**Введение** Информационная океанология представляет собой междисциплинарную область науки, объединяющую методы сбора, обработки, анализа и интерпретации данных о Мировом океане с использованием современных информационных технологий. Её становление и развитие тесно связаны с прогрессом в области океанографических исследований, вычислительной техники и математического моделирования. Актуальность изучения истории информационной океанологии обусловлена необходимостью систематизации знаний о ключевых этапах её эволюции, что позволяет не только оценить достигнутые результаты, но и определить перспективные направления дальнейших исследований. Первые попытки систематизации данных о морской среде относятся к эпохе Великих географических открытий, когда навигационные карты и судовые журналы стали основными источниками информации. Однако качественный скачок в развитии информационной океанологии произошёл во второй половине XX века, что было связано с появлением электронно-вычислительных машин, спутникового мониторинга и автоматизированных измерительных систем. Внедрение цифровых технологий позволило перейти от локальных наблюдений к глобальному анализу океанических процессов, что существенно расширило возможности прогнозирования климатических изменений, изучения биоразнообразия и управления морскими ресурсами. Важным этапом стало создание международных баз данных, таких как World Ocean Database (WOD) и Global Ocean Observing System (GOOS), которые обеспечили стандартизацию и открытый доступ к океанографической информации. Параллельно развивались методы численного моделирования, включая гидродинамические и экологические модели, что способствовало углублённому пониманию динамики океанических систем. В последние десятилетия особое внимание уделяется применению искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки больших массивов данных, что открывает новые горизонты в исследовании сложных природных процессов. Таким образом, история информационной океанологии отражает общие тенденции научно-технического прогресса, демонстрируя переход от эмпирических наблюдений к комплексному использованию цифровых технологий. Изучение этой истории позволяет выявить закономерности развития дисциплины, оценить влияние технологических инноваций и сформулировать стратегические задачи на будущее, что делает данную тему значимой для современной науки.

Зарождение информационной океанологии как научной дисциплины связано с развитием методов сбора, обработки и анализа данных о Мировом океане, что стало возможным благодаря технологическому прогрессу второй половины XX века. Первые попытки систематизации океанографических данных предпринимались ещё в XIX веке, однако отсутствие эффективных инструментов для их хранения и интерпретации ограничивало возможности исследователей. Переломным моментом стало внедрение электронно-вычислительных машин в 1950-х годах, что позволило перейти от ручного анализа к автоматизированной обработке информации. Важным этапом стало создание глобальных систем мониторинга океана, таких как Международная океанографическая комиссия (МОК) при ЮНЕСКО, основанная в 1960 году. Координация международных усилий в области сбора данных способствовала стандартизации методик и формированию единых баз данных. В этот же период началось активное использование спутниковых технологий, что значительно расширило возможности дистанционного зондирования океана. Первые спутники серии TIROS (1960-е) позволили получать информацию о температуре поверхности океана, а последующие миссии, такие как SEASAT (1978), заложили основы для современных систем спутникового мониторинга. 1970–1980-е годы ознаменовались развитием численного моделирования океанических процессов. Появление первых трёхмерных моделей циркуляции вод, таких как модель Брайана-Кокса, позволило прогнозировать изменения климата и изучать взаимодействие океана и атмосферы. Параллельно формировались специализированные базы данных, включая World Ocean Database (WOD), что обеспечило исследователей доступом к историческим и актуальным наблюдениям. В этот же период началось активное применение геоинформационных систем (ГИС) в океанологии, что способствовало интеграции пространственных данных и их визуализации. Конец XX века ознаменовался переходом к цифровым технологиям хранения и передачи данных. Создание глобальных сетей, таких как ARPANET, а затем и интернета, позволило учёным оперативно обмениваться информацией. Развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в начале XXI века открыло новые перспективы для анализа больших массивов океанографических данных. Современная информационная океанология базируется на комплексном использовании спутниковых наблюдений, автономных подводных аппаратов, численного моделирования и методов big data, что делает её ключевой дисциплиной в изучении глобальных изменений климата и морских экосистем.

