Generación y publicación de Linked Data para el monitoreo de la calidad ambiental del agua
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Type
Trabajo de grado - Maestría
Document language
EspañolPublication Date
2018Metadata
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El agua dulce resulta un recurso de vital importancia para la salud humana, la sostenibilidad del medio ambiente y la prosperidad económica. Por tanto, hace necesario el desarrollo de sistemas de información que permitan el monitoreo de este recurso, teniendo en cuenta aspectos como cantidad y calidad. Para facilitar su monitoreo se propone adoptar Linked Data, que consiste en un conjunto de buenas prácticas que no solo buscan la publicación de información estructurada en la Web, sino que también apuesta por la interconexión entre distintas fuentes de datos, estandarización e interoperabilidad. La adopción de estas buenas prácticas (Linked Data), también involucran el uso de vocabularios (ontologías), para permitir dar significado a la información contenida y que ésta se convierta en conocimiento una vez se ha puesto en contexto. De igual manera, la adopción de estas buenas prácticas brinda soporte para la interoperabilidad, especialmente semántica, de los sistemas con información geoespacial de tipo ambiental (contaminación hídrica). Este trabajo propone una solución que permita poner dentro del contexto legal vigente información correspondiente a características físico-químicas y microbiológicas de cuerpos hídricos y, al mismo tiempo, facilitar la conexión de estos datos con otras fuentes de información mediante los principios de Linked Data. Asimismo, esta propuesta busca promover el aprovechamiento de ontologías existentes e, incluso, de recursos no ontológicos, conforme a las recomendaciones presentes en el estado del arte, para llevar a cabo la definición del tipo de agua, datos y usos asociados, lo que conducirá al desarrollo de un caso de estudio para la interpretación eficiente de los datos hídricos de la cuenca del río Bogotá, indicando la peligrosidad y el potencial del uso del agua de acuerdo a la legislación que le aplique en el contexto requerido y su uso. (Texto tomado de la fuente).Abstract
Fresh water is a resource of vital importance for human health, the sustainability of the environment and economic prosperity. Therefore, it is necessary to develop information systems that allow the monitoring of this resource, taking into account aspects such as quantity and quality. In order to facilitate its monitoring, we propose to adopt Linked Data, which consists of a set of good practices that not only seek the publication of structured information on the Web, but also achieves interconnection between different data sources, standardization and interoperability. The adoption of these good practices (Linked Data), also involves the use of vocabularies (ontologies), to allow giving meaning to the contained information and that this becomes knowledge once it has been put into context. In the same way, the adoption of these good practices provides support for the interoperability, especially semantics, of the systems with geospatial information of environmental type (water pollution). This work proposes a solution that allows putting within the current legal context information corresponding to physical-chemical and microbiological characteristics of water bodies and, at the same time, facilitate the connection of these data with other sources of information through the guidelines of Linked Data. In addition, this proposal seeks to promote the use of existing ontologies and even non-ontological resources, in accordance with the recommendations present in the state of the art, to carry out the definition of the type of water, data and associated uses. This scenario is developed in a case study for the efficient interpretation of water data of the Bogotá river basin, indicating the danger and potential of water use according to the regulation that applies to it in the required context and its use.Keywords
Datos enlazados ; Calidad hídrica ; Monitoreo ; Ontología ; RDF ; Linked Data ; Water quality ; Monitoring ; Ontology ;
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ilustraciones, gráficas, tablas
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