农业科学数据中心（精选12篇）
农业科学数据中心 篇1
摘要：随着知识经济的快速发展,知识管理日益成为当前项目管理的一个热点。通过对知识管理概念和内涵的阐述及农业科学数据共享中心项目管理体制的分析,指出了该项目管理中存在的若干问题,探讨了创建具有知识管理特点的项目管理体系的途径和方法。提出利用现代化管理手段构建知识共享平台,可以有助于项目参与者之间实现隐性知识和显性知识的交流,提高知识共享率,并能充分发挥项目参与者的创新能力,从而加快项目完成进度,提升项目完成质量。最后指出了知识管理应用于农业科学数据共享中心项目管理的保障措施。
关键词：知识管理,项目管理,知识共享,农业科学数据中心
信息技术的普遍应用引发了传统科研项目管理方式的深刻变革,知识资源的占有、配置、开发和利用的好坏与快慢将成为占据国内外科技与经济制高点的关键性因素,同时也是国家科技创新体系建设的重要支撑和保障条件[1]。国内外大量的管理实践经验表明,在科研机构中,对项目实施知识管理、实现知识共享,可以极大地加快科研项目实施的进度,提升项目实施质量,进而提升机构的竞争力。由此可见,在农业科研项目中引入知识管理,将科研项目中所产生和再利用的各项知识进行开发利用和共享,可以有效地推动农业科研项目管理部门创新能力的发展,增强其核心竞争力[1]。
1 知识管理的概念与内涵
知识管理是一种在当今知识经济时代所产生的新管理方式[2],这种概念最初是由美国恩图维星(Entovation)国际咨询公司提出的[3],随后逐渐扩展到一些大学和研究机构,近年来成为管理学研究的一大热点。知识管理的出发点主要是充分利用部门内人员的集体知识,强调对部门内智力资本即隐性知识的全面管理,并以此来提高组织整体的竞争力[1]。
知识管理是一种发展中的概念,不同领域的专家对其有不同的理解,例如: DELL集团创始人之一Carl Frappuolo[4]从知识管理获取途径角度认为,知识管理就是运用集体的智慧提高应变和创新能力,是为企业实现组织知识和个人知识、显性知识和隐性知识的共享而提供的新途径;Daniel E. O’Leary[5]从知识管理的来源和过程方面认为,知识管理是将组织可得到的各类来源的信息转化为知识并将知识与人联系起来的过程,即对知识进行正式的管理,以便于知识的产生、获取和重新利用;国内一些专家从行为学角度认为,知识管理是通过影响企业员工的工作态度和行为,建立起开放和信任的企业内部环境,从而使得员工自愿合作并共享和开发知识资源,共同完成更加艰难的任务,从而达到更高的目标和产生更好的效益[1]。
尽管学术界对知识管理的定义存在着争议,各自的表述也不尽相同,但我们还是可以从这些论述中得出知识管理的一些内涵:(1)知识管理的目标应与组织目标一致,即创造价值;(2)知识管理是对知识的创造、搜集、组织、传播、利用等相关的一系列过程,通过知识管理丰富组织的知识资源,不断增强组织和人员的知识竞争力;(3)鉴于知识已经成为组织最关键的投入要素和核心资产,因而知识管理涉及组织的所有活动,需要采用各种有效的手段来挖掘和利用知识这一资源和资产的潜力;(4)知识管理不仅涉及到组织内部的知识,还不断渗透到其他所有各方面的管理,成为所有管理的核心和焦点[1,2,6]。
2 农业科学数据中心项目管理体制及主要问题
农业科学数据共享中心项目(Agridata,简称农业科学数据中心)是由科技部“国家科技基础条件平台建设”支持建设的数据中心试点之一。它是以满足国家和社会对农业科学数据共享服务需求为目的,立足于农业部门,以数据源单位为主体,以数据中心为依托,通过集成、整合、引进、交换等方式汇集国内外农业科技数据资源,并进行规范化加工处理、分类存储,最终形成覆盖全国、联结世界,可提供快速共享服务的网络体系。该项目是由农业部牵头,中国农业科学院等50多家单位参加建设工作。
农业科学数据中心项目的管理是在不打破现有管理体制的前提下,根据决策咨询、执行和监督三个层面权责明晰的原则,实行管理委员会领导下的主任负责制,成立农业科学数据中心管理委员会、专家咨询委员会、执行专家组和用户委员会。具体的组织管理模式如图1所示。
其中,管理委员会是由各个科研主管部门和科学数据资源单位的领导组成,是农业科学数据中心的领导决策机构。用户委员会由科研、教学、生产单位的主要科学数据资源使用者组成,是国家农业科学数据中心的监督机构,负责对国家农业科学数据中心开放共享服务的监督。专家委员会由农业科学资源领域的科研和管理专家组成,是国家农业科学数据中心的咨询机构,负责对国家农业科学数据中心运行服务实施计划的咨询,对重大问题进行把关,对运行服务进行评议。
农业科学数据中心这种项目管理体制有效解决了项目参与各单位由于管理体制不同所带来的各种管理问题,真正实现了决策咨询、执行和监督三个层面权责明晰的原则,确保了项目在单位组织、协调层面上得以顺利进行。但是在项目开展过程中,尤其是在农业数据的加工、整合和共享阶段的管理上还是出现了以下几个问题:
(1)由于参与项目的单位有50多个,每个单位或多或少都有一些有价值的农业科学数据,但这些数据资源又存在层次不一、交叉重复、质量各异的情况。在对这些数据进行加工和整合的过程中,项目管理部门由于人手和专业知识等因素的影响,难以对数据加工和整合效果作出客观评价及反馈,数据质量检查很难达到比较好的效果。
(2)由于农业科学数据中心项目研究目标是应用,其研究结果难以十分准确地用语言文字来表达,而且许多有意义的知识创新与技术创新是在数据加工、整合和共享过程中产生,具有明显的隐性知识特点,因此,在项目执行过程中产生的技术知识传播成为项目管理工作中的难点。
因此,在项目管理过程中加入具有知识管理特点的项目管理体系,采用以人为主的综合化管理策略,利用知识管理的各种手段构建知识交流协作平台,可以有效地打破地域和不同单位的藩篱,促进项目实施者之间的知识交流和知识共享,从而为上述问题的解决提供了一种途径。
3 农业科学数据中心实施知识管理的方法分析
知识管理的最终目的是为了促进科技创新,提高组织的竞争能力[7]。对诸如农业科学数据中心这样的大型项目的知识管理,不仅包括项目本身及其执行成果的管理,更包括对项目成果所包含的各种信息的归纳整理,以及项目执行过程中所产生的经验、规律等隐性知识的挖掘。在知识管理理念的指导下,项目管理者可以运用知识管理的方法和手段对项目管理机制和运行模式进行更新和再造,进而对项目管理工作产生积极的影响,以期能够推动项目管理效率和项目参与者的创新能力的提高。在农业科学数据中心项目的知识管理过程中,人和技术是其中的两个重要环节,通过管理促使这两个环节作用的增强,可以提高知识的创造和利用效率,从而推动项目顺利实施。通过综合以往对知识管理模式的研究,我们以知识管理中人和科技这两个重要环节为出发点,农业科学数据中心项目的知识管理可以从以下三个方面开展:
(1)农业科学数据中心项目组织结构的转变。
知识管理要求项目组织机构向开放型、网络型的软组织结构方向发展,管理结构从多层次的金字塔型变为以技术和人才为重点的扁平型框架体系,从而促使项目组中具有不同知识结构的成员之间的接触和交流[8]。基于此目的,农业科学数据中心项目组织过程中弱化了组织内行政等级结构,强调平等参与和横向交流,在组织内部营造平等竞争的气氛,最大限度地发挥项目参与者的主动性和创造性,从而增强项目组的科研能力和创造能力。在这一过程中,农业科学数据中心项目组织结构的改变考虑到知识管理的重要性,将知识管理纳入项目组织架构内,明确规范各成员的职责、工作内容以及与其他组成部门的相互关系;同时,在项目的组织结构中还应设立专门的知识管理部门,负责采集和整理新产生的知识,有效地组织显性和隐性知识的管理,使组织内部所有成员都能共享知识资源,促进外部知识的广泛获取,并推动新知识的有效开发和利用。
(2)农业科学数据中心项目管理模式的转变。
根据农业科学数据中心项目本身的特点,知识管理要求项目的管理模式是以信息化管理为主,以人性化和技术创新方式为补充的多层次模式结构,即农业科学数据中心项目知识管理模式的管理重点应是利用信息技术开发管理信息系统来对显性知识进行收集、获取、存储、加工和应用,建立项目组内部知识共享网络和对外知识获取扩散网络。在人员方面,农业科学数据中心项目管理采用积极的措施激励项目组内部人员间的知识交流和共享,通过聘用外部专家的方式传播知识,提高心智,拓展外部知识获取的途径,形成一个学习型组织。另一方面,农业科学数据中心项目组还组织参与者运用内部和外部积累的知识广泛地开展科学研究,创造新理论、新方法、新手段和新工艺,进行知识的再利用和深加工,从而达到知识的升华。
(3)农业科学数据中心项目运行机制的转变。
在农业科学数据中心项目中进行有效的知识管理,一个重要的方面就是要建立一个适合知识管理的项目运行机制,通过对知识管理流程的深刻认识,合理配置人力资源,改进和完善项目组织机构和运转流程,建立与之相匹配的组织管理机制、技术机制和激励机制,以加强对快速变化的信息需求和市场的反应,充分支持知识的发现、管理、积累、传递、利用、挖掘、再生和评价。同时项目建设的工作重心放在以农业应用创新需求为中心的农业数据知识资源开发、知识导航和应用推广上,并根据农业工作者需求的变化及时组织相应的工作小组,利用项目组成员的知识资源,发挥科研优势,快速高效地完成各项任务。
4 实施知识管理项目手段的保障措施
知识管理对于项目管理工作有着十分重要的作用,尤其对像农业科学数据中心这样具有大量参加单位和人员的项目,其作用则更加明显。在知识管理理念的指导下,农业科学数据中心项目组通过知识管理方法和手段的运用,可以实现对项目管理机制和运行模式的更新再造。然而,若想将知识管理在项目管理工作中的效能发挥到最大,可靠、合理的保障措施是必不可少的。基于此目的,农业科学数据中心项目所采用的保障措施包括以下4个方面:
(1)深化对知识管理内涵的理解。
知识管理作为一项系统工程[8],涉及到项目管理的多个方面,如组织文化、组织管理的运营机制、组织机制的运营与创新、组织信息资源管理和组织信息系统建设等,其核心要素是人,即项目的各个参与者。知识管理会对项目组织内部产生深远的影响,从而引发组织结构、交流模式和运行方式的变化,因此,在农业科学数据中心项目实施过程中,项目负责人通过学习和彼此间的交流,把握知识管理的新动向,适时地调整自己的管理理念,适应知识管理带来的环境变化。
(2)加强知识管理的制度化建设。
在项目组推行知识管理的进程中,项目组内的一些参与者和管理者对知识管理所带来的新的技术环境和运行机制不适应,从而对知识管理有着抵触情绪。面对这样的阻力,项目组应从制度上支持知识管理,从人力、物力、资金和时间各方面对知识管理进行支援,在制度层面上对这些成员进行说服教育,展示知识管理对项目的实施所带来的便利。为此,项目管理组制定了《农业科学数据中心运行管理规范》,保障成员学习和培训的权利,激发项目参与者的创新能力,增强项目组的创新能力,提高全体成员对实际情况的应变能力和知识创新能力。
(3)构建知识共享的文化氛围。
知识管理的目的是提升组织的竞争能力,进而实现项目组整体创新能力的可持续发展。要想达到这一目的,发挥知识管理的效能,形成一种有利于知识共享的文化氛围是必要条件。如果没有这种文化氛围,项目组成员处于一种没有信任的环境中,则各成员就不愿意将自己的知识与他人共享,这样成员头脑中的隐性知识和创造力就不能够充分挖掘和表现出来,从而影响项目组的创新能力。为实现此目标,农业科学数据中心项目组通过协调各参建单位的关系、加强沟通联系等手段,在项目建设过程中构建一个相互信任、相互尊重的文化氛围,形成一个积极向上的学习型组织,为确保项目组的知识管理效力提供保障。
(4)提供完善的软件系统。
要想顺利实施知识管理,必须有完善的软件系统支持。尽管知识管理的实现不限于一两套软件系统,但是必要的软件技术支持对于知识管理的正常运转是必要的。从这一点意义来说,知识管理是建立在管理信息系统基础之上的管理。农业科学数据中心项目组开发了“数据汇交管理系统”,促进项目管理和数据汇交的规范化和科学化,确保知识和信息流动的通畅性,从而保障了知识管理得以顺利开展。
5 总结
总之,在农业科学数据中心项目的实施过程中,实施知识管理是项目管理的一大进步,也是项目管理的发展趋势。通过对项目的知识管理,项目团队成员的成长度和协作程度相比传统项目管理模式而言均有了极大程度的提高。由此可见,知识管理的“以人为本”的管理模式[9]、注重显性知识和隐性知识搜集整理的管理方式及其所营造的“知识共享”管理氛围,能够有效地激励项目组成员的积极性和创造性,开发其智力资源,从而推动项目向着和谐、创新的方向顺利实施。
参考文献
[1]李思经,周国民,周义桃,等.科研机构知识管理研究[M].北京:经济科学出版社,2005
[2]郝虹,郑均,徐晓莉,等.知识管理在医院科研项目管理中的应用[J].医学研究生学报,2010,23(8):868-870
[3]JAN DUFFY.Managing intellectual capital[J].The InformationManagement Journal,2001(4):59-63
[4]弗莱保罗.知识管理[M].徐国强,译.北京:华夏出版社,2004
[5]DAVENPORT,THOMAS H,LAURENCE PRUSAK.Working knowl-edge:How organization manage what you know[M].Cambridge:Harvard Business School Press,1998
[6]时树奎.基于知识管理的高校科研项目管理模式研究[J].科技管理研究,2007(11):130-131
[7]陈文晨.知识管理在高校科研管理中的应用[J].文教资料,2008(19):145-146
[8]张倩.知识管理在高校科研项目管理中的应用研究[D].上海:同济大学,2006
[9]侯信华.知识管理在天津城建学院专业建设中的应用策略[D].天津:天津大学,2007
农业科学数据中心 篇2
HXMT科学运行中心数据平台建设
HXMT是“十一五”期间我国唯一的一个自主空间天文卫星,也是我国第一颗自主天文卫星.HSOC数据管理子系统,是HXMT的科学运行中心的.基础支撑部分.HSOC数据平台是HSOC数据管理子系统的建设目标,是HSOC数据存储、共享、交换、查询、统计、管理的平台.论文介绍了HSOC数据平台在HSOC中的意义和建设情况.
