华尔街遭遇中国企业IPO估值问题，发展越快越难估值
06-18
12月8日，复旦大学浩清教授启元受邀参加第28届联合国气候变化大会（以下简称：COP28），代表上海科学情报研究院、复旦大学和中国国家气候中心，推出业界首个次季节气候模型——伏羲次季节模型中国馆《气候变化风险应对：技术创新与金融支持》论坛。
院长、上海科学情报研究院浩清教授、复旦大学齐源目前世界主流的人工智能天气预报模型主要集中在中短期天气预报（一般为0-15天）。
对于中短期天气预报，上海科学情报研究院和复旦大学此前创建了“伏羲中短期大模型”，预报精度超过欧洲中期天气预报中心（ ECMWF）。
确定性预报结果达到集合预报水平，预报速度从1小时提升到10秒以内，实现千倍加速。
在迪拜举行的第28届联合国气候变化大会上，伏羲的中短期大型模型将其在气候变化领域的工作推向新的高度——业界首个大型气候模型正式亮相。
据雷锋网（公众号：雷锋网）介绍，次季节大模型的预测时间范围比典型的中短期天气预报模型更长，达到45天的预测周期。
由于次季节尺度初值和外界因素的影响，强迫信号不足、预报差距明显，一直是气候变化领域如何更及时、准确感知气候风险的技术难题。
次季节尺度气候异常是造成高影响气候事件的重要原因。
提高次季节（S2S，次季节到季节）预测能力不仅是气候科学的迫切发展需要，也是国际前沿科技问题。
国家政府也明确提出，要逐步实现提前1个月预报重要天气过程的能力。
伏羲次季节大尺度模型由上海科学情报研究院、复旦大学、国家气候中心联合构建。
它实现了基于Transformer架构的集合预报架构，可以基于最权威的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）生成数据。
结果与数值模型的 S2S 预测相当。
值得一提的是，伏羲次季节大模型显着增强了对马登-朱利安振荡（MJO）的预测能力，将MJO的预测时间从30天延长到36天。
这一结果超出了公认的权威 ECMWF S2S 的预测能力。
MJO的准确预测在农业、交通、能源、金融等领域的灾害预警中发挥着至关重要的作用。
这种预测长期极端气候和气象事件的能力是气候风险应对的最大挑战。
伏羲次季节大模型的突破令人鼓舞。
注：MJO 是一种大气现象，其特征是赤道附近云和降雨准周期性向东传播，通常每 30 至 90 天发生一次。
MJO的准确预测对于农业规划、灾害预警和长期气候研究非常重要。
教授表示，中国和许多发展中国家需要寻找更有效的技术创新路径来应对日益严峻的全球气候风险。
人工智能在气候变化风险管理领域有很大的想象空间。
它不仅可以改变气候科学的基础研究范式，突破气候复杂系统模式预测的局限性，在更精细的空间尺度和更长的时间尺度上实现。
气候风险的精准表征在产业经济领域也有一系列进一步的应用方向，降低我们在低碳转型中面临的各种资产价值风险、市场波动风险和能源系统风险。
伏羲次季节大尺度模式通过对强高温/强降温/强降水等主要天气过程的次季节预报，达到了传统技术手段无法达到的高精度。
随着自身领先的人工智能能力不断迭代发展，必将在更多气候风险挑战上取得突破，赋能可再生能源发展、构建新型电力系统、保障农业粮食安全、实现社会经济可持续转型。
为帮助人类更好应对气候变化带来的挑战做出贡献。
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