FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）自2016年提出以来，已成为多学科数据治理的重要指导框架。然而，在地球科学领域，其实践仍面临固有挑战：数据来源多样、格式繁杂、标准不一；研究跨越从瞬时观测到百万年地质记录的极大时空尺度；数据语义丰富且空间异质性强，却缺乏统一术语体系；全球超1200个地学数据库高度集中在欧美发达国家，地理分布极不均衡。人工智能（AI）时代的到来对AI就绪数据（AI-Ready Data）提出了迫切需求。为填补这一方法空白，中国科学院地理科学与资源研究所王卷乐研究员联合多家单位多位专家，在数据治理层面系统性地提出了面向地球科学数据的24项FAIR实施建议，为科学数据治理与AI驱动科学范式转型提供了具体的方法论参考。

在可发现维度，研究强调机器可操作性与全球平衡，建议分配持久标识符、丰富元数据描述，并呼吁鼓励发展中国家建立轻量级目录注册平台以改善地理分布失衡。在可访问维度，研究突出开放标准与安全保障并重，主张采用主流非专有格式、开放API接口和元数据与数据分离保存机制，并针对敏感数据提出分级共享机制。在可互操作维度，研究聚焦语义与技术的双重统一，建议建立统一领域知识体系，采用通用格式并针对AI模型优化为高性能格式，利用关联数据技术增强语义互操作。在可重用维度，研究超越传统共享范畴，提出开发在线分析引擎记录数据来源、建立数据引用激励机制、将CARE原则融入数据许可管理，并针对AI应用提供代码使用示例。

该研究成果于2026年2月发表于Science Bulletin，中国科学院地理科学与资源研究所王卷乐研究院为通讯作者兼第一作者。该成果得到国家重点研发计划等资助。

论文信息： J. Wang, Z. Shen, Z. Xu et al., Adding FAIRness to Earth science data, Science Bulletin, https://doi.org/10.1016/j.scib.2026.02.047

论文链接： https://authors.elsevier.com/a/1mnfL7SZmRlSjz