作 者：张红梅 欧歌 陈刚 卢宇 屈进禄 ZHANG Hong-mei OU Ge CHEN Gang LU Yu QU Jin-lu 作者单位：中国科学院高能物理研究所,北京,100049 刊 名：核电子学与探测技术 ISTIC PKU英文刊名：NUCLEAR ELECTRONICS & DETECTION TECHNOLOGY 年，卷(期)： 29(6) 分类号：P311 关键词：HXMT HSOC 数据平台 数据管理 HXMT HSOC Data platform Data management农业科学数据中心 篇3
关键词 大数据 科学数据 共享模式 公众需求 数据开放
分类号 G250.73
Abstract Scientific data are the important achievements of scientific research and the inevitable results of the development of science and technology. Four sharing modes of scientific data in the era of Big Data are introduced by this paper， that is the national policy-driven， the exchange between sectors， the enterprise development and the participation of international organizations. Finally， some suggestions are given for the development of sharing scientific data in China.
Keywords Big Data. Scientific Data. Sharing mode. Public demand. Open data.
1 概述
1.1 大数据时代的信息特征分析
随着社交网络、电子商务以及移动通信的发展，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。以“PB”（1024TB）为单位的大数据时代已经来临。“大数据”一词由英文“Big Data”翻译过来。麦肯锡全球研究所报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》对“大数据”的定义为：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。
大数据走近人们视野不久，但业界公认的大数据有四个“V”字开头的特征：Volume（容量），Variety（种类），Velocity（速度）和最重要的Value（价值）。Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性，数据量级已从TB发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。Variety则意味着数据类型繁多，越来越多地表现为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。Velocity是指数据传递速度快时效高，更快地满足实时性需求。Value则是大数据的终极意义——满足人类的需求，在尽可能短的时间内发掘其价值[1]。
1.2 科学数据的概念分析
科学数据是人类社会从事科技活动所产生的原始观测数据、探测数据、试验数据、实验数据、调查数据、考察数据、遥感数据、统计数据、研究数据以及相关的元数据和按照某种需求系统加工的数据，具有科学价值和使用价值[2]。科学数据是信息时代一种特殊的社会资源，具有明显的潜在价值和可开发价值，并在应用过程中得以增值。很显然，大数据这一宽泛的概念包括科学数据，科学数据也是大数据的内容之一。
2 大数据时代科学数据的信息共享需求
2.1 国家战略需求
大数据时代的到来使得数据成为一种资产，正成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素。科学数据这一具有战略意义的资源，更是成为社会的重要资产。一个国家和企业的发展在很大程度上取决于其科技创新水平，而对科学数据进行系统的综合分析是实现科技进步与创新的重要方式。无论是资源、能源的开发，还是高新技术产业化，无不是在科学数据的积累与支持下，实现理论与技术创新的结果。特别是在以知识为基础的经济中，越来越多的以知识、信息和数据应用为主要目的信息管理、加工与发布的产业，在现代信息技术引领下正在拉动“数字经济”[3]，也就是现在正在发生的“大数据经济”。长期以来，我国已经积累了较为丰富的科学数据资源，但大多数仍存在于资料堆或档案柜中，没有经过有效的整理和建库，数字化程度较低，很多数据库往往局限于本部门、本单位使用，甚至个人使用，造成了科技资源的巨大浪费。所以打破科学数据壁垒，实施科学数据共享，是国家发展战略的必然要求。
2.2 科学研究的要求
当前的科学是多学科交叉的科学，是围绕数据展开的全球研究，并将越来越依赖于数据。科学研究就是科学数据的生产过程，一些科学数据本身就是其重要的研究成果。科学数据资源既是研究的成果与积累，又是支持更为复杂的创新研究所不可替代的资源存量。尤其在大数据时代，科学数据量激增，科学研究越来越依赖于系统的、高可信度的基础科学数据分析。21世纪以来全球科技活动不断增强，一系列重大科学工程的兴起、复杂科学问题研究的提出、大型科学研究计划的产生，导致前所未有的国际合作局面的形成，也导致了全球范围内对科技信息资源交流、互通的客观需求。因此，实现科学数据的共享，科学家就可以不再受限于数据的来源、格式以及国界，也不必质疑科学技术对于数据处理与存储的能力，可以在全球海量的科学数据中发掘创新的潜力。
2.3 科学数据的公众化需求
大数据的时代，科学数据的需求不仅仅局限于政府、科研单位以及企业，社会公众也越来越需要科学数据。科学数据对于社会公众，不仅仅是提高自身的知识水平和科学素养的源泉，也是日常生活中不可或缺的重要信息资源。如今个人电脑、智能手机及其掌上智能设备的普及，互联网的应用和发展，使得公众对这些基本科学数据获取的需求更为强烈。例如人们出行需要全球定位系统的信息，关注个人健康需要医学信息。以前人们出行导航只是了解路线，而现在可以用交通大数据采集到的信息来预测未来城市几点到几点的整个通行情况，给出行者提供一个非常好的决策帮助。同样，在医疗健康领域，大规模复杂数据已经变得很普遍，通过对大量病人的各类数据进行挖掘分析，可以更有效地找出疾病成因，进而提供针对性的预防、诊断和治疗措施。尽管社会公众大多数是非专业人士，但可见在大数据时代，公众对科学数据的质量要求是越来越高，对科学数据的发布渠道、发布频率、表现形式等要求也会越来越高。
nlc202309040905
3 大数据时代的科学数据共享模式研究
科学数据按基本社会属性分类，可分为战略性科学数据、公益性科学数据以及商业性科学数据[4]。目前科学数据共享模式主要表现为国家制约的公益性无偿共享模式和市场制约的产业化运行模式。前者强调数据的公开和公益性共享，后者强调保护数据产权和商品性质。具体来讲，有以下四种模式。
3.1 国家政策驱动模式
借鉴国际科学数据共享经验，美国是典型的国家政策驱动模式。早在1991年6月美国总统事务办公厅就发布了“全球变化研究数据管理政策”，该政策的核心就是实行“完全与开放”的科学数据共享。美国政府在科学数据共享方面根据投资来源的不同，严格区分两种不同的数据共享机制。政府拥有、生产和政府资助生产的数据纳人到“完全与开放”的共享机制中，即除涉及危害国家安全、影响政府政务和公务员个人隐私的数据外，其他都必须公开。私营公司投资生产的数据纳入到“平等竞争”市场化共享机制中。在这两种不同共享机制中，美国联邦政府均起到主导作用，所不同的是采取的方式和管理的环节不同。两种机制互相补充，促进全社会对科学数据的获取、共享和广泛应用。对于国有科学数据，由国家统筹规划数据共享机制与体系，提供数据共享工作预算和保障，以及相关政策法规的制定、完善和监察。“完全与开放”的科学数据共享政策，使得一度曾各自为政，混乱的数据管理走向有序运作的轨道，科学家从得不到数据的抱怨走向数据共享，科学数据的开发水平和开发能力逐步提高，惠及了地球科学、生命科学、材料科学等各个领域，也极大地刺激了美国经济的发展。人类社会在大数据背景下，数据开放已成为潮流。2009年，Data.gov网络平台在美国正式上线，按原始、地理数据和数据工具三个门类开放数据，截至2012年11月，Data.gov共开放388 529项原始数据和地理数据，汇集了1 264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。欧盟开放数据战略（Open Data Strategy）于2010年11月由欧盟委员会首次提出，并于2011年11月底被欧盟数字议程采纳，基本概念是公共经费支持的信息应该得到最广泛的使用，其中科学数据的开放是其全面开放数据政策的重要组成部分[5]。
3.2 部门之间交换模式
科学数据的共享首先应该从生产科学数据的部门共享开始。为避免重复生产，科研单位内部之间以及各科研单位之间的科学数据，在不侵犯知识产权的情况下，第一步要努力做到共享。以数据和信息为基础的经济、社会和科学发展中，一般情况下没有哪一个部门能够总是拥有某项科研活动需要的所有数据产品，尤其对于广大的科学社区，其研究内容广泛，对开放共享有着强烈的需求，研究过程中往往需要来自多个数据生产部门的不同区域、不同时期、不同尺度、不同学科的数据资源[6]，因此部门之间的数据交换显得急需和迫切。例如，地震工作部门各单位收集并存档的各种地震科学数据，其他部门或单位为保障重大工程的建设安全而专门建立和管理的专用地震监测台网和强震动监测设施所收集并存档的地震科学数据，均属于共享范围[7]。浙江省地理空间数据交换平台项目目前是全国首家省级地理空间数据交换平台，由浙江省政府和国家测绘地理信息局合作共建、省测绘与地理信息局承建。该平台实现了浙江全省地理空间信息资源在各部门的交换与共享，已为近30家省级部门、市县用户和企事业单位提供相关地理信息服务，支持了40个业务应用系统[8]。
3.3 企业发展带动模式
现代企业的发展离不开信息和数据的支持，而企业的发展也能促进信息和数据的传播与分享。一个企业的发展需要科学的方案，也需要科学数据来进行产品的进一步研发以及科技成果的转化。数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务而非流程驱动业务的能力将是决定企业生死存亡的关键。数据的重要性使得企业必将收集和分析海量的各类型数据，并快速获取影响未来的信息。在这一过程中，企业就会做出有益于科学数据共享的决策与措施，例如由企业出资的科学合作项目的开发，有企业参与的科学资源共享平台的构建，以及企业自建商业性的科学数据库。只有学术和产业价值融合，才能真正发挥科学数据的应用价值。虽然学术界和产业界关注的价值点并不完全一致，但仍存在一些共性，发现和利用其中的共性，对解决科学数据共享中出现的问题很重要。跨界合作是积极且有意义的尝试，学术界可以致力于基础技术的研究，盈利模式的分析则由企业去完成。同时，学术界和产业界在某些交叉领域形成竞争也是一种良性的模式。一些大企业会对前沿技术和数据积累追踪最新的学术成果，甚至自己做学术研究，学术界也在积极推进产业化思考。
3.4 国际组织参与模式
随着人们对科学数据共享意识的提高，越来越多的国际组织参与进来，进行国际间的交流与合作，满足国际社会对科学数据共享的需求。在国际科学联合会（ICSU）的组织下，1957年成立了世界数据中心（World Data Center），开展地球科学、空间科学和环境科学领域数据的收集、整理、系统化、标准化及交流服务等活动。世界数据中心不仅在地球科学、空间科学和环境科学领域积极推进了数据管理和共享，还积极参与许多重大的国际科学计划，为人类科学事业的发展作出了贡献。国际科技数据委员会（Committee on Data for Science and Technology）成立于1966年，其宗旨是提高科学数据的质量，推动对科学数据的收集、交换、服务和共享。CODATA 致力于提高对整个科技领域有重要变化的数据的质量、可靠性、管理与可访问性，向科学家和工程师提供对国际数据活动的访问，促进直接合作，并利用互联网初步构建了全球范围内的科学数据交换体系。CODATA 通过建立标准格式促进数据交换、共享，并协调各国数据项目，定期召开国际数据学术会议，提高国际对科学数据共享的认识和深入探讨数据共享等学科方面的问题。
4 结语
以上这四种科学数据共享模式相互交叉和渗透，在大数据时代继续存在并向深远发展。应该说我国的科学数据资源十分丰富，近年来国家各有关部门相继成立了专门的信息中心，如国家基础地理信息中心、国家海洋信息中心、国土资源部信息中心、国家气象信息中心等等，这些信息中心成为政府部门向社会提供公益性、基础性服务的重要窗口。我国目前需要从政策法规、技术规范、组织管理各个层面保证科学数据共享工作的顺利进展。
nlc202309040905
首先，相较于欧美发达国家，我国政府对有关法规政策的发布还远远不够，应对大数据的挑战，政府必须出台更多关于科学数据共享和数据开放方面的法规政策。
其次，加大数据开放平台的建设。大数据时代开启“智慧城市”的建设，“智慧城市”是在城市化与信息化融合等背景下，综合利用物联网、云计算等信息技术手段，结合城市现有信息化基础，融合先进的城市运营服务理念，建立广泛覆盖和深度互联的城市信息网络，对城市的资源、环境、基础设施、产业等多方面要素进行全面感知，并整合构建协同共享的城市信息平台。“智慧城市”建设内容繁多，在数据开放平台的构建中离不开科学数据的支撑，也从中促进科学数据的共享。
最后，在国际科学数据共享的大环境中，积极参与国际合作与交流，借鉴国际上先进的共享模式与经验，只有这样才能提高我国科学数据共享水平，让科学数据真正走出封闭的实验室，走向社会，走向世界。
参考文献：
[ 1 ] 赵国栋.大数据的定义和特征[EB/OL].[2013-10-11].http：//blog.sina.com.cn/s/blog_537e497a01019pi3.html.
