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• 1科學大數據——國家大數據戰略的基石

作為人類的新型戰略資源，大數據已成為知識經濟時代的戰略高地。其少量依賴因果關系、主要依靠數據相關性發現知識的新模式，使得其成為繼經驗、理論和計算模式之后的數據密集型科學范式的典型代表，帶來了科研方法論的變革，正成為科學發現的新引擎。科學大數據作為大數據的重要分支，具有不可重復性、高度不確定性、高維性及計算分析高度復雜性的內部特征，以及在數據內容、數據體量、數據獲取、數據分析等方面的外部特征，這給科學大數據的處理技術與方法提出了新的挑戰。

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• 2對地觀測大數據開放共享：挑戰與思考

對地觀測數據作為國家基礎性和戰略性資源，在國民經濟、社會發展和國家安全中發揮著不可或缺的作用。我國正面臨從對地觀測“數據大國”向“數據強國”轉變的歷史新機遇，文章闡述了當前對地觀測大數據的發展態勢，總結了國際對地觀測數據開放共享的現狀與趨勢，分析了我國對地觀測數據開放共享的現狀及問題，最后對我國對地觀測大數據的開放共享給出了?3?個方面的建議。

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• 3科學大數據管理技術與系統

由于現代科學發現越來越依賴于大規模科學數據的分析處理，如何高效管理科學大數據業已成為當下亟待解決的問題。文章分析了科學大數據的應用場景和需求，闡述了科學大數據在規模動態化、流水線管理、統一訪問、數據共享（SPUS）4?個方面面臨的挑戰。

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• 4科學大數據智能分析軟件的現狀與趨勢

人工智能領域近年來取得突破進展，如何在自然科學領域采用人工智能新技術促進科學發現，成為科學家和產業界的關注焦點。多學科、跨領域交叉背景下的科學大數據挖掘分析與知識發現，依賴于構建一套高效、易用、可擴展的科學大數據智能分析軟件系統，為復雜數據處理、分析、模式提取和知識發現提供學習模型、算法及開發工具支持。

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• 5大數據時代：地質學的挑戰與機遇

大數據正在影響著人類生活，改變著人類認識和研究世界的思維方式。作為典型數據密集型學科的地質學，正面臨著前所未有的挑戰與機遇。為了應對這一挑戰，地質學家不僅需要改進傳統的研究方法，更重要的是要改變傳統思維模式，擁抱大數據時代的到來。地質學與大數據的結合不僅極大拓展了地質學的認知空間，提升了獲取地質學新知識的能力，同時為地質學支撐的能源礦產調查、環境資源合理利用以及防災減災等社會生產和公共服務提供了創新活力。

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• 6生物醫學大數據發展的新挑戰與趨勢

生物醫學數據從?PB?量級的組學時代進入到?EB?量級的多維度大數據時代，引發了生物醫學研究向數據密集型的第四科學范式的深刻變革。如何將臨床數據與研究數據進行高維度多層次的匯交共享，實現從“組學”到臨床與健康人群數據的生物醫學大數據的綜合管理利用，從而使大數據迅速轉化為新知識，成為生物醫學大數據所面臨的挑戰。發展以遞交為基礎、以整合為導向的數據存儲技術，以主題為基礎、以交互為導向的數據共享技術，以及以傳統信息技術為基礎、以前沿信息技術為導向的數據分析挖掘技術，并同時開展標準質控相關研究，是生物醫學大數據存儲、共享和轉化的新思路，也是構建新一代生物醫學大數據研究中心的技術關鍵和未來趨勢。

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• 7中國生物多樣性大數據平臺建設

生物多樣性大數據資源是國家重要戰略資源，也關乎國家生態安全和生態文明建設。中國生物多樣性大數據平臺將包括基于宏觀與微觀生物生態數據協同整合的大數據庫和大數據深度挖掘與模型模擬運算庫，支持生物多樣性和生態系統多源數據整合和共享的標準以及數據集成應用的方法，實現古生物化石數據與遺傳組學數據、生理與性狀數據、物種多樣性、生態系統多樣性等跨學科數據融合，與地理、氣象、遙感、環境、國民經濟等跨領域數據整合，形成完整的共享數據集或柵格化圖集。

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• 8前沿物理大科學裝置數據策略的一些思考

前沿物理大科學裝置是物理基礎研究和滿足國家戰略需求的國之重器。特別是近年來，我國加大對前沿物理大科學裝置建設與運行的投入，為基礎及應用研究提供了重要的平臺。大科學裝置產生的數據對科學計算、數據分析、數據管理提出巨大的挑戰。除了需要關注建設高水平的數據處理和科學計算平臺所需要的軟硬件技術以外，應同時關注極大發揮數據作用所需的策略問題。

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• 9空間科學大數據的機遇與挑戰

隨著世界各國對空間科學的日漸重視和空間探測技術的蓬勃發展，空間科學大數據時代已經來臨。文章從數據規模增長、數據管理理念演進、研究范式轉變、大數據技術與工具發展、智能應用萌芽和研究生態系統建設等角度闡述了當前空間科學大數據發展的主要趨勢，并結合未來發展需求與國家戰略規劃布局，剖析了空間科學大數據面臨的具體挑戰和發展機遇。

