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高效利用分析模型资源愈加重要
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、空气、生物等多个方面数据，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了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，首次在国际会议上亮相就惊艳了众人。
OpenGMS将散落的资源整合起来，为广大科研人员提供了一个开放式服务型生态社区。截至2021年11月7日，OpenGMS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。
统一数据“语言”铺建共享路径
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、开放式建模接口协会以及我国的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，为多个来源的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。 据《科技日报》
