全球气候变化已成为人类面临的最紧迫挑战之一，人工智能（AI）凭借其强大的数据处理、分析和预测能力，在气候预测、能源管理、碳监测、灾害预警、农业规划等多个领域展现出巨大潜力，为应对气候变化提供了创新路径和有效工具。

全球气候变化正深刻影响着人类的生存与发展，极端天气事件频发、海平面上升、生态系统破坏等问题日益严峻。应对气候变化已成为全球共识，而人工智能作为新兴战略技术，正与绿色能源革命齐头并进，成为大国竞争必须抢占的科技制高点。AI通过优化资源配置、提升政策执行力，将技术与经济深度融合，为应对气候变化带来了新的解决方案与机遇。

AI在气候预测与监测方面的应用

（一）提高天气预报准确性

传统天气预报依赖物理模型，在预报精度和时效上存在一定局限。AI的出现为气象预测领域带来了变革。以中国发布的人工智能大模型“风乌”为例，它首次实现在高分辨率上对核心大气变量进行超过10天的有效预报。从预报精度看，相比于传统物理模型，“风乌”的10天预报误差降低19.4%；从预报时效看，全球范围内最好的物理模型HRES有效预报时长最大为8.5天，而“风乌”达到了10.75天；从资源效率看，现有物理模型往往需要在超级计算机上运行，而“风乌”大模型仅用GPU便可运行，30秒即可生成未来10天全球高精度预报结果。这表明AI应用于气象领域，能从大数据中挖掘规律，与传统数理方程形成互补，为生产生活提供更准确、实用的天气预报。

（二）强化气候模型与监测

AI与超级计算相结合，不仅能高效预测地球气候变化，还能将预测结果进行高度可视化，水平分辨率精确至两公里，且具备快速反应能力，用户可在几秒内获取预警并更新预测。同时，AI通过整合物联网传感器、遥感卫星数据以及大数据分析，帮助各国建立高效的环境监测系统和数据共享平台。这些平台能够实时追踪温室气体排放、森林覆盖变化及极端天气趋势，为政府提供早期预警信息，并支持政策制定。例如，卫星系统对于监测地球气候和检测令人关注的变化至关重要，机器学习（ML）算法可以识别卫星图像中的特定模式或异常情况，从而更快、更准确地检测潜在问题，如检测亚马逊雨林的森林砍伐情况。

AI助力能源转型与效率提升

（一）优化能源系统管理

智能电网利用AI算法对电力供应进行动态调整，实时平衡供需波动，提高可再生能源的接入比例。这种灵活的能源管理方式避免了能源浪费，减少了发电成本。例如，德国的“能源转型”（Energiewende）项目展示了AI在智能电网中的应用前景，意昂集团（E.ON）通过AI平台预测未来48小时的电力需求与新能源发电量，确保电网稳定性并降低对备用能源的依赖，提高了风能和太阳能的利用率，减少了电力浪费和运营成本。在新能源发电过程中，AI技术还通过对天气和负荷需求的精准预测，优化了风能和太阳能的调度和存储。

（二）提升工业能源效率

AI在工业生产中应用广泛，能够对企业的各环节进行能耗分析，识别出高能耗节点，并提出优化方案，从而降低运营成本，实现碳排放的有效控制，达到经济效益和环保目标的协同推进。未来3 - 5年内，AI有望提高相关领域能源效率15%。机器学习能支持从自动维护、泄漏监控、流程优化、设施管理乃至发电、配电效率等多个方面提升能源效率。例如，一些人工智能工具可以提前36个小时预测风向，进而优化风电场运行，减少弃风现象。

AI在碳监测与减排方面的作用

（一）精准碳监测

实施碳监测是应对气候变化的重要环节，它能揭示排放源、排放量及其对气候变暖的影响。AI通过先进的数据收集，处理来自卫星和传感器的大量数据集，精准跟踪全球的二氧化碳。高分辨率图像有助于精准监测工厂、发电站或高速公路等特定场所，识别排放源，突出显示需要立即采取行动的区域。AI擅长高效分析，能够快速发现排放趋势和异常，如野火造成的意外排放峰值，还能延伸到预测排放趋势，为战略规划提供宝贵见解。发生突发环境事件时，AI生成的即时报警有助于快速作出响应。

