)近年来，极端气候越来越频繁，严重影响着人们的生产和生活。它已经成为了各国政治、经济、科学等领域重点关注的问题。很多科学家断言，随着人类社会工业文明的大发展，巨量碳排放造成的温室效应将造成气候异常乃至全球变暖;另有一批科学家预测，随着太阳系在银河系运行位置的变化，地球即将面临新的冰川期。一时间，人类未来将面临怎样的气候状态成了未解之谜。中国农业科学院农业资源与农业区划研究所毛克彪研究员/教授认为，人类现在并没有足够的能力去预测和控制气候变化，科学家甚至还没有弄清楚气候变化的真正原因，而人类排放产生的二氧化碳对全球温度变化的影响其实非常小。通过一系列开创性研究，他提出了以大数据思维建立综合气候变化模型，以期更好地服务于社会大众的生产和生活。
毛克彪，博士，现任中国农业科学院农业资源与区划所研究员(优秀青年一级人才)、全国优秀科技工作者、茅以升北京市青年科技奖获得者，湖南科技大学兼职教授、安徽农业大学客座教授，主要从事农业大数据、气候变化、地表参数反演、数据同化、微波和热红外遥感、空间数据挖掘及GIS应用等方面的研究;发表论文近100余篇(第一作者70余篇)、个人专著1本，获得国家发明专利6项、国际专利3项、软件著作权17项。
勇挑重担，成果突出
2008年中国南方大雪冰冻灾害监测中，由于雪情复杂导致常规监测算法失效。在国内各个国家自然灾害监测中心无法获得地面雪灾信息情况下，毛克彪研究员应遥感地理学家、中国科学院院士李小文的邀请，参加冰雪灾害监测工作。他综合利用自己提出的算法作出的灾情图件提交到了国务院和农业部等相关部门，得到了国家遥感中心领导和李小文院士的高度赞扬，为遥感界争得了荣誉，为救灾提供了有力的支撑信息，凸显了遥感在大尺度灾害监测中的作用。
2016年5月毛克彪研究员被授予“全国优秀科技工作者”称号，以表彰他在水热关键农业气象灾害参数和提出新的气象变化模型理论思想等取得的一系列卓著成绩：(1)在晴空条件下，通过利用近红外波段估算大气水汽含量，克服了以往算法需要从气象站点获得水汽的困难，提出了地表温度和发射率分步反演的新劈窗算法，简化了反演过程，提高了反演精度;针对多热红外波段数据，通过建立邻近波段发射率之间的关系，克服方程不足的困难，提出了同时反演地表温度和发射率的多波段反演算法，并利用神经网络进行优化计算，大大提高了反演精度和算法适用性;(2)首次提出利用先验知识和人工智能方法直接从遥感数据大面积估算近地表空气温度反演方法，提高了空气温度反演的精度和时效性;(3)通过利用同极化不同频率微波指数克服粗糙度的影响，建立了标准极化微波指数模型，提高了土壤水分反演精度;发明了一套利用GPS地面反射信号估算土壤水分的仪器和方法，填补了国内地面高空估算大面积土壤水分微波仪器的空白;提出利用卡曼滤波迭代优化方法估算窄波段、宽波段发射率及大气水汽含量，提高了反演精度;(4)提出了全天候的被动微波数据的地表温度反演方法，解决了有云情况下热红外无法准确反演地表温度的难题;(5)通过对全球数据分析发现近年来大气水汽呈减少趋势，发现全球北高纬植被和水汽同时增加，赤道地区植被和水汽同时减少，从而首次得出全球水汽分布对植被大时空分布方面是起主要决定性作用因素之一的结论;(6)通过对全球温度，二氧化碳，植被和水汽数据分析首次提出地球温度变化是由地球在太阳系中的轨道能级位置决定的结论;地球上生态系统(植被物种分布)大的时空分布受大气水汽时空分布影响很大，同时也是由天体运行轨道位置决定的结论;并在此基础上提出了建立以开普勒定律和万有引力定律以及广义相对论为基础的全球气候变化和生态系统理论模型思想。
以大数据思维，建立终极气候变化模型
针对近年来大部分科学家认为人类燃烧矿物燃料及毁林等导致大气中温室气体浓度增加、硫化物气溶胶浓度变化和土地利用变化等引起地球气候变暖，毛克彪认为这些都不是气候变化的主因。他提出气候变化研究分成系统内和系统外两个层次研究，第一个层次研究是指以地球系统为核心的系统内研究，比如现在的气候变化、水循环和碳循环等研究，以及提出来的低碳经济发展模式等等;另外一个层次是考虑其它行星轨道变化导致与地球之间的引力场和磁场变化，从而引起地球系统水循环(包括大气水汽，降雨和洋流等等)和地球内部岩浆运动异常的系统外研究。从某种程度上讲，系统外的变化决定系统内的变化。由于星球之间的距离变化导致引力场和磁场变化，从而进一步导致地球在太阳系中所处的能级轨道发生变化。地球的势能和动能发生变化，会通过改变地球内部能量的释放引起海水温度的变化，比如“厄尔尼诺”和“拉尼娜现象”就是海水温度周期变化引起的。