11月22日，由《財經》雜志、財經網、《財經智庫》聯合主辦的“《財經》年會2024：預測與戰(zhàn)略”在北京舉行。在“科技前沿：突破與應用”議題中，中國科學院青藏高原研究所副所長、國家青藏高原科學數據中心主任李新發(fā)表了主題演講，他表示全球變化引起的熱浪、洪水、干旱和火災等極端氣候和極端事件頻發(fā)，給世界各地造成了嚴重破壞。作為亞洲水塔的青藏高原及其周邊地區(qū)也發(fā)生了劇烈變化，相比1960年代，已有約20%的冰川面積萎縮，藏東南等很多地區(qū)的冰川正在以垂直方向每年1米的速度快速減�。欢嗄陜鐾烈苍诳焖偃诨�，給青藏鐵路、川藏鐵路建設等國家重大工程帶來巨大挑戰(zhàn)。

李新直言這些挑戰(zhàn)帶來了兩個問題：如何更好地理解和預測全球變化及其影響，并在此基礎上設計應對全球變化的政策和技術措施，從而緩解和調控其不利影響。他表示，回答這些問題有待于一個集成化的技術，這個技術就是“數字孿生地球”。

在會上，李新介紹道數字孿生可以很好的對過程、系統(tǒng)和環(huán)境進行動態(tài)模擬，在數字空間完全再現物理或現實世界中的對應物。數字孿生在復現的同時，希望通過實時的交互，支持監(jiān)測、控制、管理和決策。數字孿生地球的概念也是如此，不僅能對地球狀態(tài)進行模擬，也希望在地球觀測和物理定律的約束下再現地球系統(tǒng)狀態(tài)的演化過程，同時能夠實現對地球管理路徑的調控和優(yōu)化。

李新稱國際上多個國家啟動了數字孿生地球項目。他認為新一代大數據分析方法、人工智能方法是助力數字孿生地球實現的重要手段，并強調“大數據需要走向智能數據，傳統(tǒng)的機器學習也需要把動力系統(tǒng)的知識融合進來，這兩者的相互融合以深度學習為起點，在物理知會的機器學習、因果推理、深度強化學習等工具的強有力支持下，讓數字孿生地球更加智能，具有更好的預測能力和調控能力”。

中國科學院青藏高原研究所副所長、國家青藏高原科學數據中心主任李新

以下為部分發(fā)言實錄：

我跟大家介紹一下數字孿生地球的思考。大家都一定感受到了今年的熱浪，今年7月6日是過去12萬年以來地球最熱的一天，這一天全球平均溫度達到17.2℃，比已知的全球平均溫度15℃高了2.2℃。這一年比工業(yè)革命以來全球平均溫度上升了1.42℃，已經非常接近巴黎協定所限定的1.5度的目標，我們希望通過綜合的手段把全球溫度在2050年控制到1.5度，現在看來這個目標非常難實現了。

全球變化帶來一系列非常嚴峻的挑戰(zhàn)，極端氣候、極端事件頻發(fā)，有大量的洪水，大量的熱浪，還有很多火災的現象。在青藏高原上冰川在快速退縮，比起1960年代，冰川的20%已經消失了。很多地區(qū)，比如藏東南地區(qū)，冰川每年以垂直方向1米的速度快速退縮，多年凍土也在快速融化，多年凍土的變化給青藏鐵路、川藏鐵路建設都帶來非常大的挑戰(zhàn)。怎么應對這些挑戰(zhàn)是擺在我們面前的一個嚴峻問題。

從地球科學的角度講，地球科學已經進入到了地球系統(tǒng)科學的新時代。地球系統(tǒng)科學希望在長時間尺度、在所有空間尺度上和地球的各個圈層耦合起來。青藏高原就是這樣，青藏高原是地球上最年輕的也是最高的高原，6千萬年前歐亞大陸在這里強烈碰撞，形成了中國氣候，造就了中國的地貌格局和氣候格局。在這樣的軌道尺度上，全球變化帶來的各種影響，升溫和周期性的變化，工業(yè)革命以來加上人類排放二氧化碳的變化，導致冰川、凍土快速變化。地球系統(tǒng)科學需要用現代建模的手段將地球各個圈層，包括大氣、生態(tài)、水文、冰凍圈、海洋、人類圈及其相互作用結合在一塊。提出四個打通，打通時間隧道，打通圈層隔離，打通空間局限，打通學科界線，對地球進行整體性的研究，理解和預測它，同時也對它可能發(fā)生的變化和可能的干預做一個計算。