Развитие информационной океанологии как научной дисциплины неразрывно связано с технологическими инновациями, которые позволили существенно расширить возможности сбора, обработки и анализа данных о Мировом океане. Одним из ключевых прорывов стало внедрение спутникового дистанционного зондирования во второй половине XX века. Спутниковые системы, такие как Seasat (1978), TOPEX/Poseidon (1992) и более современные Jason-серии, обеспечили глобальный мониторинг параметров океана, включая температуру поверхности, уровень моря, динамику течений и концентрацию хлорофилла. Эти данные стали основой для изучения климатических изменений, циркуляции вод и биопродуктивности океанических экосистем. Не менее значимым достижением явилось развитие автономных подводных аппаратов (AUV) и буйковых систем. Глубоководные аппараты, такие как Argo, развернутые в начале 2000-х годов, сформировали глобальную сеть наблюдений, передающую данные о температуре, солености и течениях на различных глубинах в режиме реального времени. Это позволило преодолеть ограничения традиционных судовых измерений и значительно повысило точность моделей океанической циркуляции. Совершенствование вычислительных технологий также сыграло критическую роль. Появление суперкомпьютеров и методов машинного обучения позволило обрабатывать огромные массивы океанографических данных и создавать сложные прогностические модели. Например, численные модели, такие как HYCOM и ROMS, интегрируют спутниковые и in situ данные для воспроизведения динамики океана с высоким пространственно-временным разрешением. Дополнительный импульс развитию дисциплины придали технологии big data и облачные платформы, такие как Google Earth Engine и Copernicus Marine Service, которые обеспечили свободный доступ к архивам спутниковых и наблюдательных данных. Это способствовало междисциплинарным исследованиям, объединяющим океанологию, климатологию и экологию. Таким образом, технологические прорывы последних десятилетий трансформировали информационную океанологию, сделав её одной из наиболее динамично развивающихся областей науки. Интеграция новых методов сбора и анализа данных продолжает расширять границы понимания роли океана в глобальных природных процессах.

представляют собой комплекс технологических решений, направленных на сбор, обработку, анализ и визуализацию данных о Мировом океане. В последние десятилетия развитие информационных технологий и вычислительных мощностей позволило существенно расширить возможности исследований океанологических процессов. Одним из ключевых направлений является использование дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) с применением спутниковых систем. Современные спутниковые платформы, такие как Sentinel, MODIS и Jason, обеспечивают высокоточные измерения параметров океана, включая температуру поверхности, солёность, уровень моря, концентрацию хлорофилла и динамику течений. Эти данные обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволяет выявлять сложные взаимосвязи и прогнозировать изменения океанологической среды. Важную роль играют автономные подводные аппараты (АПА) и буйковые системы, оснащённые датчиками для мониторинга физических, химических и биологических параметров водной толщи. Современные АПА, такие как глайдеры и автономные подводные станции, способны работать в течение длительного времени, передавая данные в режиме реального времени через спутниковые или акустические каналы связи. Это позволяет получать информацию о глубинных процессах, которые ранее оставались недоступными для изучения. Большие данные (Big Data) и облачные вычисления стали неотъемлемой частью информационной океанологии. Обработка массивов информации требует использования распределённых вычислительных систем, таких как Hadoop и Spark, а также специализированных программных платформ, например, Ocean Data View (ODV) и MATLAB Oceanographic Toolbox. Эти инструменты позволяют интегрировать разнородные данные, проводить многомерный анализ и создавать интерактивные картографические модели. Особое внимание уделяется развитию систем численного моделирования океанологических процессов. Современные модели, такие как ROMS (Regional Ocean Modeling System) и HYCOM (Hybrid Coordinate Ocean Model), учитывают сложные взаимодействия между атмосферой, океаном и биосферой. Они используются для прогнозирования климатических изменений, оценки антропогенного воздействия и управления морскими ресурсами. Перспективным направлением является применение технологий интернета вещей (IoT) в океанологических исследованиях. Сети датчиков, объединённые в единую информационную систему, позволяют осуществлять мониторинг в режиме реального времени и оперативно реагировать на изменения окружающей среды. В сочетании с блокчейн-технологиями это обеспечивает прозрачность и достоверность данных, что особенно важно для международных проектов и экологического мониторинга. Таким образом, современные методы и инструменты информационной океанологии представляют собой синтез передовых технологий, обеспечивающих глубокое понимание процессов, происходящих в Мировом океане. Их дальнейшее развитие будет способствовать решению глобальных экологических и климатических проблем, а также оптимизации использования морских ресурсов.

