|
0 P/ z c# ?, H
本文转自：人民日报中央厨房-碰碰词儿工作室
3 T; V% }* t) J7 k 人物小传 ! w2 `8 k. [8 W2 l* v+ Y0 ~4 [
成里京，1988年生，山西吕梁人，中国科学院大气物理研究所研究员，主要从事海洋观测数据处理和重建、海洋热含量变化、地球系统能量和水循环研究。联合国政府间气候变化专门委员会2019年发布的海洋和冰冻圈特别报告采用了成里京团队的研究数据。2020年，他获得“谢义炳青年气象科技奖”。 # @4 I$ P, s; D4 K G0 Q
" V; D2 V# e; ]" @- b3 Z* R/ l, z 成里京（前）在开展课题研讨。
' S* ^0 J" I5 f$ ~+ r0 c. g 受访者供图
' g/ f, ~3 B( Y 成里京办公室的墙上，挂有一幅全球上层海洋热含量变化图。图上，一条曲线持续向上，反映了过去半个多世纪海洋逐渐变暖的情况。 " g4 M G& j6 H
“瞧，这条曲线直观反映了人类活动对气候变化的影响，为我们采取应对措施提供了科学依据。”成里京告诉记者。 # R& T R9 {- I) Z# l
曲线看似简单，背后却凝结着成里京团队10多年的探索和积累。 % |0 c5 L" l" C a
订正探温仪数据偏差 2 o q3 @8 | {: ~( M
破解海洋变暖速度估算难题 $ Y: b5 v* O- J+ r1 @! d% }
全球变暖，地球多余的热量聚集在哪儿？科学研究发现，超过90%的热量储存在海洋。因此，观察气候变化，海洋热含量变化是一个重要方向。然而，由于海洋观测的历史数据质量不高，准确估算海洋变暖速度成为一个难题。 , o0 ~5 N, T2 f! J* ?: i
2009年，成里京进入中国科学院大气物理研究所（以下简称“大气物理所”）攻读博士学位。在导师的帮助下，他开始了海洋抛弃式探温仪数据偏差研究。 ; N- g$ c' X7 x8 q
抛弃式探温仪是测量海洋温度的传感设备，数十年来，它一直是为海洋测“体温”的主要工具。随着研究的深入，专家们意识到，这种“体温计”记录的数据存在系统性偏差。能不能研发出一套技术手段，将系统性偏差降到最低？
* j) c. X1 f2 |& z9 L* O# C' g. Y2 U 从数据底层开始钻研，成里京逐渐摸清了数据偏差来源。2014年，他提出了一个新的偏差订正方案。此时，国际上一些课题组也发布了类似方案，同台竞技，成里京团队的方案由于考虑因素更多、模型更完善，得到国际学术界的广泛认可。 0 g g6 H$ g2 q, z
克服观测数据偏差，新的挑战不断出现。成里京告诉记者，人类观测的海洋区域有限，且空间分布不均匀，仅凭现存数据无法描述海洋温度变化全貌。成里京带领团队提出了新的数据空间融合方法，结合观测数据和一系列气候模型的模拟数据，充分利用海洋变化的时空相关性，填补了一些缺少观测海域的热含量数据空白。 3 K# [) t6 s6 e5 e
在上述两个研究基础上，2017年，成里京提出了一个海洋上层2000米热含量估计。研究发现，全球海洋过去60年变暖速率显著快于以往判断，且海洋变暖在上世纪90年代后显著加速。 % x3 h' T$ @/ m$ Z4 Z. k s
联合国政府间气候变化专门委员会2019年发布海洋和冰冻圈特别报告《决策者摘要》，其中海洋温度条目采用了成里京团队的研究数据，这是该系列报告自1990年首次发布以来第一次使用中国学者的全球性气候观测数据。 6 s! d0 A6 s0 B% b c
“被引用，意味着对我们研究的认可。”成里京告诉记者，起初国际上有学者质疑其权威性，团队用扎实的科学数据支撑回应了质疑。
/ H' z) @: u* t/ l# Y7 u) s% \! e 多年如一日与数据打交道 : }+ Q9 P9 |8 c( l& K# R
建立涵盖多要素海洋数据库 8 P3 s, H; D8 E- }* c% F
研究海洋热含量变化需要更为准确的测算，相关的研究者不少，成里京为何能脱颖而出？
; M5 ^( x- p$ J 成里京给出了自己的答案：下“笨功夫”。 " r- d7 Z, Y: `! K7 T( b
影响海洋温度变化测算准确程度的因素很多，各个因素在不同海域、不同时间的影响千差万别。不只是抛弃式探温仪，颠倒采水瓶、机械式探温仪、动物携带的传感器等仪器记录海洋数据时都会存在偏差。
& \- ]0 L1 K/ p$ F' S 有数据记录以来，人类收集了总计1700多万条海洋温度观测廓线，总数据超过1亿条。只有尽可能地熟悉海量数据，与它们“朝夕相处”，才可能构建出科学的模型。 + J! x7 k' }% x1 z) [+ G
2009年到2014年，成里京在大气物理所攻读博士学位期间，天天与数据打交道。除了研究抛弃式探温仪数据偏差，成里京逐一对各类仪器数据展开系统性偏差的溯源、建模、订正工作。为高效识别错误数据，他梳理海量数据中不同类型的错误数据，并逐一进行标记。几年间，他编写了上万行代码，尝试用不同的方法计算海洋变暖速率。 a! F' O3 C$ A& U$ U
