两会气象之声 | 延展AI应用场景，为城市抵御极端天气武装“智慧大脑”
“极端天气喜怒无常，韧性治理需要气候大模型。”在全国两会召开期间，全国政协委员、四川大学杰出教授徐玖平在接受中国气象报记者采访时表示，极端天气频发下的城市韧性治理，需要将AI的应用场景延展至事前、事中、事后三个阶段，构筑全周期治理的气候大模型。
全国政协委员、四川大学杰出教授徐玖平 本人供图
气候变化是人类面临最为紧迫、极为复杂的全球性挑战之一。随着全球气候变化加剧，从热浪、寒潮、暴雪，到洪水、飓风、暴雨，极端天气肆虐全球，程度、次数屡创新高。在此背景下，加强韧性治理、建设韧性城市，已经成为全球关注的重大问题和全球治理的核心议题。
“愈演愈烈的气候危机使极端天气更加频繁和强烈，人类需要构建气候大模型，为城市抵御极端天气武装智慧大脑、构筑智慧防线。”徐玖平表示，气候大模型是城市应对气候变化风险的数字大脑中枢系统，通过耦合气象物理规律与城市运行逻辑，构建起“预警—响应—评估”的智能治理闭环。
徐玖平提出，将AI的应用场景延展至事前、事中、事后三个阶段，构筑全周期治理的气候大模型。
事前——建立智能预警系统，牢固树立城市风险免疫屏障。
智能预警系统通过多维感知网络与预测推演能力，将被动应急转化为主动防御。要促进风险感知能力升级，构建“AI+物理建模”的气候模型，提升极端天气预测精度，实时监测气象变化，准确识别灾害区域；推动预警效能革新，借助深度学习和强化学习，模拟不同灾害情景，实现高精度预测与情境推演；强化预案动态匹配，根据情景模拟生成智能预案库，自动匹配响应策略，提升灾前防御的前瞻性与智能化水平。
事中——构建动态响应体系，科学重塑城市应急决策范式。
动态响应体系应确保在极端天气突破防御阈值时，城市应急系统能够迅速、有效地响应。实时评估极端天气对城市供水、电力、通信等关键基础设施的影响，确保市民的基本生活需求得到满足；利用AI调度算法和优化模型，动态调整应急资源分配，最大限度减少灾害损失；通过接入城市摄像头、手机信令等数据流，智能识别交通拥堵、人员聚集等次生风险，预测并干预影响社会秩序的潜在危机。
事后——强化韧性评估机制，持续驱动城市系统迭代进化。
韧性评估机制通过学习吸收极端天气应对经验，推动城市治理的不断进化与城市韧性的持续提升。利用AI图像识别等技术对建筑损毁、道路塌陷等灾情全景评估，精准识别损毁程度，引导救灾资源优先投向重灾区；运用AI技术溯源分析预防和应对举措，识别城市的脆弱区域和治理的薄弱环节，为提升城市韧性指明具体方向与改进路径；运用物联网、数字仿真等多维前沿技术，建设数字孪生城市，预测各种恢复重建方案在应对未来极端天气中的综合表现。
素 材 来 源 / 中国气象局
责 任 编 辑 / 综 合 部 吴 修 彬
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