AI+灾害预报预警国际研讨会暨世界气象组织SAGE和TMR工作组工作会议在青岛举行

2025-05-29 来源:中国社会科学网

微信公众号

分享
链接已复制

  中国社会科学网讯(记者 张清俐 通讯员 刘璇)5月26日,世界气象组织主办,山东大学承办的“AI+灾害预报预警国际研讨会”在山东大学青岛校区举行。

研讨会现场 主办方供图

  世界气象组织世界天气研究计划科学指导委员会代表米山邦夫(Kunio Yoneyama),中国气象服务协会会长、中国气象局原副局长许小峰,山东大学青岛校区副校长李盛英出席开幕式并致辞。开幕式由山东大学政治学与公共管理学院院长马奔主持。
  米山介绍了世界气象组织世界天气研究计划框架下的研究项目和工作组,希望通过本次研讨会促进学术交流和国际合作。许小峰介绍了全球气候变化与气象灾害的挑战、中国的实践与经验,倡导通过国际合作和科技创新构建气象防灾减灾共同体。李盛英介绍了山东大学发展情况、山大灾害和应急管理研究学科建设特色、全球治理和国际组织人才培养模式,希望通过深化国际合作应对各类全球挑战。
  开幕式后举行高端论坛,重点聚焦三大主题,即人工智能与机器学习在次季节至季节预测中的应用、次季节至季节预测在行业服务中的应用、人工智能与机器学习在减灾防灾和早期预警中的应用。
  米山对全民早期预警、世界天气研究计划、热带气象研究工作组(Working Group on Tropical Meteorology Research, 简称TMR)和次季节至季节预警与农业环境应用工作组(Sub-seasonal to seasonal Applications for Agriculture and Environment,简称SAGE)等世界气象组织工作内容和机制进行了介绍。复旦大学人工智能创新与产业研究院青年学者仲晓辉作题为“伏羲气象大模型:在数据不足区域超越传统全球预报的机器学习系统”的分享。南非西北大学教授德瓦德·范·尼克克(Dewald van Niekerk)介绍了南非发展共同体地区的多灾种早期预警系统框架。中国气象局公共气象服务中心(国家预警信息发布中心)李超研究员作题为“文本即数据:大语言模型驱动的灾害预警数据集和优化”的汇报。山东大学环境科学与工程学院研究员李涛作题为“空气污染预测中的统计和机器学习方法:解读多尺度时间序列特征和物理化学过程”的分享。联合国粮农组织凯瑟琳·琼斯(Catherine Jones)分享了“先期行动—利用机器学习减轻农业中的气候风险”的相关内容。
  国家气候中心气候预测室副主任刘芸芸作题为“全球风能和太阳能发电能力月度至季节性预测”的分享。巴塞罗那超级计算中心研究员克劳伊·佛来切(Chloe Fletcher)分享了“将次季节至季节预测纳入气候敏感健康风险预警系统”的相关内容。欧洲中期天气预报中心(ECMWF)科学家斯蒂芬·特斯切(Steffen Tietsche)作题为“在ECMWF开发数据驱动的次季节至季节预测”的报告。英国雷丁大学的可染·亨特(Kieran Hunt)和阿和里·达斯(Aheli Das)分别作题为“利用可解释的梯度增强决策树集成揭示支配季风低压系统的新型动力学关系”和“统计和人工智能/机器学习方法改善印度的次季节到季节风速”的报告。
  在圆桌讨论环节,围绕“从科学到应用的差距和进展”这一主题,世界气象组织非洲政府间发展管理局气候预测与应用中心(ICPAC) 马斯琳·古都夏娃(Masilin Gudoshava)研究员、新西兰梅西大学副教授爱玛(Emma Hudson-Doyle)、巴西国家自然灾害监测和警报中心维克托(Victor Marchezini)研究员、山东大学教授韩自强就预报预警在减防灾和救灾中的应用展开深入交流和讨论。
  来自三十多个国家或地区的三百余名专家学者通过线上线下形式参加研讨会。5月27—29日,世界气象组织SAGE和TMR两个工作组的工作会议在山东大学政治学与公共管理学院召开。工作组围绕世界气象组织新一轮工作规划,特别是两个工作组在2024—2028年间的工作安排进行了讨论。通过总结过去一年的进度和成果,两个工作组也就如何加强工作组之间的合作、加强世界气象组织与其他联合国机构和科研单位之间的合作、不同尺度的气象产品如何服务农业、能源、健康、减防灾等领域进行了深入讨论,为世界气象组织未来相关政策制定提供科学依据和建议。
转载请注明来源:中国社会科学网【编辑:王晏清】