模型建造是制造业不可或缺的技术引导阶段，模型的建造水平其实往往反映着制造业水平，模型的突破就是制造业的突破。链科技小编今天介绍一款引起世界关注的模型。日前，天津大学地科院与其他研究机构合作，在土壤异养呼吸过程模型构建与应用上取得新进展，首次建立了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更加精准地预报土壤异养呼吸对大气环境的影响。

模型概念在传统制造业中，似乎多与铸造工艺有关，铸造件的质量，一是取决于熔浆火候的把握，二是依靠模具的设计和型材。而现代制造的模型却主要指计算机建模，它是程序设计师们在电脑上敲打出来的。土壤中的微生物、作物根系和土壤动物等也和人一样会呼吸，会释放出大量二氧化碳。据介绍，土壤有机碳（SOC）作为陆地生态系统最大碳库，通过微生物降解（异养呼吸）每年产生的二氧化碳量是人类使用化石燃料年产生量的近5倍，因此准确监测土壤异养呼吸速率对预测未来全球气候变化至关重要。

计算机建模是现代检测技术的关键。这已经成为该领域研究者的共识，因此可以说，计算机建模正是下一个科技浪潮的风口浪尖，抢占制高点也会成为另一个“共识”。目前，各国学界普遍采用经验模型模拟土壤异养呼吸，空间可拓展性差。因此，亟须建立新的土壤异养呼吸的机理或过程模型。该成果研究团队根据土壤异养呼吸的主要控制过程，构建出了一种全新土壤呼吸速率响应土壤含水率变化的过程模型。该模型首次融入了土壤属性大数据，重新建立了模型参数和土壤属性之间的定量关系，可明显提高土壤异养呼吸碳排放预测精度。

链科技成果库项目：人工智能问题分层求解理论及应用。该项目把人类多层次、多粒度的分析问题和求解问题的有效办法赋予机器，使机器具备在多层空间中求解问题的能力，以便达到降低计算复杂度，克服指数爆炸的目的。为此，研究者建立了问题分层求解的熵商空间理论，提出不确定性推理、定性推理、模糊分析、规划和搜索等多个人工智能领域新的概念和研究方法，从而产生多种新的算法，如多层推理算法、分层规划方法、证据合成规则和统计启发式搜索算法等。

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