанных на дискриптивной логике, позволяющие математически строго описать смысл (семантику) всех OIL-предложений, что позволяет строить классификации уже на строго теоретической основе.

Так как формирование Semantic Web возможно только при условии обеспечения стандартов не только для синтаксической формы документов, но и для их семантического наполнения, то можно считать создание языков для конструирования онтологий (тезаурусов ПрО) самой значительной среди предпринятых консорциумом W3C инициатив, связанных со стандартизацией, и базирующихся на стандартах RDF и его модели "сущность - свойство - значение".

Несмотря на то, что RDF традиционно позиционируется как средство описания ПрО (или в более привычной лексике - для представления метаданных), этот язык столь же хорош и для представления собственно данных.

Сам RDF не содержит каких либо четких правил, ориентированных на моделирование данных. Эту функцию в новых языках и выполняют средства типа OIL-расширений RDF.

Сказанное выше позволяет сделать вывод, что представленные в Приложении 1 RDF-документы представляют по существу онтологии рассмотренных в главе 2 ПрО "Явления и параметры", "Природные объекты" и т.д. Онтология предметной области определяет словарь, то есть свойства и классы, которые могут использоваться для создания шаблонной информации в RDF.

Достаточно взглянуть на эти документы, чтобы понять, сколь трудоемкой является работа по ручной RDF-спецификации модели ПрО. Но как раз появление таких инструментов, как язык OIL позволяет уже на более высоком, нежели RDF, уровне проводить спецификацию модели ПрО с помощью специальных редакторов (например, http://ontoserver.aifb.uni-karlsruhe.de/ontoedit). После такой спецификации в терминах OIL-языка осуществляется конвертирование описания (http://www.ontoknowledge.org /oil/rdf-schema/2000/ll/10-oil-standard) в традиционные RDF-структуры, похожие на те, что приведены в Приложении 1.

Еще одним направлением унификации средств представления знаний о ПрО в WEB-пространстве является создание и применение языка UML -Unification Model Language (http://www.omg.org/uml). В частности, по инициативе и при участии Всемирной Метеорологической Организации (ВМО) разрабатывается международный стандарт ISO/DIS 19115 на "Географические метаданные", где уже присутствуют не только синтаксические примитивы (как в RDF), но и понятия-примитивы, характерные для данной ПрО. После описания ПрО в терминах UML может осуществляться конвертирование в те же привычные RDF-структуры (http://www.interdataworking.com/converter).

Может показаться, что идеалом является получение универсального языка представления знаний для поддержки Semantic Web, но в силу различных прагматических и технологических причин, на практике это недостижимо. Новые "онтологические" языки только стандартизируют и упрощают процедуру построения онтологии - тезауруса. Сам же процесс выбора семантических категорий (см. раздел 1.3), построение системы понятий ПрО (разделы гл.2) по видимому всегда останется сугубо творческим процессом.

Краткое рассмотрение современных тенденций в области представления предметных знаний в WEB-пространстве позволяет сделать заключение, что выполненная в рамках диссертации работа находится в контексте современных тенденций развития WEB-технологий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шаймарданов, Владислав Марселевич, 2002 год

1.Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. // М.: ВЛАДОС, 1994.-336 с.

2. Аджиев В. MineSet визуальный инструмент аналитика. // Открытые системы, 1997, N3 (23), с. 73.

3. Александрова Т.Д., Преображенский B.C. О содержании термина "Геосистема". // Изв. АН СССР. Серия географическая, 1978, N5, с. 112-120.

4. Альперович М. Технология хранения и обработки корпоративных данных (Data Warehousing, OLAP, Data Mining). // Сб. докладов. Конференция для разработчиков Microsoft DevCon' 97.

5. Андреева Е.В., Рыжих Е.П. Классификация знаний о ситуациях в окружающей среде: метод построения и структура. // НТИ. Сер.1-1989, N10, с. 16-20.

6. Андрианова Т.В. Развитие информационной технологии и социальные изменения. // М.: 1987, с. 5.

7. Арманд А.Д. Информационные модели природных комплексов. // М.: Наука, 1975.

