Eine aktuelle Publikation des Scientific Computing Center (SCC), die im Rahmen einer Kooperation mit dem Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMK-ASF) entstanden ist, wurde auf der 13ten IEEE eScience Konferenz mit dem Best Paper Award ausgezeichnet.
Der wesentliche Vorteil, der im Paper vorgeschlagenen Methode ist, dass die Qualität der verlustbehafteten Kompression von gemessenen Klimazeitreihendaten gesteigert werden kann ohne die komprimierte Datei stark zu vergrößern. Dieses Verfahren soll in einer erweiterten Form bei der Entwicklung eines Kompressionsalgorithmus für Klimadaten verwendet werden. Dieser Algorithmus strebt an, die großen Datenmengen von mehreren hundert Terabyte wesentlich zu reduzieren.
Entsprechend der Grundsatzposition vom März 2010 und der hieraus folgenden Unterstützung der Open Access Konventionen sind alle Ressourcen wie Daten, der Programmcode und die Präsentationsunterlagen öffentlich und stehen zur freien Verfügung.
| Titel | Adaptive Lossy Compression of Complex Environmental Indices using Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average Models |
| Bibliografie | https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000076761 |
| Ressourcen | https://github.com/ucyo/adaptive-lossy-compression |
| Kontakt | Uğur Çayoğlu |