（二）推动高排放行业转型

能源、水泥、钢铁等行业是现代经济的命脉，但也是重要的排放源。AI通过流程精益管理、成本提效和环境可持续性促进这些高排放行业转型，为减少环境影响同时保持卓越运营提供切实可行的见解。例如，AI可以对企业的生产流程进行优化，减少能源消耗和废弃物排放；在供应链管理中，AI能够优化物流和运输路线，降低运输过程中的碳排放。

（三）促进可持续金融

可再生能源等可持续发展项目吸引到越来越多资金，AI帮助金融机构和投资者作出稳健、以科学为依据的决策，推动可持续金融。AI能够提供确切的工具和一目了然的洞察，促使投资与环境目标协同一致。通过分析碳足迹并预测环境风险，投资者能够做出更加明智的决策。AI还能促进绿色债券发行，将企业与能够带来切实环境效益的项目融资联系起来。借助先进的分析技术，AI可以对环境、社会和治理（ESG）绩效进行客观评估，实时更新有助于提升透明度，建立投资者信任，展现企业的可持续发展努力。

AI在灾害预警与应对中的贡献

（一）预测灾害性气候

气候变暖使极端天气事件更加频繁，AI可用于改善气象灾害警报系统，实现提前和精准预警，在防灾减灾中发挥更大作用。AI通过机器学习模型和大数据分析，从历史气象数据和实时监测数据中挖掘规律，预测极端天气事件。AI驱动的预测系统不仅能准确地预报风暴、洪水等灾害，还能预测未来长期的气候变化趋势，帮助政府和企业提前制定应对策略。例如，谷歌的“Environmental Insights Explorer”借助AI分析气候风险，为城市和企业提供定制化的风险预测与建议，支持地方政府进行有效规划，减少极端天气对经济和社会的冲击。

（二）优化应急响应与灾后恢复

在灾害发生时，AI能够在应急管理中发挥关键作用，帮助政府优化救援资源的调度。AI算法基于实时数据分析制定最优物流和人员调度方案，提高救援效率。例如，美国能源部的“SMART Initiative”项目通过AI优化灾害应对措施，利用实时监控与预测分析快速调整救援计划，减少救援过程中的延误，最大程度降低经济损失。在灾后恢复阶段，通过分析受灾区域的经济与社会数据，AI为政策制定者提供科学的恢复路径。此外，AI还支持保险行业优化气候风险评估，为客户提供定制化保险方案，增强经济体系在面临气候变化时的恢复能力。

AI在农业与碳汇领域的支持

（一）助力可持续农业规划

农业规划不足会导致温室气体排放、废物产生、土壤侵蚀和栖息地破坏，从而加剧气候变化及其影响。AI可以通过评估农业对环境的影响并计算将其最小化的方法来提供帮助。机器学习模型可以预测不同农业实践的结果并提出最佳策略，指导精准农业，确保以最有效的方式利用水和肥料等宝贵资源。AI还能提供有关土壤健康、农作物产量甚至害虫侵扰的实时数据，帮助农民做出更好的决策。例如，通过对大气温度、土壤、鸟类迁徙以及种植、灌溉、杀虫剂和化肥的使用和收获等条件的分析和建模，AI的研究和计算可以大大提高作物产量、效率和可持续性周期。

（二）提升碳汇能力

林业碳汇等自愿减排项目是碳达峰碳中和路线图施工图不可或缺的组成部分。AI技术可以应用于森林资源监测和管理，通过卫星图像和无人机数据，精确计算森林的碳储量和吸收能力，评估森林的健康状况和生长趋势，为森林保护和植树造林项目提供科学依据，从而提升碳汇能力。