如何进一步借助数字技术实现绿色发展和可持续发展？
21世纪经济报道记者 张赛男 上海报道
我国“双碳”战略的执行目标时间紧，任务重，涉及领域极广、影响面极深。由于碳排放存在空间溢出和地区流动，依靠独立的地方治理模式来推动碳减排难度较大。作为中国经济最活跃地区之一，长三角区域迫切需要通过城市群协同降碳推动高质量发展，形成示范效应。
在首届长三角国际绿色发展论坛上，中国科学院院士、北京大学环境科学与工程学院教授朱彤指出，“碳达峰、碳中和”战略对于减少污染物排放、改善空气质量，以及缓解气候变化带来的环境健康风险具有深远影响。要加速实现“双碳”目标，地区和产业的协同推进才是实现空气质量改善和气候变化应对的战略和措施。通过共同实现大气污染物和温室气体的协同减排，可望获得更大的健康效益。
在此过程中，如何进一步借助数字技术实现绿色发展和可持续发展？
朱彤表示，实际上，现在已经有科学家做了大量的研究，发展出很多大数据模型来进行预警。这些模型基于对全球自然过程的深入认识，以物理过程为基础，对未来进行预测。确保这些模型的准确性，需要大量的数据驱动。现代技术让人们能够收集来自地面监测网、传感器、卫星遥感等多种数据，描述整个地球的天气系统。
不过，有了如此丰富的数据，数字模型仍然不足以应对挑战。如果将观测数据与模型产生的数据相结合，创建数字孪生地球，就可以通过对地球的观测和模拟，更好地预测空气污染和气候变化。
目前已有的国际机构如联合国的大数据中心、北京大学的大气污染数据平台以及中国科学院大气物理研究所牵头的地球模拟实验室，都为这一目标提供了数据支持。“我们可以利用这些数据进行环境模拟，包括污染变化和各种气候条件下的影响。此外，我们还可以通过机器学习分析历史数据，了解PM2.5和其他污染物的危害。”朱彤说道。
在数字孪生地球的背景下，他认为还需要关注个体的健康。通过医学测量和传感器技术，可以追踪人体暴露于环境中的影响。而暴露组学类似于基因组学，可以预测人类未来健康问题，为预防和干预提供指导。
“传感器的发展可以把GPS、噪声和运动的状态收集起来。如果结合人体的样本，血液里面做基因转录、蛋白等，我们可以对疾病做一个未来预测。比如说用非靶向的转录组学，可以知道暴露在特定的污染物下，我们的健康会受到什么样的影响。”他说。
朱彤强调，数字化不仅仅可以用在日常信息交流上，其对描述自然、预测未来都非常重要。尤其是可以收集个体数据，可能对未来健康起到重要保护，为人们面对全球快速变化、实现绿色发展提供助力。
