Earth System Data Cubes: Avenues for advancing Earth system research

要約

地球システム科学の最近の進歩は、中程度から高い時空間分解能を特徴とする多様な多変量データセットの利用可能性が飛躍的に増加したことによって特徴づけられています。
Earth System Data Cubes (ESDC) は、この大量のデータをシンプルかつ堅牢なデータ構造に変換するための適切なソリューションの 1 つとして登場しました。
ESDC は、時空間グリッドに合わせて分析に対応した形式にデータを編成することでこれを実現し、ユーザーフレンドリーな分析を容易にし、広範な技術的なデータ処理知識の必要性を軽減します。
これらの大きな利点にもかかわらず、ESDC ライフサイクル全体を完了することは依然として困難な課題です。
障害は技術的な性質のものだけではなく、地球システム研究における領域固有の問題にも関係します。
新しいクラウドベースのテクノロジーを考慮したデータ収集の可能性を最大限に実現するには、特に特定のアプリケーション ドメインに合わせたデータのキュレーションにおいて障壁が存在します。
これらには、歪みを最小限に抑えて時空間グリッド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などの複雑さを管理することが含まれます。
これらの課題に対処することは、人工知能 (AI) アプローチを効果的に適用するために極めて重要です。
さらに、データの普及、再現性、視覚化、再利用に関するオープン サイエンスの原則を遵守することは、持続可能な研究を促進するために非常に重要です。
これらの課題を克服することで、データ駆動型の地球システム研究を推進し、地球システム プロセスの統合された多次元ビューの可能性を最大限に引き出す大きな機会が得られます。
これは、そのような研究が革新的な研究パラダイムや技術進歩と結びついている場合に特に当てはまります。

要約(オリジナル)

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.

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