美开发野火风险评估计算平台

随着野火成为日益严重的威胁，近日，由美国国家科学基金会通过“美国繁荣、健康和基础设施领先工程”计划资助200万美元支持一项重大项目，以更好地预测野火造成的破坏性事件。

该项目将召集科学家和工程师共同开发一个新的计算平台，预测火灾发生前几天至几周的野火风险。这将使野火管理人员、应急人员和公用事业公司能够更好地预测火灾发生的时间和地点，以便其提前规划和调集资源。项目目标是开发一套系统，用于详细评估荒地火灾的风险，在数天至数周内预警发生重大火灾的可能性。该预测对于减少大型火灾的发生以及使消防人员做出更快的响应至关重要。

该项目由内华达大学领导，国家大气研究中心（NCAR）、沙漠研究所、加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）和纽约州立大学布法罗分校等机构参与。

UCLA将领导先进工具的开发，利用计算机视觉和机器学习技术，通过卫星和无人机提取地形和燃料特征数据；开发贝叶斯模型更新技术，将火灾的实时数据同化到高仿真野火模拟代码中。

纽约州立大学布法罗分校将开发一种由数据驱动的城市火灾蔓延模型，评估野外—城市交界面发生野火的风险；研究交界面火灾的时空分布，并考虑城市燃料、景观、植被和环境因素的不确定性；建立一个持续的火灾风险评估框架。

NCAR负责进行荒地火灾风险评估，将卫星地面图像与精细天气预报结合，利用WRF-Fire模式（NCAR天气研究和预报模式的火灾组件）确定受火灾威胁最大的区域。

沙漠研究所将负责利用无人航空系统进行火灾监测和数据收集。而内华达大学将调查野火造成的自然损害，并首次通过生活质量评估工具，采取社会和人文方法来了解野火的影响。（刘燕飞）

欧洲成立天气和气候模拟卓越中心

近日，欧洲中期天气预报中心（ECMWF）与欧洲信息技术公司源讯公司（Atos）合作成立了天气和气候模拟卓越中心，支持天气和气候的高性能计算、人工智能（AI）和量子计算技术。

该卓越中心将为国际研究团队提供新兴的人工智能和量子计算技术及专业知识的访问权限，并利用ECMWF的高性能计算资源，支持ECMWF科学家在中长期天气预报和全球气候模拟方面的工作。目前包括3个初始项目：

（1）在ECMWF软件基础架构内，测试和推进人工智能、机器学习等先进技术在天气预报和气候模拟中的应用。针对地球系统模拟需求，在数值天气预报工作流中，开发机器学习解决方案。

（2）开发用于ECMWF综合预测系统和波动模型WAM的中央处理器—图形处理器版本，并为新技术的ECMWF产品生成通道和数据中心工作流做好准备。

（3）开发基于业务高性能计算系统用户体验的工具。这项研究将由ECMWF的新型Atos BullSequana XH2000超级计算机提供支持，这是世界上功能最强大的气象超级计算机之一。该系统将利用英伟达的下一代图形处理单元架构计算核心GPU，并由市场上功能最全面的AI软件套件提供支持。这将提供先进的GPU计算和AI功能，加快复杂数据的处理时间，从而能够利用深度学习和分析的能力更快地获得数据。（刘燕飞）

研究显示全球碳排放严重不平等

近日，乐施会和斯德哥尔摩环境研究所联合发布题为《碳不平等时代》的报告指出，1990~2015年，全球最富有的1%人口排放的温室气体是最贫穷的50%人口的2倍以上。

报告评估了1990~2015年全球117个国家不同收入群体的消费排放量，并基于经济增长和碳排放的不同可能轨迹，描绘了未来的碳不平等情景。研究发现：

（1）1990~2015年，全球最富有的10%人口排放到大气中的二氧化碳超过了一半（52%）。最富有的1%人口排放到大气中的二氧化碳占到15%，这一数字超过了欧盟所有公民的排放量。最贫穷的50%人口排放到大气中的二氧化碳仅占7%。（2）1990~2015年，全球最富有的10%人口排放的二氧化碳占到1.5 ℃目标下全球碳预算份额的近1/3（27%），而占一半人口的最贫穷人口排放的二氧化碳仅为4%。（3）1990~2015年，全球每年的二氧化碳排放量增长了60%。最富有的5%人口对这一增长的贡献超过了1/3（37%）。最富有的1%人口的排放量增幅是最贫穷50%人口的3倍多。（4）1990~2015年，与世界上最富有的10%和1%人口消费相关的排放所占的份额在快速发展和工业化的国家中不断增加。然而，2015年全球收入最高的人群中，绝大部分排放仍来自北美和欧洲。

随着各国政府放松与新冠肺炎相关的封锁，碳排放量可能会迅速反弹。如果碳排放量不能保持逐年下降的趋势，并且不对碳不平等加以控制，那么到2030年，1.5 ℃目标下的剩余碳预算将被完全耗尽。报告估计，到2030年，最富有的10%人口的人均排放量需要降低90%左右，才能使全球温升幅度保持在1.5 ℃的水平，这相当于将全球年排放量减少1/3。（廖琴）