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助力實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo) 氣象“黑科技”亮相2022年服貿(mào)會

來源:人民網(wǎng) 時間:2022-09-05 10:07:41

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在-40℃和高達(dá)80℃的環(huán)境中如何從事氣象工作?怎樣解決“局部地區(qū)”天氣情況看不準(zhǔn)的問題……在2022年中國國際服務(wù)貿(mào)易交易會(以下簡稱“服貿(mào)會”)上,一批氣象黑科技的亮相,展示了氣象賦能城市建設(shè)、生態(tài)環(huán)保、文化旅游等領(lǐng)域的新進(jìn)展,以及氣象融入各行各業(yè)共同應(yīng)對氣候變化踐行雙碳承諾。


氣象裝備“黑科技”聚焦環(huán)境服務(wù)


監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)氣象觀測要素的機(jī)械狗亮相2022年服貿(mào)會。人民網(wǎng)記者余璐 攝


一只名為“ULD3000”的機(jī)械狗,可以在低至-40℃和高達(dá)80℃的環(huán)境中從事氣象工作。在應(yīng)對氣候變化與雙碳經(jīng)濟(jì)專題展展區(qū),記者發(fā)現(xiàn),機(jī)械狗是—架設(shè)計精巧的無人陸地探測器,它可以監(jiān)測溫濕度、氣壓、風(fēng)速風(fēng)向、太陽輻射、顆粒物等標(biāo)準(zhǔn)氣象觀測要素,且無須物理指北即可在移動中同時測量風(fēng)速風(fēng)向。參展商介紹,機(jī)械狗可以代替人工,在惡劣環(huán)境中工作,應(yīng)用于多種極端天氣中的氣象要素采集。


怎樣解決“局部地區(qū)”天氣情況看不準(zhǔn)的問題,天氣雷達(dá)的更新?lián)Q代無疑是重要一環(huán)。擁有完全知識產(chǎn)權(quán)的相控陣天氣雷達(dá),可以將傳統(tǒng)氣象雷達(dá)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°至19°提升至0°至72°。這種新研制的陣列天氣雷達(dá),能夠有效提高對中小尺度強(qiáng)天氣的探測預(yù)警能力。


在地球工程領(lǐng)域,人工影響天氣在國家重要活動保障、抗旱防澇、森林滅火等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。在服貿(mào)會上,記者了解到,新舟60氣象機(jī)就是國內(nèi)人工影響天氣作業(yè)主力軍,中國氣象局目前使用的4架新舟60氣象機(jī),具備冷云和暖云增消雨作業(yè)、復(fù)雜氣象科學(xué)探測、空地協(xié)同控制等功能。


氣象軟實力助力“雙碳”經(jīng)濟(jì)


記者還看到,服貿(mào)會上展示的“GEOVIS碳星球”能夠?qū)崿F(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(jìn)到“現(xiàn)在時”。


在助力雙碳經(jīng)濟(jì)的過程中,氣象的賦能使得防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)全鏈條更加牢固。例如國內(nèi)首個具有自主知識產(chǎn)權(quán)的臺風(fēng)巨災(zāi)模型及臺風(fēng)實時損失評估平臺“風(fēng)眼”,正是氣象賦能金融場景的應(yīng)用。中國臺風(fēng)巨災(zāi)模型可為支撐巨災(zāi)保險產(chǎn)品開發(fā)、費率厘定、理賠響應(yīng)、風(fēng)險累積管理及再保方案設(shè)計。模型還可基于應(yīng)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(zhǔn)化的防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)。


“中央氣象臺-大商所溫度指數(shù)”為公眾帶來“氣象+期貨”新體驗、新成果。人民網(wǎng)記者 余璐攝


中國氣象局相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,氣象服務(wù)雙碳經(jīng)濟(jì),不僅能夠弊害,還可以驅(qū)利。在2022年服貿(mào)會“環(huán)境服務(wù)·雙碳經(jīng)濟(jì)論壇”上,“中央氣象臺-大商所溫度指數(shù)”正式發(fā)布,中央氣象臺和大商所共同研發(fā)的溫度指數(shù),能夠量化農(nóng)業(yè)等相關(guān)敏感行業(yè)受到溫度的累積波動影響,是服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的有效領(lǐng)先指標(biāo),也是“氣象+期貨”服務(wù)國家糧食安全戰(zhàn)略的典型成果。目前,溫度指數(shù)已被國內(nèi)外一些大的糧食企業(yè)用于預(yù)測大豆、玉米等重點農(nóng)作物生長情況和價格波動趨勢。

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