Datenbankmanagement mit Klimadaten. Frank Toussaint Deutsches Klimarechenzentrum, Hamburg

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1 Datenbankmanagement mit Klimadaten Frank Toussaint Deutsches Klimarechenzentrum, Hamburg 1

2 D K R Z High performance computing Parallelization of climate models Efficient management of highest data volumes 3

3 Computer Compute Nodes Disk Subsystem Air Conditioning 4

4 Klimadaten am Deutschen Klimarechenzentrum Modelloutput Klimaszenarien: < 1860 > 2100 Reanalysedaten (ab 1958) für Vergleiche Einige Beobachtungsdaten 5

5 Typen von Citizen Science Beobachten/messen viele Orte z.b. Wetter! viele Objekte z.b. Statistik! Bearbeiten (lassen) viel Arbeit: SETI, Klima, Elementarteilchen Qualitätsicherungs und Rechtsfragen hängen meist vom Einzelfall ab. 7

6 Beispiele Astronomie Kometen Entdeckungen Planetoiden Entdeckungen Sonnenflecken( Fotos) Variable Sterne Extragalaktische Supernovae Satelliten + bruchstücke Meteore + Meteoriteneinschläge auf /Planeten nicht nur gesellschaftl. Wert! In Astronomie oft als Spielbein der Professionellen. 8

7 CS in der Phänologie beim Deutschen Wetterdienst (DWD) Ziele (z.b.): Kurzfristig: Pollenflug Vorhersage für Allergiker Langfristig: Klimaänderungen feststellen DWD: Ergebnisdaten offen im Web Qualitäts Checks durch relative Vergleiche 9

8 Praxis Phänologie Klimatrends Unterscheidung von Ausreißern LEL BW 10

9 Datenmanagement Grafische Nutzerschnittstelle Middelware Umsetzung von Uploadund Zugriffsrechten Nutzergerechte Katalogisierung/Metadaten Erstellung Aufbereitung nutzergerechter Anzeige / Suche Datenhal tung Umformungen / Formate Man kann alles programmieren, was man will, aber man weiß nicht immer, was man will. Datenmanagementplan? VOR Projektstart! 12

10 Wieviel Speicher darf es denn sein? Daten bzw. Projektabhängig! Citizen Science verändert durch IT/Internet Klimamodelle: globales Projekt z.b. 40 Pbytes billiger, erstellende Programme zu speichern noch billiger, nur die Algorithmen LoC: Alle Tweets Langfristig interessantes DataMining Kurzfristig 13

11 Sicherung der Datenqualität 1 Projektabhängig! Metadaten Qualität nicht vergessen! Verantwortung bei den Citizens? Verantwortlicher Ansprechpartner? Gegenseitige Kontrolle? Abgleich verschiedener Teilnehmer Automatisierbarkeit von Q Checks? Fotografische Messungen sind besser objektivierbar als Berichte über optische Beobachtungen! Gleiche elektronische Auswertung! 14

12 Sicherung der Datenqualität 2 Projektabhängig! Langfristig nutzbare Formate verwenden: ja: jpeg, ASCII/utf ASCII Derivate: csv, xml nein: doc(x), odt, xls Checksummen nutzen Leseroutinen mit speichern? Begrenzt haltbar, aber Code in ASCII! 15

13 Sicherung der Datenqualität 3: Beispiele Lothar und der DWD: Automatische Korrektur (ggf. =Aussonderung) von Einzelwerten ist problematisch! Betrug dürfte selten eine Rolle spielen: Tw. bei bezahlten Umfragen Tw. aus Eitelkeit 16

14 Sicherung der Datenqualität am DKRZ Phase Production & Post processing Project Phase Community Phase Bibliometric Phase MD Check M1 M2 M3 M4 Data Check D1 D2 D3 17

15 Urheberrechte Earth Science and others: Strong trend to full and open access ICSU/WDS, RDA CS in den Naturwissenschaften ganz überwiegend offen. Abhängig vom Projekt: Mehr eine soziale Frage als eine rechtliche. Vergleich mit offenen Software Projekten CreativeCommons.org CC 18

16 Urheberrechte Messdaten Nutzen der Beobachter durch (Projekte wie z.b. WASCAL): Bekanntheit/Respekt in der Community CC BY zentrale WebSite mit freiwilliger Nennung Kein materieller Vorteil für Dritte Daten ins Netz CC BY NC Mitarbeit an wissenschaftl. Fragestellungen Übersichten/Kurzauswertungen ins Netz 19

17 Urheberrechte am DKRZ Aus Sicht des Datenzentrums sollten Urheberrechte einfach sein und so einheitlich wie möglich. Meist CC BY, gelegentlich CC BY NC gute Nutzerunterstützung moderate Weiterentwicklung weit verbreitet (auch staatliche Stellen ) multilingual 20

18 Projektbeispiel EUDAT B2SHARE B2SHARE is a user-friendly, reliable and trustworthy way for researchers, scientific communities and citizen scientists to store and share small-scale research data from diverse contexts. b2share.eudat.eu A winning solution to: Store: facilitates research data storage Preserve: guarantees long-term persistence of data Share: allows data, results or ideas to be shared worldwide

19 Beispiel EUDAT B2SHARE b2share.eudat.eu

20 B2SHARE features b2share.eudat.eu free upload and registration of stable research data data get assigned a permanent identifier, which can be retraced to the data owner openly accessible metadata data integrity ensured by checksum during data ingest professionally managed storage service no need to worry about hardware or network user support

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