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　　　　记者从中国科学院青藏高原研究所获悉，过去200年来，喜马拉雅冷杉更新速率显著上升，其树线向高海拔的迁移速率为每10年1.1米，而糙皮桦迁移速率仅为每10年0.6米。可见，气候变暖背景下，与糙皮桦相比，喜马拉雅冷杉正以更快的速度向高海拔扩张。相关成果18日在线发表于《自然植物》。

这也是学生们第一次进行如此大规模的作业。周小明在每晚与学生的复盘中发现，学生在学校学习的知识与作业中的现实产生了“碰撞”，出现了各种各样在学校遇不到的问题，需要学生独立思考后给出解决方案。“这也能很好地锻炼他们的本领，让他们在实践中成长，成为优秀的‘飞手’。”

　　　　尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。