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，南方科技大學地球與空間科學（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)進行科學考察。
本次科學考察的湖泊區(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)域為山南地區(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值。
比深圳面積還大的色林錯湖泊
使用無人機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)
本次科學考察獲取了湖泊邊界實測GPS數(shù)據(jù)、古湖岸線和冰川無人機影像數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將用于深度學習神經(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)。所得實驗結(jié)果與實測數(shù)據(jù)對比表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在遙感精準智能識別方面有很高的準確度和較好的魯棒性（Robustness）。
本研究分析了近半個世紀以來青藏高原地區(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工學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工學院資源與土木工程系達成了長久合作關(guān)系。
供稿單位：地球與空間科學系
圖文：閆政文、陳星宇
通訊員：黃惠婧
編輯：吳一敏
