five

National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center

收藏
re3data.org2024-05-31 收录
下载链接:
https://www.re3data.org/repository/r3d100013285
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
The National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center (TPDC) is one of a first group of 20 national data centers approved by the Ministry of Science and Technology of China in 2019. It possesses the most comprehensive scientific data on the Tibetan Plateau and surrounding regions of any data centers in China. TPDC provides online and offline data download services according to TPDC data Sharing Protocol with bilingual of Chinese and English (https://data.tpdc.ac.cn/). There are more than 2400 datasets, covering geography, atmospheric science, cryospheric science, hydrology, ecology, geology, geophysics, natural resource science, social economy, and other fields. There are more than 30000 registered users. TPDC complies with the principle of “Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR)”, and has adopted a series of measures to protect the intellectual property by giving credit to data providers. Digital Object Identifiers (DOI) are used for scientific data access, tracking, and citation. The Creative Commons 4.0 protocol is used for data re-distribution and re-use. Data users are required to cite the datasets and provide necessary acknowledgement in order to give credit to data authors as journal papers. The data citation references are provided on the TPDC landing page of each dataset.

国家青藏高原/第三极环境数据中心(TPDC)是2019年由中华人民共和国科学技术部批准的20个国家数据中心中的首批之一。该中心拥有关于青藏高原及其周边地区最为全面的科学数据,其数据资源之丰富在我国的同类数据中心中堪称翘楚。TPDC遵循TPDC数据共享协议,提供线上线下数据下载服务,支持中英文双语访问(https://data.tpdc.ac.cn/)。该中心拥有超过2400个数据集,涵盖地理、大气科学、冰雪科学、水文、生态、地质、地球物理、自然资源科学、社会经济等多个领域。注册用户数量超过30000名。TPDC秉持“可发现性、可访问性、互操作性及可重用性(FAIR)”的原则,并采取了一系列措施以保护知识产权,对数据提供者给予适当认可。通过使用数字对象标识符(DOI)实现科学数据的访问、追踪和引用。在数据再分发和再使用方面,TPDC采用Creative Commons 4.0协议。数据使用者需引用数据集,并提供必要的致谢,以对数据作者如同学术论文一般给予认可。数据引用参考文献提供在每个数据集的TPDC着陆页上。
提供机构:
TPDC
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
背景与挑战
背景概述
国家青藏高原/第三极环境数据中心是中国首批国家级数据中心,拥有青藏高原及周边地区最全面的科学数据集,涵盖多个学科领域,并采用FAIR原则和DOI标识进行数据管理共享。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作