分析和处理数据，特别考验耐心。成里京回忆，“程序或数据处理上，哪怕忽略一个小问题，工作都可能需要推倒重来。” ' d, q8 |0 R1 {. [# ]6 V7 a5 t
越是具有挑战性，越是激起了成里京努力探索的决心。“必须做经得起时间检验的研究。”成里京通过一遍遍地分析、处理数据，渐渐摸清了数据的“脾气”。扎实的研究获得了回报，成里京建立起一个涵盖温度、盐度、层结、溶解氧等要素的高质量的海洋数据库。
+ n+ j6 |5 |' a2 Q- Z, [ “处理数据、构建模型投入时间长、出成果慢，但做科研，就要认真做有分量、高质量的成果。”成里京说。 5 V H, G* C5 R I9 p
成里京团队在《科学》等顶级期刊发表论文40多篇，相关研究成果被国际学术界广泛引用，3次入选“中国海洋与湖沼十大科技进展”，2021年入选国家“十三五”科技创新成就展。
/ ^8 t! P' R, j 扎扎实实培养科研团队 4 ~8 @- W' B* [% O$ n
为海洋气象研究提供更多人才
: n& ~$ v4 c% a7 [& ~2 V- v5 S 如今，成里京组建了一支包括研究生在内10多人的团队。团队一方面继续在海洋观测数据方面深耕，为这一领域研究者提供技术支撑；另一方面不断探索海洋气象的重要科学问题。 6 R n' q+ G W4 C1 Z* f* \
科研之外，成里京把很多精力放在了培养学生上。“我们没有周例会，同学们随时可以找我交流，我和大家一起成长。”成里京说。 + B0 r. H6 ?7 J P: w: Q- r
在博士生潘玉莹看来，对科学研究，成里京总是精益求精。2021年，她下很大功夫写了一篇关于海洋热含量季节变化的论文，自认为比较满意后提交给成里京。不久，成里京找她细致分析，对有问题的内容一一给出中肯的修改意见。经过反复修改和数据整理，两年多后这篇论文才最终完成并发表。严格的学术训练让潘玉莹收获很大。
/ [5 k& A5 i+ I& U! o 成里京扎实做研究的治学态度也影响着学生们。从本科四年级到读博士，谭哲韬一直专注做海洋温度、盐度观测数据的质量控制系统，力图解决不同测量仪器、测量手段导致的数据质量参差不齐的难题。“处理数据工作很耗时很枯燥，有时甚至让人产生了放弃的念头，是成老师的鼓励和帮助，让我坚持了下来。”谭哲韬说。 4 P) O3 O# u K5 M+ x
经过高强度训练，谭哲韬快速成长，他主导提出的新一代海洋温度观测数据质量控制系统获得学术界肯定。该系统已经在中国气象局、中国科学院海洋科学数据中心等机构实现了应用，并有望在未来海洋温度监测中发挥作用。 , b, n5 @+ M4 e4 s; j
国内外对海洋和气候变化的重视，为年轻的研究者开展科研提供了条件。“他们学术训练底子好，国际视野开阔，相信一定能形成更多原创性的成果。”成里京说，“过去，我们做研究以得到国际社会认可为荣，未来我们要争做行业引领者，让别人以得到我们的认可为荣。” 9 e. R' K# M; n
记者手记
- V; p& j9 Y, e9 D4 d 先苦后甜 方结硕果
9 W: \, f% e0 ]% B& W' O 30多岁的成里京在海洋气象研究领域取得了不小的成绩，靠的是什么？采访中，记者体会到，舍得下“笨功夫”至关重要——从数据底层做起，多年如一日进行琐碎的数据处理并提出解决问题的方案。正是这些从事基础工作的“苦”，换来日后学术成就上的“甜”，才有了海洋气候领域的研究新突破。 5 p m2 ^- t) W5 `5 m8 w4 w
科技创新，尤其基础研究周期比较长，是一场“寂寞的长跑”，先“苦”后“甜”乃科研规律。倘若急于求成，热衷“短平快”研究，虽能尝到一时之“甜”，却很可能因为没有打牢基础，最终在科研竞赛中落在后面。期待更多科研人员可以像成里京一样，甘于先“苦”后“甜”，为我国的科技创新贡献更大力量。 . b, N3 e! m! |& c. x% P& H' l5 S
! ]+ g1 Y+ a$ n0 ]# f! F 刊于《人民日报》2024.6.5 第6版
$ C2 {( g3 a9 o& R6 K# t' g 人民日报记者 喻思南 3 D0 u7 T9 W& e; i! K4 s
本期统筹：卢涛、娄霄霄 1 w3 r0 k* P b# N4 W" U, C0 ~
* F& s0 B; k6 W- k+ a
" X2 N6 w1 I' n; c' j! }- [
0 Z1 n4 B" c: B! M7 A6 v* M. T$ i8 G H0 R, }, l
' q& e: z, I7 I; `9 O
4 A9 [* ?2 @ y# r; u5 X n. ]
. \7 t: k+ ?, i3 P6 y* n( w7 X j! y
L3 i* Z5 p; W' V2 u* H0 ^% s& ?9 G$ {
| 
