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彌合科學與政策之間的差距 歐洲海洋局建立海洋研究泛歐平臺
發布時間: 2019-02-14 14:01:00| 作者:本站編輯| 來源: 本站原創

2018104日,歐洲海洋局(European Marine BoardEMB)未來科學簡報(Future Science Brief),對歐洲建立的海洋研究泛歐平臺進行了詳細介紹。EMB為其成員組織提供的泛歐平臺,可以制定共同的優先事項,推進海洋研究,彌合科學與政策之間的差距,攜手應對未來海洋科學領域的機遇和挑戰。

EMB成立于1995年,成員來自18個國家的31個機構和組織,主要包括國家海洋或海洋學研究所、研究資助機構、有海洋研究重點學科的國立大學聯盟。EMB旨在強化歐洲海洋科學組織之間的合作,實現歐洲海洋科學戰略研究重點發展的共同愿景。通過泛歐平臺,EMB的各個成員可以向國家機構和歐洲委員會提供有關海洋研究的策略性建議,加快歐洲研究區(European Research Area)的建設。

這份未來科學簡報是由EMB海洋生態系統建模專家工作組(WG建模)和專家研討會形成。近年來,歐洲在海洋生態系統建模方面表現突出,且所建的模型越來越多地被應用于生態系統管理。不過,在科學研究本身與政策制定者認知之間仍存在很大差異,海洋生態系統模型的預測能力也有待提高。為此,EMB2017年組織了一次背靠背的科學政策活動,邀請30多位海洋生態系統建模領域的國際專家,幫助決策者和更廣泛的利益相關者了解海洋生態系統建模的需求及優先事項。此后,歐洲海洋科學政策界日益關注提高海洋生態系統預測的社會效益,以及海洋生態系統模型的關鍵作用。

綜合管理海洋環境的前提是全面了解海洋生態系統,而不是孤立地關注單一問題、物種或生態系統服務。海洋生態系統模型提供了一種整合知識、數據和信息的重要方法,可以促進研究人員對生態系統功能的理解,增強監測和觀測能力,同時對比數據差距。此外,這些模型還能預測海洋生態系統對未來情景設想的響應,并支持對沿海和全球海洋生態系統的管理。

目前,研究人員收集到的海洋數據呈指數級增長,尤其是在生物和生物多樣性方面,為海洋生態系統建模提供了許多機會,再加上人工智能和機器學習等科學技術,新的建模方法正在產生。下一步,研究人員將評估人力、基礎設施和計算能力,以滿足海洋研究領域的未來需求。

現存的海洋生態系統模型雖然多樣,但沒有一種能夠解決所有的政策問題,達到“端到端”(E2E)的效果。相比之下,組裝多個模型的方式更為實際,不過,前提是采用跨學科方法并納入社會經濟驅動因素。簡報也提出了改進海洋生態系統模型及提升建模能力的關鍵性建議:(1)改進海洋生態系統模型方面:收集新數據和信息,并將其納入海洋生態系統模型;對海洋生態系統的客觀理解,模擬海洋生物多樣性和生態系統服務;通過對海洋生物適應性反應的理解,模擬其行為變化;評估和減少海洋生態系統預測的不確定性;使用機器學習新方法來完善海洋生態系統模型。(2)提升建模能力:相關人員可以通過確定關鍵的不可用數據,將模型與新的和現有的觀測資料、數據聯系起來,加強與數據同化中心的聯系,以增強建模能;通過協調模型實驗和集合方法提高模型的可預測性;為海洋模型開發共享知識平臺,支持下一代模型開發;通過更加透明地了解模型限制及其預測中的不確定性,增強海洋生態系統模型與管理和政策的相關性;納入社會經濟驅動因素;促進模型開發者和用戶之間的對話;加強跨學科聯系,創造培訓機會。

(來源:中國科學院蘭州文獻情報中心《資源環境科學監測快報》2018年第23期)

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