[ 2 ] 江洪，钟永恒.国际科学数据共享研究[J].现代情报，2008（11）：56-58.
[ 3 ] 黄鼎城，郭增艳.科学数据共享管理研究[M]北京：中国科学技术出版社，2002：36.
[ 4 ] 黄鼎城，郭增艳.科学数据共享管理研究[M]北京：中国科学技术出版社，2002：130-140.
[ 5 ] 欧盟委员会副主席Neelie Kroes：希望每个欧洲人都
参与数字化[EB/OL].[2013-10-11].http：//www.open-access.net.cn/5f00653e83b753d652a86001/20125e74/46708/6b2776df59d454584f1a526f4e3b5e2dneelie-kroes-5e0c671b6bcf4e2a6b276d324eba90fd53c24e0e-65705b575316.
[ 6 ] 刘润达，赵辉，李大玲. 科学数据共享平台之数据联盟模式初探[J].中国基础科学，2010（6）：27-32.
[ 7 ] 地震科学数据共享管理办法[EB/OL].[2013-10-11].http：//data.earthquake.cn/policy/gxbf.htm.
[ 8 ] 浙江建成全国首家省级地理空间数据平台[EB/OL].[2013-10-11].http：//kjsb.zjol.com.cn/html/2013-02/22/content_21927.htm.
左建安 南京大学信息管理系2011级硕士研究生。江苏南京， 210093。
陈 雅 南京大学信息管理系教授。江苏南京， 210093。
（收稿日期：2014-02-08 编校：刘 明）
科学数据元数据功能与内容分析 篇4
科学数据是一种重要的科技信息资源,具有广义和狭义之分。狭义上的科学数据是指人类社会活动中经过加工处理而变得有序化并大量积累后而有用的数据结合; 广义上的科学数据是指数据、数据生产者、开发利用的技术等要素的集合[1]。通常所说的科学数据是指狭义上的科学数据,可以被认为是一切内容和来源规范,数据收集方法科学合理, 且具有科学研究价值或其他使用价值的数据。科学数据既可以作为科学研究的结果,又可以作为科学研究的对象。随着人类科学研究活动的不断推进、 各种先进科学仪器的诞生,科学数据正以指数数量级猛增。科学数据只有在得到很好地保存与管理, 并在实现共享的前提下,才能充分发挥其作用,实现其价值。
在科学数据的管理与共享过程中,元数据发挥了重要作用,为用户发现数据和再利用数据提供了依据。元数据英文名称为Medadata,元数据 ( Metadata) 被定义为 “关于数据的数据”,或是描述和限定其他数据的数据。该术语属于计算机科学领域的专用术语,最早出现于美国航空与宇宙航行局的 “Direction Interchange Format” ( DIF) 《目录交换格式》 手册中[2]。国际标准化组织 ( ISO) 认为元数据是关于数据内容、质量、条件状态和其它特征的描述。实际上元数据起源于图书馆领域,早期图书馆的书目记录就是一种元数据。随着元数据应用范围的扩大,元数据逐渐成为了描述资源的一种工具, 广泛应用于各个领域。用于描述科学数据的元数据称之为科学数据元数据,它对科学数据外部形式和内部特征的进行了详细描述,为科学数据共享提供信息。其主要目标是提供科学数据资源的全面指南, 以便用户对数据资源进行准确、高效与充分的开发与利用[3]。本文主要对科学数据元数据的功能和内容进行探讨,详细分析了用户在发现数据、评价数据过程中对元数据的关注点,对如何完善科学数据元数据内容以更好地发挥数据评价的功能提出展望。
2科学数据元数据的功能与作用
元数据作为描述信息资源的特征和属性的结构化的数据,具有定位、发现、证明、评估、选择信息资源等功能。描述科学数据的元数据,学者们对其功能有不同的认识。Greenberg[4]认为描述科学数据的元数据功能包含6个方面: 资源发现和再利用、 数据互操作、元数据自动或半自动生成、连接相关出版物和底层数据集,数据质量控制和数据安全。Jian Qin等[5]把科学数据的用户任务分为几类: 一般任务 ( 数据发现、识别、选择和获取) ,科学任务 ( 数据审核、数据分析) ,数据任务 ( 管理、存档) , 传播任务 ( 发布,引用) ; 在此基础上总结科学数据元数据功能包含4个方面: 数据管理、数据质量控制、数据再利用、数据发现,其中数据管理是其他功能的基础。
对科学数据元数据功能的认识,图书馆领域与具体学科研究领域存在着差异。图书情报领域把科学数据视为一类特殊的信息资源进行组织与管理, 关注的是科学数据的标识和引用信息,认为元数据主要向用户提供科学数据的一些基本属性的描述, 目的是方便用户检索数据,并最终发现所需的研究数据。而在具体的研究领域,科学数据元数据的功能已经不仅仅局限于对资源的简单描述或索引,其实现的功能已经发生变化,除了承担描述、定位、 搜索、评价和选择资源的作用外,还承担着管理科学数据、维护数据安全和控制数据质量的功能。因此,科学数据元数据的功能可以总结为描述数据、 发现数据、评价数据、管理数据、存储数据、使用数据,科学数据元数据最终目的是服务于科学数据共享。
针对不同的对象,科学数据元数据发挥的作用也不同[6,7]: 对于数据用户而言,元数据是他们正确选择、使用、交换数据的不可缺少的工具。元数据通过对数据资源的内容、分类、质量和存储等的详细描述,回答了用户的一系列问题: 有什么数据? 数据怎么样? 如何获取数据? 怎么使用数据? 对于数据管理者而言,元数据方便了他们集成各种数据库,为数据集 ( 或库) 建立目录,更有效地管理并维护海量数据。对于数据生产者而言,元数据的存在方便了数据的生产、加工和更新,并可以使数据归档更高效,使数据成为了有生命力的资源,不必担心随着时间或者人员的变化而影响到数据的生产, 数据的增值具有了持久性。科学数据元数据的最大用户是科研人员,元数据是他们发现数据、评价数据和使用数据的不可或缺的工具。
3科学数据元数据内容分析
科学界普遍认为,描述科学数据的元数据越丰富,越有利于用户发现并再利用科学数据。但在实际应用中,科学数据元数据的内容决定于元数据所发挥的功能,元数据对科学数据描述的程度不同。
3.1图书情报领域科学数据元数据内容
图书情报领域和具体研究领域对科学数据元数据的认识存在不同之处。图书情报领域侧重于科学数据的发现与检索,科学数据元数据内容沿用了其他信息资源元数据的内容,偏重于提供数据资源内容方面的信息,主要关注于向用户提供科学数据的标识信息和引用信息,以实现有效的查询与检索; 而且往往忽略科学数据的学科差异性,侧重于描述科学数据的物理特征,包括数据对象的作者、大小、 维护信息和访问限制等信息,也包含了对与数据相关的其他信息资源的描述,向用户呈现科学数据的共性描述居多。国际上该领域最典型的元数据标准是Data Cite核心元数据标准[8],其内容中明确规定数据集标识、责任者、标题、出版单位、出版年份这5项信息在任何情况下都属于元数据的必选内容, 而主题信息、贡献者、日期、资源类型、摘要、地理位置等信息在特定条件下属于必选元数据内容; 除此之外,元数据内容还可根据需要扩展为对科学数据集更为详细的描述。
3.2具体研究领域的科学数据元数据内容
相比图书情报领域,具体研究领域的科学数据元数据内容往往复杂得多。Keith Jeffery在他的论文 《Data Surgery》 中提到元数据按照3个层次组织内容: 第一层通常是科学数据的一般描述,DC元数据通常正是发挥这个功能; 第二层是科学情境元数据, 反映数据的多方面属性; 第三层的描述粒度更多, 也涵盖了科学数据更为详细的信息。Ball[10]认为科学数据元数据应至少包含5类信息: 标识信息,包括数据集标识信息和元数据标识信息两类,反映数据集和元数据的名称、时间日期、版本等方面的信息; 责任信息,与数据集有关的研究或是项目方面的信息,包括项目承担机构、联系方式等,此外还包括数据集访问限制、使用限制等方面的信息; 数据存档信息,提供数据存储的位置、存储格式和存储介质、数据大小、质量、数据预览、数据集语言、 数据集状态等信息; 主题覆盖和派生信息,这部分信息涵盖内容较多,包含数据集类型、主题/关键词、摘要描述、数据产生过程中的参数、数据采集方法及仪器设备描述、数据处理过程和所采用的软件、数据集有关联的其他数据集、数据集派生的信息 ( 如与数据集有关的出版物等) ; 时间、空间覆盖信息,这部分信息在许多元数据标准中必不可少。
各个学科领域的数据有着不同的特征,元数据对科学数据的描述中需要体现出数据的特有属性, 如地理空间数据的属性需要从标识信息、数据质量信息、空间数据组织信息、空间参照信息、实体和属性信息、数据分发信息和元数据参考信息这7个方面来反映[11],这些内容也正是描述地理空间数据的代表性元数据标准FGDC的内容组成。除地理科学领域外,生物多样性领域的元数据标准有Darwin core[12],生态学领域的元数据标准有XML[13],气象科学领域的元数据标准有CF[14],此外还有专门描述社会科学数据的元数据标准DDI[15],详细内容如表1所示。
由此可见,具体领域科学数据元数据内容十分复杂,元数据对科学数据的描述更为详细,涵盖了数据的生产、加工、存储、发布和使用全过程。元数据的内容涉及了科学数据集物理特性、内容、背景、质量和存储等方面的信息,物理特性包括数据集的作者、大小、维护信息、访问限制等信息,内容信息与科学数据所属领域的本体密切相关,对背景信息的描述向用户提供了科学数据的来源、产生过程等方面信息,通过这些元数据内容,用户可再生产数据。元数据对科学数据的描述角度包括一般描述和专业描述两个方面: 一般描述主要向用户提供数据集的名称、摘要、主题、格式、版本、时间空间等基本信息,而专业描述主要体现在对数据内容、数据质量以及学科情境的描述上。纵观国内外科学数据元数据标准,不难发现,科学数据元数据的内容大致包含了科学数据的标识信息、内容信息、 人员和权利信息、技术性信息、关联信息、生命周期信息等6个方面。标识信息提供了便于用户识别数据的标识符、数据集名称、摘要、关键词、版本、 数据集状态等信息。内容信息体现为数据质量信息、 数据空间覆盖和学科语义信息等。人员和权利信息则反映了科学数据的生产者、责任者等信息。技术性信息包含了数据格式以及使用的参数、模型和测量方法等信息。关联信息则是向用户提供了与数据集有关的科学研究项目、出版物等信息。生命周期信息是反映了数据集时间方面的信息,包括数据内容覆盖的时间信息、数据加工处理的时间信息。
4数据用户关注的元数据内容
由于科学数据元数据发挥的功能是多方面的, 包括数据管理、数据存储、数据发现、数据评价和数据使用等,其中与数据用户关系最密切的功能是数据发现、数据评价和数据使用,因此用户关注最多的主要是那些在他们发现数据、评价数据过程中发挥作用的元数据。
4.1基于数据发现的元数据内容
数据发现是元数据发挥的最基本的功能,用户首先根据自己的信息需求检索元数据,尽管检索的关键词由用户产生,但关键词最终将与元数据的某些内容进行匹配。元数据的内容十分复杂,其中只有一部分内容支持了数据发现的功能,适合用户检索。在用户检索数据、发现数据过程中,可用于检索的元数据元素包括数据集的名称、作者、出版日期、资源链接、数据集摘要、关键词、资源类型、 文件格式、使用限制、时间空间覆盖、与之相关数据集和出版物以及一些重要的时间日期等信息[16]。 这些元数据元素大部分集中在标识信息部分,这部分元数据对科学数据集的基本信息进行了描述,通过这些信息,用户能够对科学数据集获得大致的了解,其中数据集关键词、数据集标题和数据集摘要等内容,不仅仅帮助用户发现数据集,还帮助用户对数据集是否满足需要作出初步的判断。
4.2基于数据评价的元数据内容