这是地球外的其它星体周期运动导致引力场或者磁场周期性地发生变化导致的，这种微小的变化对地球的水循环影响很大，会引起台风和飓风等自然灾害。目前科学家做的绝大数研究是系统内研究，但系统外的研究更重要。地球的磁场变化是由其本身在天体中运行的轨道所决定的，如果把太阳比做原子核，那么地球只是围绕太阳转的一个的电子。极端气候变化事件很可能是由于其它行星或者天体靠近或者远离导致磁场和引力场发生变化引起的，特别是那些突然受某种外力作用，比如彗星等星体脱离原来的运行轨道，或者由于运行轨道所需要的能量进行能级跃迁释放或吸收能量等。地球上的各种物质和密度都不一样，引力和磁场变化引起地球系统局部变化不一致。特别是磁场或者引力场变化驱动云和大气中水汽，洋流以及地壳岩浆异常运动，破坏平衡导致发生自然灾害(比如台风和大范围降雪以及地震等)。
毛克彪通过对太阳系星体运行轨道(如下图所示)和全球遥感等数据证明：地球温度变化主要是由地球在太阳系和银河系中的轨道位置所处能级决定，地球内部能够自我调节温度，人类对地球温度变化影响不大，特别是二氧化碳的排放对地球温度的影响只是起到扰动或微调作用。他举了一个简单证明就是地球一天二十四小时温度变化是由地球自转决定的，每年春夏秋冬温度四季变化是地球绕太阳公转决定的，更长周期的温度变化是由太阳和其它星体公转决定，二氧化碳对地球温度变化几乎没有影响。
天体周期运动引起地球气候变化
大气中的二氧化碳浓度增加，按照常理大气温度升高，大气水汽饱和度增加，温度继续升高，反复叠加，温度会持续增加;然而数据分析表明大气中的水汽含量下降，从而部分抵消了二氧化碳的影响，温度不是线性上升(如下图所示)。
毛克彪提出，地球温度的变化是由地球在太阳系和银河系中的轨道位置所处的能级决定。当人类释放大量的二氧化碳导致温度升高时，地球为了维持自身的稳定，就会通过调节大气水汽和其它气体成分变化或者火山喷发释放气溶胶到大气中或者冰雪融化或者调节海洋底下火山喷发的大小改变海水温度，从而使调节温度变化。另外，毛克彪通过分析近年全球植被遥感数据研究发现全球的植被也随“星体轨道变化-气候变化-温度变化-二氧化碳变化-水汽变化”而变化(全球水汽和植被空间变化趋势如下图所示)，赤道地区的植被每年以0.11%速度在减少(水汽在此也减少)，北高纬植被每年以0.17%的速度在增加(水汽在此相应增加)。植物会通过光合作用吸收空气中CO2和释放氧气，以及通过蒸腾作用影响周围环境的温度。植被时空变化受温度的影响，但同时也在调节温度变化。除赤道地区外，南北半球植被随四季变化非常明显，四季变化主要是由地球位于太阳不同轨道位置决定的。植被时空变化受天体运行轨道的影响可以从我们日常生活中得到证明，植被在昼夜生长差异比较大，这是地球自转造成。另外在不同农时种植不同的农作物，错过农时将很难丰收。虽然现在大棚可以种植蔬菜，但在不适宜的季节种植，蔬菜的味道是差异的，这也直接说明蔬菜生长受季节影响很大，而季节变化则直接由天体轨道运行位置决定，即植被的生长在很大程度上受天体运行轨道位置影响。从某种程度上讲，农作物长势、旱涝发生、粮食产量等也是由天体运行轨道位置决定。植被大规模地空间变化人为因素影响很小，不同地区增加或减少主要是由于星体周期变化，磁场引力变化等引起的。他同时提出地球各板块运动、地球上生态系统中每个物种的出现、迁移和消失在某种程度也是由星体引力和磁场变化等因素决定，即由星体运行轨道位置决定。引力场和磁场的变化直接影响到各物种在自然界的生存能力，主要原因是各种物种都是由分子原子构成，都受到引力和磁场的作用。
全球水汽分布变化图(颜色从左往右表示水汽减少-增加：赤道地区减少明显，北高纬增加比较明显)
全球植被分布变化图(颜色从左往右表示植被减少-增加：北高纬植被增加明显，赤道地区植被减少明显)
总之，地球在通过某种内在方式进行自我调节。地球每天的天气(气象)和长时间的气候变化都是一种天文现象，极端天气是由对地球作用的天体引力大小和方向突然改变或者变化幅度太大引起的。人类在地球系统内部的作用是非常小的，特别是人类排放产生的二氧化碳对全球温度变化影响非常小，只是一个微调或者扰动作用，从全球平均温度变化图可以看到这点。当然，节约能源和减少大气污染还是非常必要的，而且人类的剧烈排放二氧化碳或者其它破坏会导致地球内部调节更加剧烈，自然灾害频率和强度就会增加，从而影响人类生存。
