自然资源新科学, 这是一个新一代的学科范式。它以系统科学作为基础, 它还以数据科学作为基础, 它也以生态经济学等交叉学科作为方法论的基础。它要对土地开展整体性的研究, 它还要对水开展整体性的研究, 它更要对矿产、森林以及海洋这些自然资源开展动态性的研究和智能化研究。
这个新的科学和传统的模式是有区别, 传统的模式是一种“一资源一学科”的割裂的模式。自然资源新科学强调的是多要素的耦合, 它强调全生命周期的管理, 它还强调要使用数字孪生建模。因此它就是当前在地球科学领域里的核心发展方向, 同时也是当前在资源管理这个领域里的核心发展方向。
核心概念与学科定位
自然资源新科学这一个东西, 它绝对不是一个单独的学科, 而是一个跨学科的研究体系, 在这个里面呢, 它的核心特征主要包括这几个方面:
1. 整体性这个概念, 其实就是把水资源、土地资源、空气质量、生物要素以及矿产资源这些个东西, 全都看成是一个统一的系统来进行看待和理解的。
在这样的一个统一体系里面去重点研究各个要素之间所存在的非线性的耦合关系。我们强调这种研究方法的重要性在于它不是孤立地去分析某一种单一的资源状况, 而是要从更宏观的层面去把握整体情况。
2. 动态性这一概念, 主要是以时间序列还有空间演化这两个方面作为核心的视角。它会去追踪资源禀赋, 到底是随着地质变迁、气候变化, 以及人类活动的变化, 而呈现出什么样的具体轨迹。
3. 利用遥感、物联网、基因组学等等多种来源的数据来作为驱动力量, 从而去建立资源状况的高精度的数字仿真模型。
4. 决策导向: 研究出来的东西, 直接就用在了国土空间规划的这些政策场景里, 还用在了资源承载能力的评估里面, 也用在了生态修复这样的地方。然后呢, 它和《全国国土调查监测技术规程》等等那些现在正在用的规定, 是紧紧连在一起的。
方法体系
自然资源新科学这个领域里所用的方法论框架, 它是从三个层次来组成的。
1. 感知层这个部分, 要把多源的遥感数据给融合到一起, 这里面包括了光学遥感、SAR数据还有高光谱数据, 同时也要把地面传感器网络的数据整合进来, 还要加上地质钻探和物测的数据, 通过这样的方式, 来实现自然资源在天上、空中以及地面上的一体化感知工作。
2. 在建模层, 采用复杂系统建模方法, 运用机器学习与因果推断技术, 构建资源演化预测模型。利用数字孪生技术, 使资源系统可以在虚拟空间中进行实时仿真和回溯。
3. 决策层这样做, 把多个目标一起优化, 再去看不同的情况。这样就能算出能看清的东西。比如资源用得怎么样。还有生态风险到底有多大。这些结果都是数字化的指标。这就支持了那个治理模式。这个模式是先拿数据验证一下。再用模型预测后面会怎样。
前沿研究方向
当前主要的、处在前沿的那些方向, 都包括下面这些:
气候变化下的资源再分配: 这个研究主要是探讨极端气候事件会给水资源的分布情况, 还有土壤的肥沃程度, 以及矿产资源当中能够被开采出来的部分带来什么样的冲击。然后去搞清楚这些冲击是怎么发生的机制都有哪些, 并且去寻找一些适合当前情况的应对方法。
城市矿产与循环经济就是要把那些废弃了的电子产品, 还有建筑垃圾这些玩意儿, 全都纳入到所谓的新矿源体系里面去, 然后建立起那种从回收开始一直到再利用的, 整个链条上的模型。
海洋资源基因组学是利用环境DNA, 还有宏基因组技术, 来解析深海里的矿产资源, 和那里的生物多样性之间的空间关联情况。
资源AI专用大模型: 训练面向特定资源品类的垂直大模型, 实现自动化勘查，储量预测与异常识别。
应用价值与政策衔接
那些新的自然资源科学成果, 现在已经直接用到了一些具体的实际工作场景里了, 比如说有第三次全国国土调查这事儿, 也有自然资源确权登记那件事儿, 还有把生态保护红线划出来的那种工作安排。
对于做政策决定的人来说, 这东西最核心的价值, 就是能够让对资源的管理方法, 从过去那种靠经验大概判断的做法, 升级成既要有数据验证又要有模型预测的那种新做法, 这样一来, 做出的决定的准确程度就大大提高了, 对于可能出现的风险的预警能力也增强了很多, 这样就能给在完成双碳目标的背景下, 怎么去治理确保资源安全这件事情, 提供了一个可以遵循的方法和支持。
