●臧国全，胡喜超（郑州大学 信息管理系，郑州 450001）

1 引言

研究数据类数字资源有很多种，其保存价值也各有所不同。主要类型有下述4种：

（1）观测型数据。来自于天文望远镜、人造卫星、传感设备、测量仪器以及其他记录不可重复性现象数据（如天文数据库SDSS[1]中的数据）的设备，还包括社会观测类数据（如ICPSR[2]的人口调查数据）。很多情况下，产生这类数据的观测环境无法再现。

（2）实验型数据。来自于大型实验设备（如粒子加速器）的实验、医学临床试验、生物实验、制药实验以及其他条件控制性实验的实验结果（包括中间结果），还包括对人类和濒临灭绝物种进行实验的数据。有些情况下，重复这类实验要么不可行，要么有悖于人类伦理道德。

（3）计算型数据。来自于大规模计算的模拟。虽然这类数据可以通过重新模拟计算环境再次获取，但至少有下述原因需要对这类数据进行中期（一般3—5年）以上保存，即短期内难以获得这种模拟所需的时间和计算设备等资源，这种情况对于大范围共享的超大型计算设备（如美国国家自然科学基金NSF的计算机）尤其普遍。

这3种类型数据的保存常常需要同时保存一些辅助数据，比如设备的校准数据、实验参数等。

（4）参考型数据。比如人类基因数据库和全球蛋白质资源数据库（UniProt[3]） 等，主要用于跨学科横向研究（如，全球经济和社会状态的交叉研究等）。

一般认为，研究数据类数字资源保存是传统介质研究数据类信息资源保存的延伸。但……