AI赋能青藏高原观测：成都飞拉萨航班视角下的亚洲水塔水量揭秘

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在从成都飞往拉萨的航班之上，透过飞机的舷窗向下俯瞰，青藏高原那里雪峰多得像海一样，冰川如同白色的绸带。这片面积达250万平方公里的土地，在世人看来是“世界屋脊”，更是孕育了长江、黄河、雅鲁藏布江等10多条大江大河的“亚洲水塔”。这对于成都飞往拉萨航班青藏高原观测来说非常重要。这对于国家青藏高原科学数据中心数据集下载来说非常重要。这对于AI赋能地球系统预测来说非常重要。

亚洲水塔的监测挑战

然而，要把这座水塔的水量账算清楚，以往几乎是没办法做到的事儿。“此处氧气含量稀少、气温较低、风雪较大、辐射较强，致使普通监测仪器出现故障的概率高、使用寿命短，并且维护起来也极为麻烦困难。”中国科学院青藏高原研究所研究员李新讲道，“即便仪器经受住了高寒低温这种恶劣环境的考验，数据也很难传输回来。”。

数字底座的构建与数据攻克

现如今，这样的局面正处在被改变的进程当中。于北京的林萃路那儿，有一个依靠十几名研究员来领衔的“数据工厂”，也就是国家青藏高原科学数据中心，这里简称其为“中心”，它正在为“亚洲水塔”去打造可靠的数字底座。一直到今年5月的时候，该中心所发布的数据集的总数达到了8585个，累计的下载量达到了6PB。

攻克数据关卡

“青藏高原的每一组数据，都来之不易。”中心主任李新说。

海拔高的地方，冬季气温处于零下二三十度是极为平常的事，一般的监测装备坚持不到一个冬季就停止运转。“偶尔费尽心力把设备安置妥当，次年春天前去查看时，已然被风吹起的雪掩埋，没办法正常使用了。”李新表述道。

就算设备承受住了，青藏高原接近80%的区域不存在通讯网络覆盖，4G信号更是根本无法实现，数据存放在存储卡里，却没办法传出来。以往，科考队只能一回回进山，凭借人工下载来取回数据。李新感慨着说，雅鲁藏布江大峡谷就是典型的“通信盲区”，因高山深谷人力不容易抵达，所以很难采集到有用数据并传输到中心。

针对这些难题的解决，中心借助自身条件研发了卫星物联网观测终端，该终端适应高寒极端环境，同时还进行了新装备的研制，像无人机高速中继系统、无人机载径流监测系统、“智能鹰眼”等，正是靠着这些在高原上编织成一个“天—空—地”立体监测网。

在天基层面，将高分系列卫星、风云系列卫星等国产卫星与国际卫星资源进行中心整合，达成对青藏高原全域的周期性监测；于空基层面，借助无人机搭载多种智能载荷，针对冰川冻土、雅鲁藏布江大峡谷、拉鲁湿地等重点区域开展高分辨率、高频次观测；在地面基层面，于六大流域 24 个地面观测站布置中心研发的物联网监测信息系统，持续收集水文、气象、生态等 62 类关键指标的原位数据，累计接收数据超 20 亿条。

数据的活跃与科学价值释放

而且，该中心构建了一种动态安全管理机制，这种机制覆盖了数据的整个生命周期，还给每一个数据集都赋予了一个全球唯一的DOI“身份证”，达成了数据的精准溯源。

让数据“活”起来

在将数据存档工作妥善完成之际，中心还专注于促使数据切实地“活跃”起来，进而让其科学价值得以释放。有一组数字能够对其效果予以说明：中心所拥有的注册用户数量超过了14万，在2025年时平台的数据下载量超过了2100TB，页面访问量超过了1.65亿次；其中三分之二的数据是完全处于公开状态的，无需注册便可进行下载，国际下载在整体下载量中所占的比例高达27%……

担任中国科学院青藏高原研究所研究员，同时身为国家青藏高原科学数据中心副主任的冯敏，向记者讲述，第三方测评机构依照可查找、可访问、可互操作以及可重用的原则，对地学领域的数据中心展开评估，而我们中心多次拿得第一。虽说我们的数据量并不是很大，然而下载量以及流通速度常年处于排名靠前的位置。

