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          閭國年、陳旻團隊在《Nature Reviews Earth & Environment》發表地球表層系統建模研究進展
          發布時間:2023-7-12 來源:中國地理學會

          地球表層系統建模對地理環境與現象進行概念抽象、機理建模和規律分析,可以反演過去、模擬過程、解釋規律、預測未來,是探索地表復雜過程、人地耦合關系的重要研究方法。在地理大數據、高性能計算等新時代技術的支持下,智能學習算法(特別是深度學習)具備的數據驅動優勢有希望進一步提升對復雜地表過程的建模與模擬能力。


          近期,南京師范大學閭國年教授、陳旻教授領銜的開放式地理建模與模擬(OpenGMS)研究團隊聯合可持續發展大數據國際研究中心、香港中文大學、香港科技大學、南京大學、蘭州大學、中國地質大學(北京)、江西師范大學以及美國、英國、德國、丹麥、澳大利亞、新加坡等國際研究學者,在《Nature Reviews Earth & Environment》(影響因子為42.1)上以“Iterative Integration of Deep Learning in Hybrid Earth Surface System Modelling”為題系統地總結了地球表層系統建模集成智能學習方法的研究進展。不同于以往基于模型模塊層面的集成研究,文章更強調在完整建模生命周期流程中發揮兩類模型的優勢與特色,提出了人機迭代交互與優化的智能化建模途徑。


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          文章關注于地球表層系統建模研究領域,指出了在大數據時代下該研究領域在問題理解、數據處理、模擬精度以及計算效率方面存在理論和技術瓶頸,并闡述了以深度學習為代表的智能學習方法所帶來的機遇,例如多模態數據處理、自適應特征表征、高精度模擬以及高速推理等方面優勢。文章認為,通過集成地球表層系統建模和智能學習方法(即混合式建模,圖1),可以將專家經驗知識和機器智能推理有機融合,可更高效且深入地對復雜地表過程和人地耦合關系進行建模和模擬研究,有助于促進地學研究的范式轉型和跨越式發展。


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          圖1 通過整合地球系統建模和深度學習應對重大環境挑戰


          通過分析現有混合建模的研究范式,文章進一步分析了該研究領域的三點局限:模型集成情景有限、建模過程主觀性強、計算環境兼容性低。為了應對這些問題,文章提出了一個可迭代交互式的智能建模概念框架(圖2)。該框架提出融合專家知識和智能推理于整個建模生命周期;在同質云端計算環境下構建建模知識庫和智能學習推理引擎,通過二者的相互作用,以形成知識問答和資源推薦機制;在用戶的參與與交互中,可生成可定制、可擴展且準確的建模計劃和資源配置。文章以后疫情時代下人類出行方式變化對社會經濟和氣候系統造成的影響為建模案例,詳細闡述了該概念框架的交互流程、計算邏輯以及輸出形式等方面特征。


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          圖2 可迭代交互式的智能建模概念框架


          最后,文章指出,開放式研究社區和建模平臺以及知識、數據和模型等資源共享措施有助于推進智能化建模的發展;與此同時,智能方法預測結果的可靠性需要被重視,既要發展模型模擬的可解釋能力,也要提升在人類因素干擾和極端事件下的模擬預測精度。此外,文章強調在推動智能化建模平臺建設時,需要融入數據實時獲取分析和模型動態優化更新等功能策略,以適應地球表層系統日益演變的關鍵特征。


          上述研究工作獲得國家重點研發計劃(2022YFF0711604)、國家自然科學基金項目(41930648)、水利部重大科技項目(SKS-2022001)、歐盟“地平線2020”研究與創新計劃(820970)、歐盟瑪麗居里學者項目(956170)和德國聯邦教育及研究部項目(01LS2001A)聯合資助。此外,該研究工作也得到德國馬克斯·普朗克生物地球化學研究所所長,混合式地球系統建模研究先驅Markus Reichstein教授的支持與幫助。


          文章引用格式:Chen, M., Qian, Z., Boers, N. et al. Iterative integration of deep learning in hybrid Earth surface system modelling. Nat Rev Earth Environ (2023). https://doi.org/10.1038/s43017-023-00452-7


          原文鏈接:https://www.nature.com/articles/s43017-023-00452-7


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