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A database-driven research data framework for integrating and processing high-dimensional geoscientific data
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PRE
AI
DOI：10.5194/gi-15-165-2026.png)
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摘要
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本文介绍了一种模块化研究数据框架，该框架专为跨学科地科学研究设计。它特别针对小型研究项目，提供一种自下而上的解决方案，使需要遵守资助机构严格数据管理要求的个人团队能够获得赋权，但往往缺乏必要的财务和人力资源。该框架支持将原始研究数据转化为科学知识。它解决了关键挑战，如地科学数据集在数量、种类和复杂性上的快速增长，数据异构性，空间复杂性以及遵守FAIR（可发现、可访问、可互操作和可重用）原则的需求。该框架采用双组件架构。首先，一个在线事务处理（OLTP）系统具有用户界面和持久关系数据库，确保在捕获和管理多样化地科学研究数据时准确一致地存储数据。此外，一个编排层管理自动化数据管道以处理存储的数据，并生成动态的内存在线分析处理（OLAP）数据库，允许灵活、高性能的分析。它能够适应不断变化的研究需求，并支持各种数据类型和方法论方法，如机器学习和深度学习，这些方法对数据和其格式有很高的要求。一项在罗马尼亚西部的案例研究展示了该数据框架在跨学科地理考古研究项目中的应用，通过处理和存储异构数据集，从而减少数据管理工作量，提高可发现性、可复制性和可再现性，并简化了高维数据对小型跨学科团队的集成。
Keyword:
SERVICES
MODEL
FAIR
TOOL
期刊
G
IF:
2.3
论文数:
44
被引数:
544
机构
引用论文
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