当期目录

    2019年 第1卷 第4期 刊出日期:2019-12-26
    专刊——科学数据管理
    “科学数据管理”专刊介绍
    2019, 1(4):  3-4.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.201903003
    摘要 ( 474 )   HTML ( 40)   PDF (412KB) ( 141 )  
    参考文献 | 相关文章 | 计量指标
    国家地球系统科学数据中心发展与实践
    杨雅萍, 王祎, 白燕, 乐夏芳, 杜佳, 柏永青, 孙九林
    2019, 1(4):  5-13.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190401
    摘要 ( 800 )   HTML ( 15)   PDF (1080KB) ( 595 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    地球系统科学是研究地球各圈层间相互作用及变化机制的前沿交叉学科,在全球环境变化和人地关系等长期研究过程中积累了丰富的科学数据资源。为了推动地球系统科学数据资源的流动和共享,实现数据资源增值,国家地球系统科学数据中心从21世纪初开始研究地球系统科学数据共享的机制和方法,经历了地球系统科学数据共享网和国家地球系统科学数据共享服务平台的发展和建设,于2019年通过国家认定成为20家国家科学数据中心之一,实现了我国地球系统科学数据共享从无到有,由国内走向国际的重大跨越。本文追溯了地球系统科学的起源,回顾了国家地球系统科学数据中心的发展历程,从标准规范体系建设、数据资源管理与共享、系统平台建设及关键技术研究、共享服务成效与进展等方面总结了国家地球系统科学数据中心在地球系统科学数据共享领域的研究实践,最后从完善标准规范体系、强化数据资源建设、服务科研数据汇交、优化平台技术保障、强化数据人才培养、提升共享服务成效等方面提出了国家地球系统科学数据中心可持续发展规划建议。

    国家科学数据中心管理模式的国际对比研究
    黄铭瑞, 李国庆, 李静, 范湘涛
    2019, 1(4):  14-29.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190402
    摘要 ( 548 )   HTML ( 10)   PDF (933KB) ( 1551 )  
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    以美英等国家科学数据中心体系为对象,分析其发展历程、管理模式和评价方式。通过网络调研与文献分析法,梳理美英及中国的国家科学数据中心的建设历程,归纳并提出其管理模式及评价方式。通过不同国家科学数据中心的对比分析,提出科学数据中心的发展演化模式。在美国,国家级、领域级、资源节点级数据中心都存在且有秩序地逐级汇交,形成由“毛细血管向主动脉汇交”提供数据流的汇流模式;在英国,国家级、领域级数据中心已基本涉及科学数据所包含的主要领域,形成由“几大主动脉并行”提供数据流的并行模式,由国家级和领域级数据中心直接获取并提供数据;在我国,类似于汇流模式,由国家形成重点领域的国家科学数据中心,规范科学数据管理,统筹规划和建设本部门(本地区)科学数据中心,鼓励其向国家级数据中心汇交数据,推进相关领域科技资源向国家平台汇聚与整合。结合我国于2019年6月发布的国家科学数据中心调整名单,本文对国家科学数据中心的科学数据管理生态关系、引入国家科学数据中心后我国科学数据管理有可能面临的新模式进行了探讨并提出了建议;认为我国在构建科学数据生态促进大科学发展的过程中,国家科学数据中心将发挥重大作用,为我国科技在大数据时代的发展提供支撑。

    空间科学数据产品组织模型
    熊森林, 邹自明, 胡晓彦, 纪珍
    2019, 1(4):  30-36.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190403
    摘要 ( 519 )   HTML ( 16)   PDF (940KB) ( 313 )  
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    空间科学聚焦宇宙和生命的起源和演化、太阳系与人类的关系等重大基本问题研究,是世界自然科学发展的前沿学科。作为促进空间科学创新发展的重要科技资源,空间科学数据日益受到国家的重视。国家空间科学数据中心是获科技部批准的国家学科数据中心之一,承担着中国空间科学数据资源的集中汇交、永久保存和统一共享职责。在科学数据实际管理活动中,国家空间科学中心围绕科技资组织、汇交、归档和共享等基本需求,聚焦科技资源实体分层级组织、存储和管理等基本问题,建立了一套学科数据组织模型,定义了数据产品、数据(产品)集、数据卷三种资源组织管理,为不同层次资源配套了支持数据释义、索引、应用和管理等不同使用目的元数据。该数据组织模型在数据处理、管理和共享应用项目实施中取得了良好的应用效果。在国家空间科学数据中心建设的关键阶段,应全面推广该数据组织模型在空间科学领域不同科研项目中的应用,从数据生产源头保障汇交至国家空间科学数据中心资源的规范性、易用性和完整性。同时,空间科学数据产品组织模型具有较强的移植性,可为其他学科数据组织、存储和共享管理提供借鉴。