用户按照自己设定的条件完成对元数据的检索后,下一步的任务就是对检索到的元数据进行分析和评价,以判断元数据所描述的科学数据是否满足需求。用户以不同的角度判断数据,有的用户倾向于科学数据的采集和加工方法,有的用户则关注于数据获取的难易程度及成本,有的用户关注于数据的更新程度,也有用户关注于数据的质量。总之, 在人们利用元数据对科学数据作出评价时,所采用的标准不同,因此发挥评价功能的元数据并不集中, 而是可能分散在各类元数据当中。对于科学实验数据,用户往往会更关心数据产生的相关方法以及变量和参数等,用户可能会对数据进行验证和分析, 因此描述数据产生方法方面的元数据成为了用户的关注点。对于观察数据,用户关注的是提供描述数据产生的时间和空间,以及数据采集仪器的元数据内容; 而对于统计数据,用户关注更多的是统计机构的权威性和统计数据的可靠性。因此,用户评价数据时,更多的是关注于能反映出科学数据的特性的一些描述,这些描述不仅仅局限于标识信息部分, 更多地体现在元数据对科学数据的专业描述角度上。 以FGDC元数据标准为例,对于没有专业背景的用户,可能会通过元数据标识信息部分的题目、摘要、 关键词等来评价数据集,而对于具有地理知识背景的用户而言,他们对数据集的判断更多地依赖于数据质量信息、空间参考信息、空间数据组织信息等元数据内容,这部分元数据向用户提供了地理空间数据的特有属性方面的描述,为评价地理科学数据提供了更为有力的依据。
可见,元数据的存在为用户发现和利用科学数据提供了便利,元数据不论是从描述信息资源一般特征的角度,还是从描述数据专业情境的角度,都为用户评价和选择科学数据提供了一定的参考。鉴于用户在评价数据时所用的标准并不确定,因此科学数据元数据的内容力图为用户提供尽可能全面的描述,但具体详细到何种程度并不好把握。
5总结与讨论
元数据作为描述信息资源的结构化数据,为了发挥其数据发现与数据再利用的功能,元数据对科学数据的解释与说明尽可能的详细,涵盖了科学数据的产生、存储、加工和使用全过程,向用户提供科学数据全方位的描述,包含了数据的标识信息、 内容信息、时间和空间覆盖信息、人员和权责信息、 关联信息、技术信息等多个方面。相比其他元数据, 科学数据元数据内容复杂得多,许多现行的元数据标准中元数据元素项少则几十个,多达上百项。尽管理论上是元数据越丰富越有利于用户发现和再利用科学数据,但实际上用户的注意力有限,有时候信息量太大反而不利用于用户对数据作出判断,因此有必要分析清楚,如何改进元数据才能使其更易于用户认识和理解。笔者以为可以从以下两个方面考虑: 一是从用户角度分析,分析用户关注元数据的角度,也就是掌握用户判断信息是否相关的标准, 只有结合用户的要求对元数据进行改进,才能充分发挥元数据的功能; 二是借鉴其他领域元数据的实践对元数据内容进行改进,目前在图书馆领域元数据中专门出现了评价类元数据,其内容涉及了同行专家对信息资源的评价、用户使用信息后的反馈与评价信息等,尤其是在教育信息资源方面,用户在评价和选择资源时往往很依赖这些评价类元数据内容,也叫第三方元数据或注释类元数据[17]。而在科学数据元数据中,还没有出现这些内容。实际上, 同行专家评价信息和用户对资源的使用评价,在用户作出选择使用数据前通常也会发挥着一定的作用。 因此,有必要考虑在科学数据元数据中增加同行评议、用户评价和数据使用记录等信息,为用户选择和判断数据提供更多依据。
摘要：元数据以其对科学数据的描述与解释,为用户发现数据和再利用数据提供了方便。详细分析科学数据元数据的功能与内容,重点讨论用户在数据发现、数据评价过程中所关注的元数据内容,并对科学数据元数据内容的改进与完善提出展望。
参观科学中心 篇5
一路上，大家有说有笑，都在期待着。大约一个小时左右，我们就到达了目的地，的`确，这个科技馆超出了我们的想象，太美丽了。经陈导游的讲解，这座科技馆从远处看就像一架准备出发的航空母舰，从高空往下看就像是一朵盛开的木棉花。它屹立在一个小岛上，这个小岛叫小谷围岛。广州科技馆历经了五年，零一年的时候建立，九月份对外开放，它是一个很好的旅游地点。那天，有很多来自其他学校的学生来参观。而且还有科技活动周开幕式，暨“百名院士专家广州行”启动仪式。上午11:00左右在广东科学中心主广场正式拉开序幕。这次活动的主题是“科技亚运，创新广州”。
12:00左右，我们在负一楼用餐，之后，就自由参观科技馆。首先，我们来到了名叫“破解头发的秘密”的头发馆，里面展示着各种不同的发型，也许这些发型在我们眼中觉得很奇怪，或者是不好看，但它是一种艺术，体现了人类的智慧啊，我不禁产生了一种敬佩感。接着我们又来到了“人与健康，感知与思维”馆。这个馆很大，大多数是生物知识。在那里，我陶醉于其中，从快乐中学到知识，从游戏中锻炼了胆量。然后，我们又去了航天馆，那里模仿月球表面的地板，还有月球上漂亮景象的壁画，令人感觉到就像在太空上一样，馆内展示着航天知识，还有一座航天服的模型，我们可以站到里面照相，真是有趣极了。我们又去参观了智能交通和电子信息馆，里面展示了电脑的安装过程、汽车的结构以及未来城市的交通。现代科技日新月异，真是太厉害了，让人不可思议!我们一定要努力读书，说不定将来也可以发明出更高科技的东西呢!我们继续参观来到了“儿童天地”，虽然这些都很幼稚，但它们令我想起了我的童年，童年的生活多姿多彩，真令人难忘啊!可惜我们现在再也不是儿童了，那快乐的时光早已变成了脑海里的回忆，时间一去不复返，我们要珍惜一切的时光啊!然后，我们来到了家庭数码馆。在里面，有所有我们日常生活中关于数码用品的来历及介绍。让我们有了更深的认识。最后，由于我们剩下的时间不多，只绕了“科技亚运成果展”一周就集合了。我们简略地了解了这个成果展，它表现了一个绿色亚运，科技亚运的主题。
共享 体现科学数据价值 篇6
孙九林是我国农业与资源环境信息工程学术带头人之一，一直十分重视地学领域科学数据的开发和共享，长期从事信息科学与国土资源以及农业交叉领域的研究，开拓了“国土资源及农业”信息科学管理应用新领域，主持完成多项国家级重大项目并解决一系列关键技术，为信息科学在资源环境中的应用作出了开拓性贡献，是国家级有突出贡献专家。
共享的意义
自21世纪以来，信息本身也被当作一种资源，甚至是一种比物质资源和能量资源更为重要的战略资源，而数据就是信息的基础。2002年底，在孙九林的倡导和亲自主持下，我国正式启动了“地球系统科学数据共享服务网”的建设。2004年，该网作为国家“科学数据共享工程”首批 9个试点之一被纳入国家科技基础条件平台，属于科学数据共享工程规划中的“基础科学与前沿研究”领域，主要是为地球系统科学的基础研究和学科前沿创新提供科学数据支撑和数据服务，同时也是目前科学数据共享工程中唯一以整合、集成科研院所、高等院校和科学家个人，通过科研活动所产生的分散科学数据和科研项目产生的数据为重点的建设项目。
据了解，国家投资产生的科学数据主要包括两种类型，一是行业部门长期采集和管理的科学数据；二是各类科技计划项目产生的研究型数据。从事科学研究是数据密集型的活动，离不开这些科学数据的支持，它对海量的、多样化的观测、探测、调查和试验数据具有很强的依赖性，对相关领域科学数据的共享有着强烈的需求。
但孙九林介绍，许多非常规的监测、观测数据，特别是研究过程中产生的数据，以及地球系统科学研究所需要的专业数据产品，是不能全部从专业部门获得的，它们还分布在从事地球学科研究的机构和组织、高校、科研院所以及科学家手中。长期以来，获取科研数据难一直是科技工作者反应比较集中的问题之一，很多科学家一直呼吁由国家财政支持的科研项目产生的数据能够实现共享。
“科学数据既是项目研究成果的组成部分，又是科技创新的重要基础，如果不把它们交汇、管理起来，不仅不能充分在共享和流通中发挥其使用价值，也会使一些研究结果无法进行追溯检查和验证，从而削弱国家对科技投入的效益。”孙九林表示。为此，2002年我国实施了“科学数据共享工程”，其目的就在于将这些观测、监测、探测、试验、实验等获得的数据、研究项目的过程与成果数据，以及在这些数据的基础上加工融合产生的多学科、系列化的数据产品进行整合、集成和分享，从而发挥它们的最大价值和效能。
共享的发展
孙九林介绍，发达国家很早就开始注重数据的开放和流动，甚至斥巨资建立许多部门和行业数据中心，为社会公众提供数据共享服务，而且为了满足科学技术发展和国家经济建设的需要，国家不断增加投入获取更多新的数据资源扩大共享活动，促进科技创新和增强国力，而美国就是最好的代表之一。美国政府建设的国家级科学数据中心群和国家级数据信息共享服务网，不但实现了公益性科学数据资源的长期积累，也实现了数据的高效管理与广泛应用。
近年来，倡导数据共享的国际组织也越来越为活跃。例如，国际科学联合会(ICSU)在一系列全球性研究计划的推动下，将原来专门设立的“世界数据中心”(World Data Center，WDC)，改名为“世界数据系统”（World Data System，WDS）和“国际科技数据委员会”(Committee on DATA for Science and Technology，CODATA)两大数据组织，主要负责开展科学数据的收集、交换和服务等活动。
国内近几年也加大了数据共享的力度，越来越多的学科和单位都开始注重和开展数据交换及共享的相关工作。更为重要的是，由于我国数据共享工程的建设，给大量依托于行业部门的地学数据的流通和共享提出了“为科学研究服务”的数据产品要求和发展规划。在此背景下，孙九林等科研人员开展了“地球系统科学数据共享网”的研究，“我们希望通过这项研究不仅能够充分利用和分享国内的资源，还能通过镜像、交换、导航等多种手段将国外资源充分利用起来。”孙九林说，通过“地球系统科学数据共享网”的研究，目前我国已同“世界数据系统”（WDS）建立了数据交换和镜像合作。
此外，2002年，我国实施了“科学数据共享工程”，气象、地震、农业、林业、医药卫生等领域的数据已经实现了共享。另外，根据《科学数据共享工程发展规划》，到2020年，科学数据共享工程将实现80%以上公益性、基础性数据资源面向全社会共享，使科学数据资源的积累与共享达到基本满足科技创新和国家发展的需求，提高国家创新能力和竞争力，最大限度地满足国家对科技投入的效益。
孙九林说：“数据共享工程是国家科技基础条件平台建设的主要内容之一，在财政部和科技部的领导和支持下，我国数据共享的状况已经得到了很大改善，同时也得到了社会各界的认可。该工程在讨论立项的最初就得到了众多知名专家的好评和赞同，并一致认为这是一件有百利而无一害的事情。”尽管最初数据共享的理念并不能被大多数人接受，但是经过这几年的发展，现在理解和支持数据共享工程工作的人越来越多。未来虽然还有很长的路要走，但数据共享工程的明天是光明的。
流通才有价值
国家各类科技计划项目每年都会产生大量的研究型科学数据，这些数据既是项目研究成果的组成部分，也是科技创新的重要基础。长期以来，我国科学家在科研中大量依赖国外科学数据，而国内各类科研活动中产生的大量科学数据，由于缺乏数据共享的机制，无法发挥其应有的作用，数据的潜力得不到充分挖掘和利用。孙九林说：“科学数据不仅有科研价值，还有社会价值和经济价值，只有在共享平台上实现数据的共享和流动，数据才能不断升值。”
从2007年开始，科技部在推动气象、地震、医学与健康等行业科研数据共享的同时，开始尝试对科研项目产生的数据进行汇交管理共享的工作，根据“地球系统科学数据共享网”建设的经验，选择973计划资源环境领域项目产生的科学数据进行汇交和共享试点工作，试图把分散在科研人员手中的基础研究项目数据集中起来，通过长期积累建立数据共享中心，目的是让更多的科研人员能够发掘和利用这些科学数据的价值，从而促进我国科学研究水平的提高，使得科研活动的价值得到进一步提升。
孙九林认为：“数据汇交是手段而不是目的，在汇交相关数据的基础上，推动科技创新，提高综合研究的能力才是数据汇交的真正目标。”高质量的数据是保障高质量共享服务的基础，数据汇交中心通过对元数据、数据说明文档和数据实体的审查来保障数据的可靠性；还通过同行专家对项目组预先制定的数据汇交计划进行审核，以此来保障数据的准确性、系统性和科学性。孙九林说：“这是为了提高数据质量而不得以采取的约束性制度。”
据悉，经过一年的调查研究，科技部形成了《国家重点基础研究发展计划（973）资源环境领域项目数据汇交暂行办法》，2008年科技部正式启动了“973计划资源环境领域项目数据交汇工作”，下发了《关于开展国家重点基础研究发展计划资源环境领域项目数据汇交工作的通知》，颁布了形成的“汇交暂行办法”，并在资源环境信息系统国家重点实验室成立“973计划资源环境领域项目数据汇交管理中心”，由孙九林院士担任中心主任。2009年10月，科技部又规定2009年（含）以后参加验收的项目必须先完成数据汇交工作，才能进行项目验收。973计划资源环境领域项目从1998年开始启动，2010年以前结题的29个项目均已完成数据汇交，绝大部分数据提供完全开放共享；2010年以前启动但尚未结题的32个项目均已完成了数据汇交计划的编制。希望在不久的将来，科学家能够把数据汇交与共享视为一种自觉行为，这样才能更好地挖掘科学数据的价值。
