根据提供的文件内容，以下是对知识点的详细说明：
W3C推荐的数据溯源模型PROV是本文讨论的核心技术，它具备丰富的语义词汇和数据模型，能够支持在不同领域下的数据起源过程的抽象表达。其核心概念由实体(Entity)、活动(Activity)和代理(Agent)三部分组成，它们之间的关系通过一系列特定的属性来描述。例如，实体间的来源关系由属性prov:wasDerivedFrom表示，实体和活动之间的关系由prov:used和prov:wasGeneratedBy来描述。活动间的顺序关系由prov:wasInformedBy表示，代理之间的代表关系通过prov:actedOnBehalfOf来表达，代理与实体的关系通过prov:wasAttributedTo来界定，而代理与活动之间的关联则用prov:wasAssociatedWith表示。这些概念及其相互关系构成了PROV模型描述数据溯源的基本框架。
PROV模型还包含了专门的数据模型，即PROV-O（Ontology），它是用标准网络本体语言OWL来定义的，可以支持将PROV的数据模型映射为RDF（Resource Description Framework）。RDF是一种由W3C制定的标准，用于描述网络资源。在PROV模型中，RDF成为了一种标准的描述方式，能够适应网络上的数据表示需求。
大洋样品数据溯源是指在大洋样品管理系统中应用数据溯源技术来跟踪样品的来源、变迁、使用等信息的过程。大洋样品馆的主要职能包括样品的收集、整理、保存和分配。随着信息化管理的深入，数据量的增多和对样品信息可靠性的要求提高，原有管理系统面临挑战。通过数据溯源技术可以有效地跟踪样品的历史状态和相关信息，以确保信息的可靠性。
在大洋样品数据溯源的应用中，需要对溯源信息进行描述、存储和查询。描述方面，利用RDF标准和PROV模型中的本体词汇进行描述，如样品分割操作的RDF描述。存储方面，需要将这些描述信息保存在数据库中，以便于后续处理。查询方面，可以通过建立在PROV模型基础之上的词汇，对存储的数据进行查询，从而获取样品的溯源信息。
文中提到的数据溯源技术是指对数据的起源进行追踪和记录的技术，最早可追溯到20世纪90年代。随着技术的发展，数据溯源模型不断涌现，例如OPM模型和PROV模型。在大洋样品管理中的数据溯源应用还比较少见，但其应用潜力巨大，能够有效解决样品信息管理中可靠性的问题。例如，科学家申请样品的一部分时，样品管理员需要按照一定规则将样品分割，这时利用数据溯源技术能够记录下样品的来源和变迁，确保信息的完整性和可追溯性。
PROV模型在大洋样品数据溯源中的应用涉及到了多个方面：首先是溯源信息的描述，使用资源描述框架RDF和PROV模型的相关词汇来表达样品的来源和变迁信息；其次是溯源信息的存储，即把描述好的信息保存在数据库中，方便后续操作和管理；最后是溯源信息的查询，通过对数据库中的信息进行查询操作，获取样品的详细历史和当前状态。这些步骤共同构成了在大洋样品领域应用PROV模型的技术路线。
