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World File Search System地球系统
地球系统监测器
NSDI 的基本前提很简单：提供一种简便、一致的方法来解决地理问题。许多社区都想知道如何保持生活质量、在哪里修建道路和学校、如何管理公用事业、如何保护饮用水。这些基本人类需求以及许多其他类似需求都可以通过利用地理数据来满足。地理信息系统（GIS）是用于收集、存储、分析和显示地理数据的计算机系统。如果这些系统更加普及、更加易于使用、数据更加易得，那么许多这些问题就可以更加容易地解决（摘自《1996 年 NSDI 战略》，草案版本，未发表。可在线获取网址：http://www.fgdc.gov/strategy/vision.html）。1994 年的行政命令要求采取三大举措来发展 NSDI：1) 建立数据生产者和用户的分布式电子网络，即国家地理空间数据交换所； 2) 制定数据记录、收集和交换的标准；3) 促进程序和伙伴关系，以创建一个国家数字地理空间数据框架，该框架将包括对各种用户都有意义的重要基本数据类别。联邦地理数据委员会 (FGDC) 是 NSDI 活动的焦点，
地球系统监测器
NSDI 的基本前提很简单：提供一种简单、一致的方法来解决地理问题。许多社区都想知道如何保持生活质量、在哪里修建道路和学校、如何管理公用事业以及如何保护饮用水。这些基本人类需求以及许多其他类似需求可以通过使用地理数据来解决。地理信息系统 (GIS) 是允许收集、存储、分析和显示地理数据的计算机系统。如果这些系统更加普及、更易于使用，并且数据更加可用，那么许多这些问题就可以更容易解决（摘自 1996 年 NSDI 战略，草案版本，未发表。可在线访问 URL：http:// www.fgdc。gov/strategy/vision.html）。1994 年的行政命令要求采取三项主要举措来发展 NSDI：1) 创建一个由数据生产者和用户组成的分布式电子网络，即国家地理空间数据交换所；2) 制定数据记录、收集和交换的标准；3) 促进程序和伙伴关系，以创建一个国家数字地理空间数据框架，该框架将包括对各种用户都很重要的重要基本数据类别。联邦地理数据委员会 (FGDC) 是 NSDI 活动的焦点，
地球系统治理
过去三十年来，全球各国政府未能有效推进可持续发展，这令人深感担忧。人工智能越来越多地被视为实现此类成果的解决方案，有时甚至不加批判。我们认为：1）要让人工智能改善公共决策，必须更好地理解和考虑影响公共决策的条件和因素；2）要让人工智能推动的见解成为主流，就必须改变这些条件和因素；3）必须解决有关这些转变的关键治理问题。为了发展我们的论点，我们借鉴了：确定影响公共决策因素的原创研究；正在进行的跨学科研究，探索影响人工智能用于可持续发展政策的条件；以及与转型、地球系统治理、杠杆点和政策创业有关的文献中的概念框架——所有这些都有共同的抱负，即理解变革性变化。通过这样做，我们寻求推进对人工智能在公共决策中潜在的变革性影响的批判性认识。
地球系统中的根部区域
1 Key Laboratory of Geographic Information Science (Ministry of Education), School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241, China 2 Water Resources Section, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands 3 Stockholm Resilience Centre (SRC), Stockholm University, Stockholm, Sweden 4 Bolin Centre for Climate Research, Stockholm University, Stockholm, Sweden 5 Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), Member of the Leibniz Association, Potsdam, Germany 6 Eawag, Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Dubendorf, Switzerland 7 Zhejiang Tiantong Forest Ecosystem National Observation and Research Station, School of Ecological and Environmental Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241, China 8 Key Laboratory of Hydrometeorological Disaster机制和警告，水资源部/水文与水资源学院，南京信息科学技术大学，NANJING 210044，中国9东部森林环境威胁评估中心，USDA森林服务南部研究站，研究三角研究站，Triangle Park，Triangle Park，Triangle Park，NC 27709，USA
地球系统可预测性的人工智能
构成这些学科的科学挑战变得越来越复杂，超出了传统方法的范围。因此，BER 和 ASCR 鼓励研讨会参与者大胆创新思维，甚至考虑在科学发现和增强可预测性的方法上进行范式转变。会议围绕九个地球系统可预测性科学主题和八个跨领域的人工智能/机器学习 (AI/ML) 主题展开（请参阅下面的社区驱动研讨会）。所有会议都包括对以下内容的深入讨论：(1) 必须应对的重大挑战；(2) 科学现状；(3) 使用激进方法推进科学的机会；(4) 研究重点；以及 (5) 2 年、5 年和 10 年目标，以构建社区的参与。这份综合报告总结了研讨会的主要成果，其总体目标是确定可以产生最具影响力的科学的优先事项。
地球系统可预报性的人工智能（AI4ESP）
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地球系统探索者计划 - NASA
自 1958 年 Explorer-1 发射以来，NASA 已有 100 多个中小型任务使用过“Explorers”这个绰号，这些任务带回了与我们的家园、太阳和太空环境相关的宝贵科学数据，而其他任务则为观察宇宙打开了新的窗口。尽管管理“Explorers”任务的科学重点和程序方法随着时间的推移而发生了变化，但“Explorers”始终代表着介于亚轨道/小型卫星/立方体卫星任务和大型天文台之间的一系列有价值、节奏快的任务。自 1990 年代以来，Explorers 任务一直由竞争性的机会公告 (AO) 奖项推动，这些奖项将成本上限任务授予首席研究员 (PI) 领导的团队。地球系统探索者计划 (ESEP) 负责管理科学任务理事会 (SMD) 内地球科学部 (ESD) 的这些由 PI 领导的科学调查。通过 AO 竞争性选择进行的招标确保通过 ESEP 完成最新、最好的战略科学。
地球系统科学的第二定律
在线申请：通过Google表格在2025年1月17日之前填写申请表。选择：将根据研究相关性对应用程序进行审查。候选人将通过电子邮件通知。座位：限制35名参与者。注册：选定的参与者必须在收款电子邮件后的5天内支付费用。研讨会费用：
2017-2021-地球系统科学技术并排.pdf
使用各种适当的其他课程仪器、设备、技术和程序，例如卫星图像和其他遥感数据、地理信息系统 (GIS)、全球定位系统 (GPS)、科学探测器、显微镜、望远镜、现代视频和图像库、气象站、化石和岩石套件、条形磁铁、螺旋弹簧、波浪模拟器、板块模型和行星地球仪；