保护知识产权
数据一汇交便涉及到科学家的知识产权保护问题，这是数据共享工程中非常重要的一个问题，那么怎样才能既实现科学数据的共享，又能保护科学家的知识产权呢？谈及工作多年对此最深的体会，孙九林表示：“其实科学数据的汇交工作并没有想象中的难以实现，最早我们很担心科学家们不配合工作，但是经过几年的发展，很大一部分科学家都明确支持数据汇交，也愿意将自己的研究数据上交到数据管理中心。”
据了解，科学家们的担心主要有两个方面：首先，文章没发表前，关键数据如何保密？其次，如何保证引用者在引用时都会注明出处？孙九林介绍，他们剖析了NIH数据共享政策和共享规范，同时深入研究了“世界数据系统”的科研项目数据管理，科技部基础司在此基础上结合我国项目数据交汇的现实状况，制定了非常详尽的细则即上述的“汇交暂行办法”，以确保科学家的知识产权得到保护。比如，他们规定数据汇交管理中心工作人员不得从事所负责领域的科学研究。
此外，数据还可以设置保护期，保护期内的项目数据仅供项目和课题承担单位及其授权范围内的用户访问和使用。过保护期后，数据汇交中心以在线、离线等方式分期、分批向全社会提供数据共享服务，用户利用汇交数据所产生的成果需要注明数据来源。另外，有的科学家也提出，最初产生数据的科学家利用这些数据发表了很多文章，之后再利用这些数据的科研人员，不仅要标明数据来源，也要标注已经利用这些数据发表的文章。“标示清楚了就解除了后顾之忧，而标注的形式也都是科学家自己提出的方式。”孙九林说。
记者了解到，虽然数据是免费提供的，但并不是任何人随时随地都可以获得数据。首先使用者要向管理部门提出申请，其次必须写明从事研究的领域和课题，需要的数据类型等，经过审核才能提供相关数据。孙九林坦言：“经过几年的实践，我们已经具备了较完整的技术平台开发和建设能力，而且，我们开发的所有平台软件和工具都具备可移植性和扩展性，在功能体系上，能够满足项目数据汇交用户、数据使用者、数据汇交管理机构三方的要求，在其他领域应用也很方便。”
未来的展望
科学数据共享通过前期的试点，后期在科技部条件平台项目中建设，目前共享的科学数据资源基本涵盖了我国三分之一左右的公益性、基础性科学数据类型，内容涉及自然科学、社会科学与人文科学等学科，它们都是行业部门及科研领域通过巨资投入而产生的。据不完全统计，科学数据共享工程的实施，已经整合盘活共享了超过250亿元的国家投入产生的科学数据资源，并建立了若干数据库，积极开展数据共享服务，为科学研究、政府决策提供了坚实的支撑，效果显著。科学数据共享工程先后为若干 “973”项目、“863”项目、科技支撑项目，以及自然科学基金等重大项目和工程提供基础数据支撑，有力地促进了我国科技创新和社会发展。
自第一个试点——气象科学数据共享工程试点以来，在资源环境、农业、人口与健康、基础与前沿等领域共24个部门开展了科学数据共享工作，迄今为止已初具规模。如今，科学数据共享的概念已经在科技界得到广泛认可，形成了良好的共享氛围和服务意识。我国科学数据封闭独享的局面也得到了有效改善，该工程不仅带动了跨行业数据交换工作的发展，也在科技界乃至全国产生了深远的影响。
谈到未来的发展和目标，孙九林表示：“希望能够将科学数据共享工程所形成的管理办法、标准规范、技术平台，包括一些经验和体会，更好地推广到更广泛的领域中去。这也是我们研究这项事业的初衷。”交通部门、人口与健康等领域都想开展科研项目产生的数据汇交管理工作，就目前的形势看，数据共享工程很有发展前景。我们也希望科研项目数据的汇交工作不仅局限于资源环境领域的项目，至少能够逐步使国家财政支持的科学研究项目，都能采取数据汇交的管理办法，使国家投资所产生的数据，能对我国的科学创新作出更多贡献。
挪威灵感科学中心 篇7
建筑内部计划囊括70个交互式展示空间和工作坊以及北欧设施最先进的天文馆,预计每年吸引并接待10万名学校和家庭的参观者,并长期为当地学生提供每年4万个免费参观的名额。
一个充满活力的交流平台
为了提供新的空间用于了解并支持“可持续是提升生活与环境质量的机会之窗”这一理念,灵感科学中心将交流融于建筑,形成一个振奋人心的整体。因此,该中心被设计成一个与自然环境和使用者亲密接触的被动式建筑,玻璃幕墙包裹的两翼从中心的环形中庭延伸出来,为建筑创造了一个充满活力的“心脏”。
为了促进人们对环境、能源、健康的关注,灵感科学中心被设计为拥有清晰叙事结构、充满活力的交流平台。三折的建筑体量象征着自然的周而复始和螺旋上升,结合技术的周期性发展,表现为具有宇宙力量的基本形式。设计目标也因此被设定为创造一个引人注目的建筑,通过将多种活动归结于某一鲜明概念的方式使建筑本身成为灵感科学中心的个性品牌。
一个独特的筹款过程
灵感科学中心也是展示公共部门和商界为加强青年人对科学的兴趣如何走到一起并共同集资的难得案例。因此这座建筑成为价值2 850万挪威克朗的科学中心品牌化及资金筹集过程中的重要形象。挪威政府为该中心已提供500万挪威克朗的资助,商界提供了700万挪威克朗资助。
此外,科学中心还收到国有机构—挪威水资源和能源局提供的政府补贴。该机构旨在推动挪威建筑部门环境友好型能源消耗的再分配。正如挪威贸易及工业部部长Trond Giske所说,18个城市如此难得地共同参与到项目中,同时商界筹集了远超于一般建筑项目的资金,这样的现象是不寻常的。
Inspiria Science Centre is designed as one of the most advanced science centres in Northern Europe and is part of a long-term plan to make knowledge the most important asset of theØstfold Regio n in Norway.This ambitious plan is reflected in the architectural aspiration,as the trifold form is designed as a communications platform merging the environment energy and health.
The i nterior pro gram i nclude s 70 i nteractiv e e x h i b i t i o n s,w o r k s h o p s a n d t h e m o s t a d v a n c e d planetarium in Northern Europe and Inspiria Science C e ntr e i s e x p e c t e d to attr a c t mo r e t h a n 100,000visitors every year,mainly school trips,families and tourists.Long-term plans to include the community will be addressed by annually offering over 40,000students of the area a free trip to visit the venue.
A Vibrant Communications Platform
Inspiria Science Centre combines communication and architecture into an inspiring and eventful whole,in order to provide new spaces for learning and supports the idea of sustainability as a window of opportunity to increase the quality of life between humans and the environment.Inspiria Science Centre is thus designed as a passive house in close contact with both nature and the users,as glass e nclosed wings extend from the focal circular atrium creating a dynamic heart to the building.
By merg i ng the ar c hite c ture a nd the s c i e n c e centre’s focus on the environment,energy and health Inspiria Science Centre is designed as a vibrant communications platform with a clear narrative.The narrative permeates the building design,as the trifold form symbolises nature’s cyclical repetitio ns and spiral forms,which blend with the technology cycle expressed in the universal power of the circular basic form.The goal has thus been to create a striking building,which in itself constitutes an identity-laden branding of Inspiria Science Centre by uniting the activities of the science centre into a single concept.
A Unique Fundraising Process
Furthermore,Inspiria Science Centre is a unique example of how the public sector and the business commu nity c an come to gether and raise fu nds to e nh a n c e yo u ng peo ple's i ntere st i n s c i e n c e.The architecture has thus been a significant icon in the branding and fundraising process of the€28.5 million science centre.For example,the science centre has been granted€5 million in subvention from the Norwegian Government and€7 million in subvention from the business community.
Besides,the science centre has received subsidies from the government-owned corporation Enova that promotes environmentally friendly redistribution of energy consumption in the Norwegian construction sector.As Trond Giske,the Norwegian Minister of Trade and Industry,has stated,it is also quite unique that 18 municipalities have gathered so significantly and e ngaged themselves i n the pro je ct,while the business community has granted far more funds than in usual construction projects.
