太阳能|气象大数据可助力碳达峰碳中和目标实现
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气象大数据可捕捉“灰犀牛”和“黑天鹅”等事件 ， 排除碳达峰碳中和目标实现道路上的诸多潜在风险 。
气象大数据可赋能农业、交通和能源等领域 ， 提高可再生能源利用效率 ， 为我国能源转型发挥积极支撑作用 。
在气象大数据的“喂养”下 ， 地球系统模式可以计算得出最有效、最合理的碳达峰碳中和路径 ， 从而为寻找最优科学路径提供强有力的技术和工具支持 。
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当地时间1月6日 ， “炸弹气旋”侵袭美国 。
近期 ， “炸弹气旋”侵袭美国 ， 导致其南部和东北部多个地区出现大风降温、降雪、冻雨等恶劣天气；印度尼西亚巴布亚省首府查亚普拉地区发生洪水和山体滑坡；巴基斯坦开普省遭受大雪侵袭……
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1月8日拍摄的巴基斯坦北部度假胜地穆里山区的雪灾现场 。
气候变化背景下极端天气气候事件增加的趋势已经越发清晰 ， 长期和持续的气候风险将愈加凸显 ， 并不断由自然系统向经济社会系统渗透蔓延 。
可以预见的是 ， 未来气候系统变化造成的影响和风险将比预计的更为剧烈 。 在此背景下 ， 实现碳达峰碳中和目标的道路注定荆棘丛生、困难重重 。 好在 ， 气象大数据可以化解诸多气候风险 ， 并成为助力碳达峰碳中和目标实现的重要引擎 。
碳达峰碳中和道路上的“拦路虎”——“灰犀牛”和“黑天鹅”
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气候风险是未来人类社会面临的巨大危机 ， 其中“灰犀牛”和“黑天鹅”这两类风险的发生 ， 可能对自然生态系统和人类社会产生广泛而深远的影响 。 实现碳达峰碳中和目标 ， 就是为了避免这两类风险事件的发生 。
灰犀牛
所谓“灰犀牛” ， 是指大概率高风险事件 。 此类事件一般早有预兆 ， 但是没有得到足够重视 ， 从而引发严重后果 。
气候变化导致极端天气气候事件增加 ， 对自然系统和社会经济系统产生显著不利影响已经是大概率要发生的 ， 这就属于“灰犀牛”事件 。 如果社会经济发展路径不进行较大变革 ， 那么风险将持续增加 。
黑天鹅
而“黑天鹅”则是小概率高风险事件 ， 主要指没有预料到的突发事件或问题 。
例如 ， 气候系统一旦突破某些阈值或临界点 ， 就会发生快速变化 。 大西洋经向翻转环流显著减缓或崩溃、冰盖崩塌、北极多年冻土融化以及相关的碳释放、海底甲烷水合物释放、季风和厄尔尼诺-南方涛动的天气形势变化 ， 以及热带森林枯死等 ， 都属于“黑天鹅”事件 。
应对“灰犀牛”和“黑天鹅”事件 ， 气象大数据大有可为 。
气象大数据综合基于地基、天基、空基等多源观测的气候系统多圈层数据、再分析数据和模式数据等 ， 可以有效监测全球、各国到局地范围内的极端气候和灾害 。
长期、连续的气象数据织就了一张越来越精细的“网” ， 是抓捕“灰犀牛”的利器 。
对于“黑天鹅”事件 ， 传统的经验预报模式似乎已难以奏效 ， 而作为人类的新型战略资源 ， 大数据分析方法以其少量依赖因果关系、主要依靠数据相关性发现知识的新模式 ， 成为继经验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表 ， 未来或将成为“黑天鹅”的天敌 。
“气象大数据+”开出的花
我国碳达峰碳中和目标的实现主要依赖于科技的进步和经济发展方式的转型 ， 但同时也会受到未来气候灾害的直接影响 。
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碳中和示意图
【太阳能|气象大数据可助力碳达峰碳中和目标实现】例如 ， 植树造林 ， 以及利用太阳能、风能等清洁能源都是实现碳达峰碳中和目标的重要举措 ， 但能在多大程度和范围内采取上述举措则主要依赖于气温、降水、辐射、风速等基本的天气和气候状况 。
在极端天气气候条件下 ， 比如“副高活动”“极涡活动”异常等带来的大范围风能、光能异常 ， 可能导致大规模电力供应不足问题 ， 2020年冬季美国得克萨斯州的能源灾难问题就是前车之鉴 。
