Hybrid architecture of data integration and processing system for modeling and forecasting of the state of the natural environment
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-287-301Keywords:
mathematical modeling, heterogeneous data, environmental forecasting, knowledge-oriented technology, microservice architecture, environment.Abstract
The article substantiates and develops a hybrid architecture for a system of integration and processing of heterogeneous data for environmental modeling and state forecasting tasks. The drawbacks of traditional monolithic and file-oriented approaches in working with mathematical models for predicting the dispersion of harmful emissions, which make flexible automation of environmental modeling impossible, are analyzed. To overcome the problem of format and semantic heterogeneity of input data, a three-tier hybrid data storage model is proposed. It effectively combines knowledge-oriented technology in the form of a domain ontology, a relational DBMS with a spatial extension for topological queries, and an object file storage for artifacts. A software system based on a service-oriented architecture using containerization in the Kubernetes environment is proposed. Specialized adapter services have been developed, ensuring the seamless integration of the forecasting module's computational preprocessors into a modern distributed web environment. The practical implementation of the solutions is carried out in a software system that automates the full calculation cycle and provides an interactive geospatial interface for visualizing pollutant concentration fields. The proposed approach creates a solid scientific and technical foundation for managing environmental risks, particularly in urbanized territories.
References
WHO Global Air Quality Guidelines, 2021. https://iris.who.int/server/api/core/bitstreams/2776fed3-acf3-43a2-b69e-f641e42a7bd8/content
European Union emission inventory report. 2023. https://www.eea.europa.eu/en/analysis/publications/european-union-emissions-inventory-report-1990-2021
Air Quality Dispersion Modeling - Preferred and Recommended Models. https://www.epa.gov/scram/air-quality-dispersion-modeling-preferred-and-recommended-models
Cimorelli, A. & Perry, Steve & Venkatram, Akula & Weil, Jeffrey & Paine, Robert & Wilson, Robert & Lee, Russell & Peters, Warren & Brode, Roger. (2005). AERMOD: A Dispersion Model for Industrial Source Applications. Part I: General Model Formulation and Boundary Layer Characterization. Journal of Applied Meteorology – J APPL METEOROL. 44. https://doi.org/10.1175/JAM2227.1.
Pirhalla, M., Heist, D., Perry, S., Tang, W., & Brouwer, L. (2021). Simulations of dispersion through an irregular urban building array. Atmospheric environment (Oxford, England: 1994), 258, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118500
Mohan, Manju & Bhati, Shweta & Sreenivas, Archana & Marrapu, Pallavi. (2011). Performance Evaluation of AERMOD and ADMS-Urban for Total Suspended Particulate Matter Concentrations in Megacity Delhi. Aerosol and Air Quality Research. 11. 883–894. https://doi.org/10.4209/aaqr.2011.05.0065.
Trinity Consultants. (2023). BREEZE AERMOD: Air Quality Modeling Software. Retrieved from https://www.breeze-software.com/software/AERMOD
Trinity Consultants. (2022). BREEZE AERMOD/ISC User’s Guide. Dallas, Texas: Trinity Consultants.
Petersen, R. L., Guerra, S. A., & Bova, A. S. (2017). Critical review of the building downwash algorithms in AERMOD. Journal of the Air & Waste Management Association (1995), 67(8), 826–835. https://doi.org/10.1080/10962247.2017.1279088
Lakes Environmental Software. (2023). SCREEN View: Screening Air Dispersion Model. Retrieved from https://www.weblakes.com/products/screen-view/
Petersen, Ron & Beyer-Lout, Anke. (2012). AERMOD building downwash theoretical limitations and possible solutions. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.1642.3768.
SWEET Ontologies, 2006. Semantic Web for Earth and Environmental Terminology (SWEET), url: http://sweet.jpl.nasa.gov, Last updated on: Jan 26, 2006.
Raskin, Robert & Pan, Michael. (2005). Knowledge representation in the Semantic Web for Earth and Environmental Terminology (SWEET). Computers & Geosciences. 31. 1119-1125. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2004.12.004.
V.I. Manzhula, B.S. Tymchyshyn. Semantic modeling of heterogeneous sources of harmful emissions into the atmosphere for proactive management of the city ecosystem. Scientific papers of Donetsk National Technical University. Series: “Informatics, Cybernetics and Computing”. 2025. No. 2 (41), pp. 118–127. https://doi.org/10.31474/1996-1588-2025-2-41-118-127.
R. Raskin and M. Pan, “Semantic web for earth and environmental terminology (sweet)”,in Proc. of the Workshop on Semantic Web Technologies for Searching and RetrievingScientific Data, vol. 25, 2003.
Athanasiadis Ioannis, Rizzoli Andrea-Emilio, Donatelli Marcello & Carlini, L. (2006). Enriching software model interfaces using ontology-based tools.
Tymchyshyn B., Manzhula V. Mathematical and algorithmic support of a software system for proactive management of the city ecosystem. Measuring and computing technology in technological processes. 2025. vol. 84, no. 4, pp. 35–48. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-840-4.
Downloads
-
PDF (Українська)
Downloads: 3
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
