GCRI · 宇宙と地球観測
水と農業における地球観測
Satellites observe rainfall, soil moisture, crop condition, water bodies, irrigation and evapotranspiration over whole countries. Ministries, 早期警報 システム and insurers use this evidence to monitor harvests and water. This page sets out how Earth observation serves water and agriculture, how its estimates are validated, and what evidence serves the agencies and farmers who use it.
EO in water and agriculture on the record.
EO in water and agriculture: how the risk develops.
Water, crop and ecosystem applications. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Vegetation signals crop condition
Vegetation indices and their changes through the season indicate crop vigour and stress, which are compared with past seasons to flag problems.
Evapotranspiration measures water use
Thermal and optical data estimate evapotranspiration, showing how much water crops use and where irrigation occurs.
Field mapping needs resolution
Small fields and mixed cropping need high-resolution data and local training samples; coarse data blend fields and misclassify crops.
Ground data anchor estimates
Yield and area estimates from space need field surveys and statistics to calibrate and validate them.
Water now in the Arctic.
Root-zone soil moisture, crop greenness and rain over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページの現在の水の状況
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化
- 出典
- SMAP Level 4(NASA NSIDC DAAC)
- 提供者
- NASA NSIDC DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次。衛星データを同化したモデル
- ビルド時点で最新
- 2026-10-11
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- 衛星データを同化したモデル。提供元が公開する衛星またはモデルのラスター。雲、観測幅の隙間、推定誤差によって欠落やノイズが生じます。値は指標であり、特定の地点での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- MODIS Terra NDVI(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星指標、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-13
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日までの 8 日間の衛星による緑度指数で、作物と牧草地の状態の指標です。収量の推定値でも食料安全保障の警報でもありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化(GIBS が公開する最新年)
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- GPM IMERG(NASA GES DISC)
- 提供者
- NASA GES DISC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 2 km メッシュ
- 不確実性
- ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
Water now, framed on the Arctic.NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 · Natural Earth · NASA EONET · NASA SMAP · NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- SMAP Level 4 土壌水分と積雪水量、NASA 全球モデリング・同化オフィス。NASA 国立雪氷データセンター DAAC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- Observed (EO): NASA SMAP. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
- 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
- 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- 任意レイヤー(レイヤー一覧に 14 のソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供元のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。
レイヤーと日付
- 根域土壌水分、0〜100 cm:SMAP Level 4、NASA NSIDC DAAC · 2026 年 10 月 11 日
- 植生の緑度(NDVI)、移動 8 日:MODIS Terra NDVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
- トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
- 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
- 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
Earth observation links water and food monitoring.
Monitoring evidence is designed for the Country Quarterly series. The GEOGLAM Crop Monitor shows how satellite data and field reports combine in a consensus assessment.
- Field reports from extension services.
- Validation of drought indices.
地球観測のタスキングとプロダクト。
このテーマを追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
地球観測の撮像依頼とプロダクト
EO in water and agriculture · Flood basin AOI · Activation ACT-079
当該地域の上空通過
次の 8 回の通過
取得
| P-1 | レーダー | n/a | 処理済み |
| P-2 | 光学 | 79 | 曇り |
| P-3 | レーダー | n/a | ダウンリンク中 |
| P-4 | 光学 | 10 | 予定済み |
製品チェーン
- タスクAOI
- 取得するレーダー
- ダウンリンク局 2
- プロセスARD
- 洪水をマッピング変更
- 検証する標本
- 届けるユーザーの主体性
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Crop condition anomaly | difference of vegetation index from mean | dekadal | Satellite vegetation indices | 観測 |
| Cropland area by crop type | hectares | seasonal | Classified satellite maps | 推定 |
| Actual evapotranspiration | millimetres per period | dekadal | Satellite-based energy balance models | モデル化 |
| Surface water extent | square kilometres | 月次 | Water body mapping | 観測 |
| Irrigated area | hectares | seasonal | Satellite mapping | 推定 |
| Agreement with agricultural statistics | percent difference | per season | Comparison with published statistics | 推定 |
産業連関経済を通じたショック。
A loss of output in one sector propagates through the technical coefficients to its suppliers and customers, and recovers at the rate you set; the coefficients are teaching values, not national accounts. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Arctic; the model itself is not tied to a place.
