AI4GeoScience背景下流域水文监测的关键技术
2025年1月12日(星期日) 14:00-17:40
论坛编号：CCF-Yo-24-132
地 点：兰州市萃英大酒店8楼 802 会议室
主 办 方：中国计算机学会
承 办 方：CCF YOCSEF兰州
执行主席：张明虎 CCF YOCSEF兰州 副主席 兰州理工大学
郑炜豪 CCF YOCSEF兰州 副主席 兰州大学
面向对象：CCF会员、高校、科研机构以及相关政府、企业人员
论坛背景：物理模型提供了对流域水文过程的基本理解和模拟，但在复杂环境下可能存在精度不足的问题。AI技术通过处理海量数据和机器学习，弥补了物理模型的不足，实现更精确的监测和预测。通过融合物理模型和人工智能模型，有助于提升流域水文监测的科学性和效率。本论坛将探讨融合数据驱动和机理驱动的方法，提高监测结果的科学性和可靠性，围绕AI+流域水文监测融合模型辅助提升预测精度的优势和局限分别是什么？AI+流域水文监测融合模型的实时推理与计算资源如何权衡？如何设计“可解释”的AI+流域水文监测融合模型的技术方案进行深入讨论。
论坛议程：
| 陈仁升，中国科学院西北生态环境资源研究院研究员(二级）、博士生导师、寒旱区水土资源研究室副主任/支部书记、黑河上游生态-水文试验研究站站长；中国科学院内陆河流域生态水文重点实验室副主任、甘肃省黑河生态水文与流域科学重点实验室副主任。国家自然科学优秀青年科学基金获得者（2012）；2017年度入选中国科学院特聘研究员计划（骨干人才）；2019年度入选甘肃省领军人才；国家重点研发计划项目首席科学家（2020.1~）。 |
| 张兰慧，兰州大学资源环境学院教授，主要从事变化环境下的陆-气作用及模拟研究。主要研究成果为：1) 分析了土壤水分的多尺度时空间变异规律，揭示了土壤水分时空动态变异特征及其主要影响因子，确定了高寒山区土壤水分再分配过程。2) 针对山区水文过程, 评估改进了水文模型DLBRM、SWAT和陆面过程模型CLM 5.0。3) 构建了基于物理机制模型CLM和机器学习方法的混合模型，更准确地模拟变化环境下的陆气作用。先后主持与参加了国家基金委青年项目、面上项目和重点项目6项，发表学术论文40余篇，出版专著2本，担任国际地理联合会水资源可持续发展专业委员会(The Steering Committee of the IGU Water Sustainability)委员。 |
| 火久元，省领军人才、理学博士、博士后出站、三级教授、博士生导师。主要从事计算机软件、物联网、大数据分析与挖掘、智能计算、遥感图像处理等方向研究。担任兰州交通大学计算机科学与技术学科责任教授、甘肃省网络监测中心和甘肃省网络测试技术研究中心主任、甘肃省工业和信息化厅院校类专家库专家、甘肃省人力资源和社会保障厅信息化专家和甘肃省科技专家。主持国家自然科学基金3项、中国博士后科学基金项目1项、甘肃省重点研发计划1项、甘肃省自然科学基金3项、兰州市人才创新创业项目2项、赛尔网络下一代互联网技术创新项目2项和甘肃省资源环境科学数据工程技术研究中心开放基金等二十余项纵向和横向课题。近年来在国内外核心刊物及各类学术会议上发表论文70多篇，其中SCI检索/EI检索50余篇，并获得专利7项、计算机著作权20余项，出版专业著作1部。 |
思辨嘉宾：
| 盖迎春，研究员，中国科学院西北生态环境资源研究院。博士毕业于中国科学院研究生院，主要从事水资源管理、可持续发展、系统集成与决策理论相关方面的研究。 |
| 何晓波，研究员，中国科学院西北生态环境资源研究院，博士毕业于中科院寒旱所，从事冰冻圈水文研究，主要从事高寒高海拔流域的水量和能量平衡观测研究。 |
| 赵岩，青年研究员，兰州大学地质科学与矿产资源学院，博士毕业于兰州大学资源环境学院。主要从事泥石流灾害监测预警与风险防控方面的研究工作。 |
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