2025年度Permalab 获多项奖励
2025年1位博士生、2位硕士生顺利毕业。在过去一年里，Permalab 在教学、科研方面取得重要进展，在Water Resources Research等领域顶尖专业期刊在发表有影响力的论文，在”初中生世界(初中教学研究)”上发表教改论文，并获得多项奖励。
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研究/Research
1. 地表过程集成建模; 2. 地理信息系统/决策支持系统; 3. 地学科学数据共享
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野外工作/Fieldwork
野外工作主要在青藏高原、祁连山区等区域。
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南卓铜教授受邀参加国家数据局高质量数据集建设项目咨询会
2026年3月31日，南卓铜教授受邀参加国家数据局首批高质量数据集建设先行先试项目“区域多源解析磷循环高质量数据集建设及应用”咨询会，并就地学多源异构数据向“AI-Ready”转化及跨尺度时空对齐提出了专业性指导建议。
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Permalab师生参加张鲁新研究员“青藏高原冻土工程”学术报告
2026年3月13日，应上海师大牛富俊研究员邀请，著名冻土科学家张鲁新教授作了关于青藏高原冻土工程的学术报告。Permalab南卓铜、赵淑萍老师及研究生张诗娴参加了此次活动，学习了核心技术与科学家精神。
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ERL: 青藏高原植被双向扩张，打破植被单一上移的传统认知
长期以来，科学界普遍认为变暖会导致高山植被单一地向高海拔迁移。然而，Permalab最新研究发现，在“暖湿化”的双重驱动下，青藏高原植被正经历独特的“双向扩张”：不仅向上攀升以克服能量限制，更在低海拔荒原区域显著向下蔓延以响应水分条件的改善。这一发现挑战了传统认知，为评估高寒生态系统的复杂反馈提供了全新视角。
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Permalab博士生嵇海龙参加第六届中国大地测量和地球物理学学术大会并作口头报告
2026年1月23日至25日，课题组博士研究生嵇海龙赴上海参加第六届中国大地测量和地球物理学学术大会。他在“冰冻圈变化与影响”专题分会场作口头报告，分享了关于青藏高原多年冻土变化海拔依赖性的最新研究成果，并与现场专家进行了深入交流。
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GMD: 物理-AI融合新范式：可微分多年冻土陆面模型NoahPy
针对传统陆面模型与现代AI工作流不兼容的难题，Permalab研究人员开发了名为NoahPy的可微分陆面模型。该模型基于循环神经网络（RNN）重构，能够精确模拟多年冻土区的水热动态，同时支持高效的梯度优化与参数校正。在青藏高原站点的评估结果显示，NoahPy在保持物理机制完整性的同时，显著提升了模拟效率与精度，为开发下一代“物理驱动+AI辅助”的冰冻圈预测模型奠定了技术基础 。
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Permalab南卓铜教授应邀在西北师大作学术报告
2025年12月29日，应西北师范大学地理与环境科学学院等单位邀请，南卓铜教授作了题为《神经网络混合模型提升高寒区土壤水预报》的学术报告，100余名师生参加了本场报告。
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嵇海龙获中国地理学会干旱区分会2025年会“青年报告一等奖”
12月9日，Permalab课题组博士研究生嵇海龙参加“中国地理学会干旱区分会2025年学术年会” ，并在“数字可持续发展”分论坛上以“气候暖湿化驱动下的青藏高原植被扩张”为题进行报告 ，荣获本次年会“青年报告一等奖”。
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Permlab承担的重点研发子课题通过验收
由南京师范大学南卓铜团队（Permalab）承担、执行期为2022年11月至2025年10月的国家重点研发计划项目课题三子课题2，于2025年11月30日顺利通过专家组验收。专家组一致认为子课题完成了任务书要求的研究任务和规定的考核指标，组织管理规范。
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Noah+SHAW联合模拟：显著提升青藏高原多年冻土活动层水热动态模拟精度
针对青藏高原冻土活动层水热动态模拟中传统模型存在的精度限制，Permalab研究人员提出了一种创新的混合建模方法。该方法将物理过程精细的SHAW模型与经随机森林校正的Noah陆面模型相结合，在七个监测点上的评估结果显示，其在模拟活动层温度和水分方面表现出显著优越性，为大尺度冻土动态模拟提供了可靠的新框架。