通讯员（顾家辉、郭家力）2025年10月14日和15日晚上19:30~22:00，武汉大学水利水电学院两位国家级人才，尹家波副教授和唐国强教授受郭家力教授邀请，先后做了“陆地水储量与大尺度环流异常驱动下旱涝急转演变”、“从概率气象数据到水文模拟：全球尺度下的不确定性研究”为主题的学术讲座。三峡大学水资源信息化研究所全体老师和同学在线上（腾讯会议）共同学习了此次讲座，讲座由郭家力教授主持。
尹家波副教授围绕“旱涝急转”这一日益频发的水文气象极端事件展开深度分享，系统解读了全球范围内旱涝急转现象的分布特征、潜在影响，并重点阐述了以“陆地水储量”为核心的预测预警新思路，为应对此类极端事件提供了科学参考。此外，针对当前水文模拟在强人类活动干扰流域精度不足、极端灾害预测响应滞后等行业痛点，尹家波副教授进一步聚焦技术创新方向，详细阐述了双维度优化方案。在预测精度提升层面，他提出将传统水文模拟方法、成熟水文模型与机器学习技术深度耦合，弥补传统模型在人类活动影响流域模拟的局限性，使得预测结果更精准；在模拟效率优化层面，他重点介绍了GPU加速技术的应用价值，通过高性能计算能力攻克大规模水文数据运算耗时久的难题，大幅缩短模拟周期，为极端灾害的实时预警、快速响应提供关键技术支撑。
在讲座临近尾声的互动环节，现场氛围热烈。水资源信息化研究所的老师与同学们围绕讲座核心内容积极提问、深入交流，与尹家波副教授展开了一场兼具专业性与实践性的研讨。除了针对旱涝急转预测技术、水文模拟优化等话题进一步探讨细节外，双方还就未来潜在的合作方向达成初步共识，重点聚焦水汽追踪技术研发与旱涝急转机理深度研究两大领域，为后续跨团队协同攻关、推动相关研究落地奠定了良好基础。
唐国强教授围绕“全球尺度水文气象模拟”这一水文气象领域核心话题展开学术分享，就气象站点数据重建、概率气象数据估计、全球水文模拟不确定性以及大尺度水文参数优化新方法4个核心要点展开系统讲解，并分享了其团队在站点数据重建、集合模拟和大尺度参数优化等方面的研究成果和方法框架。其团队自主研制开发的全球概率气象数据（EM-Earth）、概率估计工具包（GPEP）以及大尺度水文参数优化算法（LSE）等，已在多个区域的水文气象模拟研究中完成验证与应用，有效提升了数据覆盖的完整性、概率估计的精准度及参数优化的效率，为解决全球尺度下水文气象模拟的核心技术瓶颈提供了切实可行的工具支撑与方法参考。
在讲座尾声，水资源信息化研究所的师生与唐国强教授展开热烈互动，围绕气象数据不确定性量化方法、站点数据重建与再分析数据的优势对比等关键科学问题深入探讨，现场交流氛围浓厚且富有成效。本次讲座内容详实、逻辑严谨，不仅系统剖析了全球尺度水文气象模拟的核心技术与前沿研究成果，更精准对接水资源信息化领域的实际需求，为研究所师生开展相关方向的科研与实践工作提供了极具价值的经验参考和思路启发。