8. Бедрицкий А.И.,. Коршунов А.А, Шаймарданов М.З. Опасные гидрометеорологические явления и их влияние на экономику страны. // Изд. ВНИИГМИ-МЦД, Обнинск, 2001. 36 с.

9. Белл Даниел. Грядущее постиндустриальное общество. Опыт социального прогнозирования. // http://www.inozemtsev.ru/page5.shtm.

10. Бердников К.В., Тикунов В.О. Данные, информация, знания в картографии и геоинформатике. // РГО, 1992. т. 124, вып. 4, с. 369-374.

11. Берка К. Измерения. Понятия, теории, проблемы // М.: Прогресс, 1987.-319 с.

12. Бир С. Мозг фирмы // М.: Радио и связь, 1993. 415с.

13. Бирюков А. Системы принятия решений и хранилища данных. // Системы управления базами данных, 1997, N4, с. 37.

14. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики. // М.: Космопо-лис, 1994,-272 с.

15. Бжезинский 3. Великая шахматная доска (Господство Америки и его геостратегические императивы). // М.: Междунар. отношения, 1998.

16. Введение в управление базами данных. // Учебное пособие. Башкирский государственный университет 1999 г. http://www.citforum.ru/database/dblearn/.

17. Веселов В.М., Прибыльская И.Р. Общая характеристика и язык запросов системы АИСОРИ. // Труды ВНИИГМИ-МЦД. Обнинск, 1996, вып. 160, с. 55-68.

18. Веселов В.М. Язык описания гидрометеорологических данных. // Труды ВНИИГМИ-МЦД. Обнинск, 1978, вып. 43, с. 3-30.

19. Веселов В.М. Язык описания гидрометеорологических данных для IBM PC совместимых ПЭВМ. // Труды ВНИИГМИ-МЦД. Обнинск, 1996, вып. 160, с. 41-54.

20. Викери Б. Фасетная классификация. // Руководство по составлению и использованию отраслевых схем М.: ГПНТБ, 1970. -24с.

21. Войшвилло Е.К. Понятие. // М.: Изд-во МГУ, 1967. -286 с.

22. Войшвилло Е.К. Понятие как форма мышления: логико-гносеологический анализ. // М.: Изд-во МГУ, 1989. 239 с.

23. Вязилов Е.Д. Информационные ресурсы о состоянии природной среды // М.: Эдиториая УРСС, 2001г. 312 с.

24. Габриель В. Использование продуктов Microsoft "Data Warenhouse линии" для построения OLAP систем и корпоративных хранилищ. Microsoft DevCon'98 /Материалы конференции. Обнинск, 1998.

25. Гарнаев А., Гарнаев С. Web-программирование на Java и JavaScript // С.-П.: BHV-Санкт-Петербург, 2001. 1021с.

26. Дрожжинов В. Широков Ф. От компьютерной революции к построению глобального информационного общества XXI века. // PC WEEK RE, 1998, N 44(168), с. 23.

27. Диалектика познания сложных систем (под ред. В.С.Тюхтина) //М.: Мысль. 1987.-317 с.

28. Дунаев С. Доступ к базам данных из Java-nporpaMM и проблемы русификации//СУБД 1-1, 1998г.

29. Дунаев С. Новые участники и новые тенденции на рынке OLAP. // PC WEEK RE, 1998, N 29, с. 17.

30. Каганский В.Л., Шрейдер Ю.А. Карта как общий способ представления знаний.//НТИ, серия 2, 1992, N5, с. 1-6.

31. Каталог зарубежных материалов по гидрометеорологическому режиму. // Обнинск, ВНИИГМИ-МЦД, 1982 г.

32. Кафассо Р. Хранилища данных: правила поведения инвесторов. // Computer World, Россия, 1997, N 26 (91), с. 26.

33. Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. // Открытые системы, 1997, N 4 (24), с. 41.

34. Кобыщева Н.В., Леман А., Шпиль Х.Д. Систематизация климатических характеристик. // Труды ГГО. Л.: Гидрометиздат, 1990, вып. 532, с. 11-15.

35. Кондрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах (под ред. Д.А.Поспелова). // М.: Наука, 1989. 328 с.

36. Ладыженский Г.М. Архитектура корпоративных информационных систем. // СУБД, 1997, N 5-6, с. 16.

37. Либерти Дж. Крейли М. Создание документов XML для Web // Диалектика, 2001.

38. Меградж Заккар. Разработка приложений для электронной коммерции на Oracle8i и Java. // М.: Издательский дом "Вильяме" 2000.

39. Метеорологический словарь. //Гидрометеоиздат, 1974.

40. Мейен С.В., Шрейдер Ю.А. Методологические аспекты теории классификации // Вопросы философии, 1976, N 12, с.67-79.

41. Мересте У.И. Современная география: вопросы теории. // М: Мысль, 1984.-296с.

42. Налимов В.В., Дрогалина Ж.А. Реальность нереального. Вероятностная модель бессознательного. // М.: Издательство МИР ИДЕЙ, 1995.-432 с.

43. Нотон П., Java. Справочное руководство (перевод с английского под общей редакцией А. Тихонова). // М.: Восточная Книжная Компания, 1996.

44. Основы построения больших информационно-вычислительных сетей. /М.: Статистика, 1976. 296 с.

45. Основы современной системотехники. /М.: Мир, 1975.-527 с.

46. Пармузин Ю.П., Карпов Г.В. Словарь по физической географии. // М.: Просвещение, 1994. 367 с.

47. Питц-Моултис Н., Кирк Ч. XML в подлиннике. // С.-П.: BHV-Санкт-Петербург, 2000г. 736 с.

48. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. //М.: Наука, 1986.

49. Проскурня В.И. Рабочая среда СУБД Аисори на базе интерактивного интерфейса. // Труды ВНИНГМИ-МЦД, Обнинск, 1996, вып. 160, с. 74-78.

50. Ранганатан Ш.Р. Классификация двоеточием. Основная классификация. // Пер. с англ. под. ред. Т. С. Гомолицкой и др. М.: 1970. -422 с.

51. Розова С.С. Классификационная проблема в современной науке. // Новосибирск: Наука, Сиб. Отделение, 1986.

52. Рыжих Е.П. Генеральный Каталог как инструмент информационного сотрудничества между пользователями гидрометеоинфор-мации. // Материалы конференции Экспедиционные исследования Мирового океана и информационные океанографические ресурсы. Обнинск, 1998.

53. Рыжих Е.П. Категориальные тезаурусы в информационных системах по окружающей среде, концепции построения. // Обнинск: Деп. во ВНИИГМИ-МЦД, 05.04.94, N 1161-гм94.

54. Рыжих Е.П. Научно-методические вопросы представления сведений в автоматизированной системе мониторинга информационной деятельности в области приземной метеорологии и климата // Обнинск. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ-МЦД, 18.04.94 г., N 1164-гм94. 38 с.

55. Рыжих Е.П. Практические аспекты создания и ведения машинных тезаурусов в информационных системах по окружающей среде. // Обнинск: Деп. во ВНИИГМИ-МЦД, 05.04.94, N 1165-гм 94.

56. Рыжих Е.П. Разработка и исследование системы длительного хранения гидрометеорологической информации на фотооптическом носителе. // Автореферат диссертации на соискание степени кандидата технических наук, 1976.

57. Рыжих Е.П. Структуризация географического знания в информационных системах по окружающей среде. // Обнинск: Деп. во ВНИИГМИ-МЦД, 05.04.94, N 1162-гм 94.

58. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: логико- методологический анализ. // М.: Наука, 1974. 279 с.

59. Сочава В.Б. Учение о геосистемах современный этап комплексной физической географии. // Изв. АН СССР. Серия географическая, 1972.

60. Сергеева Н., Павлов JI. Корпоративные цифровые библиотеки. // Открытые системы, 1997, N 3, с. 68.

61. Сичивица О.М. Методы и формы научного познания. // М.: Высшая школа. 1972. 95 с.