    国家天文科学数据中心发展思路浅析
    米琳莹, 崔辰州, 樊东卫, 郝晋新, 薛艳杰, 李长华, 李珊珊, 何勃亮, 陶一寒, 韩军, 许允飞, 杨涵溪, 杨丝丝, 和兰, 马捷, 刘梁, 陈肖, 谌俊毅, 张海龙, 刘峰, 肖健, 于策, 袁海波
    2019, 1(4):  37-45.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190404
    摘要 ( 874 )   HTML ( 11)   PDF (1176KB) ( 437 )  
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    随着现代科学技术的进步,天文学研究已经进入到了数据密集型和数据驱动的时代。面对海量天文数据对资源收集与保存、资源汇交、挖掘应用、开放共享等方面的需求和挑战,国家天文科学数据中心正在借助最新科技成果努力使互联网时代数据驱动的科学研究过程变得更加便捷。文章介绍了天文学界在天文科学数据资源的管理、国际交换和开放共享方面的做法,概述了国家天文科学数据中心的总体发展思路,介绍了为应对数据密集型和数据驱动型天文学研究而发展起来的虚拟天文台技术和天文信息学学科方向。为加强天文科学数据资源的汇聚整合和管理分析,国家天文科学数据中心根据领域特点建立了天文科学数据资源体系,规范了天文数据资源的收集、保存和汇交;对天文数据进行挖掘,形成可发现、可访问、可复用的科学数据产品,并将其应用在不同用户群;以开放为常态的原则提供检索、在线分析挖掘、应用接口等规范化服务,遵照天文领域国际标准实现数据共享和互操作,提供在线、离线及混合模式的开放共享服务;构建针对领域特色的逻辑统一、物理分散的分布式资源平台,对软硬件资源合理布局;阐述了中心在国内外态势监测、国际合作交流和科学传播方面的做法。文章通过上述几个方面,将国家天文数据中心的发展思路与天文科学数据的全生命周期特点相结合,展望中心的广阔前景。

    中国草地和草业科学数据库研究与应用
    徐丽君, 姚艳敏, 张保辉, 杨桂霞, 闫瑞瑞, 阿斯娅, 柳小妮, 辛晓平
    2019, 1(4):  46-57.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190405
    摘要 ( 729 )   HTML ( 13)   PDF (1341KB) ( 419 )  
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    科学数据不仅是科技创新、经济发展和国家安全的重要战略资源,也是政府部门制定政策、进行科学决策的重要依据。我国草原是世界第二大国,是我国重要的战略资源,为广大边疆牧区提供了最主要的农业生产资料。由于长期以来,我国草原畜牧业主要依赖天然放牧和传统生产方式进行经营,经济增长主要依靠牲畜数量的增加,草原畜牧业经营粗放、管理相对落后、经济效益偏下,草原资源破坏严重,生态环境恶化等现象较为突出。加之科学研究与技术积累与快速发展的草业产业存在一定差距,科技支撑力度不够,草地畜牧业发展面临着多方面问题的困扰。针对这一重大问题,在“互联网+”大数据时代及生态文明战略背景下,草业科学数据逐步成为生态建设和畜牧业有序经营的热点。草地和草业科学数据库一方面旨在抢救和收集散落的建国初期重要草原和草业监测数据,另一方面,完善和更新现有数据库,整合国内外最新数据资源,丰富我国草地和草业科学数据库。本文结合国内外数据科学研究进展,阐述了草业科学数据的基本结构和标准体系,并以国家农业科学数据中心草业分中心为核心,介绍了我国草业科学数据库建设情况,包括牧草、草地、草业经济、生态背景、草业监测等5大主体数据库群的建设内容及共享情况,并延伸介绍了草业科学数据在牧草信息化管理、草地监测管理中的系统应用。最后总结了当前草业数据发展趋势和愿景。

    农业科学大数据资源平台在热区的实践思考
    刘海清, 卢琨, 刘晓珂, 梁伟红
    2019, 1(4):  58-64.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190406
    摘要 ( 412 )   HTML ( 12)   PDF (476KB) ( 298 )  
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    农业大数据在农作物栽培、田间精准管理、智能管控、气象分析、产量预测、农业生产决策等方面都得到了广泛的实践和应用。本文在梳理国内外科学数据资源平台建设和相关研究的基础上,综述了我国热区的贵州省、广东省和海南省的农业科学数据资源平台的建设情况,总结了热区农业大数据建设存在的主要问题,包括了热区农业数据采集和处理等的标准化体系不健全、标准化水平不高,增大了信息资源共享的难度,核心数据缺乏和数据质量不高,热带农业数据体量大但底数不清等问题。并提出了加强大数据政策法规战略的制定及标准体系建设,加快农业大数据学科专业建设,开展农业大数据定制等增值业务,进一步推进大数据和热带农业的融合,探索建立热带农业科学大数据参建人员和参建单位的激励机制等对策和建议。建立完整的热带农业数据监测、数据分析和数据发布制度,能形成热带作物大数据“一张图”。开展农业科学大数据研究,能有效提高热带农业生产精准化和智能化水平,增强我国热带农业在国际市场上的话语权,影响力和国际竞争力。

