为进一步加强国际交流与合作,李毅研究员和孙世坤教授邀请了新加坡国立大学的Liong Shie-Yui(梁世锐)教授来访,并于10月16日作了题为“Proposed Proxies Data for Poorly Observed Rainfall Data and Digital Elevation Mode(针对观测不足的降雨量数据和数字高程模式提出的替代数据)”的学术报告。报告会由孙世坤教授主持,李毅研究员、降亚楠副教授等50余名师生参加了报告会。
梁世锐教授在报告中指出,全球城市化的加速与气候波动共同加剧了洪水灾害的威胁,亟需更精准的洪水风险评估手段。首先介绍了一种经济高效的高精度DEM生成方法,结合人工神经网络(ANN)技术,整合了SRTM提供的30米分辨率数字高程数据和Sentinel-2的多光谱图像。SRTM DEM在细节捕捉上超越了传统的DEM,甚至在某些方面超过了德国航空航天中心(DLR)的TanDEM-X数据,从而更为准确地揭示了城市地区的复杂地形特征。此外,针对长期降雨数据获取受限的情况,还探索了使用区域气候模型(RCM)和天气研究与预报(WRF)模型作为降雨数据代理的可行性。通过推导的研究区域的强度-持续时间-频率(IDF)曲线,不仅增强了IDF曲线的可靠性,也为缺乏长期降雨站网的地区提供了切实可行的解决方案。师生们针对洪水风险、降尺度、WRF模型的有效性和优势等问题展开了热烈讨论,报告会获得了圆满成功。
梁世锐教授曾任新加坡国立大学热带海洋研究所所长。其团队是新加坡最早使用WRF模型研究东南亚和新加坡气候变化的小组之一。2010-2014期间研究组应用WRF模型开展了东南亚和新加坡的洪水风险研究。2004-2011年为Journal of Hydroinformatics副主编,2011至2018年为Journal of Environmental Science and Policy副主编。曾任Hydrological Science Section of AOGS主席,2009-2012年为IAHR-IWA-IAHS联合水信息委员会主席。3次荣获IAHR-APD Congress最佳论文奖。
报告会现场及合影