特刊详情 客座编辑 兰阳，英国伦敦大学学院 姜忠义，天津大学 Marc-Olivier Coppens，英国伦敦大学学院 主题范围 This special issue will focus on advances in membrane technologies inspired by nature to address global sustainability challenges. It will delve into the development, characterization, and application of these membranes, emphasizing their significance in sustainable processes. Key topics include: Design and fabrication of nature-inspired membranes, showcasing advances...
本期内容来自Environmental Research Letters (ERL)与Environmental Research: Climate (ERCL)期刊，涵盖热带生态系统碳储量、老龄化社会长期照护的碳足迹、蛋白质转型、极端气候对食品价格的影响、以及气候适应中的信息价值等热点话题。 >>点击此处链接，订阅环境领域最新资讯。 精选文章 Projected shrinking of tropical vegetation biomass potential with future hydroclimate shifts Félicien Meunier, Marijn Bauters, Pascal Boeckx, Philippe Ciais, Steven J De Hertog, Wim Thiery, Yitong Yao and Hans Verbeeck This research in ERL highlights that tropical ecosystems are projected to experience significant declines in vegetation biomass potential...
IOP出版社每月从年度重点期刊中精选两个主题的研究文章供大家阅读，本月的主题为Nanobiotechnology和Bioprinting。这些文章体现了IOP期刊的高质量和创新性，并呈现了一些受关注的研究工作。欢迎大家阅读下载！您可以扫描下方二维码，查看IOP出版社材料和生物医学工程领域的最新资讯；还可以点击此处链接，订阅该领域的最新研究进展以及相关期刊的最新信息。 生物医学工程： 材料： 精选文章 Nanobiotechnology Nanotechnology Laser-induced graphene on cross-linked sodium alginate T Vićentić, I Greco, C S Iorio, V Mišković, D Bajuk-Bogdanović, I A Pašti, K Radulović, S Klenk, T Stimpel-Lindner, G S Duesberg and M Spasenović mRNA lipid nanoparticles in CAR-T therapy: a novel strategy to improve efficacy Zengkai Zhao, Mingmei Li,...
我们很高兴地宣布，JPhys Photonics期刊取得了重要里程碑——2024年影响因子达8.4，相较去年上升了82.6%，位列JCR Q1区。2024年，JPhys Photonics期刊投稿后收到第一个决策的平均时长为8天，Citescore分数为11.4。 该期刊是一本开放获取期刊，重点介绍光的性质和应用研究中最重要和最激动人心的进展。为此，我们邀请了部分JPhys Photonics期刊的编委，分享他们对期刊的看法与期待。 编委寄语 One of our research papers was published only 90 days after the submission. The professional reviewing and editing services are impressive. I would like to recommend this high impact journal to our colleagues without any reservation. ——JPhys Photonics期刊编委、清华大学曹良才教授 It’s been great to see JPhys Photonics rapidly growing over these years....
我们很高兴地宣布，Machine Learning期刊系列现已推出全新的文章类型，旨在促进科研的透明性、协作性与可复现性。 挑战类文章（Challenges）：记录由学术社群主导、协作开展的研究计划，旨在解决具有影响力的科学问题。这类文章重点介绍新算法、数据集或工作流程的开发，并强调问题解决中的开放性与可复现性方法。 数据集文章（Dataset Articles）：介绍新整理的数据集或对已有数据集的重要更新。这些数据集需托管于经过认证的存储库中，文章将详尽描述数据的收集、处理与格式化过程重点介绍可复用的数据集，帮助其他研究人员理解和使用数据，而非用于验证假设或提出新解读。 基准类文章（Benchmarks）：对模型、算法或软件工具在标准问题或数据集上的表现进行严格的对比分析。这类文章评估性能指标，并指出不同方案的优劣。 您可以此处链接，探索这些新文章类型，紧跟可复现、数据驱动科研的前沿趋势。 文章示例 以下为已发表于Machine Learning Science and Technology期刊的部分示例： 挑战类文章（Challenges）： The OpenLAM Challenges: LAM Crystal Philately competition 数据集文章（Dataset Articles）： ChemLit-QA: a human evaluated dataset for chemistry RAG tasks Aspen Open Jets: Unlocking LHC Data for Foundation Models in Particle Physics 基准类文章（Benchmarks）： Machine-learning-assisted Monte Carlo fails at sampling computationally hard...
特刊详情 客座编辑 李辉东，中国科学院沈阳应用生态研究所 Minchao Wu，瑞典隆德大学 TC Chakraborty，美国太平洋西北国家实验室 Anna Rutgersson，瑞典乌普萨拉大学 Torbern Tagesson，瑞典隆德大学 Bing Xue，德国柏林工业大学 Zhonghua Zheng，英国曼彻斯特大学 主题范围 Human-Earth system interactions play a critical role in global climate and have become increasingly important in recent decades due to the rapid pace of infrastructure and socioeconomic development. Human activities affect ecosystems worldwide. These activities, which include deforestation,...
