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为应对全球环境问题，研究人员提出泛空间地球信息系统（PEIS），助力地球科学研究，意义重大。
# 探秘地球科学新突破：泛空间地球信息系统（PEIS）
在浩瀚宇宙中，地球犹如一颗蓝色宝石，承载着无数生命的奥秘。然而，随着人类活动的加剧，全球环境问题日益凸显，就像给这颗宝石蒙上了一层阴影。从冰川加速融化，到极端气候频繁出现，从生态系统失衡，再到环境污染加剧，这些问题不仅威胁着人类的生存，也给地球科学研究带来了巨大挑战。传统的地球科学研究范式在应对这些复杂问题时，逐渐显得力不从心。在此背景下，科学家们迫切需要一种全新的研究方法和工具，去深入探索地球系统的奥秘，解开环境问题背后的谜团，泛空间地球信息系统（PEIS）的研究应运而生。
中国地质大学（武汉）、中国科学院计算技术研究所等机构的研究人员，针对当前地球科学研究面临的困境，提出了泛空间地球信息系统（PEIS）这一创新概念。这一研究成果发表在《The Innovation》杂志上，为地球科学研究开辟了新的方向，具有极为重要的意义。
PEIS 的研究借助了一系列先进的技术方法。首先是泛空间地球数字孪生建模和共生演化技术，它能够定量描述地球系统各层特征、层间反馈机制以及复杂的人地关系，利用生成式人工智能构建高精度地球数字孪生模型。其次是泛空间地球智能模拟和决策技术，可模拟地球系统内物质、能量和信息流的复杂非线性相互作用，创建特定领域的人工智能模型进行高精度模拟。还有泛空间地球沉浸式交互和反馈技术，通过将人工智能基础设施与边缘传感器深度融合，实现实时环境监测与反馈。
PEIS 的概念与技术
概念
PEIS 是为满足人类世地球科学高级研究需求而设计的智能空间信息系统。它以连续的数据流为连接纽带，在人工智能、大数据等前沿技术的驱动下，实现了地球物理空间、社会空间和信息空间的有机融合、精准映射、虚实交互和智能干预 。借助全球 “天空 - 空间 - 地面 - 海洋” 多维传感网络，该系统能够动态感知和监测物理空间中的自然环境、气候变化、地质过程，以及社会空间中的人类活动，将这些信息精准映射到信息空间。在信息空间里，系统整合数据、构建孪生模型，并为物理和社会空间发生的现象与事件提供基于场景的决策支持，进而实现从信息空间到物理和社会空间的虚实交互和智能干预，推动人类世地球科学的数据和模型驱动研究。
技术
- 数字孪生建模和共生演化技术：这项技术深入揭示了地球系统内多层级、多尺度的相互作用，帮助人们了解地球环境的历史演变和未来潜在变化。通过高效处理和分析海量的地球观测数据，科学家可以全面掌握地球的运行状态。利用生成式人工智能，构建出涵盖地球各关键组成部分的高精度数字孪生模型，包括各层实体、观测传感系统、数据处理建模系统、模拟优化框架以及监测反馈控制机制等。
- 智能模拟和决策技术：该技术模拟地球系统内物质、能量和信息流的复杂非线性相互作用，创建跨地球系统各层的大型特定领域人工智能模型，进行高精度模拟。例如，盘古气象模型（Pangu-Weather）采用三维神经网络架构和地球特定先验知识，在地球系统模拟中展现出巨大潜力，其速度比传统数值天气预报（NWP）方法快 10,000 倍。在决策模拟方面，生成式人工智能能够快速评估数千种可能场景，在几分钟内给出最优解决方案，相比传统手动分析效率提高 10 倍，还能以 85% 的准确率预测未来 5 - 10 年地球系统的关键变化，为政策制定者提供重要支持。
- 沉浸式交互和反馈技术：此技术大幅提升了交互体验，将响应时间缩短至毫秒级，让人们能直观了解地球的运行状态和趋势变化。通过将人工智能基础设施与边缘传感器深度融合，实现了实时环境监测和反馈，能够快速捕捉地球系统的变化，增强对地质灾害、气候异常和紧急事件的响应能力。例如，AI-Earth 和 Graph Cast 在快速处理多模态数据方面具备先进能力，支持不同数据集的无缝集成和分析，还能实现与人类反馈的实时交互，提高系统的适应性和响应速度。
PEIS 的应用
PEIS 的应用前景十分广泛。在泛空间地球模拟方面，它可以精确再现地球上物理和社会空间的元素，建立覆盖 5.1 亿平方千米的克隆地球模型，提供实时 3D 视图，为环境监测、城市规划和教育培训提供有力的数据支持和决策依据。在极端气候灾害预测领域，系统能够综合分析气象、地质、海洋等多模态物理和社会空间数据，通过不断优化 Graph Cast 模型的网络结构和训练数据集，有望突破目前 10 天的预测时限，实现千米级或更精细的空间精度，为预测极端气候灾害和实施应急响应提供更精准高效的支持。在碳减排和碳中和战略制定方面，凭借其高精度、大规模的数据分析能力，PEIS 可以对卫星和地面观测站的 CO?数据进行综合分析，利用克隆地球模型实时全面监测全球 CO?排放和吸收过程，将全球碳储量监测精度提升至千克级。在公共卫生应急管理方面，该系统整合地理位置数据、移动信号和社交媒体信息，能在几分钟内模拟和预测疾病传播路径，显著缩短传统应急响应时间，助力公共卫生部门优化疫情防控策略。
研究结论与意义
研究人员提出的 PEIS 从系统科学的角度出发，采用数据 - 模型混合、人工智能驱动的方法，构建了一个智能空间信息系统。该系统打破了物理、社会和信息空间之间的壁垒，实现了三者的无缝集成和精准映射，为地球科学研究开启了新的时代。在这个新时代里，科学家们能够进行虚实交互和智能干预，深入探索地球系统的奥秘。PEIS 在地球模拟、极端气候灾害预测、碳减排和碳中和战略制定以及公共卫生应急管理等多个领域展现出巨大的潜力，为解决全球环境问题、推动社会可持续发展提供了强有力的技术支持，也为地球系统建模和模拟树立了前瞻性的发展方向。它不仅提升了科学研究的时效性，还显著提高了未来地球科学研究的精度，让人类对地球这颗蓝色星球的认知和保护迈向了一个新的台阶。
总之，PEIS 的出现是地球科学研究领域的一次重大突破，它为人类更好地理解和保护地球提供了全新的视角和有力的工具。随着技术的不断发展和完善，相信 PEIS 将在未来发挥更加重要的作用，为地球的可持续发展贡献更多力量。
