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Preparing, storing, and distributing multi-dimensional scientific data

机译：准备，存储和分发多维科学数据

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Data of all sizes, generated by simulation and observation (i.e., instruments and satellites) activities, should be collected, stored, and organized, along with associated tools and research results, so that they are easily discoverable and accessible. Most observational data capture conditions at an exact point in time and are thus not reproducible, therefore it is imperative that initial data be captured and stored correctly the first time. In this paper, we will discuss how NASA's Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center (ORNL DAAC) is preparing, storing, and distributing large volumes of multi-dimensional scientific data using Daily Surface Weather Data and a corresponding Climatological Summaries Dataset (Daymet) as an example.
机译：应该收集，存储和组织由模拟和观察（即仪器和卫星）活动产生的各种规模的数据，以及相关的工具和研究结果，以便易于发现和访问。大多数观测数据在精确的时间点捕获条件，因此不可重现，因此必须在第一时间正确捕获和存储初始数据。在本文中，我们将讨论NASA橡树岭国家实验室分布式主动档案中心（ORNL DAAC）如何使用每日地面天气数据和相应的气候摘要数据集（Daymet）来准备，存储和分配大量多维科学数据举个例子。

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