极端事件的同步和记忆效应 | 周二直播·地球系统科学读书会
导语
内容简介
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背景介绍
极端自然灾害一直是威胁人类生存的主要因素。然而,受人类影响,自然环境在逐渐改变,例如全球气候变暖使得极端天气的发生规律正在改变。今年7月的河南经历了极端降雨,美国经历了极端高温,由于人类工业化,污染物的排放,近年来我们还要遭受极端空气污染天气,相比过去,当代人类要面临更多极端灾害的威胁,随之,人类应对灾害的能力也逐渐在增强。已有研究表明在空间上极端天气之间存在”遥相关”的现象,复杂系统和同步网络的方法进一步揭示在气候变化下同类极端天气,例如热浪、寒流或是降水的同步。在时间上,极端事件还存在很强的长短程记忆效应,例如在地震中,由主震触发的余震的时间间隔可以在秒级或长达数年之久。不同类型的极端事件之间可能存在普适的统计物理规律,为预测极端事件的发生提供理论支持。
报告内容
最后,我们还将探讨不同种类极端事件的共性和区别,是否存在与复杂系统中临界行为相关的普适物理规律。
主讲人
主讲人
张永文,目前担任昆明理工大学数据科学中心特聘副教授,在中国科学院理论物理研究所获博士学位。2018-2020年在以色列巴依兰大学物理学院从事博士后研究工作, 并参加欧洲2020RISE地震研究和预报项目。目前主要研究方向为统计物理和复杂系统的交叉研究,涉及地震和极端天气等问题。近年来以第一作者或通讯在GRL、PRResearch、JGR-SE、NJP、EPL等期刊上发表学术论文10余篇。
参考文献(包括书籍、论文)
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Boers, N., Bookhagen, B., Barbosa, H. M., Marwan, N., Kurths, J., & Marengo, J. A. (2014). Prediction of extreme floods in the eastern Central Andes based on a complex networks approach. Nature communications, 5(1), 1-7.
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Boers, N., Goswami, B., Rheinwalt, A., Bookhagen, B., Hoskins, B., & Kurths, J. (2019). Complex networks reveal global pattern of extreme-rainfall teleconnections. Nature, 566(7744), 373-377.
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Qiao, P., Gong, Z., Liu, W., Zhang, Y., Feng, G., & Dong, W. (2021). Extreme rainfall synchronization network between Southwest China and Asia–Pacific region. Climate Dynamics, 57(11), 3207-3221.
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Zhang, Y., Fan, J., Marzocchi, W., Shapira, A., Hofstetter, R., Havlin, S., & Ashkenazy, Y. (2020). Scaling laws in earthquake memory for interevent times and distances. Physical Review Research, 2(1), 013264.
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Zhang, Y., Zhou, D., Fan, J., Marzocchi, W., Ashkenazy, Y., & Havlin, S. (2021). Improved earthquake aftershocks forecasting model based on long-term memory. New Journal of Physics, 23(4), 042001.
直播信息
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时间
2022年1月25日(周二)晚上19:00-21:00
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地球系统科学读书会招募中
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读书会大纲:
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统计物理部分
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气候网络和渗流相变研究地球系统 -
统计物理和本征微观态在地球系统的中应用 -
由多个子系统耦合的地球系统
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极端天气的同步现象
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地球系统中的归因
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地球系统的临界问题
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深度学习部分
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综述
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时空卷积网络
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时空图神经网络
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神经微分/偏微分方程
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地球系统科学因果推断
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本次读书会适合的参与对象:
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基于复杂系统相关学科研究,对地球系统科学相关研究有浓厚兴趣的科研工作者;
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欢迎基于读书会所列文本和文献的具体探讨,提供适合的文献和主题的朋友;
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