AtMoDat

Atmosphären-Modelldaten: Datenqualität, Kurationskriterien und DOI-Branding

Fakten

Leitung

Dr. Angelina Kraft

Projektbearbeitung

Dr. Anette Ganske

Förderung durch

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Laufzeit

1. Juni 2019 – 31. Mai 2022

Homepage

https://www.atmodat.de/

In der Meteorologie und Klimaforschung etablierte Datenqualitäts- und Datenkurations-standards finden primär in großen international koordinierten Modellvergleichsstudien ihre Anwendung. In diesem Vorhaben werden diese Standards systematisch an die Bedarfe kleinerer Modellvergleichsstudien und an einen Forschungsbereich ohne etablierten Datenstandard – die Stadtklimaforschung mit ihren sehr hochauflösenden Daten – angepasst, auf existierende Atmosphärenmodelldaten angewandt und auf ihre universelle Nutzbarkeit hin evaluiert. Dadurch wird die Nachnutzbarkeit dieser Daten signifikant erhöht. Außerdem wird, basierend auf diesen angepassten Standards, eine Erweiterung des DataCite Metadatenschemas auf fachspezifische Daten die Wertigkeit von DataCite DOI’s als Qualitätsmerkmal erhöhen. Eine nachhaltige Anwendung des universellen Datenstandards so wie auch die Vergabe fachspezifischer DataCite DOI’s werden durch die Angebote der beiden Infrastrukturdienstleister gesichert.

Kooperationen

  • Deutsches Klimarechenzentrum
  • Universität Hamburg
  • Universität Leipzig

Weiterführende Links

Alle Ergebnisse zum Projekt werden auf der Homepage des Projekts veröffentlicht.

Beschreibung

Der für die TIB vorgesehen Arbeitsplan unterteilt sich in zwei Bereiche. Zum einen soll das DataCite DOI Metadatenschema für ein qualitätsgesichertes‘Atmospheric Model Data DOI (AMD DOI) Branding’für die Datensätze der Stadtklimaforschung und für kleine meteorologische Modellvergleichsstudien erweitert und angepasst werden, so dass die Nachnutzbarkeit der Daten optimiert werden. Hierbei werden geeignete Metadatenparameter ausgewählt und beschrieben und die fachspezifische Weiterentwicklung mit DataCite abgestimmt. Zum anderen ist die Entwicklung eines fachspezifischen Vokabulars auf Grundlage von DCAT geplant, um die maschinelle Nachnutzbarkeit der Datensätze im Sinne der FAIR Data Prinzipien zu optimieren. Für die entwickelten Datenqualitätstandards sollen anschließend die Kurationsprozesse zur Operationalisierung angepasst werden, so dass das angestrebte DOI-Branding in die Workflows und Geschäftsgänge des DOI-Services der TIB aufgenommen werden kann.

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