我国科研团队发布全球高精度长时序冻融数据集 《小姨子水真多》”第二篇章“革命先烈的家风”，讲述了彭湃、冷少农、邓中夏、方志敏、左权等10位革命先烈留下的红色家书中动人心弦的故事。《小姨子水真多》

　　记者3月18日从中国科学院获悉，中国科学院空天信息创新研究院赵天杰研究员团队联合多家中外科研机构，近日在冻土遥感监测领域取得重要突破，成功研制并发布了全球高精度长时序冻融数据集，实现了对全球尤其是青藏高原地区冻融过程的连续、精细长时序观测，为深入研究冻融变化对地球系统的影响提供了关键数据支撑。

　　土壤冻融被喻为地球表层的“呼吸”，其变化深刻影响地表能量平衡、水循环和碳通量，并存在“记忆效应”，对生态环境产生持续影响。此前，受观测技术和算法限制，全球尺度下的精细化监测冻融动态一直是难点。

　　此次发布的数据集包含全球和青藏高原两个部分。全球数据集时间跨度为2002年至2023年、空间分辨率约5公里；青藏高原数据集则从1979年延续至2023年、分辨率约25公里，相当于为青藏高原近半个世纪的冻融演变留存了高一致性历史档案。团队还将持续更新迭代，以保障数据价值。

　　基于该数据集的初步分析发现，1988年以来，青藏高原地表冻结日数年均减少0.19天，高海拔地区变化速率是低海拔地区的两倍，多年冻土区变化更为剧烈。这种变化可能对区域水资源供给构成潜在挑战。此外，北纬45度以北部分区域土壤冻结时长缩短、开始时间推迟，这将影响农业播种和植被返青。同时，该数据集也能为识别冻融侵蚀高风险区、指导高寒地区重大工程选址与运维提供科学依据。

　　据悉，该数据集总体精度达83.78%，目前已面向全球科研用户开放共享，将为应对气候变化、评估寒区生态与水资源演变、保障区域可持续发展提供重要科学数据支撑。(记者胡喆) 【编辑:惠小东】

那么目前国内类似的AI技术做得怎样？和ChatGPT比起来，是否存在着一定的技术差距？上述研究员表示，这主要是技术路线的差异：ChatGPT属于大模型的AI技术路线，而之前国内积累更多的在于CV（计算机视觉）方面的小模型AI技术路线。