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火星全大气模式与沙尘活动模拟研究:回顾与展望

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科学通报 2024年第8期69卷 1058-1067页

作者：周旭魏勇吴兆朋任志鹏谭宁范斯腾何飞戎昭金闫丽梅王誉棋范开高佳维中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院地球与行星物理重点实验室北京100029 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049 中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院新生代地质与环境重点实验室北京100029 南方科技大学地球与空间科学系深圳518055

基于火星全大气模式的数值模拟研究有助于深入理解火星陆面-大气-空间环境多圈层相互耦合过程,是当今国际研究热点.模式对整个火星大气区域气象要素的描述亦可作为保障火星探测活动顺利开展的重要参考依据.沙尘活动显著影响着火星气候... 详细信息

基于火星全大气模式的数值模拟研究有助于深入理解火星陆面-大气-空间环境多圈层相互耦合过程,是当今国际研究热点.模式对整个火星大气区域气象要素的描述亦可作为保障火星探测活动顺利开展的重要参考依据.沙尘活动显著影响着火星气候与天气变化,也对火星表面探测器可造成巨大安全威胁.对沙尘活动及其影响完善的模拟是目前全大气模式开发与研究工作中的重点之一.本文回顾了火星全大气模式的发展历程,概述了其构建方法,总结了相关科研成果,多角度论述了自主发展火星全大气模式的重要科研与工程价值,建议以火星沙尘活动为重点研究方向,牵引我国火星全大气模式的自主研发.模式的开发与应用涉及行星科学、空间科学、大气科学、计算机科学多领域协同合作.其开发过程势必带动我国行星科学全面发展,为相关研究领域积累经验、储备人才.

关键词：火星全大气模式数值模拟火星沙尘暴火星多圈层耦合

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完备神经网络验证加速技术综述

软件学报 2024年

作者：刘宗鑫杨鹏飞张立军吴志林黄小炜计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 中国科学院大学

人工智能技术已被广泛应用于生活中的各个领域.然而,神经网络作为人工智能的主要实现手段,在面对训练数据之外的输入或对抗攻击时,可能表现出意料之外的行为.在自动驾驶、智能医疗等安全攸关领域,这些未定义行为可能会对生命安全造成重... 详细信息

人工智能技术已被广泛应用于生活中的各个领域.然而,神经网络作为人工智能的主要实现手段,在面对训练数据之外的输入或对抗攻击时,可能表现出意料之外的行为.在自动驾驶、智能医疗等安全攸关领域,这些未定义行为可能会对生命安全造成重大威胁.因此,使用完备验证方法证明神经网络的性质,保障其行为的正确性显得尤为重要.为了提高验证效率,各种完备神经网络验证工具均提出各自的优化方法,但并未充分探索这些方法真正起到的作用,后来的研究者难以从中找出最有效的优化方向.介绍神经网络验证领域的通用技术,并提出一个完备神经网络验证的通用框架.在此框架中,重点讨论目前最先进的工具在约束求解、分支选择与边界计算这3个核心部分上的所采用的优化方法.针对各个工具本身的性能和核心加速方法,设计一系列实验,旨在探究各种加速方式对于工具性能的贡献,并尝试寻找最有效的加速策略和更具潜力的优化方向,为研究者提供有价值的参考.

关键词：完备验证可满足性模理论人工智能安全形式化方法鲁棒性

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气候变化的灾害效应与科学挑战

科学通报 2024年第2期69卷 286-300页

作者：王岩王昊崔鹏陈德亮唐金波欧廷海郝建盛王姣张国涛雷雨伍纯昊中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所中国科学院山地灾害与地表过程重点实验室成都610299 Department of Earth Sciences University of GothenburgGothenburg 40530Sweden

自然灾害是地球系统各圈层相互作用最剧烈的一种表现形式,对人类社会有着深远的影响.气候变化导致的温度升高和降雨增多对灾害发生的水源、物源、能量等条件都有所影响,致使自然灾害出现新特点和新趋势,灾害风险急剧增加;自然灾害间的... 详细信息

自然灾害是地球系统各圈层相互作用最剧烈的一种表现形式,对人类社会有着深远的影响.气候变化导致的温度升高和降雨增多对灾害发生的水源、物源、能量等条件都有所影响,致使自然灾害出现新特点和新趋势,灾害风险急剧增加;自然灾害间的相互作用变强,促使复合灾害和级联灾害风险均有明显上升.本文归纳总结了自然灾害在强度、频率、持续时间、触发时间与位置、规模或影响范围等方面的变化规律,阐述其对气候变化的响应机制,提出气候变化灾害风险的五大科学挑战,包括:气候变化驱动的圈层相互作用和内外动力耦合致灾机制、跨时空尺度灾害发育规律、极端事件信息感知与数据驱动的风险判识、灾害动力学与风险演化规律、灾害风险管理与韧性社会构建.积极主动地应对这些挑战有助于深化对地球系统的科学理解,适应全球变化,减小灾害风险.

