【猎云网（微信：ilieyun）北京】12月3日报道
12月2日，第二十五届联合国气候变化大会（COP25）在西班牙马德里开幕，将针对包括《巴黎协议》遗留问题在内的多项挑战提出解决方案。联合国秘书长古特雷斯1日在会议开幕前举行的记者会上表示，此次大会将呼吁加强“问责、责任和领导力”，以结束全球气候的危机。
针对气候变化问题，我国生态环境部同样也给予了极高的关注。11月27日发布的《中国应对气候变化的政策与行动2019年度报告》显示，气候变化可通过自然环境直接作用到人体健康。2018年以来，我国适应气候变化工作不断推进，取得积极进展。
不难得见，近年来联合国、多国政府与学术机构对气候变化议题的关注度显著提升，归根结底，这一系列研究的目的在于两个最根本的问题：由于气候变化带来的海平面上升有多严重？对人类又将产生多大的影响？
气候变化问题趋向恶化，AI模型显示亚洲沿海城市都将处于淹没边缘
长期以来，海平面上升一直是气候变化领域关注的重点话题，其严重性不容小觑。2019年5月，以布里斯托大学的Bamber和普林斯顿大学的Oppenheimer为代表的22位资深研究人员发现，“由于格陵兰岛和南极冰盖融化充满不确定性，如果碳排放不加控制，全球平均气温上升5℃，那么2100年海平面将有5%的可能性上升超过2米。届时，约等于利比亚国土面积大约179万平方公里的土地可能会被海水淹没，多达1.87亿人将流离失所，许多小岛屿国家以及对粮食生产至关重要的地区如尼罗河三角洲，将变得非常不宜居。”这篇文章一经推出，不仅在业界引起巨大反响，也对全社会产生广泛影响，得到超过2000次Twitter转发和200余家媒体转载报道。
另一份由Climate Central发表在《Nature Communications》的研究显示，通过神经网络加上高精度的卫星高程计算方法，预测到2050年，海平面上升影响到的人群将是之前预测的三倍以上，约有3.6亿人受到洪灾的威胁，其中约有1.5亿人将生活在海平面以下的陆地上。而到2100年，受到因海平面上升的水害影响的人数将攀升至3.6亿人。
图片来自：Nature Communications
上图一显示了根据模型到2050年生活在淹没区的人数。受影响人数排名前七的国家是：中国、孟加拉、印度、越南、印度尼西亚、泰国、菲律宾。胡志明市、上海、孟买、曼谷、巴士拉等一大批亚洲城市将深受其害，印度1800万人口的城市孟买和约占伊拉克十分之一人口的巴士拉在30年后可能将被全部淹没，而越南全国约有2000万人生活在将被淹没的地区（基于4.5的典型浓度路径和相对稳定的南极冰盖假设）。
上图二显示了两种不同的模型下相对增长的受影响人数。孟加拉、印度、印度尼西亚和菲律宾都将产生5-10倍的变化。
珠三角2100年被淹没区域预测，图片来自：Nature Communications
上图显示广东中山、珠海、顺德、番禺、东莞及深圳局部都将受一定的影响。
上海市，图片来自：The New York Times
对于我国而言，作为中国经济中心的上海亦首当其冲，水患将不断侵蚀其中心地带，并对长三角周边地区带来破坏性的影响。国家划定的长三角生态绿色一体化发展示范区（上海市青浦区、江苏省苏州市吴江区、浙江省嘉兴市嘉善县）以及周边的平湖、桐乡等地区将受一定的影响，这一切说明了长三角进行生态提升的必要性。
资料显示，20世纪，全球海平面共上升了约15厘米，但目前的上升速度是当时的两倍多，甚至还在加速。今年，联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布《气候变化中的海洋和冰冻圈特别报告》指出：由于温室气体排放，全球变暖已经使气温比工业化之前水平升高了1℃。而最新的《2019年中国气候变化海洋蓝皮书》也显示，1980年至2018年，中国沿海年最大增水呈增长趋势，平均每年增加3.16厘米。世界银行的数据基于以前的模型，预计全球每年要为气候变化付出的成本约为1万亿美元，而在此模型下影响要超过100倍。在一个个触目惊心的数据背后，由于气候变化带来的海平面上升的影响还在发酵。压倒性的证据表明，整个生态系统在面临这一切的时候都是岌岌可危，海洋温度升高、酸度增加、生产力下降、沿海地区极端事件更为严重。
以科技应对气候挑战，打造AI+卫星遥感组合拳
针对愈发严峻的气候变化问题，近年来已有慢慢的变多的科研机构与企业提出相应的解决问题，通过逐步完善的政策举措与不断升级换代的科研技术，为应对海平面上升等问题做出多种尝试，例如发布《京都议定书》、签订覆盖近200个国家的《巴黎协定》等。
在技术层面，气象卫星则成为人们应对气候问题的重要利器。气象卫星分为两种，一种是地球同步轨道卫星，这种卫星跟着地球一起自转，固定地观测某一地区的中短期天气情况；另一种是极地轨道卫星，不跟随地球自转，可以全方位地观测全球气候。根据观测要素及全球变化因子又可大致分为大气碳卫星、气溶胶卫星、夜间光卫星、森林生物量卫星、冰川卫星和海洋盐度卫星等。
除了利用卫星数据源，预测模型则是利用AI进行高度修正，正如之前Climate Central在文章所利用的创新技术。一方面以更高分辨率和精度的陆地高程模型CoastalDEM替代了NASA的STRM模型。基于高分辨率卫星遥感数据提炼数字高程模型(DEM)是开展对海平面测量的第一步，原来STRM测量的是地表上表面的高程，在植被覆盖、建筑物集中的区域测量的基本是树顶和屋顶的高度，而不是裸地高度。通过引入神经网络等算法，垂直偏差从米级降低到分米级；另一方面，则利用AI算法评估对人类的影响。在沿袭了主流关于海平面上升的模型的基础上，通过把更精准的地表模型和人口预测模型结合，也得出更精准的预测结果。
极端天气等环境因素不仅将直接造成相关区域的经济损失，更将对期货、基金、保险等长期资产配置造成影响。通过数据可以轻松又有效地追踪预测受海平面上升影响的区域与企业，更可通过ESG的框架让投资者避免风险，得到更好的投资信号。在中国，来自微众银行的AI团队重点围绕卫星遥感数据，结合无人机影像、时空大数据、市场情绪等另类数据追踪气候变化及环境数据。通过遥感影像增强方案、多分辨率融合对抗学习架构等技术方案，为量化气候变化下的经济影响并引导更有效的解决措施打下坚实基础。其数据源覆盖了国内从高分一号到六号所有高分系列及国外多种类型卫星数据，已积累超过十年的海量历史遥感影像数据，实现0.8米高分辨率和1天的更新频率。
依据《巴黎协定》中的约定：需将全球平均气温较工业化前水平升高控制在2摄氏度之内，并为把升温控制在1.5摄氏度之内而努力。如今，在预测结果日趋恶化的大环境下，实现全球联动的可持续发展和气候适应不单单是谈判桌上、协议书里的议题，更是关乎全人类的核心利益，需要更多机构与企业以技术发展应对气候变化议题，一同为人类空间共同体做出努力。
