打破模型孤岛，地理信息科研应用有了共享平台

科技日报记者  张晔  实习生 郜影卓

你知道未来一周的天气是如何预测的吗？全球流域流量该如何预报？不同地区的碳循环效果又是什么样……大数据预测模拟背后，都有一个强大的工具——地理信息分析模型。

在地质、大气、生态、水文、交通等领域的科学研究和应用开发，都离不开地理信息分析模型。过去，来自不同科研单位开发的成百上千种模型，资源非常分散，接口互不开放，数据存在壁垒，横向缺乏比较，使得科研应用的效率大打折扣。国内科研团队不得不借助美欧的地理分析模型共享平台。

人们期待能有一个中国人自己的共享平台，让模型开发者和科研应用者接入“一张网”，形成开放、合作、共赢的地理模拟资源整合与复用社区。

近日，南京师范大学陈旻教授及其团队搭建的OpenGMS平台获得中国地理信息产业协会地理信息科技进步奖特等奖，该平台极大地推动了地理信息科学模式创新，并成为全球三大地理信息模型平台之一。

地理信息科研亟待打破模型“围墙”

一直以来，在科研领域，数学模型都是进行预测分析的有效工具，地理分析模型就是地理现象、地理过程和地理规律的主要表达形式，同时，地理模拟也是新时代地理学研究的重要手段。

通过模型进行模拟分析，科学家可以在地质地理、大气环流、水文水利、森林草地等方面的研究中反演过去、预测未来、模拟过程、揭示规律。

随着越来越多的地理信息研究趋向综合化，需要结合水、土、气、生等多个方面数据，高效利用分析模型资源就显得愈加重要。

但现实情况是，目前已有的数据资源共享尚不成熟，更不要说分析方法的共享了。

随着地理学科的计量发展形成趋势，相关领域的开发团队构建大量的地理分析模型。但因地理系统资源分散、专业性强、异构特征显著等特点，现有的地理信息分析对模拟系统构建提出了严峻的挑战。

“比如，不同模型之间的数据资源、计算方式标准不一，涉及区域、领域、尺度各不相同，它们的编程语言、运行环境、执行方式也存在巨大差异。”陈旻告诉记者。

而在科研应用中，又是一把钥匙开一把锁。不同团队、不同项目所用模型各不相同，从整理数据到构建模型，再到预测模拟，往往需要耗费巨大的人力物力以及时间成本，一个人从头开始接触一个全新的模型，需要一个月、三个月甚至更长时间。

打破模型孤岛必须要有一个成熟高效的分析方法共享平台。从2008年开始，陈旻在导师闾国年教授的指导下，基于南京师范大学地理信息学科优势，着手于面向地理问题求解的分布式地理建模环境研究。2017年，OpenGMS终于诞生，在国际会议上的首次亮相就惊艳了众人。

OpenGMS将散落的资源整合起来，为广大科研人员提供一个开放式服务型生态社区。截至2021年11月7日，Open GMS平台模型条目总数达4709条，其中国内模型达2810条，涵盖大气、交通、水文、林业等多个学科、行业及社会部门。近一年的模型访问量达38.1万次。

从资源、模型到运算工具一站解决

目前，世界上有三大模型组织，分别是国际地表动态建模系统联盟（CSDMS）、开放式建模接口协会（OpenMI）以及我国的地理建模与模拟开放平台（OpenGMS），前两者分别为用户提供模型源代码和模型接口，也会定期开展培训课程。

但对于许多国内科研人员来说，前两个平台对使用者的专业性要求较高，且千里迢迢前往欧美参与培训难以实现，所以OpenGMS的出现为国内科研人员提供了一条便捷高效的途径。

模拟复现工具、模拟比较工具……OpenGMS拥有软件及工具16项，“我们平台不仅拥有资源丰富、分类明确的地理分析模型库和运算工具，还提供多种运行程序方式，用户可以下载模型使用或在线上直接运行，也可以利用我们平台的终端，将数据调到我们这里进行运算。”陈旻介绍。

编程语言不同、程序运行方式不同，都会使模型之间的互通难上加难。该如何打破传统地理分析模型之间存在的坚硬“围墙”呢？面对难题，陈旻团队提出了有针对性的理论创新，并在此基础上进一步实施高效的技术创新。

譬如各个国家拥有着不同的语言，同一组数据，在不同的模型中使用的表达方式不同，要想实现模型的高效复用，资源的共享是关键之一。

首先设立统一的表达方式。陈旻团队构建了地理分析模型数据的统一表达与交换方法，为多个来源不同的模型数据提供了统一的表达载体，并使同一个地理分析模型在多描述标准下可以使用。

有了统一的 “语言”，也就成功为模型资源之间的“交流”铺好了路。然而一个个难题接踵而至：用户如何快速拿到模型？又如何快速“上手”呢？为此，团队构建了地理分析模型数据的服务化共享与应用方法，利用网络云服务，解决了地理分析在网络环境中的执行与运算。有效避免了传统方法中“数据孤岛”“模型孤岛”的情况，有效降低了用户的数据准备时间，执行和运算速度大大提升。

后发优势明显 OpenGMS获国际认可

在OpenGMS平台首页显著位置有一个排行榜，“我们构建了模型反馈机制，使模型提供者和使用者之间互相影响，用户使用模型后可做出评价，另外每三个月，平台会汇总每个模型的访问次数、客户意见，后续反馈给模型的提供者。”陈旻介绍说，模型提供者在分享自己资源的同时，也可以收获用户的认可和反馈。

OpenGMS还有效保护模型开发者的知识产权，访问者只可以调用模型的服务，需要在得到开发者授权的情况下才能得到开发者的源代码。

2021年7月，OpenGMS联合国内中国地理学会、中国自然资源学会、中国地理信息产业协会、国际数字地球学会中国国家委员会筹备线上国产模型培训班，推广国产化体系分析模型，邀请国内专家教授为科研工作者提供教学服务，第一届培训班就有来自美、英等多个国家1400多人报名，获得多国学者的认可。2020年，OpenGMS平台被国际著名社会与生态科学建模网络CoMSES Net列入十大可信任资源库之一，且为中国唯一入选。

2020年疫情期间，陈旻团队作为国际范围内30余团队里唯一受邀中国团队，参与疫情扩散模拟，并号召大家在疫情期间携手实现知识共享，并联合在《科学》上发表论文。2021年OpenGMS凭借其极强的实用性和综合性获得了科技部的肯定，国家地球系统科学数据中心邀请OpenGMS平台作为地球系统科学计算引擎，将更好的服务于数据模拟运算。

目前，OpenGMS平台已与多所国内外知名高校开展合作，将共享服务架构应用到专业领域中。例如，与杨百翰大学合作，基于OpenGMS框架，实现了基于Docker的模型服务与支持，为水文流域模拟系统提供服务基础；与河海大学合作，基于OpenGMS模型，实现全球范围内的流域模拟，预报流域流量及其他指标。另外，平台还与中山大学、河南大学、南京信息工程大学等国内外院校合作，开发地理模拟比较平台，比较不同生态碳循环的模拟效应。此外，OpenGMS平台正在设计国际三大模型组织之间的模型互通标准协议，将更好地服务于国际模型生态社区建设。