摘要：【目的】杨树是我国栽培数量最多的阔叶树种,其生长快、易繁殖、适应性强、轮伐期短等特点对解决木材供需平衡、促进碳汇、实现碳循环等方面至关重要,探究杨树生长环境影响机制对实现森林资源高效管理、推动生态文明建设具有重要意义。【方法】本研究利用全国森林资源连续清查部分固定样地杨树实测数据,构建未考虑环境因素和考虑环境因素的杨树胸径生长率多元回归模型,结合随机森林(RF)、梯度提升机(GBM)和支持向量机(SVM)算法,对RF、GBM和SVM算法以RMSE最小完成模型最优参数确定,并通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R^(2))进行模型评价,实现环境因子对杨树生长的重要性程度知识挖掘。【结果】杨树胸径生长率主要受其自身胸径大小的影响,且随着胸径的增大而减小,呈现反“J”型趋势;考虑环境因素的回归模型较未考虑环境因素的回归模型R^(2)从0.066提高到了0.403;机器学习算法预测效果明显优于回归模型算法,其中以RF算法精度最高,R^(2)达0.730,预测结果和实际值基本一致;多元回归模型、RF和GBM对模型重要性解释程度规律基本一致,SVM存在微小差异。【结论】回归模型精度虽略低于机器学习算法,但其“白箱”优势可为未来森林资源调查工作中判定其胸径是否存在异常提供依据;杨树生长受环境影响,与地理空间位置关系紧密,温度适宜、降水充沛的低海拔地区以及坡度平缓、坡位较低的北坡区域更适宜杨树生长,密度越大越不利于其生长;在杨树林的营造过程中,应首先考虑造林地理位置、气象气候等因素;其次,考虑林分结构,特别是林分密度合理性;最后,考虑地形结构是否适宜进行杨树林营造工程建设。

摘要：物理过程参数化方案的不确定性是目前气候系统模式不确定性的重要来源之一.随着模式内在复杂度攀升,模拟场景多样化,参数化方案中基于先验的和人工的物理参数选取方法已经逐步成为限制模式模拟能力的瓶颈之一.为此,本文设计并提出了初选与寻优相结合的两步法参数优化方案.初选阶段用全因子采样方法对不确定参数空间进行初始敏感性分析,估计最优解所在区域;寻优步采用单纯型下山法,基于初选阶段确定的参数组合快速寻优.将两步法应用于中国科学院大气物理研究所(英文缩写:IAP)大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(英文缩写:LASG)格点大气模式第2版:GAMIL2,选取其深对流方案和云量方案中的3个重要参数开展寻优,优化以综合减小模式降水、风场、温度、湿度、位势高度以及辐射通量的误差为目标.这些变量用GAMIL2标准版本标准化后形成单一的目标.结果显示,优化后的目标函数值比GAMIL2标准版本改进了7.5%.机理分析表明,调优后的参数优化了大气中的水汽凝结作用,进而减少模式的湿度偏差,改进云量的模拟效果;同时水汽凝结作用的变化通过大气内部动力和热力相互作用及响应影响温度、位势高度和风场的模拟.

摘要：通过对局地集合变换卡尔曼滤波(LETKF)算法的计算时间复杂度的完整分析,发现计算集合空间分析场误差协方差的逆矩阵这一过程计算量最大,耗时最长。且在并行计算环境下,该步骤CPU计算量分配不均是影响计算效率的直接原因。为解决这一问题,采用“贪心算法”设计了一套新的负载均衡策略,并使用该策略开发了一个基于LETKF和并行海洋模块2(POP2)的高性能并行海洋资料同化系统。将2004年1~2月日平均的最优插值海表温度资料(OISST)和同时期的Argo温盐剖面资料同化进入POP2。结果表明,同化有效降低了温度和盐度的均方根误差。同时,在不改变计算结果的前提下,相比原始同化系统,新系统计算性能提升1倍。在更高分辨率(0.1°×0.1°)下,该系统的计算性能仍然可以提升1倍,说明新设计的负载均衡方案稳定可靠。该方案具有很强的可扩展性和移植性,在业务预报中有广泛的应用前景。

摘要：全球变化科学领域面临着体量巨大、增量迅速、种类繁多的观测数据和模拟数据的挑战,亟需新的研究思路和技术手段,实现数据的有效管理和分析,提高科学发现的效率。本文建议围绕科学数据、科研过程、学科交叉和国际国内合作4条主线开展全球变化科学领域的信息基础设施研究。该项研究需要理解该领域不同学科方向的科学数据,挖掘它们在概念、空间、时间、量纲、格式、编码等方面的联系,建立统一的数据概念模型;需要分析该领域不同学科方向的研究全过程,分析不同过程、阶段之间的共性,建立统一的研究过程模型;需要在"数据-方法-模型-系统-标准"5个层面开展学科之间的共享和集成,建立统一的数据逻辑模型和物理模型、方法库、模型库、集成系统和标准体系;需要发展国际国内的合作伙伴,践行开放共享的共建方案。本文最后概要介绍了这一理念的GlobalChangeOne研究项目的总体设计,以及在遥感科学、生态科学、大气科学、地球系统模式、计算地球系统科学等学科方向的具体研究进展。该项研究有助于促进全球变化科学领域多学科间的交叉研究,有助于提高该领域的科学研究工作的效率,有助于建成全球变化与可持续发展研究全球共享的一体化基础平台。

摘要：青藏高原中西部环境恶劣,地表圈层相互作用强烈,近40年来气候和水循环变化显著.降水实测数据匮乏是该地区地表过程研究的一个瓶颈.近6年来,我们为该地区设计并建立了降雨的南北观测断面和东西观测断面,获得了暖季(5~9月)的小时分辨率降雨数据.南北断面从喜马拉雅山南坡的亚东河谷延伸到高原腹地的双湖县,共31个站;东西断面从高原西边的狮泉河延伸到中部的那曲,共22个站.该观测数据已应用于阐明高原中西部降水的时空变化特征,评价典型格点降水产品的质量,支持区域气候模式的开发,揭示夏季的湖气相互作用过程.该观测数据已在国家青藏高原科学数据中心公布.

