論文の概要: Earth System Data Cubes: Avenues for advancing Earth system research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02348v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 09:50:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 13:56:46.280046
- Title: Earth System Data Cubes: Avenues for advancing Earth system research
- Title（参考訳）: 地球系データキューブ:地球系研究を進めるためのアベニュー
- Authors: David Montero, Guido Kraemer, Anca Anghelea, César Aybar, Gunnar Brandt, Gustau Camps-Valls, Felix Cremer, Ida Flik, Fabian Gans, Sarah Habershon, Chaonan Ji, Teja Kattenborn, Laura Martínez-Ferrer, Francesco Martinuzzi, Martin Reinhardt, Maximilian Söchting, Khalil Teber, Miguel D. Mahecha,
- Abstract要約: 地球系データキューブ(ESDC)は、このデータの洪水をシンプルで堅牢なフォーマットに変換するのに適したソリューションの1つとして登場した。
ESDCは、データをテンポラリグリッドを備えた分析可能なフォーマットに整理することで、これを実現している。
新たなクラウドベースの技術に照らして、データの潜在能力を最大限に実現するための障壁がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.408949931570938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in Earth system science have been marked by the exponential increase in the availability of diverse, multivariate datasets characterised by moderate to high spatio-temporal resolutions. Earth System Data Cubes (ESDCs) have emerged as one suitable solution for transforming this flood of data into a simple yet robust data structure. ESDCs achieve this by organising data into an analysis-ready format aligned with a spatio-temporal grid, facilitating user-friendly analysis and diminishing the need for extensive technical data processing knowledge. Despite these significant benefits, the completion of the entire ESDC life cycle remains a challenging task. Obstacles are not only of a technical nature but also relate to domain-specific problems in Earth system research. There exist barriers to realising the full potential of data collections in light of novel cloud-based technologies, particularly in curating data tailored for specific application domains. These include transforming data to conform to a spatio-temporal grid with minimum distortions and managing complexities such as spatio-temporal autocorrelation issues. Addressing these challenges is pivotal for the effective application of Artificial Intelligence (AI) approaches. Furthermore, adhering to open science principles for data dissemination, reproducibility, visualisation, and reuse is crucial for fostering sustainable research. Overcoming these challenges offers a substantial opportunity to advance data-driven Earth system research, unlocking the full potential of an integrated, multidimensional view of Earth system processes. This is particularly true when such research is coupled with innovative research paradigms and technological progress.
- Abstract（参考訳）: 地球系科学の最近の進歩は、中程度の時間分解能から高い時間分解能を特徴とする多変量データセットが指数関数的に増加していることに特徴付けられる。
地球系データキューブ(ESDC)は、このデータの洪水をシンプルで堅牢なデータ構造に変換するのに適したソリューションとして登場した。
ESDCは、データを時空間グリッドに整合した分析可能な形式に整理し、ユーザフレンドリな分析を容易にし、広範な技術データ処理知識の必要性を減らし、これを実現している。
これらの大きなメリットにもかかわらず、ESDCライフサイクル全体の完了は依然として困難な課題である。
障害物は技術的な性質だけでなく、地球システム研究における領域固有の問題にも関係している。
新たなクラウドベースの技術、特に特定のアプリケーションドメインに適したデータをキュレートする上で、データ収集の潜在能力を最大限に実現するための障壁がある。
これには、最小歪みの時空間格子に適合するようにデータを変換することや、時空間自己相関問題のような複雑さを管理することが含まれる。
これらの課題に対処することは、AI(Artificial Intelligence)アプローチの効果的な適用において重要である。
さらに、データの普及、再現性、可視化、再利用のためのオープンな科学原則に固執することは、持続可能な研究を促進するために不可欠である。
これらの課題を克服することで、データ駆動型地球システム研究を前進させ、地球システムプロセスの統合多次元ビューの完全な可能性を解き放ちます。
このような研究が革新的な研究パラダイムと技術進歩と組み合わさった場合に特に当てはまる。
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