EarthCube Capabilities: PaleoCube: Enabling Cloud-Based Paleoclimatology
EarthCube 功能:PaleoCube:实现基于云的古气候学
基本信息
- 批准号:2126510
- 负责人:
- 金额:$ 87.73万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2021
- 资助国家:美国
- 起止时间:2021-09-01 至 2024-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Records of Earth’s past climates (e.g., from tree rings, marine sediments, ice, and corals) are key to understanding what the climate system is capable of and for testing the climate models used to project future climate. At present, there are a number of social and technical barriers that prevent the full use of these paleoclimate observations to inform modeling. PaleoCube proposes to lower these barriers by bringing scientists of diverse perspectives to work in the Cloud. The data and code will be shared through hackathons, webinars, and YouTube tutorials designed to engage scientists involved in different aspects of climate science on an even playing field while building capacity among the geoscientific workforce.PaleoCube will use and extend upon existing cyberinfrastructure (LinkedEarth, Pangeo, Jupyter), emerging data standards, and the scientific Python ecosystem (including an extension to the pandas library to accommodate more general time representations) to bring scientists to the data and associated reproducible workflows stored in the cloud. The proposed activities will make these tools accessible, facilitate interoperability with the Scientific Python Stack, and build a large library of reproducible scientific workflows that inexperienced users can emulate and modify to serve their own purposes. By providing easy and free access to interactive computing at scale, coupled with didactic examples and hackathons, PaleoCube will broaden participation in the geosciences to under-represented groups, enrich the STEM pipeline, and provide transferable data science skills to geoscience practitioners and enthusiasts.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
地球过去气候的记录(例如,来自树木年轮、海洋沉积物、冰和珊瑚)是了解气候系统能力和测试用于预测未来气候的气候模型的关键。阻碍充分利用这些古气候观测结果来为建模提供信息的社会和技术障碍,PaleoCube 建议通过让具有不同观点的科学家在云中工作来降低这些障碍。数据和代码将通过黑客马拉松、网络研讨会和其他方式共享。 YouTube 教程旨在让参与气候科学不同方面的科学家在一个公平的竞争环境中参与,同时培养地球科学工作者的能力。PaleoCube 将使用和扩展现有的网络基础设施(LinkedEarth、Pangeo、Jupyter)、新兴数据标准和科学 Python生态系统(包括对 pandas 库的扩展,以适应更一般的时间表示),使科学家能够访问存储在云中的数据和相关的可重复工作流程。拟议的活动将使这些工具易于访问,促进。 PaleoCube 提供与科学 Python 堆栈的互操作性,并构建一个大型的可重复科学工作流程库,经验不足的用户可以模拟和修改这些工作流程以服务于自己的目的。将地球科学的参与范围扩大到代表性不足的群体,丰富 STEM 渠道,并为地球科学从业者和爱好者提供可转移的数据科学技能。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并被认为是值得的通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估来提供支持。
项目成果
期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Pyleoclim: Paleoclimate Timeseries Analysis and Visualization With Python
Pyleoclim:使用 Python 进行古气候时间序列分析和可视化
- DOI:10.1029/2022pa004509
- 发表时间:2022-09-30
- 期刊:
- 影响因子:3.5
- 作者:D. Khider;J. Emile‐Geay;Feng Zhu;Ale;er James;er;Jordan P. L;ers;ers;V. Ratnakar;Y. Gil
- 通讯作者:Y. Gil
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- 影响因子:0
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Charles E. Lawrence
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$ 87.73万 - 项目类别:
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