摘要：为了使不同背景的使用者都可以在地球系统模式中发挥并行I/O库CFIO(Climate Fast I/O)库的最大效用,基于CFIO设计并实现了一套参数自动选择的解决方案。该方案基于对目标模式程序的预运行收集到的I/O Tace信息,分为带宽测试子程序、Trace分析子程序和参数选择子程序,用户仅需要在命令行中运行这三个子程序即可自动地获得最优的CFIO参数。实验结果表明,依照该解决方案提供的参数进行设置可以有效地将模式的I/O过程隐藏在计算过程中,同时又避免了计算资源的浪费。

摘要：陆面水文过程是全球/区域气候模式十分重要而又十分薄弱的环节。本文通过科学文献计量法,分析了陆面水文—气候耦合研究的发展状况及研究热点和趋势,并进一步对研究中存在的问题和挑战进行综述和探讨。现有多数气候模式中的陆面模式主要基于一维垂向结构设计,缺乏对流域尺度水文过程的精细描述,尤其缺乏下垫面人类活动影响的描述。因此,为了科学认识水文过程与气候变化的相互反馈作用机制,大量研究主要通过耦合流域水文模型与气候模式,研究不同时空尺度下水文过程变化的气候反馈效应。陆面过程模式中水文过程的改进和大尺度水文模型发展为陆面水文—气候耦合模拟奠定基础,在此基础上,陆面水文—气候耦合研究正从传统的单向耦合研究逐步发展为考虑气候—水文反馈的双向耦合研究。然而,双向耦合研究远未成熟,其问题集中表现为陆面水文—气候模型耦合过程如何匹配并提高系统稳定性、研制有效的尺度转换方案、完善参数化方案并评估参数不确定性、研制有效参数移植方法并提高模型适用性以及高分辨率甚至超分辨率模拟等方面,逐步解决上述问题并提高模拟精度是未来水文—气候耦合模拟研究的重要发展方向。

摘要：当前,人工智能迎来第3次发展浪潮并在多个领域大数据分析中取得巨大成功,这为人工智能技术与数值天气预报结合提供了契机。已有大量研究尝试将人工智能技术用于数值天气预报的初值生成、预报和产品应用过程中,涉及观测资料预处理、资料同化、模式积分、后处理以及高性能计算,通过误差估计、参数估计和局部代理等手段使预报结果,得到改进且计算速度大幅提升,展示出良好的应用前景,一些神经网络模型也表现出纯数据驱动预报的可能性,在短时强对流天气、降水以及气候预测中已有较为理想的应用实例。然而,人工智能技术在数值天气预报中的应用与发展仍面临一些挑战,主要包括深度学习的弱解释性、不确定性分析以及两者的耦合等,除了应对这些挑战,未来两者的深度结合还需要在理论指导下的人工智能模型设计、高时空分辨率人工智能预报模型设计以及使用更多新型人工智能技术等方面深入探索。

摘要：最新的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)提出了结合社会经济发展的新型共享路径(SSPs),试验设计更全面和科学,但目前基于CMIP6模式对中国未来多流域水文变化预估的研究较少.文章采用等距离累积分布函数方法(EDCDFm),基于中国高分辨率气象驱动数据集(CMFD)历史格点资料,对六个CMIP6模式的日降水量、日最高气温和日最低气温进行降尺度和偏差校正,用校正后的降水、气温和日均风速驱动可变下渗容量(VIC)水文模型,研究SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下21世纪未来多年平均中国陆地、流域和网格尺度的年降水量、年蒸散量和年总径流深相对历史基准期(1985~2014年)的变化.研究表明,VIC模型在中国主要流域径流模拟良好,降尺度偏差校正后CMIP6模式数据精度大幅度提高,在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,多模式平均的中国陆地和各流域的多年平均年降水量、年蒸散量和年总径流深在未来近期(2020~2049年)和远期(2070~2099年)都相对历史期增加.本文基于CMIP6模式的新研究结论,可为中国21世纪的极端事件预防、水资源利用和管理等提供有力的参考依据.

摘要：气候系统模式的不确定性量化分析包含复杂的工作流执行流程。对其中量化分析过程和模式后处理任务两个阶段的工作流进行了分析,设计和实现了针对该分析工作的工作流执行平台。该平台能够自动化执行典型的气候系统仿真实验与分析的工作流程,支持通过专家知识灵活配置工作流。平台中包含工作流层面的容错设计,支持通过分布式并发执行来加速工作流中的大计算量任务。同时,平台支持用户自定义插件的接入,增强了工作流系统的模块化和规范化。使用设计的平台对GAMIL2气候系统模式进行了物理过程参数不确定性的分析实验,验证了本平台的可行性和有效性。