报告题目：Global Carbon Assimilation System using a local ensemble Kalman filter with multiple ecosystem models

报告人：郑小谷  上海张江数学研究院

摘要：报告分为两部分。第一部分介绍如何计算陆面生态系统二氧化碳通量（即生态系统吸收的二氧化碳减去生态系统排放的二氧化碳）的全球分布。当前广泛关注的“碳中和”的定义就是“人为排放的二氧化碳与陆面生态系统二氧化碳通量相抵”，所以正确的计算中国和外国的碳通量有重大政治和经济意义。美国国家大气中心首创了陆面生态系统二氧化碳通量计算模型Carbon Tracker。2014年北京师范大学郑小谷团队在这个基础上开发了GCAS计算模型，对Carbon Tracker在技术上做了5点改进，并显著改进了Carbon Tracker的结果。今年北京大学陈松蹊团队利用他们对高维矩阵研究上的成果进一步改进了GCAS计算模型。

    第二部分介绍今年国家基金委数学物理学部唯一资助的应用数学重大项目“融汇海量观测数据的大气系统建模与预报中的关键数学问题与算法”（由北京大学数学学院陈松蹊院士领衔，北京应用物理和计算数学研究所主要参与，气象局卫星中心协助）。项目的研究目标是如何将人工智能应用于（1）反演遥感大数据，（2）提高高分辨天气模式的计算速度，（3）改进当前通用的4维变分资料同化方法的缺陷，（4）建立基于机器学习的高时间和高空间分变率的快速天气预报区域模式。

报告人简介：郑小谷博士是已退休的新西兰国家水和大气研究院高级研究员和北京师范大学全球变化与地球系统研究院教授和首席科学家。1985年在北京师范大学获得数学博士学位，1987年赴新西兰惠灵顿维多利亚大学从事博士后研究。他发表了上百篇气象领域论文和大约40篇数学领域论文，并拥有气象和数学两个专业的博导资格。2007年被新西兰气象学会授予Edward Kidson杰出研究奖章。

报告时间：2023年12月5日（星期二）10:00-11:00 教二楼323

报告单位：北京国家应用数学中心

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