学术前沿 | Earth-Science Reviews地球系统模型的演进与展望：挑战与机遇

学术 2024-11-25 08:00 陕西

地球系统模型（ESM）是全面模拟地球系统不同组成部分中物理、化学和生物过程错综复杂的相互作用的重要工具。在这里，我们简要概述了 ESM 的历史发展，并强调了冰冻圈中错综复杂的反馈机制、岩石圈的非线性和长期影响以及人类活动对地球系统建模的日益增长的影响所带来的关键挑战。然后，我们重点介绍了地球系统建模的当前机会，这些机会是由机器学习（ML）和人工智能（AI）等数据驱动方法不断增长的能力驱动的。

下一代 ESM 应该采用动态框架，能够在一系列时空尺度上更精确地表示物理过程。多分辨率模型对于弥合全球和区域尺度之间的差距至关重要，有助于更深入地了解本地和远程影响。包括 ML/AI 在内的数据驱动方法通过利用广泛的数据源并克服传统参数化技术固有的局限性，为推进 ESM 提供了有前途的途径。然而，将 ML/AI 集成到 ESM 中也带来了一系列挑战，包括确定合适的数据源、将 ML/AI 算法无缝整合到现有建模基础设施中，以及解决与模型可解释性和稳健性相关的问题。基于物理和数据驱动的方法的和谐融合有可能产生实现更高精度和计算效率的 ESM，更好地捕捉地球系统过程的复杂动力学。

尽管 ESM 在模拟地球系统子系统的复杂动力学方面取得了实质性进展，但仍有大量工作要做。ESM 的发展前景需要加深对关键子系统的理解，包括人类圈、岩石圈和冰冻圈。采用创新技术和方法，例如 ML/AI 和多分辨率建模，具有巨大的潜力，可以大幅提高我们预测和减轻人类活动对地球系统的影响的能力。

图 1.地球系统模型的百年发展。

图 2.不同尺度的 ESM 中球体的过程。

图 3.人类圈与其他领域之间的相互作用。

图 4.冰冻圈与其他球体之间的相互作用。

图 5.各种地球过程的时空尺度

图 6.数据驱动的建模使 ESM 充满活力。

在这篇综述中，我们研究了与 ESM 发展有关的关键问题，阐明了当 ESM 努力跨越地球系统错综复杂的领域时出现的固有限制和挑战。我们讨论的主要挑战和限制包括 ESM 的发展历史、ESM 中挑战和未来机遇的多方面格局，包括人圈、岩石圈和冰冻圈等重要组成部分，以及数据驱动建模在推进 ESM 能力方面的变革潜力。此外，我们还探讨了区域尺度的第三极（TP）环境影响因子（ESM）所呈现的光明前景，强调了它们在破译亚洲环境变化背后的驱动力方面的重要性。我们的综述通过解决一个显着的差距，对气候模型与 ESM 的其他基本组成部分之间的联系进行了全面分析，从而为现有的文献做出了贡献。在此过程中，它为读者提供了对地球系统科学领域内数据驱动建模的重要性及其对理解区域尺度环境动态的深远影响的深刻理解。

未来，ESM 的演变将走上几条关键轨迹，旨在提高其精度和效率。其中最重要的是必须整合不同地球系统组成部分的观测数据，跨越人类圈、生物圈、大气层、海洋、陆地和冰冻圈等领域，从而能够更精细地模拟组件相互作用并增强预测能力。此外，我们必须优先考虑开发更高分辨率的模型，这些模型旨在捕获复杂的交互和过程。利用包括机器学习在内的尖端计算技术，有可能阐明迄今为止未被发现的模式和地球系统各个组成部分之间的相互关系。此外，环境影响机制的未来演变应包括更全面的生物地球化学循环，包括碳、氮和磷的循环，从而能够更准确地预测地球系统对大气成分和土地利用变化的响应。最重要的是寻求建立耦合的人类-环境因素管理，旨在全面阐明人类活动与地球系统各个组成部分之间错综复杂的相互作用。这项重要的努力有望为人类行为对地球微妙平衡的深远影响提供宝贵的见解。

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