《欧洲海洋局《钻得更深:21世纪深海研究的关键挑战》》

  • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
  • 编译者: mall
  • 发布时间:2017-11-16
  • 2015年9月1日,欧洲海洋局(European Marine Board)发布报告《钻得更深:21世纪深海研究的关键挑战》(Delving deeper: Critical challenges for 21st century deep-sea research),工作组审查了当前深海研究现状和相关知识缺口以及未来开发和管理深海资源的一些需求后,提出未来深海研究的8大目标与相关关键行动领域(表1),并且建议将这些目标与行动领域作为一个连贯的整体,构成欧洲整体框架的基础以支持深海活动的发展和支撑蓝色经济的增长。

    表1 深海研究的8大目标与相关关键行动领域

    目标

    关键行动领域

    加强深海系统的基础知识储备

    (1)支持深海生态系统和更广泛的学科的基础研究。

    (2)开发科学的和创新的深海资源管理模式。

    (3)为重要的深海点创建长期监测与观测项目和体系。

    评估深海的各种驱动力、压力和影响

    (1)提高对自然和人为的驱动力、压力和影响的认识。

    (2)了解各方驱动力与压力的相互作用及累积影响。

    (3)为深海生态系统建立“优良环境状态”。

    (4)调研深海目标资源的替代供应策略。

    (5)降低影响并启动区域范围的战略环境管理计划。

    促进跨学科研究以应对深海的各种复杂挑战

    (1)促进跨部门研究合作,例如企业与学术界、学术界与非政府组织等。

    (2)创建一个海洋的知识与创新团体(KIC)。

    (3)在早期的职业研究人员的培训中嵌入跨学科的和以问题为导向的方法。

    为填补知识空白而创新资助机制

    (1)将公共资金(欧盟项目和国家项目)用于基础研究以支撑可持续性研究和保护自然资产。

    (2)开发和部署创新的资助机制和持续的资助来源用于研究与观测。

    (3)推进国际间协同绘制深海床。

    提升用于深海研究和观测的技术与基础设施

    (1)提升并且快速开发用于平台、传感器和实验研究的新技术。

    (2)开发并利用多用途的深海平台。

    (3)改善当前计算能力与方法用于深海科学的物理和生物建模。

    (4)开发用于测量生物和生物地球化学参数的传感器。

    (5)支持企业与学术界在技术开发领域的合作。

    培养深海研究领域的人力资源

    (1)促进并扩大在研究、政策与产业领域的培训和就业机会。

    (2)顾及科技专家的需求。

    提升透明度、开放数据存取和深海资源的适当管理

    (1)确保足够代表性的专业知识用于建立众多的法律和政策框架以解决深海资源引发的相关问题。

    (2)提高透明度和开放数据将作为深海管理的指导原则。

    (3)改善公共研究和企业之间的技术转移。

    (4)创建深海生态系统恢复协议。

    深海有关的文学著作将向全社会展示深海生态系统、商品和各种服务的重要价值

    (1)加强交流和教育,利用海洋主题有关的文学著作,向学生和公众展示深海重要的社会价值。

    (2)在深海研究计划与项目中嵌入海洋文化。

  • 原文来源:https://www.wenji8.com/p/Xe14Xy.html
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    • 编译者:liguiju