项目概况
项目名称:灵感科学中心
建设地点:挪威萨尔普斯堡附近,Gr lum
业主:Borg Næring og Eiendom A/S
设计单位:AART architects A/S
设计时间:2007年
建成时间:2011年
建筑面积:6 500m2
景观设计:AART architects A/S
室内设计:AART architects A/S
体验设计:Expology
工程师:Cowi A/S
电子工程:Yit A/S
HWS工程:Multiconsult
建筑成本:2 850万挪威克朗
图纸版权:AART architects A/S
农业科学数据中心 篇8
在园区设施化方面, 贵阳将在蔬菜、水果、畜牧等产业园区加快设施化水平, 推广大棚、温室化和工厂化生产, 推广现代节水技术, 加大喷滴灌配套, 建设跨区域冷链物流体系, 不断提高园区设施化水平。
在管理经营信息化方面, 贵阳将全面构建“大数据农业”信息管理平台, 推进市、县、乡 (镇、社区) 、村四级信息发布体系建设, 打造农产品大数据交易中心, 推广运用物联网技术, 促进订单农业发展, 建成集中统一、协作共享的都市现代农业管理信息系统, 基本建立覆盖全市特色农业产业的农产品网络营销服务体系。到2020年, 建成基于物联网技术应用的农业信息化示范基地45个, 建成贵阳现代农业大数据中心。
浅谈科学中心的科学素质教育特色 篇9
1 科学素质的涵义
科学素质的涵义,根据不同国家或机构自身的特点和目标,有不同的提法,目前还没有统一的定义。1989年美国科促会(AAAS)提出2061计划,其中科学素质的定义是“具备并使用科学、数学和技术学的知识做出有关个人和社会的重要决策”。而美国《国家科学教育标准》将科学素质解释为:“了解和深谙进行个人决策、参与公民事务和文化事务、从事经济生产所需的科学概念和科学过程”。印度把科学素质解释为“全民最低限度的科学”,指每个公民都需要具备的某种最低限度的、基本的科学(或技术)知识,以及对科学方法有一个操作性的、实践性的熟悉和理解。
在2006年由国务院颁布的《纲要》中提出了符合我国国情的科学素质定义:“科学素质是公民素质的重要组成部分。公民具备基本科学素质一般指了解必要的科学技术知识,掌握基本的科学方法,树立科学思想,崇尚科学精神,并具有一定的应用它们处理实际问题、参与公共事务的能力。”
可见,不论是西方的发达国家还是东方的发展中国家,对于科学素质的涵义
概括起来包括了3个方面的基本内容:一是对科学术语和基本概念的基本了解;二是对科学研究过程和方法的基本了解;三是对科学、技术与社会相互关系的基本了解。
2 我国公民科学素质的现状以及提高公民科学素质的重要性
2.1 我国公民科学素质的现状
目前,我国公民的科学素质与发达国家相比存在一定的差距。2003年我国公民科学素质调查显示,我国公民具备基本科学素质的比例1.98%,即每千人中只有l9.8个人具备基本科学素质。根据美国1985年的调查显示,美国公民当年达到基本科学素质比例为5%,到了1990年已经达到6.9%。欧共体1992年的科学素质比例为5%,而日本1991年的比例为3%,均远远超过我国2003年的科学素质水平。
2003年的调查数据还显示我国公民的基本科学素质水平在性别、职业、学历、年龄、城乡、经济发展区域上的分布上均存在较大差异。城市居民具备基本科学素质的比例为4.1%,而农村居民具备基本科学素质的比例仅为0.7%。不同经济发展地区公民科学素质水平也参差不齐,经济发展水平较高的东部地区公民具备的基本科学素质的比例为2.0%,而西部地区则只有1.5%。如此低和不平衡的公民科学素质水平与我国经济发展、社会进步的要求相差甚远。
2.2 提高公民科学素质的重要性
首先,公民科学素质的提高有利于公民的生存和发展。现代科技的进步带动着社会日趋发展,公民的生活的提高和科学技术已密切相关。公民要适应现代社会的要求,在激烈的竞争中谋求发展就必须在正确的人生观和世界观的指导下不断地学习科学知识,掌握科学技能和科学方法,积极提高实际解决问题和参与公共事务的能力。这不仅是公民生存发展的基础,也是以人为本的思想的具体体现。
其次,公民科学素质的提高有利于国家综合实力的增强。高素质的创新型科技人才不仅是实现全面建设小康社会目标的基础,而且也是建设创新型国家的社会基础。公民科学素质提高的同时也使公民更自觉承担公民的社会责任,积极参与公共事务的决策、管理和监督,从而有利于公民参与国家公共政策法规的制定和执行,推动社会民主和构建社会主义和谐社会。
3 科学中心在实施科学素质教育上的特色
科学中心是新型的科普教育基地,以弘扬科学精神,普及科学知识,传播科学思想和科学方法,提高全民科学素质为宗旨。科学中心重视反映前沿和重大领域的科技发展,捕捉公众关注的社会热点,有机地把科学性、知识性、趣味性和参与性融合在一起,在实施科学素质教育上发挥重要和积极的作用,走出了具有自我特色的新路子。
3.1 以全民为目标受众,吸引不同年龄段和特点的公民走入科学,让科学普及社会,促进全民素质的提高
我国所实施《纲要》的方针是“政府推动,全民参与,提升素质,促进和谐”,其内涵就是提高全体国民的科学素质。科学中心在实施科学素质教育上正是以全民科普为目标,不局限于受众的年龄和知识背景等主观因素,使科学素质教育真正普及到每一个公民。
青少年作为《纲要》的重点对象人群之一,是科学中心最为关注的目标受众群体。通过校外科普游、科学探索之旅、夏令营和志愿者服务活动等形式,科学中心为广大的大中小学生提供与学校教育相结合的学习。而其他年龄层次的受众、如企事业单位的职工群体和已退休的老年人群体,和特殊群体、如贫困弱势群体和残障群体,都可以在科学中心找到适合自己的学习内容,使在科学教育面前人人平等,个个有机会,把科学知识传播到社会的每个阶层。
同时,科学中心利用自身的科普资源优势,在把公民请到中心内进行科学传播的基础上,更主动地带着机器人表演和科学小实验等精彩的科普活动走入社会,来到学校、街道、社区甚至是山区,使科学素质教育渗透到社会的每个角落。
3.2 根据人类认知发展规律,采用灵活多样且有效的展教形式使不同层次的知识得到正确的理解,有利于公民构建自身知识体系,提高个人素质
人类一生不同的生长期具有不同的认知结构。即使在同一个生长期,如青少年期,不同龄段的青少年也有着特有的思维方式和认知模式。如何了解学生认知思维的特色和配合其心智发展的水平,制定有效可行的学习材料和教学方式,一直都是学校教育所面对的最大困难和努力的重点方向。
科学中心作为学校教育的有效和必要补充,在某种程度上弥补了传统教育方法违反青少年的自然生长规律和忽略学生在学习过程中的主体能动性等弊病,它遵循人类的认知发展顺序去设计展示内容和互动活动,迎合受众不同的思维方式和认知习惯,在科学素质教育中体现“求同存异”。“求同”是指科学中心对每个受众开展科学素质教育的目的是相同的。“存异”则是指在实施的过程中,科学中心注重知识的深浅的不同以及受众的认知特点的不同。
对于同类型的知识,科学中心会根据受众的认知模式和学习能力去组织学习内容和体验方式。以汽车的维修知识为例,12岁以下的儿童在卡通风格的“汽车修理间”里通过角色扮演,模仿汽车维修工对汽车的主要零部件进行拆卸和组装。整个学习体验的设计不仅符合符合儿童的审美观,而且充分利用儿童爱模仿的特性,使其在充满智能刺激的环境中去主动探索和学习。而成年受众在学习汽车维修知识时则强调知识的全面和严谨,所有的演示内容经高校汽车专业的教授编写审定后由专业汽车制作生产公司拍摄而成,让受众在一辆真实的两厢轿车上学习汽车日常使用保养的小窍门和维修的方法与技巧,达到可以在现实生活中学以致用的目的。
对于不同的知识,科学中心会充分根据其特点,选取合适的展示角度和形式,使受众在最有效和易于接受的程度上进行体验和学习。例如,对于深奥干涩、不为公众所熟知的科学原理、如密立根油滴实验,会采用复原科学家实验的过程以及配合现代先进的技术模拟分析等手段,使其蕴含的知识深入浅出,经典重现;而对于公众较为熟悉的科学原理、如自由落体定律,则从多个角度或多个层次上对固化的知识进行挖掘,使其蕴含的知识在综合分析的基础上能被更深入地理性理解。对于高端的科学技术,如仿人机器人技术,采用“平易近人,应用为主”的形式,使受众在了解高科技实际应用的基础上激发其对知识探究的欲望;而对于公众生活中的科学技术,则以“贴近生活、落实科普”为宗旨,在普及科学知识的基础上,使受众对科技与社会的关系有更深刻的认识。灵活多样的展教形式和不同的展示内容相辅相成,在一定程度上弥补了学校教育“照本宣科”的缺陷,使受众对科学知识的感性认识能够得到正确的分析、综合、概括和推理等加工后形成知识的理性理解,从而构建自身的知识体系。
3.3 创设学习的问题情境,强调知识原理的运用,使受众在“主动学习”的过程中发现问题、提出问题和运用知识去解决问题,从而培养其形成逻辑的、科学的、创造性的思维,和解决问题的综合素质能力
科学素质教育是对消除应试教育下“高分低能”现象的有效手段。科学中心在实施科学素质教育上以培养掌握科学知识技能,并运用知识去解决问题,在社会中能够适应和发展的综合性新型人才为目标。
科学中心在知识的组织上打破了传统学校教育中学科间的界限,以主题展示突出学科间知识的交叉,强调知识的综合运用;在教育手段上提倡“主动学习”,为受众营造一个知识学习的问题情境,使其在体验过程中发现问题和提出问题,然后将已有的知识原理、经验等加以重新组织去解决问题,使受众特别是青少年在知识的运用中不仅有效地促进了对知识的理解,而且建立起对学习的信心以及培养了良好的学习态度和兴趣。比如以“考古”为学习任务,受众在充分考虑问题情境所提供的条件下,运用掌握的知识去完成各项任务,包括运用在物理课堂上学到的滑轮知识去搭建最有效和最简易的挖掘提升装置、和运用地理课堂上学到的地质和气候的知识去组织挖掘的行动等。这一系列的任务锻炼了受众的知识综合运用能力,培养了受众特别是青少年的创造力,鼓励他们从不同的角度思考、用新的方法去解决问题,使受众不仅是一名学习者,更是创新者和研究者。
在传播科学知识的同时,科学中心注重培养受众正确地使用科学工具,包括测量工具、数据收集分析工具以及计算机软硬件等,培养和锻炼受众实际动手操作的技能,使学习不仅仅是“纸上谈兵”。比如在“汽车设计工作室”的体验中,受众不仅可以按自己的喜好和需求去设计汽车,也可以对绘图工具软件和三维建模软件有了一定的了解和掌握。
而且,科学中心也注重培养受众的团队协作能力、合作能力和推断能力等综合能力,使其在解决问题或竞技等互动中学习和锻炼,为其在现实社会中的可持续发展打下良好的基础。
3.4 巧妙地在科学知识传播过程中对科学思想和科学方法进行不断的概括化和系统化,产生知识的类化过程和知识的正迁移,使受众逐步形成正确的人生观和世界观
科学普及不能仅是简单地指知识的普及,毕竟每个公民对知识掌握能力水平或要求范围均不同,因此实施科普更重要的是向全体公民普及可以指导个人学习、生活和发展的科学思想和科学方法。蔡元培先生曾指出:“中国科学之落后,不但是知识和技术贫乏,尤其是思想和方法之落后”。由此可见,公民树立正确的科学思想和掌握基本的科学方法是提高全民素质,实现全民科普的关键。
科学思想是一种价值观念及其实现这种价值观念的精神。科学方法是指以科学的态度处理问题所需要的正确的思维方式、方法。两者均不能通过简单的一个原理、一个公式或一个图表就可以掌握。如何使公民对它们能够进行有效的学习,从而实现素质的提高呢?科学中心通过巧妙地在展示体验中运用学习迁移来实现。
科学中心通过再现历史上伟大科学家的科学研究场景,重现或模拟经典的实验过程,使受众身临其境地在科学家们的指导下去观察、去思考、去做实验,从中感染科学先驱们敢于坚持真理、坚持正义的人格,体验真理发现过程中的曲折与巧妙。比如,受众站在比萨斜塔前,感受着亚里斯多德的实证精神,象亚里斯多德一样运用观察实验和假说推理的科学方法去对不同重量、不同体积的物体进行相同的自由落体运动;受众在法拉第的科学探索精神的鼓舞下,学习科学家逆向思维、实验求证的科学方法,完成一系列磁生电的实验;受众拿着直尺和角度测量尺,运用埃拉托色尼富有创新性的测量和计算方法,亲自验证地球的周长。受众在一系列的学习体验中对科学的态度和行为不断地概括化和系统化,在自身的知识体系中产生促进学习知识和解决新问题的正迁移以及对学习方法和学习态度的一般性迁移,从内在本质上用科学思想和科学方法去指导自身在现实社会中的发展。
4 结语
中国科学院院士叶笃正先生提出“要以科普之
‘水’涨科技之‘船’。《全民科学素质行动计划纲要》的制定和发布实施,就是涨人民群众科学素质之水,扬科学精神之帆,行科技创新的大船。”可以说,要涨科普之“水”去润泽我国56个民族12亿人民不仅是我国科普教育工作难度极高的基础任务,而且也是我国建设创新型国家的一项基础性社会工程。科学中心将继续充分发挥自身优势去扩大普及面和深入教育点,有效利用丰富的科普资源和多元多样的教育手段去传播科学知识、树立科学思想、培养科学态度和掌握科学方法,使科普之“水”高涨,切实成为科学精神的弘扬者、科学思想的倡导者、科学方法的实践者和科学知识的传播者。
摘要：公民科学素质的提高对个人和国家发展具有重要意义。在了解我国公民素质现状的基础上,重点介绍科学中心通过利用丰富的科普资源和充分发挥自身的优势,在推行全民科普、促进知识的正确理解、强调知识的综合运用以及传播科学思想和科学方法四个方面上实施科学素质教育的特色。
关键词：科学素质,科学中心,教育特色
参考文献
[1]王莹.浅谈非正规教育在提高公众科学素养中的作用[N].江苏科技报,2005-10-31.(A03版).