为此，毛克彪提出以大数据思维建立终极气候变化模型：以开普勒三定律、万有引力定律及广义相对论为基础建立一个以太阳或者银河系为中心的引力和磁场变化模型，模拟各星体轨道位置变化过程中磁场和引力方向变化以及太阳辐射变化怎样驱动地球大气水汽(云)、洋流运动和岩浆运动等引起每天不同的天气变化，并进一步影响生态系统时空变化，特别是模拟引力场和磁场大小及方向突变引起地球各个板块之间相互挤压(移动)引起地震和火山喷发，从而更加准确地预报重大自然灾害。由于星体运行周期长，人类缺乏观测数据和观测技术，可以利用地球极端气候周期变化反推天体运动规律和发现新的天体，用大数据思维建立大尺度时空气候变化和生态物种演化模型是未来地学等领域研究的趋势。此理论思想的提出为大的时空尺度空间气候变化和生态系统模型研究开辟了新的研究途径和新的学科研究方向，对空间气候变化和灾害预测以及生态物种时空演化等研究具有突破性的重大意义。
毛克彪这些研究成果发表在国内外刊物上，在国内外学术界有较大影响，部分成果参与获得2项国家科技进步二等奖，2项北京市科技进步三等奖。个人获得北京市茅以升青年科技奖1项，中国产学研促进奖1项，并被评为全国优秀科技工作者。相信随着研究的不断深入，毛克彪的创新成果一定能为我们社会的生产和生活做出更大的贡献。
主要参考文献：
1. 毛克彪*等，全球气候和生态系统变化与星体轨道位置变化关系研究，高技术通讯，2017.
2. Mao et al., Global surface temperature change analysis based on MODIS data in recent twelve years, ASR, 2017.
3. Mao et al., Global water vapor content decreases from 2003 to 2012: an analysis based on MODIS Data, CGS, 2017.
4. Mao et al., Global vegetation change analysis based on MODIS data in recent twelve years, HTL, 2016.
5. Mao et al., A New Perspective about Climate Change, SJES, 2015.
6. Mao et al., Global aerosol change in the last decade: An analysis based on MODIS data, AE, 2014.
7. Mao et al., The Monitoring Analysis for the Drought in China by Using an Improved MPI Method, JIA , 2012.
8. Mao et al., Retrieval of Land Surface Temperature and Emissivity from ASTER1B data Using Dynamic Learning Neural Network, IJRS, 2011.
9. Mao et al., Estimation of water vapor content in near-infrared bands around 1 μm from MODIS data by using RM–NN, OE, 2010.
10. Mao et al., Near-Surface Air Temperature Estimation From ASTER Data Using Neural Network, IJRS,2008.
11. Mao et al., A Neural Network Technique for Separating Land Surface Emissivity and Temperature from ASTER Imagery, T G R S, 2008.
12. Mao et al., An RM-NN algorithm for retrieving land surface temperature and emissivity from EOS/MODIS data, JGR, 2007.
13. Mao et al., A Practical Split-Window Algorithm for Retrieving Land Surface Temperature from MODIS Data, IJRS, 2005.
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