关键词：气候变化自然灾害灾害效应响应机制科学挑战

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基于质谱的单细胞分析技术研究新进展

质谱学报 2024年第3期45卷 316-331,I0001页

作者：尤穆英楠刘心昱石先哲许国旺中国科学院大连化学物理研究所中国科学院分离分析化学重点实验室辽宁大连116023 辽宁省代谢组学重点实验室辽宁大连116023 中国科学院大学北京100049

细胞是生物体最基本的结构和功能单位。近年来,人们对细胞异质性的关注越来越多。为了分析细胞的这种异质性,避免单细胞信息被群体细胞的平均值所淹没,单细胞分析技术不断发展起来。由于单细胞的体积小,内含物质含量低且种类繁多,某些... 详细信息

细胞是生物体最基本的结构和功能单位。近年来,人们对细胞异质性的关注越来越多。为了分析细胞的这种异质性,避免单细胞信息被群体细胞的平均值所淹没,单细胞分析技术不断发展起来。由于单细胞的体积小,内含物质含量低且种类繁多,某些物质在细胞内的变化迅速,分析过程中不同物质之间相互干扰,造成了单细胞分析极具挑战性。基于质谱的单细胞分析技术具有通用性强、无需标记、高灵敏度、高分辨率、高选择性的优点,已逐渐在单细胞分析技术中脱颖而出,成为单细胞分析的理想工具。本文系统地总结了近5年来基于质谱的单细胞分析技术的最新进展,包括电喷雾电离质谱、激光解吸电离质谱、二次离子质谱、电感耦合等离子体质谱,并对未来的研究和技术方向进行展望,希望为单细胞质谱分析技术的研究提供参考。

关键词：单细胞电喷雾电离质谱(ESI-MS) 激光解吸电离质谱(LDI-MS) 二次离子质谱(SIMS) 电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)

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甲藻甾醇在海洋和湖泊古环境重建中的应用

吉林大学学报（地球科学版） 2024年第3期54卷 752-772页

作者：游洋李婧婧张恩楼中国科学院南京地理与湖泊研究所/湖泊与环境国家重点实验室南京210008 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

甲藻甾醇(dinosterol)是甲藻(dinoflagellate)细胞膜脂的重要组分,作为甲藻的生物标志物,它具有来源特异性、结构稳定、抗降解能力强等特点,广泛分布于海洋、湖泊等各类沉积载体中,有效记录不同地质历史时期古环境的信息。目前,利用甲... 详细信息

甲藻甾醇(dinosterol)是甲藻(dinoflagellate)细胞膜脂的重要组分,作为甲藻的生物标志物,它具有来源特异性、结构稳定、抗降解能力强等特点,广泛分布于海洋、湖泊等各类沉积载体中,有效记录不同地质历史时期古环境的信息。目前,利用甲藻甾醇质量分数及其单体氢同位素组成开展重建早期生态环境变化的研究,为理解早期气候和环境变化、生态系统响应提供新视角,因此甲藻甾醇是近年来海洋和湖泊古环境重建研究的热点生物标志物之一。基于此,本文首先介绍甲藻甾醇的结构、生物来源及其在海洋、湖泊等环境的分布特征,简要概述且对比甲藻甾醇的几种纯化方法,并在阐述其重建古环境、古气候原理的基础上,进一步总结甲藻甾醇的古环境指示意义,特别是其质量分数在古生产力重建以及甲藻甾醇单体氢同位素组成在盐度、降水重建上的研究进展。据此,我们提出甲藻甾醇在古环境重建研究中应注意的问题,如甲藻甾醇的具体生物来源、环境因子对甲藻甾醇的影响等。

关键词：甲藻甾醇古环境单体氢同位素生物标志物海洋湖泊

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基于双重存证的跨域流转多副本发现机制

通信学报 2024年第2期45卷 40-53页

作者：罗海洋邝彬郭守坤张玲翠牛犇李凤华中国科学院信息工程研究所北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 网络空间安全防御重点实验室北京100085

针对泛在共享环境下信息频繁跨节点、跨系统交换时有意或无意留存而导致的隐私信息泄露问题,提出了一种基于双重存证的跨域流转多副本发现机制,可实现对流转信息的传播路径、传播方式进行溯源,并构造信息的多副本传播图。根据存证时机... 详细信息

