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高时效、高精度的土地覆盖变化数据是可持续发展研究、地球系统模式开发、资源管理及生态环境评价等领域的重要基础。传统的土地覆盖制图方法通常依赖于单一的数据驱动模型或知识驱动模型，然而前者在应对复杂环境变化时可能缺乏足够的适应性，后者则可能因数据不足或先验知识不完善而导致精度较低。随着环境变化的复杂性和多样性日益增加，亟需一种能够整合数据驱动和知识驱动优势的新方法，以提升土地覆盖制图的时空精度和实时...
全球气候模式是研究气候和气候变化的重要工具。然而，目前全球气候模式都是在大约100-200公里的网格尺度进行陆-气耦合，无法显式表征网格内（即次网格）各地表单元（例如：植被、城市、湖泊、农田等）陆-气耦合的异质性。以城市为例，其覆盖面积所占模式网格比例很小，但相比于周围农村具有显著的城乡温度和降水差异。采用传统的网格尺度陆-气耦合方案无法表征次网格各地表单元之间降水等气象要素的差异，而且网格面积加权平均...
6月24日上午，全国科技大会、国家科学技术奖励大会、两院院士大会。清华大学地球系统科学系（以下简称地学系）张强教授作为第一完成人的项目“中国大气成分变化驱动因素及环境健康效应”荣获2023年度国家自然科学奖二等奖，这是地学系教师首次以第一完成人身份获得国家科技三大奖。我国是全球大气成分变化最剧烈、大气污染构成最复杂的地区之一。“中国大气成分变化驱动因素及环境健康效应”项目主要完成人张强（清华大学）、贺...
大力发展以风光为代表的可再生能源是推动全球温室气体减排、实现巴黎协定未来气候目标的必要途径。然而，风光资源受气象条件影响，具有高度间歇性和不稳定性。在气候变化背景下，极端天气/气候事件频发，风光潜在供应缺口会导致高比例风光发电系统安全稳定运行面临较大挑战。因此，探究历史气象条件下全球高比例风光系统的潜在电力短缺事件变化趋势，对于理解未来电力系统面临的极端安全风险和促进电力系统稳定转型具有重要意义...
受气候变化、城市化等因素影响，城市高温事件不断增多，空调（air conditioning, 简称AC）已经成为保持室内热舒适的关键设备。然而，空调的大量使用会加剧室外温度的升高，在用电高峰期对电力系统造成负担。当前对于广泛使用空调引发的室内外热舒适度变化及其导致的不公平性缺乏量化研究，因此无法提供改善室内外热舒适度公平性的有效建议。针对上述问题，清华大学地球系统科学系（以下简称“地学系”）徐冰教授课题组集成中尺...
森林碳汇作为陆地碳汇的重要组成部分，在缓解全球气候变化中发挥着至关重要的作用。近几十年来，中国大力实施生态系统保护和修复工程，在增加陆地碳汇的同时形成了复杂的林龄结构。现阶段中国森林以中、幼龄林为主，具有较高的碳汇能力。然而，随着林龄的老化，在未来气候变化及土地利用变化等多种因素的共同作用下，林龄结构变化对中国陆地碳汇的影响还尚不清楚。针对上述问题，清华大学地球系统科学系（以下简称“地学系”）...
耕地是人类赖以生存和发展的基础。准确、详细、及时的耕地时空动态信息不仅在农业精准布局和粮食安全评估中发挥关键作用，并且可为应对全球气候变化和实现联合国2030年可持续发展目标提供必要的决策支持。然而，传统耕地制图方法在准确性、鲁棒性与可迁移性等方面存在不足，目前仍然缺乏大尺度、长时序、高时空分辨率的耕地数据产品，对科学农业决策和可持续发展的实现构成挑战。针对上述不足与挑战，清华大学地球系统科学系（...
近日，为及时共享全球土壤水分监测数据，在国家青藏高原科学数据中心(https://data.tpdc.ac.cn)发布的《基于AMSR-E和AMSR2数据的全球长时序日尺度土壤水分数据集》已实现准实时的逐日更新。目前产品在卫星过境两天后就能提供全球的逐日土壤水分数据。该产品以AMSR-E/AMSR2亮温为基础，采用完全自主开发的算法，在逐日尺度反演全球地表土壤水分，其精度与SMAP土壤水分产品相当，且该产品具有长时序和高时空一致性，可提供全球近2...
