中新網(wǎng)9月2日電 題：助力“雙碳”目標 氣象“黑科技”亮相服貿(mào)會

　　中新財經(jīng)記者 陳溯

　　2022年中國國際服務貿(mào)易交易會上，由世界氣象組織主辦、中國氣象局協(xié)辦、中國氣象服務協(xié)會承辦的“2022氣象與全球服務貿(mào)易展”和“應對氣候變化與雙碳經(jīng)濟專題展”正在進行中，展會展示了全球氣象賦能能源電力、城市建設、環(huán)境和健康、金融保險、文化旅游等領域的最新進展，展示了大量氣象“黑科技”以及氣象融入各行各業(yè)應對氣候變化的最新實踐。

　　“全球升溫的每一個增量都將進一步增加極端天氣事件的頻率和強度?！痹?022氣象與全球服務貿(mào)易展上，世界氣象組織(WMO)給出了如此警告。

　　在面積達4000平方米的氣象與全球服務貿(mào)易展上，有近20家知名氣象企事業(yè)單位以及全國約50個市、縣的相關成果在展區(qū)亮相。全球知名氣象企業(yè)和機構重點展示了世界氣象科技最新成就，氣象服務全球經(jīng)濟貿(mào)易重點領域的重大進展。

　　據(jù)WMO介紹，為了監(jiān)測氣候變化和協(xié)助減緩行動，以支持《巴黎協(xié)定》承諾，需要對溫室氣體和其他影響碳預算的因素進行系統(tǒng)觀測，并需要將輸出數(shù)據(jù)納入碳循環(huán)的全球模型之中。為此，WMO決定進一步發(fā)展由其協(xié)調的全球溫室氣體監(jiān)測基礎設施這一概念。

　　據(jù)測算，只要在風暴或熱浪來臨前24小時發(fā)出警告，就能將隨之而來的損失減少30%，在發(fā)展中國家花費8億美元建設此類系統(tǒng)，每年可避免30-160億美元的損失。為此，聯(lián)合國秘書長安東尼奧·古特雷斯今年宣布聯(lián)合國將帶頭采取新行動，以確保地球上每個人在五年內都能得到早期預警系統(tǒng)的保護，并要求WMO領導這項工作。

　　展區(qū)展示了WMO通過系統(tǒng)觀測融資機制加強全球基本觀測基礎設施，并通過氣候風險和預警系統(tǒng)倡議擴大多災種早期預警系統(tǒng)的規(guī)模，確保承受風險最大的群體可以接收、理解對極端事件的預測和預警并采取行動。

　　在應對氣候變化與雙碳經(jīng)濟專題展，國內外知名氣象企業(yè)參展，突出展示氣象賦能能源電力、交通運輸、航空海洋、節(jié)能減排、城市建設、環(huán)境和健康、金融保險、文化旅游、商貿(mào)通訊、教育服務等領域的最新進展。同時，新能源汽車、交通、建筑、電力、航空等“雙碳”重點行業(yè)典型也參與參展，展示氣象融入行業(yè)領域發(fā)展，共同應對氣候變化方面的最新成果。

　　一只名為“ULD3000”的機械狗，可以在低至-40℃和高達80℃的環(huán)境中工作從事氣象工作。這只機械狗是—架設計精巧的無人陸地探測器，它可以監(jiān)測溫濕度、氣壓、風速風向、太陽輻射、顆粒物等標準氣象觀測要素，且無須物理指北即可在移動中同時測量風速風向。參展商佐格公司介紹，機械狗可以代替人工，在惡劣環(huán)境中工作，應用于多種極端天氣中的氣象要素采集。

　　目前，天氣雷達的精確度日益提高，擁有完全知識產(chǎn)權的相控陣天氣雷達，可以將傳統(tǒng)氣象雷達的體掃時間由6分鐘減少到30秒，分辨率由1公里提高到30米，掃描仰角由0-19°提升至0-72°。參展商湖南宜通華盛公司介紹，在此基礎上研制的陣列天氣雷達，能夠有效提高對中小尺度強天氣的探測預警能力。、

　　在更多的應用場景下，氣象科技可以為“雙碳”目標的實現(xiàn)提供更多助力。

　　由中科星圖維天信(北京)信息技術股份有限公司打造的“GEOVIS碳星球”，能夠實現(xiàn)全景網(wǎng)格化碳排放數(shù)據(jù)的近實時快速計算和呈現(xiàn)，實現(xiàn)全球碳排放大數(shù)據(jù)的收集整理、分析顯示，將全球碳排放的時空動態(tài)從“過去時”推進到“現(xiàn)在時”。

　　國內首個具有自主知識產(chǎn)權的臺風巨災模型及臺風實時損失評估平臺“風眼”，則是氣象賦能金融場景的應用。該模型可為支撐巨災保險產(chǎn)品開發(fā)、費率厘定、理賠響應、風險累積管理及再保方案設計，還可基于應用場景提供面向政府和產(chǎn)業(yè)的綜合解決方案，提供定制化、精準化的防災減災服務。

　　中央氣象臺和大商所共同研發(fā)了溫度指數(shù)，能夠量化農(nóng)業(yè)等相關敏感行業(yè)受到溫度的累積波動影響，是服務農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的有效領先指標。目前，溫度指數(shù)已被國內外一些大的糧食企業(yè)用于預測大豆、玉米等重點農(nóng)作物生長情況和價格波動趨勢。(完)