按照2030年风能和太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上的发展目标 ， 以及2060年前实现碳中和要求 ， 届时我国风能和太阳能发电总装机容量需要达到60亿千瓦以上 。
海上、陆上哪里的风能潜力大？
哪个地区的太阳能资源还有待挖掘？
哪些地方可能面临长时间 “无风无光”的低发电情形？
大规模开发风能太阳资源对未来生态环境的影响又是如何？
这些都需要气象大数据和相应的大数据分析方法作为引路先锋 。
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风能、太阳能资源分布和开发受到季节、地理分布等自然条件影响 ， 其间歇性和波动性会影响电网稳定性 。
借助长时间序列、高时空分辨率的风能、太阳能数据 ， 科学家可以厘清风能、太阳能在不同时段和不同区域的时空变化特征 ， 充分利用风能、太阳能资源的时空互补性 ， 减少风电、光伏发电的间歇性和波动性 ， 促进新能源消纳 ， 提高可再生能源利用效率 。
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目前 ， 气象部门以大数据为支撑 ， 针对我国风电、光伏发电的时空互补性做了深入研究 ， 初步提出了不同地区风电、光伏开发的最优配比地图 ， 即发电最稳定情况下风电和光伏的最优比例 ， 可为我国能源转型发挥积极支撑作用 。
如果说气象大数据是一条河流的话 ， 那么其流经之处 ， 包括对于实现碳达峰碳中和目标都至关重要的农业、交通和能源领域 ， 都会开出不一样的花朵 。
“喂养”地球系统模式
据统计 ， 2017年 ， 全球的数据总量为21.6ZB（1个ZB等于十万亿亿字节） ， 如果用256GB的iPad平板电脑来存储这些数据 ， 所需平板电脑堆积起来的高度将超过地球到月球之间的距离 。
其中 ， 就数据体量而言 ， 气象数据当前总量超过20PB ， 仅每天产生的数据量就达几十个TB 。
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气象大数据云平台结构
如何让如此海量的数据实现价值聚变？“喂养”地球系统模式无疑是性价比最高的方式之一 。
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地球系统模式能够定量刻画大气、陆地、海洋碳循环等地球系统各部分之间的相互作用过程 ， 是认识、理解全球碳循环过程和机制 ， 以及模拟和预估气候变化的核心工具 。
通过设置不同的碳达峰碳中和目标约束 （如何减排、如何增汇等） ， 地球系统模式可以得到最有效、最合理的碳达峰碳中和路径 ， 从而为寻找最优科学路径提供强有力的技术和工具支持 。
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气象大数据云平台业务布局
需要注意的是 ， 地球系统模式的预测能力并不一定会因为数据量的剧增而提升 ， 科学家还需要深入理解这些数据背后地球系统各圈层之间的相互作用和反馈机制 。
在此基础上 ， 以地球系统模式为核心 ， 建设国家碳中和核算-评估-决策支持中心 ， 用科技能力建设支撑碳达峰碳中和目标实现 。
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目前 ， 气象部门已经建成我国第一个“自上而下”反演大气二氧化碳源-汇变化的碳监测同化反演核算系统——碳监测核查支持系统 ， 可准确区分全球、中国区域、省市、格点等不同尺度的自然碳通量和人为碳通量 。
未来 ， 需要进一步研发和优化可正确刻画碳循环复杂过程的地球系统模式 ， 结合不同减排情景和人类活动影响 ， 预估2030年和2060年全球及我国碳收支特征 ， 以及我国不同陆地生态系统对碳中和的贡献；研究规划最优碳中和路径的方法论 ， 评估生态工程可能的方案和转换能源结构的最优途径 ， 为我国2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和目标提供强有力的科技支撑 。
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