有這樣的地球系統(tǒng)模型，地球大數據和所有大數據一樣，它的快速進展為進一步推進地球系統(tǒng)科學帶來很大的機遇。地球大數據是四大類數據組成的，第一類是遙感數據，幾百個、上千個遙感衛(wèi)星用各種辦法，用光學的手段、用微波的手段，和剛才的FAST類似，還有激光、重力的手段對地球進行感知。全球的海洋有大量觀測站，觀測站組成新一代的物聯網，加上實驗室的手段，提供與日俱增的、快速增長的數據。此外，我們的社交媒體、手機提供人和地球有關的數據。地球系統(tǒng)模型生成了PB級或者更大的數據量，這些數據構成了地球大數據的主體。

以上的挑戰(zhàn)帶來這樣兩個問題：如何更好地理解和預測全球變化及其影響，到2099年全球升溫怎么樣，極端氣候會怎么樣變化；我們還想在此基礎上回答第二個問題，如何設計應對全球變化的政策和技術措施，從而緩解和調控其不利影響。回答這些問題有待于一個集成化的技術，這個技術就是數字孿生地球�；氐秸{控，除了自然的變化，科學家、工程師正在設想一些手段，我們能夠通過工程措施調控氣候，比如降溫。這件事情正在成為地球工程，太陽輻射可以用多種手段，可以在地面上造林降低反照率，在平流層、對流層加一些氣溶膠改變它的狀況，它的風險是巨大的，科學家盡管設計了幾十年，我們能不能真的實施它，實施它以后會帶來什么不可逆轉的變化，我們真的可以調控地球還是會讓它變得更差。這件事情擺在我們面前，怎么樣做好應對呢？我們需要用地球系統(tǒng)模型在工程調控措施下進行預測，對可能的工程方案進行評估。

地球的臨界要素，比如淡水資源是有限的，人類對淡水資源，比如灌溉，用到一定程度會帶來不可逆轉的變化，還有溫室氣體的排放、污染物的排放等等，這些都被稱為全球臨界要素。怎么樣控制這些臨界要素呢，科學家們提出對于地球不僅僅要理解和預測它，在必要的時候也要對它進行一些干預，比如地球工程，這件事情又被稱為地球管理。

為了應對這些，數字孿生是一個重要手段，數字孿生可以很好地對過程、系統(tǒng)、環(huán)境進行動態(tài)模擬，在數字空間完全再現物理或現實世界中的對應物。數字孿生在復現的同時希望通過實時的交互，支持監(jiān)測、控制、管理和決策。數字孿生地球的概念是一樣的，不僅希望對地球進行模擬，也希望在地球觀測和物理定力的約束下再現地球系統(tǒng)狀態(tài)的演化過程，同時能夠實現對地球管理路徑的調控和優(yōu)化。例如，怎么樣實現聯合國提出的2030議程中17個可持續(xù)發(fā)展的目標，對它進行定量的評估都是必不可少的。

國際上各個國家啟動了很多數字孿生的項目，例如歐盟面向2030提出幾個十億歐元級的項目，其中在地球科學領域就有這樣一個billion級項目，它的目標就是建立非常高分辨率的地球系統(tǒng)模型，并且把地球的各種遙感觀測、遍布海洋和地表的各種觀測都能夠融合到這個模型中，讓它模擬的更加精確、更加好，并且對我們的未來進行各種各樣的預測。