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    • 代表193个国家的联合国大会宣布,2021-2030年为“海洋科学促进可持续发展十年”。该十年旨在确保海洋科学支持和指导2030年可持续发展议程,包括其17项可持续发展目标,特别是第14号可持续发展目标,即水下生命。联合国所有成员国在2015年通过了可持续发展目标,其实施是“地平线欧洲”(Horizon Europe)的主要目标之一。“地平线欧洲”是欧盟即将推出的研究与创新框架计划(2021-2027)。 十年是确保我们在改善海洋生态健康的同时继续受益于海洋的机会。十年规划了六项社会目标:清洁的海洋、可持续收获的海洋、安全的海洋、健康的海洋、可预测的海洋和透明的海洋。欧洲海洋局旗舰出版物《展望未来V》(NFV)的建议全面解决了这六个社会目标。NFV提供了对海洋科学的整体看法,并建议与所有利益相关者一起制定新的研究议程,以可持续的治理作为其核心。报告针对今后十年提出了一个以解决方案为导向的跨学科研究议程。本政策概要强调了十年的社会成果与NFV的五个实质性科学章节之间的密切一致性和重叠,突出了我们面临的全球可持续性挑战的跨学科和相互关联的性质。 1、清洁的海洋 到2050年,人口预计将增长到近100亿,再加上消费主义和国际贸易的增长,这都意味着更多的污染。海洋污染物包括大气中的二氧化碳,导致海洋变暖、海洋酸化和海平面上升,每一种都有其各自的连锁反应。农业径流导致富营养化(初级产量增加),并导致海洋缺氧。许多有毒化学物质通过未经处理的废水进入海洋,入侵的海洋物种和塑料污染广泛存在。所有海洋污染物、它们的协同作用及其带来的风险都需要加以量化和尽量减少。 NFV建议: ? 在四维海洋的背景下,使用生态系统方法评估污染物的影响。即一个三维的,相互联系的系统,随时间而变化。 ? 使用统一的框架确定多种污染物和其他压力源(如过度开发鱼类资源和栖息地丧失)的累积效应和相互作用。 ? 评估压力对物种间相互作用及其进化反应的影响,以确定对生态系统健康的影响。 ? 开发新的技术来测量新的污染物。 ? 开发新的数据产品,以识别海洋污染的长期趋势。 ? 将多应力试验和持续观测与多应力模型相结合,为生态临界点制定预警指标,并在已有指标的地方实施这些指标。超越临界点意味着将发生大规模的生态变化,从而限制最佳生态系统功能和生态系统服务。 ? 采用跨学科的可持续发展科学,使所有利益相关者之间能够进行清晰的对话,并了解导致污染的人类活动背后的社会经济驱动力。这应促使采取管理行动,促进循环利用,改善废物和废水管理,并鼓励更可持续的生产和消费模式。 2、可持续收获的海洋 可持续收获的海洋资源可用于食品和其他行业,包括生物技术和能源。目前我们从海洋中获得2%的蛋白质,到2030年可能会增加一倍多,达到4-5%,这将给海洋环境带来更大的压力。为了实现真正可持续的海洋经济,决策者和利益相关者需要知道海洋产业可以在哪些安全、可持续的阈值范围内运作。 NFV建议: ? 提高对四维海洋中空间和时间环境过程之间的相互作用、依赖关系和连接性的认识。 ? 采用以生态系统为基础的管理架构,包括生物多样性分布和生态系统功能的连贯空间单元(例如,物种产卵、幼虫漂流或主要食物来源生活的地区),以及海洋保护区等管理措施。 ? 调查多种压力源对渔业和水产养殖的累积影响,包括气候变化(变暖、酸化、海平面上升)、富营养化、脱氧、能源生产、矿物开采和旅游业的影响。 ? 从生态系统的角度和在其他压力因素的背景下,增进对收获海洋资源的环境和经济后果的理解。 ? 提高对极端事件(如热浪和严冬)的理解和预测,这些极端事件会影响重要商业物种的生理和运动。 ? 加强监测和管理工具,以评估收获海洋资源的成本和效益。 ? 使用持续的观察和跨学科方法中的多应激源模型来确定生态临界点。 3、安全的海洋 沿海社区正呈指数级增长,并且越来越容易受到自然海洋灾害(例如风暴潮、海洋热浪、有害藻华、气象海啸)以及海洋地质灾害(包括海底地震、滑坡、火山喷发及其引发海啸)的影响。