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彩神882023-01-31 16:05

全球至少一半冰川将在本世纪消失******

  地球冰川在21世纪将如何演变?这一问题决定着海平面的上升幅度,对全球应对和适应气候变化至关重要。在近日发表于《科学》杂志的新研究中,法国图卢兹空间地球物理学和海洋学研究实验室领衔的国际团队揭示了比之前预测的更大的冰川质量损失,全球温度升高与冰川质量损失之间存在线性关系。

  根据该团队的研究,至本世纪末,地球全部215000座冰川(格陵兰和南极冰盖除外)的质量与2015年相比可能减少26%至41%。这一损失相较此前的预测增加了14%到23%,进一步印证了政府间气候变化专门委员会(IPCC)最新版报告的有关预测。

  全球80%的冰川都是小于1平方公里的小型冰川,受气候变化影响,它们更容易遭受质量损失。根据本世纪末升温1.5℃的情景,预计到2100年全球49%的冰川,包括绝大多数小冰川将消失,并导致海平面上升9厘米。该情景之下,最大的冰川也将受到影响,但1.5℃目标被视为遥不可及。如果温度上升达到4℃,大小冰川都会受到严重影响,全球冰川数量将下降83%,并导致海平面上升15.4厘米。

  此外,各地区冰川消融速度存在差异,中低纬度地区的冰川受影响最大,特别是中欧、高加索、斯堪的纳维亚、亚洲北部、加拿大西部、美国和新西兰。这些地区的冰川将在气温升高2℃的情况下经历强烈的冰消作用,并且在升温达3℃时几乎完全消融。以阿尔卑斯山为例,如果全球升温1.5℃,其高山冰川的质量可能损失85%,如果升温4℃,则会损失99%。

  为了更准确预测冰川消融情况,该团队依赖于一项新研究观察结果。该研究量化了2000—2019年期间全球冰川质量损失的普遍性和加速情况。这些信息使校准数学模型成为可能,该模型收录了地球上现存的全部21.5万个冰川。此外,该模型还考虑了此前忽略的影响因素,如与冰山崩解相关的质量损失,以及覆盖在冰川表面的碎片对其消融的影响等。

  该研究指出,最大的冰川,如阿拉斯加、加拿大北极地区或南极洲周围的冰川,是未来海平面上升的关键,仍可以通过实施遏制温度上升的措施以减少其质量损失。(记者李宏策)

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张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?******

  中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?”

  这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。

  2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

  张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

  “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

  “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。”

  张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

  他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

  张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)

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