9月5日，应中国科学院青藏高原研究所张凡研究员邀请，Water Resources Research、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青藏高原所，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，叶明与参会人员就相关科学问题进行了深入讨论与交流。

报告现场