地球系统科学数据平台 2025 新版：整合全球多圈层数据，助力科研机构环境监测与气候研究

? 平台功能与特点

• 多圈层数据整合：新版平台整合了大气、海洋、陆地、冰雪等多个圈层的数据，涵盖了气象、水文、生态、地质等多个领域。通过这种整合，科研人员可以更全面地了解地球系统的相互作用和变化规律。
• 数据质量控制：平台采用了严格的数据质量控制流程，确保数据的准确性和可靠性。数据的使用者也会不定期反馈数据质量问题，平台会根据这些反馈不断优化数据处理程序。
• 机器学习与人工智能：平台引入了机器学习和人工智能技术，提供了多种机器学习相关的函数算子，如随机森林、支持向量机、贝叶斯等。用户可以基于自有的样本数据，使用模型训练功能，自主、灵活地构建专属 AI 模型，提升数据处理和分析的效率。
• 全球覆盖与实时更新：平台的数据覆盖全球范围，并且实现了适时更新，可以系统性保障数据资源的鲜活性。这使得科研人员能够及时获取最新的数据，进行实时监测和分析。

? 技术创新与应用

• 空间可视技术：新版平台以 “地理信息 + 空间可视” 形式提升地理信息专业服务，政府用户、企事业单位用户、公众用户均可更好地走进数字国土空间，获得空间位置服务。例如，“史前生命” 专题集科普与趣味于一体，点开 “北京人头盖骨”，可以查看此遗迹的地理信息并观看头盖骨三维视频；“潮汐预报” 专题可以查看 284 个国外港口、326 个中国（含港澳台）主要港口实时潮汐预报，对海上航运、滨海旅游、海洋渔业、防灾减灾等都大有帮助。
• 多源数据融合：平台整合了多源遥感对地观测数据，包括卫星遥感、无人机影像等。通过云计算分析服务，用户可以对这些数据进行快速处理和分析，实现对地球表面的动态监测。例如，在河流冰层的动态监测中，平台整合了多卫星信息与公民科学数据，利用谷歌地球引擎资源促进冰情分析和可视化，准确探测和监测河冰，尤其是在结冰和破冰等关键时期。
• 地球科学 “一张图”：平台按照地球系统科学理论，整合构建了多圈层、多专业、多要素的地球科学 “一张图” 大数据体系，包含了基础地质、能源矿产、水资源、土地资源、森林资源、草地资源、湿地资源、海洋地质、地下空间等 11 大类和近百个核心数据库，数据范围涉及地上与地下、陆地与海洋，精度从 1:1200 万到 1:1 万。这为科研人员提供了一个全面、直观的地球科学数据视图，方便他们进行跨学科研究和综合分析。

? 对科研机构的支持

• 环境监测：平台为科研机构提供了丰富的环境监测数据，包括空气质量、水质、土壤质量、生态系统等方面的数据。科研人员可以利用这些数据，开展环境质量评估、污染源追踪、生态系统变化监测等研究，为环境保护和可持续发展提供科学依据。
• 气候研究：平台整合了全球气候数据，包括气温、降水、海平面上升、冰川融化等方面的数据。科研人员可以利用这些数据，开展气候变化趋势分析、气候模型构建、极端气候事件研究等，为应对气候变化提供科学支持。
• 科研合作：平台支持全球科研机构之间的数据共享和合作研究。科研人员可以通过平台获取其他机构的数据，开展联合研究项目，共同解决全球环境和气候问题。例如，“数字丝路” 国际科学计划（DBAR）推动地球大数据应用，涉及多圈层数据整合，促进了国际合作与交流。

? 实际应用案例

• 青藏高原人工草地研究：兰州大学草种创新与草地农业生态系统全国重点实验室、北京大学贺金生教授团队基于平台的卫星遥感数据，构建了 1988 年至 2021 年青藏高原 30 米分辨率人工草地数据集，明确了青藏高原主要的人工草地类型及其时空分布特征，并揭示了青藏高原人工草地的迅速扩张及其驱动机制。相关研究成果日前发表于地学领域期刊《地球系统科学数据》。
• 台风路径预测：微软研究院团队开发的 Aurora 模型，通过超过一百万小时的多源地球物理数据训练，构建了一个大规模基础模型。在台风路径预测中，Aurora 在未针对气旋微调的情况下，仅通过海平面气压场的最小值追踪，即在大西洋、西北太平洋等区域 5 天路径预测中全面超越七大官方机构。以 2023 年台风 “Doksuri” 为例，Aurora 提前 4 天准确预测菲律宾登陆，而多数官方模型误判为台湾海峡通过。

? 未来展望