本研究来自湘潭大学黄宗玉和彭向阳课题组。基于高阶密度泛函计算，考虑了电子强关联、多体效应和电子空穴相互作用，发现单层铁谷材料H-FeCl2具有超宽带隙和大的能谷极化，而且还呈现很强的与常见MoS2类材料不同的激子效应，激子峰因能谷的Zeeman效应而发生劈裂，在不等价能谷处具有超强且相异的结合能。 文章介绍 Ultra-wide band gap and large exciton effect in 2D ferrovalley material H-FeCl2 Chaobo Luo（罗朝波）, Daxiang Chen（陈大祥）, Zongyu Huang（黄宗玉）, Wenchao Liu（刘文超）, Zhihui Jiang（蒋治慧）, Landong Xiao（肖揽东）, Gencai Guo（郭根材）, Xiang Qi（祁祥） and Xiangyang Peng（彭向阳）通讯作者： 黄宗玉，湘潭大学物理与光电工程学院 彭向阳，湘潭大学物理与光电工程学院 研究背景： 能谷是电子的新自由度，它与电荷和自旋自由度耦合，为信息编码提供了新途径，能谷自发极化在编码中起关键作用，但传统能谷材料不具备此性质。二维铁谷材料通过磁性打破时间反演对称，可实现能谷自发极化。过渡金属卤族化合物是新型的铁谷材料，是当前研究热点。过渡金属具有强电子关联、强多体效应，而且二维材料比块体具有更强的激子效应。但普通密度泛函理论无法精确计算带隙和光学性质，需要运用更高阶的HSE、GW和BSE计算方法。目前只对非磁性能谷材料的激子效应有详细研究，但对铁谷材料激子性质的研究还很少。本文将以H-FeCl2为代表，对二维过渡金属卤族化合物进行研究，考虑电子强关联、多体效应和电子空穴相互作用的影响。 研究内容： 单层H相FeCl2是最近发现的一种具有面外磁矩的二维铁谷材料，具有热力学和动力学稳定性。本论文针对单层H-FeCl2，基于HSE06考虑强电子交换关联，发现能谷处轨道贡献与PBE相比发生翻转且带隙明显增大，GW方法考虑多体效应后带隙进一步增大，达到4 eV。考虑自旋轨道耦合后在K和-K处产生约97 meV的能谷极化，且在这两个不等价能谷处具有数值相反、大小不等的贝里曲率，因此存在反常谷霍尔效应。二维材料中一般存在比块体材料更强的激子效应，本文基于BSE考虑激子效应后发现激子峰对应的能量远小于带隙，即存在强激子效应。更有趣的是，自旋轨道耦合还会使其激子峰发生劈裂，劈裂后的两个峰分别对应K和-K能谷，而且两个不等价能谷处的激子结合能不再相等。二维铁谷材料的自旋磁矩可以通过外加磁场方向进行调控，从而调控能谷极化，本文发现的铁谷材料激子峰劈裂现象将为实验研究提供重要的研究思路，可通过观察激子峰劈裂现象证实磁场对谷极化的调控。 作者介绍 黄宗玉 教授 湘潭大学 黄宗玉，博士，教授，博士生导师。以第1完成人获湖南省自然科学三等奖1项，参与完成湖南省自然科学奖二等奖1项、湖南省高等教育教学成果奖三等奖2项，担任湖南省量子科技学会常务理事、湖南省物理学会理事，湘潭市高层次人才。主要从事低维功能材料的设计构筑、物性调控及应用基础方面研究。作为主编组织撰写英文学术专著1部、参与英文专著章节撰写1部，申请国家发明专利1项，以第一或通讯作者在Phys. Rev. B, Adv. Energy Mater., Nano Today等期刊发表SCI学术论文40余篇，ESI高被引论文4篇，累计被Nature...