62. Скороходько Э.Ф. Лингвистические проблемы обработки текстов. // Сб. Вопросы информационной теории и практики" М., 1974.

63. Словарь иностранных слов (8-е издание, стереотипное). // М.: Русский язык, 1981. 624 с.

64. Советский энциклопедический словарь (4-е издание). // М.: Сов. энциклопедия, 1988. 1600 с.

65. Страссман П. Новая эра компьютерных технологий. // Computer World, 2 сентября 1997, N 32 (97), с. 32.

66. Тарский А. Введение в логику и методологию дедуктивных наук. // М., 1948

67. Тихомиров Ю. Microsoft SQL Server 7.0. В подлиннике. // С.-П.: BHV-Санкт-Петербург. 1999г.

68. Тоффлер Э. Третья волна. // М.: ООО Фирма Издательство ACT, 1999, с.6-261

69. Туманов В. Data Warenhouse: с чего начать? // PC WEEK/RE, 1998, N29, с. 15.

70. Турчин В.Ф. Феномен науки // М.: Изд. ЭТС, 2000.

71. Уваров А.И. Философская методология, технология вообще и информационная технология в частности. // Сб.: Компьютерная революция и информатизация общества. Философское общество СССР. М., 1990.

72. Хоуг К. SQL Server 7. Проектирование баз данных. // ЛОРИ 2000.

73. Храмов С.П. и др. Метеорологический словарь // Гидрометео-издат. 1974 г

74. Храмцов П., Лабиринт Internet. Практическое руководство. // М.: Электроинформ, 1996.

75. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных. // М: Наука. Гл. ред. Физ-мат. лит., 1989. 288 с.

76. Шаймарданов В.М. Рыжих Е.П. Концепции построения схемы предметной области средствами RDF. // Обнинск:, Деп. во ВНИИГ-МИ-МЦД, 17.05.02, N 1223-гм02, 2002. 12 с.

77. Шаймарданов М.З., Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации -Мировой центр данных. // Научно-техническая деятельность: итоги за 1996-1998гг. и задачи на песпективу. Москва Обнинск, 2000, с. 2047.

78. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. // М.: ИЛ, 1959.

79. Dean D., Felten E. W., and Wallach D. S. Java Security: From HotJava to Netscape and Beyond. // Proc. Symp. Security and Privacy, IEEE CS Press, Los Alamos, CA, 1996, p. 190-200.

80. Extensible Markup Language (XML) 1.0 (Second Edition) // W3C Recommendation 6 October 2000 http://www.w3.org/TR/REC-xml.

81. Guide on the Global Data Processing System, Vol. 1. Organisation. Practice and Procedures of the Global Data // Processing System. WMO, 1976, №305.- 180 p.

82. INFOCLIMA: Catalogue of Climate System Data Sets. // WMO. WCPD. 1989. WCPD 5. WMO/TD. № 293. 509 p.

83. John Palinski. Oracle Database Construction Kit // Que. 1997

84. Marine Environmental Data Information Referral Catalogue. // UNESCO. 1988.-240p.

85. Raggett D., Le Hors A., Jacobs I. "HTML 4.0 Specification" // http://www.w3.org/TR/1998/ElEC-html40-19980424.

86. Ranganathan S.R Colon classification. 6-th ed. // Vol.1. P. 1-3. Bombay- New-York-London, Asia publ. house, 1960. 422 p.

87. Ranganathan S.R. Colon classification. Ed. 7 (1971). // Apreview. Bangalore, 1969. 52 p.

88. RDF Model Theory // W3C Working Draft 14 February 2002 http://www.w3 .org/TR/rdf-mt/.

89. Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax // Specification W3C Recommendation 22 February 1999 http://www.w3 .org/TR/REC-rdf-syntax.

90. Steven Feuerstein,Debby Russell,Bill Pribyl Oracle PL/SQL Programming // O'Reilly. 1997

91. Sundgren Bo. An Infological Approach To Data Bases // Stockholm. 1973.-294 p.

92. The Java Language Specification, technical report // Sun Microsystems, Mountain View, CA, 1995; (http://java.sun.com).