管理策
- 最初に打撃を受けた部門(一覧での位置)
- 0
- ショックの大きさ
- その出力の 30%
- ショックの継続期間
- 30 days
- 回復速度
- 1 日あたり 0.08
- シミュレーション日数
- 180 days
読み取り値
- 実行期間中に失われた産出
- 0.91% of a year’s output
- 直接効果に対する総効果(乗数)
- 1.54 times
- 最も影響を受ける他の部門
- Wholesale and retail
- そのピーク時の機能不全度
- 1.9%
数値、手法、出典
| 部門 | 最大機能停止率(%) | 産出の重み(%) |
|---|---|---|
| Farming | 29.39 | 28.2 |
| Fertiliser and inputs | 1.82 | 14.3 |
| 食品加工 | 1.72 | 11.0 |
| 交通 | 1.42 | 13.3 |
| Wholesale and retail | 1.94 | 13.5 |
| エネルギー | 1.07 | 19.7 |
手法
- 産業連関分析 Leontief (1936); Miller and Blair (2009), Input-Output Analysis, Cambridge University Press
- 機能不全産業連関モデル Haimes and Jiang (2001), Journal of Infrastructure Systems 7
- 動的な機能不全と回復 Lian and Haimes (2006), Systems Engineering 9
- 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
- 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
データ
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- 港湾 Natural Earth
- 海上チョークポイント Nexus(公表座標に示した特定の海峡と運河)
- 鉄道 Natural Earth
- 主要道路 Natural Earth
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
- 実験 ラボ
- 組み込み先 Foundry における宇宙と地球観測
- 検証場所 Universe における宇宙と地球観測
- 成文化先 Standards における宇宙と地球観測
- 掲載先 Reports における宇宙と地球観測
- 開講先 Academy の地球・環境科学学部
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| GEOGLAM Crop Monitor and 早期警報 Crop Monitor | Monthly crop condition assessments | Public, GEOGLAM terms |
| FAO WaPOR | Water productivity and evapotranspiration data | Open, CC BY 4.0 (to check) |
| JRC Global Surface Water | Surface water occurrence and change | Free, licence to check |
| Copernicus Global Land Service | Vegetation, water and energy variables | Free, Copernicus terms |
| FEWS NET remote sensing products | Rainfall and vegetation for food security analysis | Public domain where US government |
Model EO in water and agriculture as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 気候リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- 海面上昇
- Coastal flood (下流で誘発)
- 高潮 (下流で誘発)
- High-tide flooding (set off downstream)
- Coastal erosion (set off downstream)
- Saltwater intrusion (set off downstream)
- Estuary flood (set off downstream)
- Coastal habitat squeeze (set off downstream)
- Wetland loss (set off downstream)
- Mangrove loss (set off downstream)
- Groundwater flood (set off downstream)
- Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
- 大規模な避難(下流で誘発)
システムと連成
- 気候リスクの標準
- 水文気象ハザードの標準 共通の要因
- 金融・経済リスクの標準 カスケード
- 複合・連鎖ハザードの標準 メカニズム
- 気候適応と移行リスク フィードバック
管理策
NS-0憲章と原則NS-1社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)NS-3リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)NS-3bデータセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)NS-9文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-11検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NS-14適合性と外部標準との対照NRS-H65ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)NRS-H62ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)NRS-H71ハザード分類:地質学的時間と宇宙の大災害(NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79ハザード・ファミリー:メンタルヘルスの危機(NHS-1 health.mental)NRS-H75ハザード・ファミリー:気候に影響される疾患(NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)
観測
- ERA5 再解析(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
- CMIP6 気候予測(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
- NGFS Scenario Explorer(参考として掲載)
- INFORM Risk Index(参考として掲載)
- 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
- Total greenhouse gas emissions per year
- 世界の GDP に対する災害による直接経済損失
例示の地理
- 太平洋島嶼国:150 の六角形セル
- 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
- 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Space and Earth Observation prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Ministries of agriculture | Where crops are under stress and harvests at risk | Crop monitoring; condition anomalies |
| Water resource agencies | How irrigation water is used and allocated | Evapotranspiration and water productivity |
| Statistics offices | How to integrate EO into agricultural statistics | Validation and comparison evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Crop monitoring workflows with validation
- Water use and productivity analyses
- Cropland and crop type mapping methods
- Evidence notes for agricultural statistics
The sector signature of EO in water and agriculture.