我们很高兴地宣布，Environmental Research: Climate（ERCL）期刊在2024年取得了重要里程碑——首个影响因子达5.4，位列JCR Q1区。2024年，ERCL期刊投稿后收到第一个决策的平均时长为3天，同行评审后收到第一个决策的平均时长为67天。这标志着ERCL自2022年创刊以来，在全球环境与气候科学领域已建立起较好的学术声誉。 ERCL是一本多学科、开放获取的期刊，致力于解决有关物理科学的重要挑战以及气候系统和全球变化的评估，并在影响/未来风险、复原力、环境减缓、环境适应、环境安全和最广泛意义上的解决方案方面进行努力。 截至2025年底，ERCL免收所有文章出版费用（APC），实现对作者与读者的免费开放获取。 我们精选了多篇已发表的代表性文章，展示ERCL所涵盖主题的多样性与深度，欢迎点击“阅读原文”了解更多期刊信息。 编委寄语 ERCL获得首个影响因子，标志着其学术影响力获得国际权威认可，迎来发展的重要里程碑。作为编委，我深感荣幸能见证这一重要时刻。衷心感谢广大中国学者在创刊初期的鼎力支持：您们的前沿成果、严谨的审稿意见和创新的专题策划，为期刊发展奠定了坚实基础。当前气候科学正经历从基础研究走向政策转化的关键阶段，ERCL将继续关注气候变化机理、影响评估与适应策略，致力于构建全球学者交流合作的平台。我们期待与全球同仁一道，共同应对气候挑战，助力实现可持续发展目标。 ——ERCL期刊执行编委、中国科学院大气物理研究所张丽霞研究员 感谢中国学者在ERCL期刊创刊初期的鼎力支持，期待继续与大家共同探索环境与气候交叉领域的关键问题。 ——ERCL期刊编委、北京师范大学崔雪峰教授 衷心感谢中国学者对ERCL期刊在创刊初期的大力支持。您们的卓越研究成果和宝贵意见，为期刊的发展奠定了坚实的基础。在当前气候变化等全球性挑战日益严峻的背景下，我们期望与国内外的研究人员继续深化合作，通过ERCL这一学术平台推动环境研究与气候科学领域的进步。 ——ERCL期刊编委、中国科学院大气物理研究所成里京研究员 精选文章 Advances in understanding the changes of tropical rainfall annual cycle: a reviewFengfei Song, L Ruby Leung, Jian Lu, Tianjun Zhou and Ping Huang Influence of high-latitude blocking and the northern stratospheric polar vortex on cold-air outbreaks under Arctic amplification...
特刊详情 客座编辑 乐旭，南京信息工程大学 孙阁，美国农业部林务局 Mariska te Beest，荷兰乌得勒支大学 Jun Zhang，荷兰应用科学研究组织 Maricar Aguilos，美国北卡罗莱纳州立大学 李香兰，北京师范大学 林金泰，北京大学 主题范围 The nature-based solutions (NbS) aim to achieve co-benefits for human well-being and ecosystems through effective actions, including practices and policies, in the management of natural and modified ecosystems. The application of NbS causes impacts on the carbon, water, and energy...
时 间：2025年7月27日至8月1日地 点：新加坡滨海湾金沙会展中心 展位号：A05 AOGS2025（亚洲大洋洲地球科学学会年会）将于2025年7月27日至8月1日在新加坡滨海湾金沙会展中心举行，届时将涵盖学术会议及展会。与此同时，还将举行全体大会推选2026-2028年度的官方负责人，并进行年度学会荣誉及奖项的颁奖。 本届年会的重点包含了八个地球科学学科：大气；生物地球科学；水文学与其他学科领域的交叉研究；海洋；行星；太阳和地表及固体地球。会议向这些领域的学者、研究人员和从业者开放。 大会的观众来自世界各地，预计有80%的与会者将来自亚洲，20%来自其他国家。IOP出版社作为本届年会的参展商之一，将携旗下环境系列期刊参加。特别是Environmental Research: Climate期刊，今年获得了首个影响因子——5.7。我们的展位号是A05，欢迎各位老师莅临参观咨询。 期刊介绍 Environmental Research: Climate 2024年影响因子: 5.4 Citescore: 4.0 Environmental Research: Climate（ERCL）是一本多学科、开放获取的期刊，致力于解决有关物理科学的重要挑战以及气候系统和全球变化的评估，并在影响/未来风险、复原力、环境减缓、环境适应、环境安全和最广泛意义上的解决方案方面进行努力。我们鼓励所有的研究方法，包括定性、定量、实验、理论和应用方法。
