中国科学院李新：大数据需要走向智能数据，让数字孪生地球更加智能

专题：财经年会2024：预测与战略

　　11月22日，由《财经》杂志、财经网、《财经智库》联合主办的“《财经》年会2024：预测与战略”在北京举行。中国科学院青藏高原研究所研究员、副所长，国家青藏高原科学数据中心主任李新出席并发表演讲。

　　李新表示，全球变化带来一系列非常严峻的挑战，极端气候极端事件频发，有大量的洪水，大量的热浪，还有很多火灾的现象。在青藏高原上冰川在快速退缩，比起1960年代冰川的20%已经消失了，很多地区比如藏东南地区冰川在每年以垂直方向1米的速度快速退缩，多年冻土也在快速融化中，多年冻土变化给青藏铁路、川藏铁路建设都带来非常大的挑战。怎么应对这些挑战呢，是摆在面前的一个严峻问题。

　　那么，如何设计应对全球变化的政策和技术措施，从而缓解和调控其不利影响？李新指出，回答这些问题有待于一个集成化的技术，这个技术就是数字孪生地球。

　　数字孪生可以很好的对过程系统环境进行动态模拟，在数字空间完全再现物理或现实世界中的对应物。数字孪生在复现的同时希望通过实时的交互支持监测控制管理决策，和数字孪生地球的概念是一样的，不仅希望对地球进行模拟，也希望在地球观测和物理定力的约束下再现地球系统状态的演化过程，同时能够实现对地球管理路径的调峰和优化，例如怎么样实现联合国提出的2030议程中这17个可持续发展的目标，对它进行定量的评估都是必不可少的，这是数字孪生地球，非常重要。

　　李新称，国际上各个国家启动了很多数字孪生的项目，例如欧盟面向2030提出几个十亿级欧元的项目，其中在地球科学领域就有这样一个billion项目，它的目标就是建立非常高分的地球系统模型并且把地球的各种遥感观测遍布海洋和地表的各种观测都能够融合到这个模型中，让它模拟的更加精确更加好，并且对人们的未来进行各种各样的预测，我国也有类似的一些项目。

　　他强调，大数据需要走向智能数据，传统的不干预的学习也需要把力学的知识融合进来，这两者的相互融合以深度学习为起点，需要利用因果推理的强有力的工具，实现物理知会，让数字孪生地球更加智能，有更好的预测能力，有更好的调控能力。

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责任编辑：邓健