这些可能会给当地和全球造成灾难性的后果。 气候变化将加剧海洋灾害,提高预测极端气候的能力对于最大限度地减少其影响至关重要。 NFV建议: ? 研究海洋地质灾害的诱发因素、特征、概率以及对局部、区域和全球的影响。 ? 研究频繁出现在大气压力变化中的气象海啸。 ? 提高对气候变化和天气对海洋灾害影响的理解,区分自然和人为原因。 ? 研究极端事件对生态系统恢复力、海洋生物多样性、生态系统服务及其社会经济影响的影响,为蓝色经济建设一个安全的运行空间。 ? 在海洋灾害影响分析中包含多个相互作用的压力源,以获得整体的理解。 ? 开发一个综合的多危害预警系统。这就需要加强长期观测和监测海洋在空间和时间上的危害,以便作出更好的预测。 ? 开发先进的观测系统仿真实验,选择海洋和海岸的关键区域进行监测,以及监测的频率。 ? 利用统计方法将极端事件纳入模型,以解释其发生的低概率。 ? 在适应和缓解策略的设计中采用可持续性科学,如海防、更好的城市规划和更有弹性的建设。 ? 发展与极端事件预测相关的更佳海洋知识,这将有助于社区的准备和意识。 4、健康和可持续的海洋 一个健康和可持续的海洋需要对海洋生态系统进行定位和保护,维护海洋生物多样性,并衡量和减少多种压力源的影响。我们需要更全面地了解海洋生物多样性的功能及其经济和社会价值,以便制定更好的基于生态系统的管理办法,包括海洋空间规划和海洋保护区。 NFV建议: ? 包括海洋在可持续海洋管理中的四维结构和功能。 ? 开发一个关于海洋连通性的跨学科研究项目,以理解物理、化学、生物和地质海洋与人类之间的联系。 ? 研究气候变化对连接的海洋随时间的影响(高度相关的第四维度)。 ? 测量多种相互作用和累积压力对海洋生态系统结构和功能的影响,考虑生物反应,包括物种相互作用的变化和对气候变化的适应。 ? 研究极端事件对海洋生物多样性、生态系统功能和生态系统恢复力的影响,以便更好地预测和管理影响。 ? 用新技术升级观测系统,观察生物多样性和生态系统功能。这将产生更好的模型来改进对未来场景的预测,并为管理决策提供信息。 ? 开发基本海洋变量的可持续测量,包括物理、生物地球化学、生物和生态系统变量。 ? 评估生物数据的质量,加强生物多样性课程。 5、可预测的海洋 为了改善气候预测,减轻风暴、海洋灾害和洪水的影响,维持健康的渔业,保护海洋生态系统,加强对有效航线的决策,需要一个精确的地图、良好的观察和更好的预测海洋。改进的预测需要基于精确观测的场景构建。卫星、船舶、浮标和机器人测量以及监测海洋的物理、化学和一些生物变量。尤其需要在绘制和观察深海、海洋生物多样性以及研究海洋灾害和极端事件方面取得进展。 NFV建议: ? 开发一套跨学科的模型,可用于多个压力源、接近临界点和极端事件的预警系统。这些模型应该包括海洋物理学、生物学、地质学、生物地球化学和社会经济学,以及随时间的变化,以及导致意外事件的不确定性和未知性。 ? 改进数据和基础设施支持,以共享标准计算机代码和开发高性能计算集群。 ? 通过更好的全球观测网络参数化模型。这就需要不断开发下一代多传感器观测技术,包括自动化、机器人、微型化、本地数据处理和DNA测序。 ? 将新技术整合到海洋物联网网络中,利用机器学习、人工智能和云计算实时提供和处理数据。这应该包括自适应抽样,即根据实时信息改变抽样的位置和频率。 ? 开发一种商业模式,以确保可持续的海洋观测,提供长期的海洋数据,这些数据应该被视为一种公共产品和必要的公用事业,以保证我们的安全。这将改善对四维海洋、多重压力源和海洋灾害的评估。 ? 利用可持续性科学,更好地将持续的海洋观测、数据收集和预测纳入基于证据的决策和基于生态系统的管理。 6、透明可及的海洋 新技术和数字革命将使海洋更容易进入,并将改变海洋科学。需要向所有海洋利益攸关方提供海洋数据和信息,以改变它们的科学和技术能力,使它们能够作出明智的决定并改进海洋参与。 NFV建议: ? 建立从传感器和平台到终端用户的数据价值链。 ? 将来自不同来源的数据集成到通用平台中,这些平台中的数据是可查找、可访问、可互操作和可重用的(公平的)。 ? 为海洋数据采集、存储和共享建立多方利益相关者的伙伴关系。 ? 开发一个可以上传数据的通用虚拟现实界面,让公众可以实时探索和查看所有关于海洋的信息。 ? 实施可持续性科学,以增加利益相关者在共享和可视化海洋信息方面的参与。 ? 通过建立可持续发展科学论坛加速技术转让。 (於维樱 编译)