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• 1國內外科學數據管理與開放共享的最新進展

作為科研活動的靈魂，科學數據既是激發科研創新的起點，也是科研活動豐富成果不可或缺的部分。國內外科學數據管理與共享從“積極溫和的科學數據政策導向”和“全面細致的科學數據管理實踐”兩方面開展。

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• 2從原材料到資產——數據資產化的挑戰與思考

嵌入式和可穿戴設備正普及大眾，各類傳感器已可對用戶敏感數據采集，無處不在的互聯網和普及的云計算以及存儲設施，也使得傳輸和管理這些數據變得越來越容易，深度學習等模型也開始充分挖掘這些數據的價值；然而數據從一開始作為原材料，到最后成為產品提供給用戶，其中需要經歷一系列的加工和增值過程，在此過程中經濟因素將成為最大的推動力量。

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• 3資源環境數據形成的大數據方法

資源環境監測是實現人類可持續發展目標的保障，地面調查和遙感監測是資源環境監測的重要手段。智能手機的普及以及其衍生的眾源地理數據給資源環境地面調查提供了新的方式和途徑；云端資源環境數據產品的指數級增長，大幅提高了數據的透明度和置信度。眾源地理數據和云端資源環境數據產品的云端專業服務的蓬勃發展，將使現有的資源環境數據獲取途徑、管理方式以及分析方法被更加高效的大數據方法所替代；公眾的參與，實現了公眾對資源環境監測與管理的參與；契合了資源環境服務于全人類共同利益與福祉的本源，同時避免了業務數據調查過程中的投入過大、不確定性高的弊端。

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• 4地球大數據科學工程

大數據是知識經濟時代的戰略高地，是國家和全球的新型戰略資源。作為大數據重要組成部分的地球大數據，正成為地球科學的一個新的前沿領域，在推動地球科學的深度發展以及重大科學發現上意義重大。

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• 5大數據背景下的生態系統觀測與研究

全球變化和可持續發展等一系列全球化的資源環境問題日益嚴峻，成為國際社會關注及科學研究熱點，生態學的研究重點也逐漸開始由小尺度的個體、群落和生態系統向區域、大陸乃至全球尺度轉變。同時，伴隨傳感器技術和信息網絡技術發展，生態系統觀測也從短時間觀測逐漸向長期觀測以及生態系統的宏觀結構和生態服務時空格局變化協同觀測轉變；由過去的定位及小規模合作觀測向區域甚至全球大規模聯合的網絡化觀測、天-空-地立體綜合觀測方向轉變。生態學研究已經進入大數據時代，如何應用大數據技術，實現傳統的基于過程的生態學研究與基于大數據驅動的生態學研究的有機整合，推動生態學大理論發展、區域及全球生態系統演變機理研究，支撐以應對全球氣候變化、生態系統功能維持等為核心的人類社會可持續發展理論和應用研究，是大數據時代生態觀測研究面臨的重大挑戰及機遇。

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• 6國際微生物大數據平臺的應用與啟示

微生物資源與微生物大數據是國家重要戰略資源，是人類賴以生存和發展的重要物質基礎和生物技術創新的重要源泉，微生物資源及數據的開放共享對微生物資源的開發利用具有重要意義。世界微生物數據中心建設的全球微生物菌種資源目錄大數據平臺，擁有?46?個國家的?120?個國際微生物資源中心的?40?萬株微生物實物資源數據信息。

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• 7生命與健康大數據現狀和展望

生命與健康大數據是國家人口健康和生物安全的重要基礎資源。通過發展多元主動的數據收集新方法、互利共贏的數據共享新機制、高效智能的數據解析新技術，建立生命健康大數據的匯交、管理、共享、應用體系，維護國家數據主權，保障數據安全和加速數據應用，服務科研院所、高校、醫院、企業和廣大人民群眾，為我國經濟社會發展和人民生活改善作出重大貢獻。

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• 8SKA大數據的科學應用和挑戰

即將開建的平方公里陣列（SKA）射電望遠鏡是最大的天文觀測裝置，有望在宇宙起源、生命起源、宇宙磁場起源、引力本質、地外文明等自然科學重大前沿問題上取得革命性的突破。SKA的超級靈敏度、超大視場、超快巡天速度和超高時間、空間、頻率分辨率等技術特點確保了SKA在觀測能力上的領先地位，由此也產生了海量觀測數據。SKA的數據運輸、存儲、讀寫、運算、管理、歸檔、發布對信息和計算機領域的前沿技術均提出了嚴峻的考驗。中國SKA科學團隊將協同信息產業界一道應對SKA大數據的挑戰，不僅推動產生重大原創性科學發現，其技術成果也將應用于國民經濟建設。

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• 9海洋大數據科學發展現狀與展望

隨著海洋觀測、模擬手段的快速提升和數據科學的重大突破，現代海洋科學經歷了理論牽引、技術驅動與數據主導三大范式變革，海洋大數據已成為人類從認識海洋到經略海洋的必經之路。

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