北京大学青年教师学术沙龙第四十三期“大数据时代的地球系统科学”举行

4月9日，北京大学青年教师学术沙龙第四十三期“大数据时代的地球系统科学”举行。本期活动由物理学院林金泰担任学术召集人，工学院谢金翰、城市与环境学院金哲侬、城市与环境学院刘刚、数学科学学院苗旺等分别结合各自研究领域作了分享报告。来自全校18个单位的50余位教职工参与了本次活动。沙龙由人事部副部长李伟主持。

活动现场

林金泰以“大数据时代的地球系统科学”为题，探讨了大数据和人工智能技术在地球系统科学领域潜在的多元应用场景，包括地球系统的时空演变、变化的驱动力/机制与影响、预报与预测、共建美丽地球等方面。他分享了卫星遥感、其他地球大数据和物理融合AI技术支撑下的公里分辨率污染物排放定量初步成果。分享的最后，他为老师们介绍了AI4E测评体系的相关情况，并就大气环境遥感数据平台的使用进行了分享。

谢金翰以“地球物理流动中的大数据？—基于湍流的视角”为题，借助海洋和大气领域的数据实例，阐释了大数据研究的方法与路径，从湍流视角出发，探究地球物理湍流多尺度交互运动特点。谢金翰指出，在实际研究中，数据存在测量稀疏、数值有限等问题，针对这些挑战，探讨尺度间相互作用，能否从已解析尺度数据获取未解析尺度的物理机制，这个问题值得大家继续深入探讨。

金哲侬以“知识引导的机器学习与农业生态系统预测”为题进行了分享。他围绕知识引导的机器学习在农业生态系统预测中的应用展开，重点探讨了如何通过融合过程模型与机器学习两种研究范式，提升农业碳循环和产量预测的精度。此外，报告还以气候变化对全球耕地扩张的驱动作用及其对区域气候反馈效应为例，介绍了构建新一代精细化全球植被数字孪生系统的初步方案。

刘刚以“地球系统物质文明数字孪生”为题，聚焦于地球系统物质文明数字孪生的构建及其在可持续发展中的应用。刘刚提出，物质文明代谢（资源流动、蓄积与转化）是理解人类文明的核心，需通过多学科交叉（地理、环境、工程等）实现精细化解析。大数据和人工智能为物质文明数字孪生及可持续发展应用提供了新的数据和方法，未来相关领域交叉融合研究存在广阔的合作空间。

苗旺以“因果推断、缺失数据分析及其在地球科学中的潜在应用”为题，围绕因果推断、缺失数据分析及其在地球科学中的潜在应用展开分享。苗旺阐述了因果推断与缺失数据的基本概念，介绍了相关理论及进展，并以PETM研究为例，分析了古气候数据研究面临的时间分辨率低、非线性响应及复杂缺失机制等挑战及可能的解决方法。