针对泛在共享环境下信息频繁跨节点、跨系统交换时有意或无意留存而导致的隐私信息泄露问题,提出了一种基于双重存证的跨域流转多副本发现机制,可实现对流转信息的传播路径、传播方式进行溯源,并构造信息的多副本传播图。根据存证时机和方式的不同,双重存证包括流转主动存证和操作被动存证,信息在被分享前,由信息分享者主动记录传播路径和传播方式,生成流转主动存证记录;信息在被操作前,由系统自动记录传播路径,生成操作被动存证记录;相比单一存证,双重存证能够提高构造的信息多副本传播图的完整性和真实性,能够发现存证行为异常的节点并进行处置;基于社会惩戒理论,证明了存证行为异常发现与处置的有效性。实验开发了针对OFD的双重存证多副本发现原型系统,验证了所提机制对信息传播图构造完整性的提升。

关键词：多副本发现存证系统跨域流转社会惩戒传播图

基于注意力常微分方程的PM_(2.5)浓度预测及其可解释性分析

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1363-1373页

作者：王培晓张恒才张彤陆锋中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 政务大数据应用省部共建协同创新中心福州350003

可解释的准确预测PM_(2.5)浓度变化可以有助于人类规避暴露风险,对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_(2.5)浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度,但忽略了模型的可解释性,造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此... 详细信息

可解释的准确预测PM_(2.5)浓度变化可以有助于人类规避暴露风险,对人类健康风险评估和政策实施具有重要意义。目前已有PM_(2.5)浓度预测模型过多专注于提升模型预测精度,但忽略了模型的可解释性,造成模型可复用性和可信任度较差。鉴于此,本文提出了一种兼顾模型预测精度与模型可解释性的注意力时空常微分方程模型(Attentional SpatioTemporal Ordinary Differential Equation,ASTODE)用于PM_(2.5)浓度预测任务。具体而言,本文将神经常微分方程集成至PM_(2.5)浓度预测任务中,以提升预测模型的可解释性。此外,针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中空间依赖关系的挑战,本文提出了一种新颖时空导数网络将传统神经常微分方程扩展到了时空常微分方程。针对传统神经常微分方程难以挖掘PM_(2.5)浓度数据中长期依赖关系的挑战,本文设计了一种时空注意力机制去融合多个时间节点的隐藏状态。本文采用真实的PM_(2.5)浓度数据集对提出的ASTODE模型进行了验证。实验结果表明,ASTODE模型不仅在预测精度上优于或逼近于存在的6个基线方法,并且在可视化的视角下具有良好的可解释性。

关键词： PM_(2.5)浓度预测空气污染节能减排时空预测注意力机制神经常微分方程时空常微分方程模型可解释性

松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度数字制图方法比较

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1452-1468页

作者：郭俊辉刘峰徐胜祥高璐璐赵治东胡文友于东升赵玉国中国科学院南京土壤研究所土壤与农业可持续发展国家重点实验室南京210008 中国科学院大学北京100049 中国科学院南京土壤研究所土壤环境与污染修复重点实验室南京210008 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院淮南232001

黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的... 详细信息

黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的空间分布特征是亟待解决的问题。选取东北地区松嫩典型黑土区作为研究区,以研究区内106个剖面点和45个环境因子为基础数据,通过因子重要性排序和相关性剔除法筛选变量,利用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(Gradient Boosting Decsion Tree,GBDT)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林回归克里格(Random Forest-Regression Kriging,RF-RK)和堆叠泛化模型(Stacking)对黑土层厚度进行空间预测制图,评估不同模型预测精度并研究影响黑土层厚度空间分布的最优协变量,并基于较优模型绘制东北黑土区耕地黑土层厚度分级图。结果表明:①Stacking组合多种模型的优点,预测性能表现最佳(R^(2)=0.47,MAE=21.02 cm,RMSE=27.12 cm),其次是RF-RK和RF;②通过变量筛选剔除低贡献度的环境变量后,不同模型的R^(2)平均提高0.11,其中MLR提升幅度最大为0.32;③不同模型预测的松嫩典型黑土区黑土层厚度空间分布趋势基本一致,60 cm以上的黑土层主要分布在研究区的东北部和东南部,而30 cm以下的黑土层主要分布在研究区的西南部。在平原漫岗地区,RF-RK和Stacking可以作为黑土层厚度预测的有效方法,总初级生产力(GPP)、坡度坡长因子(LS)和地表温度最大值合成(LSTm)是模型中最重要的解释变量,且黑土层厚度的空间分布信息能为黑土区耕地黑土保护和农业可持续发展提供数据支持。

关键词：黑土层厚度数字土壤制图变量筛选机器学习随机森林回归克里格堆叠泛化模型空间分异特征最优协变量

基于脑电的快速序列视觉呈现脑-机接口系统研究进展综述

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 443-455页

作者：魏玮邱爽李叙锦毛嘉宇王妍紫何晖光中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室脑图谱与类脑智能实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进... 详细信息

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响,促进提升系统性能;脑电解码的研究在提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用;对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时,系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结,并对未来的发展方向进行了展望。

关键词：脑-机接口快速序列视觉呈现脑电