[2]甘海鸥.科技馆事业发展与科普教育作用浅谈[J].科技资讯,2007(27):226-227.
[3]徐善衍.关于科技馆发展趋势和特点的思考[J].科普研究,2007(总009期):15-20.
[4]刘立.公民科学素质的定义、内涵及理念新探(讨论稿).
[5]张瑶.中小学素质教育与科普场馆关系之初探[C].2005年中国科协学术年会论文集:156-161.
科学数据共享方式研究 篇10
科学数据, 是一类特殊资源, 它是指科技活动或通过其它方式所获取到的反映客观世界的本质、特征、变化规律等的原始数据, 以及根据不同科技活动需要, 进行系统加工整理的各类数据集, 用于支撑科研活动的科学数据的集合[1]。它作为信息时代最基本、最活跃的科技资源, 对科技创新具有重要的基础支撑作用。因此, 在现代互联网技术飞速发展条件下, 实现对科学数据资源的共享管理, 可以为科技创新、政府决策、经济增长、社会发展提供强有力的基础知识支撑, 同时可以推动社会的信息产业化发展。
2 我国科学数据共享现状
我国科学数据资源十分丰富, 据统计, 目前我国科学数据库总量占到全世界的十分之一。但长期以来, 人们“重论文, 轻数据”, 使得科学数据的有效利用率很低, 造成国家投资的极大浪费。
我国的科学数据共享工程[2,3], 起步比较晚, 大概起步于上个世纪90年代, 由孙枢院士等人提出要在全社会建立科学数据共享项目开始。到2003年, 经科技部和有关部门的共同努力, 启动了“科学数据共享工程”, 使得科学数据在共享和共建方面取得了显著进展。但目前这一工程, 仍然处于初级阶段, 仍需要投入大量的人力、物力资源。同时, 由于互联网技术的飞速发展, 科学数据的存储形式各不相同, 也使得科学数据共享的难度加大。
目前, 我国科学数据共享中主要存在以下问题:
(1) 科学数据共享管理仍然缺乏行之有效的法律法规和政策保障。
(2) 对科学数据的共享管理投入不足。
(3) 科学数据存在多种多样的物理形式。有的是以数据库形式存在的结构化数据;有的是以文档、文字、图片等非结构化形式存在。
(4) 科学数据的数字化程度不够彻底。
对于前两种问题, 我国已经初步制定了科学数据共享工程的一些法律法规和相关标准来逐步完善和解决数据共享问题, 但这是个漫长的过程, 因为需要社会各个部门之间相互协作。对于后两种问题, 可以通过当前先进的互联网技术来解决。所以本文的重点正是针对后两个方面提出了一些可行的解决方法。
3 科学数据共享方式
科学数据作为科技活动中一类重要基础资源, 其面涉及资源、环境、生态、农业、人口、交通、地质、气象、海洋等多个学科, 具有来源丰富、分布广泛、数据量巨大、类型多样等特点。针对这些复杂的科学数据资源, 可以采用不同的方式来实现科学数据共享。目前, 按照数据源提供的方式, 可以将科学数据源分为完全开放数据库的科学数据源、带查询接口的科学数据源、提供元数据共享的科学数据源和基于网格的科学数据源。针对这四种科学数据源, 本文提出了四种科学数据共享方式:基于完全开放数据库的共享方式、基于查询接口的共享方式、基于元数据的共享方式和基于OGSA-DAI数据集成的共享方式。
3.1 基于完全开放数据库的共享方式
完全开放数据库的科学数据源, 主要是指可以向社会完全公开的一种科技资源数据, 如相关标准数据库、科技成果数据库等。数据源单位一般都会建立相关的数据库来管理这些资源, 通过网站或其它形式向社会完全开放这些数据, 而用户可以免费获取的科学数据信息。但长期以来, 数据源单位采集的科学数据只限于内部使用, 数据“信息重保管、轻服务”的思想存在, 使得数据没有得到有效管理和利用。同时, 不同地区的类似部门又重复的建设了许多相似的数据资源, 造成了科学数据的重复性建设, 极大的浪费了国家资源。
对于这种数据源可以采用两种共享方式:集中共享和分布共享。
(1) 集中共享
集中共享是将科学数据源单位的数据库统一移植到共享平台中, 由平台统一管理, 然后再向用户提供统一的查询接口, 从而为用户提供查询这些科学数据的功能。集中共享方式需要数据源单位, 提供相应的数据库建库脚本和数据集, 将数据存放在共享平台的数据库中进行统一管理。
集中共享方式主要适合一些长久不变的科学数据源和暂时没有建库条件但又急需共享的数据源。
(2) 分布共享
分布共享主要是通过共享平台提供数据库中间件技术, 将相关的远程科学数据库通过计算机网络连接到一起。平台通过统一的查询接口, 利用异构数据库集成的方法对这些科学数据库进行访问。
在分布共享方式中, 需要建立数据库配置信息。这些配置信息主要包括:数据库名称、数据库类别、数据库内容描述、数据库访问方法、数据库更新日期、数据库建设单位等信息。分布共享可以采用目前成熟的数据库中间件 (如ODBC和JDBC) 技术, 对科学数据中异构数据库进行统一访问。
3.2 基于查询接口的共享方式
随着国家数字化工程的建设, 越来越多的科学数据都实现了数字化。科研机构或企事业单位采用数据库的形式将数据保存到数据库中, 方便日常管理。Web技术的发展, 也使得越来越多的科学数据源单位都建立了自己的网站。同时, 网站提供查询接口, 方便人们检索这些可共享的科学数据资源。
对于提供查询接口的科学数据源, 可以通过基于领域的Deep Web[4]技术和元数据技术相结合的方法来实现。Deep Web是一种专门针对具有查询接口的Web信息搜索引擎技术。
具体步骤如下:
(1) 提供数据源元数据描述信息。描述信息主要包括数据源网站URL, 数据源内容描述, 数据源名称、类别等信息。
(2) 利用Deep Web查询数据源网站中的科学数据。
(3) 将 (2) 中查询到得数据进行统计分析。
(4) 将统计结果保存到科学数据共享平台的数据库中。
基于查询接口的共享方式如图1所示。
3.3 基于元数据的共享方式
目前, 国家科学数据共享工程已经将元数据定义为数据的数据。元数据, 主要用来描述信息资源或数据等对象, 使用的目的在于识别资源、评价资源、追踪资源在使用过程中的变化。它作为一个专门的科学术语, 已经广泛应用于社会各个学科领域, 特别是在气象科学数据中心、水利科学数据中心、国土资源科学数据中心、地球系统科学数据共享网等国家科学数据共享试点工程。通过提供对数据的描述及对数据集中数据项的解释, 实现对分散的科学数据资源的定位与访问, 从而提高科学数据的利用价值。
科学数据元数据是对科学数据外部形式和内部特征的详细描述, 为科学数据共享提供信息, 主要目的是提供科学数据资源的全面指南, 以便用户对数据进行准确、高效与充分的开发和利用。因此, 基于元数据的数据集成[5]研究成为目前解决数据共享中一重要方法。
元数据共享方式, 要求数据源单位提供数据的元数据内容。元数据内容根据国家科学数据共享工程元数据标准统一制定, 内容框架如图2所示。其内容包括三个方面:
(1) 元数据实体集信息:包括引用元数据子集和数据类型信息的根实体。
(2) 元数据子集:包括标识信息、内容信息、分发信息、数据质量信息、数据表现信息、参照系信息、图示表达目录信息、扩展信息、数据模式信息、限制信息和维护信息。
(3) 元数据类型实体:包括覆盖范围和引用信息。
科学数据共享平台集中管理这些科学数据源的元数据信息, 当用户在共享平台中查询数据资源时, 首先是对元数据进行检索, 然后通过元数据信息找到数据源的相关数据信息, 最后将结果通过统一界面形式形式返回给用户。元数据共享方式结构如图3所示。
3.4 基于OGSA-DAI数据集成的共享方式
OGSA-DAI[6] (Open Grid Service Architecture Data Access and Integration) , 即开放网格服务架构数据访问与集成。这个项目由UK Database Task Force提出构想, 致力于建造通过网格访问和集成来自不同的孤立数据源的中间件。它的目标是通过网格进行数据访问和集成提供统一的服务接口, 将不同的、异构的数据源视为逻辑上的单一资源。然后通过OGSA-DAI网格服务提供基本的操作来完成复杂的数据操作功能, 如数据联盟、分布式查询, 而这些操作将会隐藏数据库驱动、数据格式和客户端的传输机制等细节问题。
在科学数据共享中, 由于科研机构或其他数据单位的建设条件各不相同, 因此存在着很多异构的科学数据库。我们可以利用OGSA-DAI来对这些异构数据库的集成, 实现科学数据的集成与共享。OGSA-DAI数据集成的共享方式如图4所示。
OGSA-DAI数据集成共享方式框架大致分为客户层、表示层、业务逻辑层和数据层四个层次结构。四个层次功能如下:
(1) 数据层:由支持OGSA-DAI的科学数据源构成。目前支持的数据源包括XML数据库 (如eXist, Xindice等) 、关系数据库 (如Oracle, DB2, MySql等) 、特定形式的文件和目录 (如OMIM, EMBL等) 。
(2) 业务逻辑层:主要由数据服务资源和支持部件构成。它封装了OGSA-DAI的核心功能, 可以部署多个数据服务源来发布多个数据源。
(3) 表示层:主要功能是以Web Service接口的方式向外提供数据服务资源。有两种实现方式, 一种是WSRF数据服务方式;一种是WSI服务方式。
(4) 客户层:主要是利用客户端工具, 通过数据服务与相应的数据源进行交互配置。
可以通过OGSA-DAI的配置文档接口与科学数据服务源进行交互。客户端不需要直接操作数据服务源, 而通过向数据服务发送一个请求, 然后数据服务解析这个请求, 并执行请求的内容。最后数据服务源再创建请求的结果, 同时将结果返回到客户端。
4 结论
本文主要介绍了科学数据共享中的四种共享方式, 通过这四种方式可以有效地将科学数据整合在一起, 针对不同格式的科学数据源, 提供不同的共享方式。这四种方式主要是在技术和应用上解决共享问题, 但还需要政府的政策驱动和宏观指导。通过技术与政策相结合的方式, 集成政府部门、科研机构、高等院校和相关组织等多方面的公益性、基础性科学数据资源, 形成整体布局、结构合理、管理规范的科学数据共享服务体系, 从而加速科学数据共享工程的建设步伐。
参考文献
[1]SDS/T1003-2004, 科学数据共享工程技术标准[S].
[2]江洪, 钟永恒.国际科学数据共享研究[J].现代情报, 2008 (11) :56-58.
[3]黄鼎成, 尚翔, 王卷乐.浅谈科学数据共享工程建设的战略取向[J].中国基础科学, 2005, 5:29-35.
[4]刘伟, 孟小峰, 孟卫一.Deep Web数据集成研究综述[J].计算机学报, 2007, 30 (9) :1475-1489.
[5]张宇, 江东兴, 刘启新.基于元数据的异构数据集整合方案[J].清华大学学报:自然科学版, 2009, 49 (7) :1021-1024.
