科研成果 转化是关键
（来源：福建日报 2017-12-01 09版 生态）
黄雪梅
3月27日，省政府办公厅印发《2017年数字福建工作要点》，提出依托高校设立一批我省经济社会发展急需的大数据研究院（所）、大数据重点实验室和工程技术研究中心，建立融合大数据学科体系。
福建师范大学科研人员近30年来致力于研发森林特别是人工林碳汇计量技术，掌握了大量的原位实验数据。但是，从实验数据技术进一步研发出普惠的碳汇计量模型，还是有相当难度的。
可交易的森林碳汇是指通过符合方法学的方式进行造林和森林经营产生的新增碳汇，只有通过大量的长期连续的原位监测数据，才能掌握人工造林从幼苗期到成熟期的碳汇的变化，从而构建合乎我国国情的林业碳汇方法学。
师大的研究团队通过在野外森林样地大量布设自主研发的碳汇监测设备，获取森林转换以及造林的整个过程的碳汇变化的高分辨率数据，而且通过云计算平台，结合后台的人工神经网络、随机森林模型、贝叶斯网络等人工智能算法，实现这些数据的深度挖掘，从而得出通过传统方法无法得到的高精度碳汇模型。这种基于大数据的数据挖掘模型具有自学习能力，随着监测数据的不断增加，模型通过不断自学习可以越来越高效地模拟森林碳汇的实际变动情况，通过这种模型的模拟可以实现碳汇计量从单一群落向区域范围的转换，从而达到可复制可推广的目标。
大数据不仅是一项新技术，更是一种新资源、新红利、新思维、新趋势，只有推进数据资源开放共享，才能实现从数据资源转化为数据资产、数据资本进而发展数据经济。