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    • 2020年4月27日,欧洲海洋局发布《未来科学简报》第6期,题为“海洋科学中的大数据”。本期简报指出海洋科学正在迅速进入数字时代,并探讨了大数据,如高速率获取的、高维度多变量的海量数据,以推进海洋科学的潜在可能。 简报第一章探讨了海洋观测范围和规模的扩大,以及自动化采样和“智能传感器”,正在导致数据的不断累积。这为通过更复杂的、跨学科的分析来改变我们研究和理解海洋提供了机会,并为海洋资源的管理提供了新的方法。然而,更多的数据并不一定意味着我们有正确的数据来回答许多关键的科学问题,并就可持续利用海洋资源作出科学、数据驱动的管理决策进行了讨论。简报指出,为了提高海洋大数据财富的价值,大数据就必须公开共享、互操作,并将其整合到复杂的跨学科分析中,这些要以人工智能为基础。然而,海洋科学界还没有达到大数据革命的程度,“数据泛滥”带来了一系列独特的挑战,这对许多海洋科学家来说都是新的挑战。本文分析了在海洋科学数据采集、数据处理和管理、计算基础设施和互操作性、数据共享、大数据分析、数据验证、培训和协作方面相关的瓶颈和机遇,提出应克服某些特定的挑战,以确保海洋大数据价值的最大化。并提供了大数据在支持海洋科学中应用的一些最新进展和案例。 第二章探讨了气候科学和海洋生物地球化学,特别着重于欧洲和全球计划,以整合用于全球气候谈判的碳和其他生物地球化学数据。第三章讨论了如何利用大数据创建高分辨率、多学科的生境地图,以规划新的海洋保护区。第四章着眼于海洋生物观测,包括遗传序列、图像和水声数据,并呼吁建立一个全球连接的长期生物观测网络,以便利用大数据进行更复杂的跨学科分析。第五章论述了海洋和近海的食物供应,重点是水产养殖和利用人工智能管理海虱等暴发以及鲑鱼养殖。 为使海洋科学成为大数据驱动的学科,在第六章中,简报提出以下建议: ? 通过不断开发“智能传感器”以实现自动采样和数据处理,从而加强数据采集,以便机器能够收集更多的海洋数据。另外建议提高数据传输的效率,以便进行更多的实时或接近实时的分析和决策; ? 通过更广泛地采用基于可查找、可访问、可互操作和可重用(公平)原则的社区数据标准和精心设计的数据管理计划,加强数据处理和管理,使数据具有机器可读性。建议更多地利用现有的海洋数据管理基础设施; ? 通过升级欧洲海洋数据管理基础设施,处理和交换更多的多学科和实时数据,提高数据的互操作性和可访问性。这些基础设施应该包括更集成的云计算、数据存储和大数据分析工具。建议欧洲海洋科学共同体更多地参与开发虚拟研究环境和欧洲开放科学云倡议。建议这些基础设施应长期保持下去,多媒体和数字部门的计算技术应得到更多的跨学科应用; ? 通过新的激励措施和协议,如社会网络或数据影响因素,改善科学家、工业界和政府之间的数据共享 ? 通过发展数据科学家与海洋科学家之间的密切合作、开发标准化模型和精心管理的社区数据集来培训算法,增加大数据分析的使用并确保数据验证; ? 通过建立新的区域和全球海洋科学网络,并巩固现有网络,开展人工智能方面的专门培训。建议培训数据管理员,以保持数据输入人工智能算法的质量; ? 以工作组的形式加强海洋科学家、计算机科学家、数据科学家和数据管理人员之间的合作,让数据科学家参与海洋研究的设计。 (李学荣 编译)