    科研机构科学数据管理实践与展望
    赵瑞雪, 赵华, 郑建华, 朱亮, 寇远涛
    2019, 1(4):  65-75.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190407
    摘要 ( 735 )   HTML ( 8)   PDF (673KB) ( 465 )  
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    在数据密集型科研范式时代,科学数据成为全社会宝贵的学术资源,也是当代科技创新、科技竞争的重要战略资源,科学数据管理受到了国际组织、各国政府、科研资助机构、出版界、科研机构等不同层面主体的关注。尤其是位于科研前沿阵地的科研机构,既是科学数据的生产主体,又是科学数据直接利益主体,有义务承担起本机构科学数据的管理、共享保存与再利用等职责,为管理好全人类宝贵的科技资源发挥作用。目前科研机构产生的科学数据仍然存在分散于各项目组、课题组以及科研人员个体手中的问题,还未形成有效的管理与共享机制,机构层面科学数据管理能力还不成熟,需要进一步加强。为此,本文聚焦于科研机构数据管理问题,从数据管理政策和管理实践两个方面介绍了国内外科研机构层面科学数据管理进展,分析了科研机构科学数据管理框架,并重点阐述了中国农业科学院科学数据管理发展历程,包括农业科学数据库建设、科学数据中心(平台)建设和数据管理办法制定等方面。最后,基于前面的分析,从机构科学数据管理与科研信息化相结合、机构数据管理合作、基于科学大数据的科研发现、数据管理与分析人才培养等方面对我国科研机构科学数据管理提出展望,以期为我国其他科研机构的科学数据管理提供借鉴。

    农业大数据标准体系框架研究
    姚艳敏, 白玉琪
    2019, 1(4):  76-85.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190408
    摘要 ( 1312 )   HTML ( 54)   PDF (622KB) ( 1493 )  
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    随着农业生产、管理、经营和服务进入大数据时代,标准化工作的重要性日益体现。为了保障多种设备和仪器采集结果间的可比性、多源数据间的可兼容性、多类数据分析系统间的可集成性以及全球农业产品的质量、不同生产和经营过程之间的连贯性,都需要有相应的标准作为保障。本文综述了大数据科学领域和农业领域的国内外标准制定的现状,指出目前能够直接指导农业大数据发展的标准和规范较少,农业大数据领域标准缺乏,亟需开展标准体系框架研究,以保障和促进农业大数据应用的不断深入发展。本文借鉴了国际标准化组织/国际电工技术委员会提出的从部门视角、信息视角、计算视角、工程视角、技术视角等五个方面开展标准体系框架分析的方法,从信息视角和计算视角出发,分析了农业大数据标准化的需求,提出了农业大数据标准体系框架。该框架包含指导标准、通用标准和应用标准三个层次。其中,农业大数据指导标准是农业大数据标准制定和协调的依据,包括国家大数据相关法律、法规、政策,以及大数据相关国家标准;农业大数据通用标准包括4个类别的农业领域通用性的标准,即农业大数据基础标准、农业大数据采集处理标准、农业大数据管理标准和农业大数据共享服务标准;农业大数据应用标准是对农业要素和权属信息、农业生产过程、农业经营、农业管理等农业大数据全过程中的特定环节制定的标准规范。农业大数据标准体系顶层设计工作是一项复杂而庞大的系统工程,需要多部门、多学科人员参与,是农业大数据领域的未来工作重点。

    科学数据共享系统的现状与趋势
    李云婷, 温亮明, 张丽丽, 黎建辉
    2019, 1(4):  86-97.  DOI: 10.19788/j.issn.2096-6369.190409
    摘要 ( 1000 )   HTML ( 33)   PDF (800KB) ( 787 )  
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    数据密集型科研已经成为大数据时代科学发展的新范式,科学数据开放共享已成科技界的普遍共识。在长期实践中,科学数据共享形成了以科学仪器、数据平台、数据出版、众包处理、数据交易等为典型代表的不同模式。与之对应,针对不同的领域和应用场景出现了种类繁多的解决方案,如仓储型、联邦服务型、数据分发型和按需计算与分析云服务型等。本文在对上述四类主流科学数据共享系统的服务内容、技术特征、应用场景与代表性系统分析比较的基础上,提出科学数据共享系统未来发展的的趋势,并以中国科学院战略性科技先导专项“地球大数据科学工程”研发的地球大数据云服务平台为典型案例,进行了深入的剖析。本文认为,未来的科学数据共享系统将围绕着科学数据全生命周期管理的需求,形成具备数据获取、存储、分发共享、计算分析、智能服务等功能于一体的融合型云服务系统,并将实现数据的FAIR化、智能关联和机器可理解,促进数据共享良性生态的形成。

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