朱彤院士:已有數字模型仍不足以應對氣候挑戰

朱彤院士:已有數字模型仍不足以應對氣候挑戰

面對全球的快速變化,如何運用數字技術來幫助實現綠色發展和可持續發展?

“聯合國之前發佈了全球2030年實現可持續發展的目標,距離截止日期只剩下短短的6年。儘管我們已經取得了一些進展,但實際上仍然面臨着許多挑戰。”

在29日舉行的首屆長三角國際綠色發展論壇上,中國科學院院士、北京大學環境科學與工程學院教授朱彤在會上分享道。

朱彤認爲,數字化不僅運用在日常的信息交流上,對描述自然以及預測未來都很重要。數字化還可以讓每個人產生大量的數據,這個可對我們未來的健康提供非常重要的保護。

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朱彤說,之所以如此關注綠色發展和可持續發展,原因在於,人類社會已經發展成一個緊密相連的全球網絡,涉及交流、合作和衝突。這個網絡越複雜、越緊密,其風險也就越高。這其中,空氣污染是一個熟悉的問題,對人體健康造成最大威脅。此外,氣候變化也直接或間接影響人類,高溫熱浪、傳染病和極端天氣等都是其後果。

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當天成立的長三角國際綠色發展聯盟,也旨在協助實現聯合國的可持續發展目標。

爲了減少這些危害,人們需要用現代科技來預測、預報和預警。科學家們已經進行了大量研究,發展了許多大數據模型,用於預測和預警。這些模型基於對全球自然過程的深入認識,以物理過程爲基礎,對未來進行預測至關重要。爲了確保這些模型的準確性則需要大量的數據驅動。現代技術使我們能夠收集來自地面監測網、傳感器、衛星遙感等多種數據,描述整個地球的天氣系統。

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不過,在他看來,有了如此豐富的數據,數字模型仍然不足以應對挑戰。希望將觀測數據與模型產生的數據相結合,創建數字孿生地球。通過對地球的觀測和模擬,我們可以更好地預測空氣污染和氣候變化。

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目前已有的國際機構如聯合國的大數據中心、北京大學的大氣污染數據平臺以及中國科學院大氣物理研究所牽頭的地球模擬實驗室,都爲這一目標提供了數據支持。我們可以利用這些數據進行環境模擬,包括污染變化和各種氣候條件下的影響。此外,我們還可以通過機器學習分析歷史數據,瞭解PM2.5和其他污染物的危害。

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他認爲,在數字孿生地球的背景下,我們還需要關注個體的健康。通過醫學測量和傳感器技術,我們可以追蹤人體暴露於環境中的影響。而暴露組學類似於基因組學,可以預測人類未來健康問題,爲預防和干預提供指導。

“傳感器的發展可以把GPS、噪聲和運動的狀態收集起來。如果結合人體的樣本,血液裡面做基因轉錄、蛋白等,我們可以對疾病做一個未來預測。比如說用非靶向的轉錄組學,可以知道暴露在特定的污染物下,我們的健康會受到什麼樣的影響。”