Перспективы развития информационной океанологии связаны с интеграцией передовых технологий, расширением междисциплинарных исследований и углублённым анализом глобальных океанических процессов. Одним из ключевых направлений является внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки больших массивов данных, получаемых с помощью дистанционного зондирования, автономных подводных аппаратов и распределённых сенсорных сетей. Эти методы позволяют не только ускорить анализ динамики океана, но и прогнозировать изменения климата, экосистем и циркуляции водных масс с высокой точностью. Важным аспектом будущих исследований станет развитие систем реального времени, обеспечивающих непрерывный мониторинг океанической среды. Совершенствование спутниковых технологий, таких как радиолокационная интерферометрия и гиперспектральная съёмка, открывает новые возможности для изучения мезомасштабных явлений, включая вихри, апвеллинги и фронтальные зоны. Кроме того, внедрение квантовых сенсоров и подводных квантовых коммуникаций может революционизировать методы сбора и передачи данных в условиях высокой турбулентности и давления. Ещё одним перспективным направлением является моделирование океанических процессов с использованием суперкомпьютерных технологий. Увеличение вычислительных мощностей позволяет создавать высокодетализированные цифровые двойники океана, учитывающие взаимодействие физических, химических и биологических факторов. Это особенно актуально для прогнозирования последствий антропогенного воздействия, включая загрязнение микропластиком, закисление вод и деоксигенацию. Особое внимание уделяется исследованиям глубоководных экосистем, где применение роботизированных комплексов и нейросетевых алгоритмов способствует открытию новых видов и пониманию адаптационных механизмов в экстремальных условиях. Развитие подводной археологии и геологии также требует совершенствования методов трёхмерного картографирования и анализа донных отложений. Наконец, усиление международного сотрудничества в рамках программ, аналогичных Global Ocean Observing System (GOOS), способствует стандартизации данных и созданию глобальных баз знаний. Интеграция океанологических данных с климатическими и экологическими моделями позволит разработать стратегии устойчивого управления морскими ресурсами и минимизации рисков, связанных с природными катастрофами. Таким образом, информационная океанология в ближайшие десятилетия станет ключевым инструментом для решения глобальных вызовов, связанных с изменением климата и сохранением биоразнообразия Мирового океана.

В заключение следует отметить, что история развития информационной океанологии представляет собой динамичный процесс, отражающий эволюцию научных методов, технологий и междисциплинарных подходов к изучению Мирового океана. Начавшись с первых попыток систематизации данных о морских течениях и рельефе дна, информационная океанология прошла путь от ручного сбора и обработки информации до создания глобальных цифровых систем мониторинга, основанных на спутниковых технологиях, автоматизированных буях и подводных роботизированных комплексах. Ключевыми этапами этого развития стали внедрение компьютерного моделирования в 1970-х годах, развитие дистанционного зондирования в конце XX века и становление Big Data-аналитики в начале XXI века, что позволило перейти от локальных исследований к комплексному прогнозированию океанических процессов. Современная информационная океанология базируется на интеграции данных из множества источников, включая спутниковые наблюдения, гидроакустические измерения и численные модели циркуляции океана. Это способствует не только углублению фундаментальных знаний о морской среде, но и решению прикладных задач, таких как прогнозирование климатических изменений, управление морскими ресурсами и обеспечение безопасности судоходства. Однако остаются вызовы, связанные с обработкой экстремально больших массивов данных, обеспечением их точности и согласованности, а также необходимостью дальнейшего совершенствования алгоритмов машинного обучения для интерпретации сложных океанографических процессов. Перспективы развития информационной океанологии связаны с дальнейшей цифровизацией исследований, внедрением искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных и расширением международного сотрудничества в рамках глобальных океанографических программ. Углубление понимания роли океана в климатической системе Земли и его антропогенных изменений требует непрерывного совершенствования методов сбора и обработки информации, что делает информационную океанологию одной из наиболее актуальных и быстроразвивающихся областей современной науки.