Page 103 - 科技创新肩负应对气候变化新使命

第三章 气候变化科技发展

亡失踪率，还是经济损失总体均呈下降趋势。2021 年中国受灾人口、每十万人
受灾人口、因灾死亡失踪人口、每十万人死亡失踪率、直接经济损失、直接经济

损失占 GDP 比重，较 2002—2020 年相应均值分别下降 65. 9%、67. 8%、58. 7%、
61. 0%、49. 1% 和 64. 9%。

第二节 气候变化技术发展路线

气候变化对地球造成了巨大的影响，从温室效应到海平面上升，从极端天气

到生态系统深刻变化，这些变化的发生极大地威胁着人类和地球上的其他生物。
为了更好地理解和应对气候变化，气象学家、气候学家和其他相关的科学家们利
用各种关键技术和方法不断地深入研究。
其中最重要的技术之一是气候模型。气候模型是一个处理大量气象、海洋和

生态系统数据，并推测未来气候变化的数学模型。气候模型分为全球气候模型、
地区气候模型和生态系统模型等，这些模型采用了现代计算机技术，对气候变化

的过程进行了极为复杂的建模。然后使用这些模型，科学家们可以预测气候变化
的趋势并评估各种减缓和适应策略的有效性。
此外，卫星和自动化气象站点也是气候变化研究的重要元素。这些工具采集
的数据可以实时或周期性地提供气压、降水、热力学和其他气象参数的测量。这

些工具在所有的气候模型中作为基础数据使用，并构建机器学习模型（机器学习
模型是一种类比于人类学习方式的算法模型，即通过数据自我学习、训练，设定

“目标函数”判断哪些数据更加重要，最终能够预测并对数据进行分类、回归等
操作）来优化有效性。另外，这些气象站点的自动化特性可以提供高频率的数据
更新，这对于及时检测一些突发的气候变化非常重要。
气候变化研究的另一项重要技术是计算机视觉和机器学习。随着气候变化

研究的深入，海岸线移动、植被变化、冰川融化等方面的数据变得越来越多。但
是，要及时、准确地分析这种数据并提高其使用价值，需要大量时间和人力。由

于人员监管成本越来越高，同时大数据技术的蓬勃发展，采用大数据相关技术来
自动地分析数据变得越来越流行。计算机视觉和机器学习是其中的重要技术，它
们可以从图像、音频、视频、无人机等设备中提取数据，形成特征工程，并对数

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