于国家数据中心体系当中，该中心率先将同行评审机制予以引入。单个数据集不但得先开展技术评审，对完整性、元数据规范性加以检查，而且要送往专家库用于相应的同行评议。

冯敏说到，依托在线数据库运作系统，能追溯到观测数据里哪个数值是异常的，是在什么时候采集的，又是谁采集的。他还表示，专家需要去打开数据、检查方法、评估精度，并给出反馈，这等同于给数据做一次“学术审稿”。就如同期刊审稿，专家不但要指出问题，还要提出建议，以此帮助数据提交者进行改进。

因严格质量把控之故，中心的数据产品于高水平科学研究里开始发挥关键作用，以青藏高原湖泊研究来说，凭借中心数据产品，科学家对湖泊数量、面积、水量变化有了更精准的掌握，支撑了一系列高水平成果的产出，研制的首套中国区域75年长时序近地面气象驱动数据，已成为高原气候变化研究与工程安全评估的关键数据，全球地表太阳辐射数据，为新能源资源评估提供了重要依据。

截至今年4月，有关于对中心所表示致谢的论文已超出11000篇，并且其数量呈现出快速上升的态势。在2025年10月的时候，中心所申报的“地球大数据创新青藏高原高质量数据集”被选入国家数据局发布的“高质量数据集典型案例” ，其总规模超出600TB。

数据并非仅仅对科研起到支撑作用，还会直接为国家需求以及产业发展提供服务。所谓“中心发布的数据已被应用于如川藏铁路建设、雅鲁藏布江下游水电工程、冰湖溃决应对等国家重大工程之中；与此同时，存在多家企业是依靠中心发布的产品，进而优化了产业布局，像比亚迪汽车股份有限公司借助中心共享的太阳辐射、植被、社会经济数据加以大数据分析，以此助力公司决策。”李新说道。

AI赋能地球“管理”

当下，人工智能也就是AI为各行各业赋予能量的这股热潮正迎面扑来。于地球科学范畴之内，遥感以及地理信息虽说已经被广泛地引入了AI，然而在对地球系统预测以及决策方面进行支持的时候，AI所具备的潜力依旧没有被完全地释放出来。“怎样才能够让AI切实地理解地球系统的繁杂过程，始终还是一个困难的问题。”李新讲道。

这恰恰是中心团队挑选深入钻研的方向，于数据产品研发这块，中心构建起了“多源观测加上AI智能融合以及物理模型同化”的复合生产模式，对着青藏高原繁杂的地形、气候环境，中心经由融合多源观测与模型模拟结果呢，制造出了高分辨率气候驱动、冰川湖泊分布与变化等一系列的数据产品，这里面，中国区域气象要素驱动数据集两套版本累计被浏览达到31万多次、下载4.4万多次。

冯敏说，数据产品的价值，最终得看科学家能不能直接拿去用，AI促使我们解决了复杂环境下数据生产的效率问题，然而，每一个产品背后，都还需要实测数据的校准以及专家的把关。

与此同时，中心正把目光聚焦于挑战性更高的目标，亦即是地球系统的建模与数字孪生 ，中心团队构建起了“AI驱动的青藏高原观测—数据—模型一体化”框架，尝试引入多主体强化学习方法，使得多个智能体于虚拟环境里模拟推演气温上升、冰川消融、湖泊扩张、人类适应等过程 的演变规律，以此为地球系统预测和灾害预警供应决策支持。

李新表示，和通用大语言模型不一样，我们着重突出在地球系统预测以及决策里起到作用，不但要进行预测，更得能够评估决策干预展现出的效果，不但在技术方面具备可行性，更要对实际情形有作用。

面临着未来的展望，中心同中国科学院磐石模型团队，展开交流，还和浦江实验室团队等团队进行沟通，探寻数据同化、强化学习、因果分析于数字孪生地球里的结合情况，一步步构建起能够模拟以及预测高原地球系统变化的数字孪生平台。“我们怀揣着这样的期望，数据并非仅仅是记录高原发生了怎样的事情，更加能够为理解高原变化的内在机制、应对未来的未知不确定性给予科学依据。”李新这般说道。

自攻克“获取困难、传输困难”，转而接纳“AI”，这群于高原之上“追寻数据”的人，正拿数据当作笔，则于雪域高原书写别样的可能。

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