一是資料同化與氣候模式改進。資料同化是指把各類異構數(shù)據(jù)經由一系列處理后最終達到綜合運用?；贏I的資料同化法則更具優(yōu)勢，不僅能取代原來同化方案、顯著提高運算速率，而且可降低由氣候預測系統(tǒng)初始場中不可避免的誤差。氣候模式上，AI技術可進一步優(yōu)化改進傳統(tǒng)模式，大幅提高其計算效率、降低誤差與系統(tǒng)偏差，通過實現(xiàn)數(shù)字地球精準模擬大尺度氣候變化。

二是人工智能氣候預測與預估。基于AI技術對氣候變化預測與預估需以海量優(yōu)質數(shù)據(jù)為支撐。過去40年，地球系統(tǒng)觀測數(shù)據(jù)、全球大氣再分析產品及數(shù)值模式模擬結果的存儲及類型愈加豐富，為AI技術開展氣候變化預測預估提供基礎。

三是智能氣候治理、減緩和適應。美國科學家利用AI技術預測全球變暖時間曲線，得出全球升溫超1.5℃的時間窗口與2022年聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）報告結論一致。AI研究結果與科學家認知吻合。AI還可應用在氣候變化減緩與適應，如平衡電力供需解決棄風棄光問題、“東數(shù)西算”工程降低運算碳強度、監(jiān)測冰山融化等。

四是能源管理優(yōu)化、碳排放監(jiān)測。相比傳統(tǒng)能源管理，AI與大數(shù)據(jù)技術融合的智能化管理，能有效實現(xiàn)資源的自主化、智能化和高效化，被應用到電力、燃氣等多個領域。AI技術智能化能源管理的應用前景覆蓋能源資源監(jiān)控和預測，能源消耗優(yōu)化與控制，能源網(wǎng)格智能化管理，能源資源交易和市場機制等方面。碳排放監(jiān)測和溯源方面，通過結合衛(wèi)星遙感、地面?zhèn)鞲衅骱虯I圖像識別，能精準定位甲烷泄露、非法森林砍伐等排放源；將區(qū)塊鏈技術與AI結合，可構建一個碳排放數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)，保障數(shù)據(jù)真實性、不可篡改性以及透明性。

五是極端災害預警、防災減災決策?；贏I數(shù)據(jù)挖掘及分析技術迅速識別極端事件發(fā)生概率、強度、時間和地點等重要參數(shù)，助力監(jiān)測預警與防災減災應急決策。例如，AI技術有望應用于臺風軌跡預警，減輕災害風險和損失；AI技術可應用于洪水預警，指導居民安全撤離。