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成秋明院士应邀撰文前瞻性地球科学研究范式转型
发布:新闻中心 2020-07-31 科技处 阅读:

 
近期,伦敦地质学会出版了一期题为《地质调查机构的角色演变》的专辑,介绍当前世界主要国家和地区地质调查工作面临的新形势和采取的新举措,中科院院士、我校地质过程与矿产资源国家重点实验室主任、国际地质科学联合会主席成秋明教授应邀发表《推动地球科学向数据科学转型的新国际科学计划》,在文中,成秋明院士分析了数据驱动技术为地球科学带来的新机遇,研判了地球科学研究范式转型的新挑战,在此基础上,地科联提出设立了新的国际大科学计划平台,组织启动了第一个大科学计划——深时数字地球(DDE)。
以机器学习为代表的数据驱动技术正在重新激活和增强传统学科解决新问题的能力,大数据技术将从根本上改变地球科学研究的方向,推动地球科学从在已知问题中寻求答案(Know Know的科研范式拓展到在迄今未知的问题中寻求未知的答案(Unknow Unknows的全新范式,最终实现地球科学研究的范式转变。
许多全球数据库积累了大量的历史数据和从现今观测站网络获得的实时监测数据,依托这些数据,研究人员可以将岩石圈、生物圈、水圈和大气圈耦合研究。如果有足够准确的深时标尺控制,这些数据可以通过恰当的地质参照来反映各个相关的地球圈层在时间尺度上的变化,分析多个圈层的关联和共同演变。这将带来新的重大研究方向——重大地质事件的内在相互关联性和远程相互依存关系(对称或不对称),以及相互之间的级联循环和逐步升级效应。
为了描述复杂的地球系统及其相互作用,解决复杂问题,需要在地球科学领域开展多领域、多机构、多组织的合作,并进行技术创新,而关键挑战可能与大规模、多源异构数据的智能采集以及复杂地学问题的自动综合数据挖掘有关。
成功实现数据驱动的地球科学知识重大发现的关键环节包括以下三个方面:FAIR(可查找、可访问、可互操作和可重用)数据资源、语义搜索知识体系以及现代计算机算法和物理模型高度集成的知识挖掘体系。这些环节都需要数据、模型、计算机和专业人员的有机整合。
为迎接地球科学面临的重大挑战,地科联启动了一项新的国际大科学计划:深时数字地球(DDE大科学计划,任务是协调全球地球演化数据,共享全球地球科学知识。作为一项为期10年的科学计划,该计划将推动国际合作,开发具有完整FAIR数据的开放数字平台,将地球地质历史时期的各个层圈演化相关联,促进了解宜居地球组成与结构、探究地球系统的运行模式、发现地球生命-物质-环境协同演化规律、模拟和预测重大极端性和变革性地质事件的形成与分布的全球合作和研究创新。
数字革命推动下的地球科学新时代,迫切需要新的研究方案和合作平台来促进地球科学数据的有效利用,并从传统研究范式转向由数据驱动的现代范式。呼吁各国地质调查机构、国际学术组织、专业研究机构和高等院校等组织更加广泛地参与到这个极具活力的跨学科国际科学共同体中,共享新知识,促进前沿科技创新和解决全球性地球科学问题,共同推进地球科学研究范式的根本性转变。
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