為研究氣候變化對青藏高原湖泊和冰川的影響，以及評估人工智能在氣候變化研究中的適用性，近期，南方科技大學(xué)地球與空間科學(xué)（簡稱“地空系”）系助理教授冉將軍課題組一行5人，赴青藏高原地區(qū)進(jìn)行科學(xué)考察。
本次科學(xué)考察的湖泊區(qū)域主要為那曲地區(qū)色林錯湖泊、拉薩地區(qū)納木錯湖泊以及羊卓雍錯湖泊，冰川區(qū)域?yàn)樯侥系貐^(qū)卡若拉冰川。其中色林錯湖泊原為西藏地區(qū)第二大湖泊，近幾十年受氣候變化影響湖泊面積迅速擴(kuò)張，現(xiàn)已超過納木錯成為西藏地區(qū)第一大咸水湖，這對于分析青藏高原以及全球氣候變化具有重要的研究意義與價(jià)值。
比深圳面積還大的色林錯湖泊
使用無人機(jī)獲取卡若拉冰川和攝納木錯湖數(shù)據(jù)
采集羊卓雍錯湖泊邊界數(shù)據(jù)
本次科學(xué)考察獲取了湖泊邊界實(shí)測GPS數(shù)據(jù)、古湖岸線和冰川無人機(jī)影像數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將用于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的評估，助力人工智能技術(shù)更好地應(yīng)用于全球氣候變化研究。
色林錯西部邊界實(shí)測數(shù)據(jù)
輕量級多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
課題組使用自主設(shè)計(jì)的用于遙感影像智能區(qū)域分割與邊界提取多任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，用輕量級的卷積層提取出遙感影像中的區(qū)域特征，使得各層特征都能被高效利用，另外，課題組還設(shè)計(jì)了邊界梯度變化分析模塊，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時執(zhí)行邊界提取任務(wù)。所得實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)對比表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在遙感精準(zhǔn)智能識別方面有很高的準(zhǔn)確度和較好的魯棒性（Robustness）。
本研究分析了近半個世紀(jì)以來青藏高原地區(qū)主要湖泊的時空變化。以色林錯為例，近十年間色林錯湖泊出現(xiàn)明顯擴(kuò)張趨勢，但在2015至2016年間湖水水量出現(xiàn)減少（圖中由紅框中顏色表示），這可能與厄爾尼諾現(xiàn)象造成的氣候變化有關(guān)。這些長時序的水量及湖泊面積變化現(xiàn)象，可為青藏高原及全球氣候變化提供有利佐證。
2010-2018年色林錯湖泊西部邊界時空變化
在野外數(shù)據(jù)采集方面，此次科考得到了西藏大學(xué)工學(xué)院資源與土木工程系主任吳華的大力支持。在科考期間，南科大地空系和西藏大學(xué)工學(xué)院資源與土木工程系達(dá)成了長久合作關(guān)系。
供稿單位：地球與空間科學(xué)系
圖文：閆政文、陳星宇
通訊員：黃惠婧
編輯：吳一敏