我們國家也有類似的一些項目，這樣一個背景是建在中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，由郭華東院士主導的項目，這個項目叫SDG大數據平臺。SDG是聯合國提出的可持續(xù)發(fā)展目標，為了針對這些可持續(xù)發(fā)展目標，我們需要對地球的大氣、生態(tài)環(huán)境、冰凍圈各個方面進行高分辨率模擬，預測SDG的17個目標、100多個子目標和200多個指標的實現。我們國家王成善院士提出不僅要對近幾百年、上千年的地球進行模擬預測，還希望理解在地球46億年的演化歷史上，我們的地球特別是地球的生態(tài)圈中生命是怎么出現的，它們是怎么協同演進的。為了對這件事情進行完整的模擬，提出了深時數字地球國際大科學計劃，這個計劃正在快速推進中，某種程度也是一個數字孿生地球，只不過這個地球是一個深時地球，時間跨度46億年。

為了做好這件事，新一代的大數據分析方法、人工智能方法是助力數字孿生地球的重要實現。地球系統(tǒng)科學已經積累了很多知識，我們需要把這些知識和新一代的機器學習融合起來，提出物理知會的機器學習，提高模型的可移植性。因果推理提高模型的可解釋性，還有強化學習，提高地球系統(tǒng)模型在決策中的應用。這幾種手段都是支持數字孿生手段的重要數據分析方法。

這些方法非常核心的是地球系統(tǒng)科學領域的重要技術，這個技術就是怎么樣把非常巨量的、幾千個地球觀測衛(wèi)星的數據、全球百萬個地面監(jiān)測的數據，實時地融合到地球系統(tǒng)模型中，改進天氣預報，改進冰凍圈的預報，這樣一個大數據同化技術和統(tǒng)計技術、動力技術，這樣一個方法充分汲取了動力系統(tǒng)和現代概率統(tǒng)計理論研究的精華，實現了動力和統(tǒng)計的和諧，也能把各種各樣的遙感觀測、生成式人工智能融合到一個框架。利用先進計算資源、實現機器學習與數據同化方法的共生集成、完成超高分辨率地球系統(tǒng)模型和多源地球觀測的相互融合。

我們不僅僅要靠大量的統(tǒng)計數據，還要理解地球上各個系統(tǒng)的相互作用，比如北極的天氣變化怎么通過海洋的調控影響中緯度的氣候，怎么樣相互作用。因果分析最早來自諾貝爾經濟學家格蘭杰，這項方法引入以后可以更好地對全球氣候系統(tǒng)是怎么相互影響的、相互影響的路徑是怎么樣有更好的了解。工業(yè)革命以來，地球的變化離不開人的強烈影響，地球已經進入人類世的時代，怎么模擬好自然和環(huán)境的相互作用。幾十年前，計算機科學家包括博弈論學家已經給我們提供了很好的數學策略，這些數學策略怎么和地球模型結合起來，如化石燃料排放的路徑是怎么個路徑，在碳中和的時候是怎么個路徑，在中間能不能找一個既有利于經濟快速發(fā)展，同時又能讓地球更加穩(wěn)定的路徑。深度強化學習的加持使我們能更好地做好模擬，做好調控。

小結一下，大數據需要走向智能數據，傳統(tǒng)的機器學習也需要把動力系統(tǒng)的知識融合進來，這兩者的相互融合以深度學習為起點，需要利用因果推理這一強有力的工具，實現物理知會，讓數字孿生地球更加智能，有更好的預測能力，有更好的調控能力。

國家青藏高原科學數據中心和其他地球科學數據中心一樣，希望加入數字孿生地球的建設過程中，我們也更好地在我們國家1/3的國土資源上打造數字孿生。青藏高原大家都熟知，鳳凰涅槃這個圖非常好，是世界屋脊、亞洲水塔，是地球第三極，是我國重要的生態(tài)安全屏障、戰(zhàn)略資源儲備基地，是中華民族特色文化的重要保護地，同時有過去六千萬年來形成的能量，也是打造新一代地球系統(tǒng)科學理論和方法很好的策源地。國家數據中心希望在這個過程中成為青藏高原地球系統(tǒng)數據科學創(chuàng)新中心，也是國家重大需求的數據平臺，是青藏高原研究項目的數據銀行，是青藏高原國際合作的數據樞紐，還是青藏高原公眾科學的數據窗口，將成為青藏高原大數據產業(yè)，特別是東數西算的助推器。