未来属于数据科学家 篇11
在组织中，与CFO分管财务部门、CIO分管信息部门、CMO分管市场部门类似，CDO将分管数据部门。在数据部门中任职的就是数据科学家。
埃森哲称，美国新增数据科学家职位的数量将占全球新增总量的44%，但美国只能供应23%的人才，有近3.2万人的缺口。教育背景适合从事数据科学家工作的毕业生数量严重不足。到2018年，仅美国和英国，数据科学家职位的增长速度将是其他职位的五倍，是金融服务等信息密集型行业职位的四倍。
经过20多年信息化、互联网、移动互联网的发展，对于包括政府和企业在内的各种组织来说，数据的存量和增量都已是天文数字，用简单的、直观的方法已不能从数据中获取更多的商业价值。数据科学由此应运而生。
数据科学认为，进入信息社会后，数据以自然方式增长，其产生不以人的意志为转移。存入信息系统的数据总集合，包括数字、字符、音视频以及计算机程序等构成数据自然。与大自然一样，数据自然也有未知、复杂、多样等属性。要在数据自然中获得收益，需要采用系统性的数据科学方法。
具体来讲，面对各种业务问题，在首席数据官的领导下，数据科学家将负责在大型数据中集中探测，提取有用数据，加以清洗、分析、可视等处理供业务部门使用。进一步，他们还将建立数据模型，构思假设并在数据模型中进行测试，提出解决业务问题的作业模式。与CIO不同，CDO不会过多关注信息系统本身，而是专注于数据，即如何将数据作为资产进行管理，并从中获取商业价值。
在今天的组织中，每当提出一个新的想法时，常常会有人问“领导什么意见？”在未来企业中，这种情况下，都必然会被问及“是否经过测试，是否有数据佐证”这样的问题。设立CDO及数据部门，拥有数据科学家，将运用数据科学的成果有效作用于业务，并将树立竞争优势的企业，称为“数据驱动型企业”。
今天，CIO和IT工程师的专业知识都无法胜任未来数据科学家的工作，他们的职责将更多地被锁定在基础设施本身。从发展趋势看，数据工作正在从信息部门剥离，成为需求强劲的新专业。
为了适应未来的人才需求，国内外大学纷纷开设数据科学专业。复旦大学去年就成立了数据科学研究中心。4月26日，清华大学成立数据科学研究院，招收首届硕士研究生。美国南加州大学、纽约大学等院校已开设数据科学专业，成为2015年中国留学生热门专业。从各校情况来看，数据科学专业主要有计算机科学、数学、统计、数据挖掘和数据可视化领域的数十门重点课程。
据说数据和石油一样，是资源。没有探矿、采油、炼油技术和工程师，石油点灯都嫌烟大。与此类似，没有数据科学和数据科学家，数据用处有限。
未来属于数据科学家。
据说数据和石油一样，是资源。没有探矿、采油、炼油技术和工程师，石油点灯都嫌烟大。与此类似，没有数据科学和数据科学家，数据用处有限。
科学数据打包与分发技术 篇12
非常著名的安装程序制作工具, 它提供脚本编辑方式及众多应有尽有的安装选项, 堪比专业级的安装程序制作软件。Wise支持创建一个独立的可执行文件以便于在线发布程序, 也能够支持多磁盘, 并且支持网上 (HTTP和FTP方式) 分发, 支持调用外部DLL、EXE等, 灵活的脚本控制, 根据多年数据打包的经验, 较之其他类型的软件, 它具有体积小, 安装使用方便, 打包分发安全可靠。以下简称Wise902。
2 数据和软件准备
2.1 数据准备
生态数据 (ecological data) 以反映生态信息的属性为测量指标而测得的数据。生态数据是以植被数量分析为基础的各类信息, 一般包括两大类型:
一类是反映群落组成、结构关系的植物区系组成数据, 这些数据是反映群落成员特征的一些定量和定性的属性数据, 即数量数据和二元数据。
另一类是群落的环境组成数据, 包括各种环境因子的测量指标。
所以, 生态数据涉及不少类型的数据, 在本例中有遥感数据、空间地理数据、视频文件、录音文件, 调查表格和其他研究资料等。逐一将它们准备好放置在相应的计算机磁盘中备用。
2.2 工具软件
安装后的Wise902提供了Installation Expert和Script Editor两种控制打包程序的方式。推荐读者使用Installation Expert模式, 它是一种向导的模式, 以这种模式为主, 在向导模式的引领下能够更快更好完成一个复杂的数据打包任务。Script Editor模式是基于脚本, 脚本语法有点像Basic语言。可以在某些特殊的数据使用时再应用它 (例子中分发安装后执行外部程序部分有介绍) , 它左边有一个列表专门提供可以供调用的脚本语句, 需要时选择调用。
3 数据打包
数据打包即数据和应用装配过程, 这个过程在Wise902中变得相当容易。下面就来实现这类数据的打包实践。
3.1 建立工程文件和设置
启动Wise902后, 新建一个工程文件, 命名为:“科学数据.WSE.”, 并在“安装标题中”填入:“生态环境数据的打包与分发”, “默认目录”一栏填入:“生态数据”, 将“默认目录放置在‘Programming Files’的目录下”勾选。如图1所示。
3.2 添加组件和命名
Wise902提供数据打包的分组打包功能, 利用该组件功能在使用时可以将数据分不同类型进行分装, 方便将不同类型的数据源进行打包和管理。在本例中, 所有生态数据按照实际所需, 分为基础数据、专题数据、气象数据、地理空间、遥感、群落样地、群落样方、社会经济、生态计算 (外部计算程序) 以及相关的环境录像和音频数据等, 共11种数据类型。它们将通过Wise Installation的组件装配功能创建对应的数据类型名称。具体步骤如下:在方案定义部分点击“组件”按钮, 之后, 在弹出的组件对话框中再点击“添加”按钮, 在弹出的组件详情对话框中, 填入相应组件名称, 并勾选“默认安装组件 (I) ”选项即可, 如图2所示。重复此步骤, 逐一将上述11个数据类型组件添加完毕, 形成了数据包所有数据栏目, 以便稍后所有生态数据分装进来。
3.3 数据源文件加入
Wise902提供将现有磁盘中的数据文件加入到当前工程应用中来。步骤如下:在安装程序详细资料页面中选择点击“文件”, 弹出文件选择, 并加入对话框, 通过它可以按照所创建的数据分装组件一一地将已经准备好数据添加到包中来, 本例中将1号样地所涉及到11类数据文件全部按要求加到了工程里面, 如图3所示。
(需要注意的在添加目录区操作时, 新建目录和添加文件最好添加一个目录就将所要文件添加进来, 否则Wise902系统会出错, 其他版本有无问题暂不知道)
3.4 添加快捷方式
由于本例中有计算程序, 可以使用专家模式的快捷方式页来向目标电脑上的桌面和开始菜单上添加快捷方式。要在安装过程中添加快捷方式:
(1) 点击“快捷方式”, 弹出快捷方式, 填入相应的内容, 然后单击“添加”按钮, 如图4所示。
(2) 从安装对话框中选择文件, 在左边选择包含你想要与之关联的文件类型的程序文件的目录, 在右边选择要关联的快捷方式的文件。
(3) 点击“确定”, 然后在快捷方式的详细资料对话框中编辑快捷方式的详细信息。
3.5 添加注册表键和键值
作为一个专业安装包有时候需要想Windows注册表添加相应的包特征信息, 可以使用专家模式的注册表页来制定要在目标计算机上添加或编辑的注册表项。上面的两个列表框显示了本地计算机上的注册表键和键值。下面的两个列表框显示将要在目标计算机上添加的键和键值, 如图5所示。
“添加键”按钮可以复制一个完整的注册表键, “添加值”按钮可以复制键值, “新建”按钮可以通过导入一个注册表文件来创建一个新的注册表项。
要添加一个注册表项:
(1) 在下面左侧的列表框中单击选择想要添加的键值。
(2) 单击“新建”按钮然后从下拉列表中选择相应的键。
(3) 在这册表项设置对话框中配置注册表值。按F1启动帮助。
3.6 添加关联文件
生态数据中有的要用某一类程序才能打开, 在专家模式下使用关联文件页可以配置关联一个文件的应用程序用来打开这个类型的文件。要为一个文件类型配置一个关联程序:
(1) 在关联文件页, 单击“添加”按钮, 弹出文件选择对话框, 如图6所示。
(2) 从安装对话话框中选择文件, 在左侧选择包含要关联的文件类型的可执行文件的目录, 右侧为要关联的文件。
(3) 在对话框的底部, 数据3个字符的扩展名来标识关联的文件类型。
(4) 单击“确定”。
要编辑一个文件关联的设置, 双击文件关联页中的项目即可。
3.7 指定系统配置需求
通过专家模式中的“系统配置需求”页, 可以指定安装程序运行的最低软硬件需求, 同时可以设置如果目标电脑的不满足最低需求时出现的警告信息。
这里有一个例子用来制定在Windows XP下安装程序最低的操作系统需求。
(1) 在目标系统需求页, 双击“Windows NT版本”, 弹出配置对话框, 如图7所示。
(2) 在最低系统需求对话框中找到Windows版本下拉列表, 选择Windows XP。
(3) 从“类型”下拉列表中选择“建议”或者“必需”。如果选择的是“必需”, 而目标系统不满足系统, 则安装程序将终止安装。
(4) 为消息对话框输入标题和内容, 如果目标电脑低于Windows XP或更高的操作系统, 那么会弹出这个消息对话框。
(5) 单击“确定”。
3.8 选择安装对话框
通过点击在专家模式用户界面页面的“对话框”项, 选择合适的安装时出现的对话框界面, 可以指定在安装期间出现的对话框样式。要查看选择的对话框样式, 可以勾选某个对话框然后双击样式名字, 并即将打开自定义对话框编辑器。
下面是如何添加一个“自述”对话框的例子:
(1) 在对话框页, 标记“自述文件”选择框并双击。如图8所示。
(2) 在路径名称区, 输入要使用的自述文本文件的路径名称。
(3) 需要修改对话框样式可点击“编辑”按钮进行。
3.9 BDE配置
本实例中生态计算程序设计部分数据库文件的使用, 所以需要针对它们完成数据库引擎BDE的设置, 通过点击在专家模式中“BDE Runtime”页, 弹出数据库引擎配置对话框, 如图9所示。要实现BDE配置:
(1) 在BDE安装类型 (P) 处, 选择部分BDE 32安装选项。
(2) 在BDE 32子集页处, 勾选SQL, Paradox和DBASE选项。
(3) 如需要添加本机中的BDE别名, 点击“添加”按钮。
3.1 0 安装密码
从数据安全的角度, 有必要给所形成的安装包设置权限。Wise 902提供了这一功能, 在安装选项页面, 选择并点击密码弹出密码设计对话框, 如图10所示。要实现安装密码的设置:
(1) 选择在“所有安装程序使用单一密码”, 并设置所需要的密码内容。
(2) 如果需要类似专业软件安装系列号, 选择“使用个别的序列号作为密码”设置。
3.1 1 分发安装后执行外部程序
有时候当数据包安装在目标计算机后, 需要执行某个外部应用程序, 本实例中就是设计当安装包安装解压后自动执行包中的生态计算程序 (calc.exe) 。
(1) 在用户界面页面的安装对话框中, 勾选“安装选项”对话框, 使这一界面在安装过程中出现以便选择“安装完成后开始执行程序”, 一旦选择了此项, 系统将自动执行设置好的外部可执行文件, 如图11所示。
(2) 通过双击在脚本编辑器页面的“执行程序”项, 在弹出的执行程序设置的对话框界中进行程序文件浏览和选定, 可以选择任何打入包中程序文件, 同时脚本部分内容也将自行加入或更新, 即增加了新的脚本内容:
Rem在这里设定退出安装要运行的程序:
如图12所示。
至此, 数据的打包和设置已经结束, 需要将该数据包工程文件 (科学数据打包与分发.wse) 保存。
4 数据分发
数据分发与数据打包过程基本相反, 是将所装配的数据和应用程序分装到不同的介质上, 并通过安装程序将包中所有数据和程序按打包时的要求部署到目标计算机中。
4.1 分发介质
介质指存放数据包的物理设备, 在Wise 902中介质可以是多种类型的, 分发前可以进行选择。要实现安装包分发介质的选择, 通过点击在专家模式编译选项页面的“介质”项实现, 如图13所示。
(1) 单一文件安装程序:创建一个独立的磁盘文件, 该文件与工程文件同名。
(2) 基于介质的安装程序:该选项将数据包的内容分割为适合的介质类型文件, 有多个文件组成 (*.W0x, x>2) , 保证数据能够存放到相应介质中。
4.2 编译安装程序
一旦完成了创建或修改一个安装程序, 可以通过位于主窗口右下方的编译, 测试和运行按钮来进行调试。
(1) 点击“编译”, 编译所创建的安装程序, 在工程文件位置生成可执行安装包程序, 如本例的科学数据打包与分发.exe。
(2) 点击“测试”, 模拟安装过程, 但是不对系统做任何修改。
(3) 点击“运行”, 编译和实际运行所生成的安装程序。
图14是该安装包程序执行过程的两个数据分发的交互界面, 通过操作该程序文件分装过程, 可以看出Wise 902无论是数据装配, 还是分发与安装在功能和操作上都是非常专业和方便的。
5 结语
利用Wise 902和生态数据进行打包和分发全部过程已介绍完成, 读者可以体会到该工具的专业性和简便性。尤其是在应用程序数据库数据库文件, 利用它进行打包和分发, 安装部署均显得心应手, 不像其他的安装制作工具使用过程过于繁杂。经常做数据打包和分发的人会发现, 实际上有不少都是用Wise Installation System完成的, 而且数据的安全性也是有保证的。
摘要：生态的调查研究和实验过程常常会涉及到诸多数据, 这些数据往往类型多样, 数据量极大, 数据获取相当不易, 对数据管理和使用提出了更高的要求。利用Wise Install System9.02作为这类数据管理和分发的工具, 面对纷扰繁杂的各种各样数据, 能够对科学数据进行组织和管理, 打包与分发, 实现更为有效管理和安全使用。