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揭开白云鄂博巨量稀土富集之谜
中国科学院地质与地球物理研究所矿产资源研究院重点实验室的杨奎锋副研究员和范宏瑞研究员等开展了碳酸岩浆强烈分异演化的研究，相关论文发表于Geology。白云鄂博稀土-铌-铁矿床的稀土资源量位居全球首位。白云鄂博地区的岩浆碳酸岩包括铁质、镁质、钙质三种类型，依据不同类型碳酸岩脉间的穿插关系、碳酸岩脉的似斑状结构，以及碳酸岩脉状中白云石、方解石矿物的核边结构判断，碳酸岩具有从铁质，到镁质，再到钙质的演化趋势。全球共发育527处岩浆碳酸岩，其中仅有5%为铁质碳酸岩，而白云鄂博是少有的能够从铁质碳酸岩演化到钙质碳酸岩的实例。强烈的碳酸岩浆分异演化过程是白云鄂博巨量稀土元素富集的关键控制因素。
碳酸盐岩风化碳汇研究进展
中国科学院地球化学研究所刘再华研究员与柏林自由大学Georg Kaufmann教授研究团队合作，开展了全球碳酸盐风化碳汇通量对气候和土地利用变化的敏感性的研究，探讨了全球气候和土地利用对碳酸盐岩风化碳汇的控制机理，并预测了未来碳汇的变化趋势。相关成果发表于Nature Communications。研究碳酸盐岩风化过程对气候和土地利用变化的敏感性不仅有助于解决所谓的“全球遗失碳汇问题”，而且有助于揭示该地质过程在未来全球碳循环中的地位，以应对全球气候变化。碳酸盐岩风化碳汇将在未来敏感地响应全球变化，包括气候和土地利用变化两方面（均影响径流），应当被考虑到全球碳循环模型中。
基于多智能体的土地利用优化模型构建
中国科学院地理科学与资源研究所宋伟等耦合具有土地利用规划知识的MAS（Multi-agent system，MAS）与混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）的搜索迭代机制，发展了一种新的多智能体混合蛙跳算法（Multi-Agent Shuffled Frog Leaping Algorithm，MASFLA）土地利用优化配置模型。研究成果发表于Computers， Environment and Urban Systems。模型在天津市蓟州区的模拟显示MASFLA优化效果显著；MASFLA的优化效果要优于单一算法；MASFLA模型能够调节不同决策主体间的用地冲突，在多个优化目标与限制条件下，同时对区域土地利用空间结构与数量进行优化配置，从而促进区域土地的可持续利用。
山地地表温度地形效应分析与改正研究进展
中国科学院成都山地灾害与环境研究所数字山地与遥感应用中心山地遥感研究团队从山地地表温度地形效应特征研究出发，系统分析了山地地表温度随地形关键因子的变化特征，并提出了可行的改正方法。系列研究成果分别发表于Remote Sensing of Environment和International Journal of Remote Sensing。研究认为，简单采用该方法进行地表温度地形效应归一化不可行。通过归一化地形因子，如将坡度归零、海拔统一到同一海拔、太阳辐射因子归一化等，并将归一化数据集重新估算地表温度，进而得到地形归一化的地表温度数据，实现地表温度地形效应的改正。
中国科学院地质与地球物理研究所矿产资源研究院重点实验室的杨奎锋副研究员和范宏瑞研究员等开展了碳酸岩浆强烈分异演化的研究，相关论文发表于Geology。白云鄂博稀土-铌-铁矿床的稀土资源量位居全球首位。白云鄂博地区的岩浆碳酸岩包括铁质、镁质、钙质三种类型，依据不同类型碳酸岩脉间的穿插关系、碳酸岩脉的似斑状结构，以及碳酸岩脉状中白云石、方解石矿物的核边结构判断，碳酸岩具有从铁质，到镁质，再到钙质的演化趋势。全球共发育527处岩浆碳酸岩，其中仅有5%为铁质碳酸岩，而白云鄂博是少有的能够从铁质碳酸岩演化到钙质碳酸岩的实例。强烈的碳酸岩浆分异演化过程是白云鄂博巨量稀土元素富集的关键控制因素。
碳酸盐岩风化碳汇研究进展
中国科学院地球化学研究所刘再华研究员与柏林自由大学Georg Kaufmann教授研究团队合作，开展了全球碳酸盐风化碳汇通量对气候和土地利用变化的敏感性的研究，探讨了全球气候和土地利用对碳酸盐岩风化碳汇的控制机理，并预测了未来碳汇的变化趋势。相关成果发表于Nature Communications。研究碳酸盐岩风化过程对气候和土地利用变化的敏感性不仅有助于解决所谓的“全球遗失碳汇问题”，而且有助于揭示该地质过程在未来全球碳循环中的地位，以应对全球气候变化。碳酸盐岩风化碳汇将在未来敏感地响应全球变化，包括气候和土地利用变化两方面（均影响径流），应当被考虑到全球碳循环模型中。
基于多智能体的土地利用优化模型构建
中国科学院地理科学与资源研究所宋伟等耦合具有土地利用规划知识的MAS（Multi-agent system，MAS）与混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）的搜索迭代机制，发展了一种新的多智能体混合蛙跳算法（Multi-Agent Shuffled Frog Leaping Algorithm，MASFLA）土地利用优化配置模型。研究成果发表于Computers， Environment and Urban Systems。模型在天津市蓟州区的模拟显示MASFLA优化效果显著；MASFLA的优化效果要优于单一算法；MASFLA模型能够调节不同决策主体间的用地冲突，在多个优化目标与限制条件下，同时对区域土地利用空间结构与数量进行优化配置，从而促进区域土地的可持续利用。
山地地表温度地形效应分析与改正研究进展
中国科学院成都山地灾害与环境研究所数字山地与遥感应用中心山地遥感研究团队从山地地表温度地形效应特征研究出发，系统分析了山地地表温度随地形关键因子的变化特征，并提出了可行的改正方法。系列研究成果分别发表于Remote Sensing of Environment和International Journal of Remote Sensing。研究认为，简单采用该方法进行地表温度地形效应归一化不可行。通过归一化地形因子，如将坡度归零、海拔统一到同一海拔、太阳辐射因子归一化等，并将归一化数据集重新估算地表温度，进而得到地形归一化的地表温度数据，实现地表温度地形效应的改正。