本研究来自中国海洋大学、青岛海洋科技中心李建平课题组。本研究选取 Lorenz’96系统与 Kuramoto-Sivashinsky 偏微分方程，检验了动力系统深度学习（DSDL）方法对无穷维非线性混沌系统的预测能力，并与五种主流机器学习方法对比，结果表明 DSDL 能够对上述系统实现有效预测，且效果显著优于其他机器学习方法。这一创新成果为非线性混沌动力学研究提供了全新思路，也为有效预测现实世界中复杂的无穷维动力系统奠定了理论基础和技术支撑。 文章介绍 Dynamics-based predictions of infinite-dimensionalcomplex systems using dynamical system deep learning methodHao Li(李淏), Jianping Li(李建平), Zixiang Wu(武子翔), Mingyu Wang(王铭宇), Guangcan Liu(柳光灿), Ruipeng Sun(孙瑞鹏), Ruize Li(李瑞泽), Ning Wang(王宁), Houbin Song(宋厚彬) and Shixin Zhen(真世昕) 通讯作者： 李建平，中国海洋大学深海圈层与地球系统前沿科学中心/物理海洋教育部重点实验室/未来海洋学院/海洋与大气学院/海洋碳中和中心、青岛海洋科技中心海洋动力过程与气候功能实验室 研究背景： 非线性混沌动力系统的预测是世界性的科学难题。1980年代，Takens等提出延迟嵌入定理，推动了预测有限维混沌系统的相空间重构技术发展。2024年，李建平团队基于该定理，提出了DSDL理论与方法，在对Lorenz’ 63系统等有限维非线性混沌系统的预测中取得突破，预测性能超越现有机器学习方法，并通过提取关键变量，为解决“黑匣子”问题提供了一种新的方案。 然而，大气、海洋等实际系统多受偏微分方程（PDEs）控制的无穷维动力系统（IDDS）支配。2005年，Robinson发展了适用于PDEs的嵌入理论，在理论上解决了延迟嵌入定理对PDEs的适用性，不过，其逆向映射能否通过DSDL建模实现PDEs的有效预测尚不得而知。因此，DSDL理论与方法对非线性混沌系统的预测研究不应仅局限于有限维系统，而应拓展到IDDS领域。 研究内容： 为探究DSDL理论和方法预测PDEs方程的可行性和能力，本研究选取了具有时空分布特征的Lorenz’ 96系统和Kuramoto-Sivashinsky (K-S)偏微分方程系统作为预测对象，将DSDL方法与目前认可度较高的机器学习方法（如：ANN、RC-ESN、LSTM、NG-RC、SINDy等）进行了对比，结果发现，在对两种系统进行预测时，DSDL方法预测性能表现优越，预测结果与系统的参考真值（RTV）吻合较好，其中，DSDL方法对K-S方程的有效预测时长可达225个无量纲时间，预测性能远超其他方法（图1和图2），这说明DSDL理论与方法适用于PDEs控制的IDDS，同时能够提取关键变量，并做出有效预测。 此外，对各类混沌系统进行长期预测的统计结果表明，DSDL方法仍具有显著优势，尤其在概率密度分布的尾部，DSDL方法的预测结果与RTV吻合较好，表明其具有一定的预测极端事件的能力（图3）。同时，DSDL方法在预测随外部强迫和变量数目更改（即混沌属性变化）的Lorenz’ 96系统时，表现出随系统混沌属性降低，预测效果增强的情况（图4），这表明DSDL方法的预测符合混沌动力学理论，具有数理理论的支撑。 上述研究凸显了DSDL方法在无穷维非线性混沌动力系统预测方面的适用性和显著优势，为未来实现在大气、海洋等现实世界PDEs系统的DSDL建模预测提供了坚实的理论基础和技术支撑，也为解决这类复杂系统的预测难题开辟了新的路径。 图1 DSDL方法与其他深度学习方法对Lorenz’...
会议介绍 2025年人工智能与科学论坛（Machine Learning for Science 2025）将是一场顶级的科技盛会，聚集名企科学家、青年研究者和产业领袖，共同探索机器学习在多种科学领域的革命性应用前景。本次两天的会议将紧密结合IOP出版社新系列刊物Machine Learning: Science and Technology, Machine Learning: Engineering, Machine Learning: Health和Machine Learning: Earth，联合工程技术、卫生健康、环境科学等多个领域，精炼探讨机器学习的应用和融合。该会议将成为全球性的思想交流与前沿研究的平台，全面展示机器学习技术的最新成果和应用。主题包括理论基础和实际应用两大维度，应用于多种科学和产业场景。 会议时间：2025年10月25–26日 （24号全天注册报到） 会议地点：浙江省温州市（具体地点请关注后续通知） 会议形式：线下会议 + 线上同步直播 会议注册 >>您可以点击此处链接或扫描下方的二维码进行注册。 组织单位 主办单位：IOP出版社 支持单位：中国物理学会 拟定议题 会议科学计划主要包括以下核心领域: 机器学习与理科：物理学、化学、材料科学、生物学和自动实验室 机器学习与工程：系统、自动化和机器人领域的创新应用 机器学习与健康：以数据为驱动的个性化医疗、诊断和健康技术 机器学习与地理科学：气候模拟、环境监测和可持续发展 组织委员会 联合主席: Jay Lee, 美国马里兰大学 王磊，中国科学院物理研究所 组织委员会: 基思·巴特勒，英国伦敦大学学院 邓东灵，清华大学 张潘，中国科学院理论物理研究所 Jimeng Sun，美国伊利诺伊大学香槟分校 皮埃尔·让坦，美国哥伦比亚大学 马坚伟，北京大学 奥尔加·芬克，瑞士洛桑联邦理工学院 Liang Xuan，新加坡南洋理工大学 最新确认报告的嘉宾 Andy...