The sectors EO in water and agriculture touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.
署名
水と食料
水は食料に灌漑を提供する(0.8):この主題が結びつけるセクター間の最も強い関係。
W · E · I · F · H · B
- セクター
- 4 全 6
- 関係
- 6 全 15
- 結合
- 0.46 全体に占める割合
作用している最も強い関係
- Food → Biodiversity ・土地転換0.6
- Water → Food ・灌漑0.8
- Water → Biodiversity ・環境流量0.6
- Food → Health ・栄養0.7
専門家が問うこと。
Applied scientists working on water and agriculture ask practical questions of satellite data.
- How well can satellites estimate surface water extent, reservoir levels, soil moisture and evaporation?
- Can crop type, condition and yield be estimated early enough to inform food security decisions?
- How can satellite data detect drought stress and its impacts on farms and ecosystems?
- How reliable are estimates for smallholder farms and fragmented landscapes?
- How should satellite evidence be combined with ground data and local knowledge?
How EO in water and agriculture is modelled, measured and tested.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
地球観測の連鎖
How a satellite or sensor record becomes evidence on EO in water and agriculture, and where each step adds uncertainty.
- 01・取得軌道、センサー、再訪頻度不確実性:雲と軌道による欠測
- 02・較正放射量的および幾何学的不確実性:センサードリフト
- 03・訂正大気と地形不確実性:エアロゾルと斜面の前提
- 04・検索または分類変数またはクラス不確実性:モデルと学習の誤差
- 05・検証実測値との照合不確実性:標本設計と標本サイズ
- 06・公開誤差範囲と系譜つき不確実性:明示し、隠さない
From signals to water and food indicators.
Water and vegetation have distinctive signatures. Open water absorbs infrared light and appears smooth to radar; soil moisture changes microwave emission and radar backscatter; healthy vegetation reflects strongly in the near infrared. Gravity missions detect changes in total water storage, including groundwater, over large regions. Thermal data supports estimates of evaporation and crop water use.
Converting these signals into decisions requires models. Crop yield estimates combine vegetation indices with weather and crop models; drought indicators combine rainfall, soil moisture and vegetation response. Accuracy depends on field size, cloud cover, crop calendars and the availability of local calibration data. Smallholder システム, with small, mixed and irregular fields, are among the hardest to monitor and among the most important for food security.
エビデンスがどのように築かれ、どこで止まるか。
- 01
Water mapping
Optical and radar mapping of surface water, using 地球観測. Vegetation-covered water and urban flooding are hard to detect.
- 02
Crop monitoring
Vegetation indices and classification for crop type and condition. Early-season estimates are uncertain and need ground calibration.
- 03
Drought indicators
Combining satellite and climate data with 空間統計. Indicators measure stress, not impact on livelihoods.
- 04
Ground validation
Field surveys, gauges and farm data. Coverage is sparse where it matters most.
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
Can satellites predict harvests?
What is evapotranspiration?
What is WaPOR?
Can satellites measure groundwater?
How early can crop yields be estimated?
Is satellite data reliable for smallholder farms?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
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法的文書。
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