2014年9月5日，应张凡研究员邀请，Water Resources Research 以及 Journal of Hydrology 杂志副主编、美国佛罗里达州立大学科学计算系叶明副教授访问我所并作题为“A Bayesian Framework for Environmental Uncertainty Quantification with Application to Soil Carbon Modeling”的学术报告。

       从系统的角度，叶明副教授首先将模型预测不确定性的来源分为四类：（1）情境的不确定性；（2）模型结构的不确定性；（3）模型参数的不确定性；（4）观测数据的不确定性。然后他介绍了对不确定性进行综合评估的分层量化框架和计算方法。接着，叶明副教授使用贝叶斯模型平均方法的实例阐述了如何量化五个土壤碳库模型的不确定性进而对模型表现进行评价和对比。报告结束后，叶明副教授与参会人员就相关科学问题进行了深入讨论与交流。

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