一是資料同化與氣候模式改進(jìn)。資料同化是指把各類異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)由一系列處理后最終達(dá)到綜合運(yùn)用。基于AI的資料同化法則更具優(yōu)勢(shì)，不僅能取代原來(lái)同化方案、顯著提高運(yùn)算速率，而且可降低由氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)初始場(chǎng)中不可避免的誤差。氣候模式上，AI技術(shù)可進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)傳統(tǒng)模式，大幅提高其計(jì)算效率、降低誤差與系統(tǒng)偏差，通過(guò)實(shí)現(xiàn)數(shù)字地球精準(zhǔn)模擬大尺度氣候變化。

二是人工智能氣候預(yù)測(cè)與預(yù)估。基于AI技術(shù)對(duì)氣候變化預(yù)測(cè)與預(yù)估需以海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)為支撐。過(guò)去40年，地球系統(tǒng)觀測(cè)數(shù)據(jù)、全球大氣再分析產(chǎn)品及數(shù)值模式模擬結(jié)果的存儲(chǔ)及類型愈加豐富，為AI技術(shù)開展氣候變化預(yù)測(cè)預(yù)估提供基礎(chǔ)。

三是智能氣候治理、減緩和適應(yīng)。美國(guó)科學(xué)家利用AI技術(shù)預(yù)測(cè)全球變暖時(shí)間曲線，得出全球升溫超1.5℃的時(shí)間窗口與2022年聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）報(bào)告結(jié)論一致。AI研究結(jié)果與科學(xué)家認(rèn)知吻合。AI還可應(yīng)用在氣候變化減緩與適應(yīng)，如平衡電力供需解決棄風(fēng)棄光問(wèn)題、“東數(shù)西算”工程降低運(yùn)算碳強(qiáng)度、監(jiān)測(cè)冰山融化等。

四是能源管理優(yōu)化、碳排放監(jiān)測(cè)。相比傳統(tǒng)能源管理，AI與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的智能化管理，能有效實(shí)現(xiàn)資源的自主化、智能化和高效化，被應(yīng)用到電力、燃?xì)獾榷鄠€(gè)領(lǐng)域。AI技術(shù)智能化能源管理的應(yīng)用前景覆蓋能源資源監(jiān)控和預(yù)測(cè)，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(chǎng)機(jī)制等方面。碳排放監(jiān)測(cè)和溯源方面，通過(guò)結(jié)合衛(wèi)星遙感、地面?zhèn)鞲衅骱虯I圖像識(shí)別，能精準(zhǔn)定位甲烷泄露、非法森林砍伐等排放源；將區(qū)塊鏈技術(shù)與AI結(jié)合，可構(gòu)建一個(gè)碳排放數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)，保障數(shù)據(jù)真實(shí)性、不可篡改性以及透明性。

五是極端災(zāi)害預(yù)警、防災(zāi)減災(zāi)決策?；贏I數(shù)據(jù)挖掘及分析技術(shù)迅速識(shí)別極端事件發(fā)生概率、強(qiáng)度、時(shí)間和地點(diǎn)等重要參數(shù)，助力監(jiān)測(cè)預(yù)警與防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急決策。例如，AI技術(shù)有望應(yīng)用于臺(tái)風(fēng)軌跡預(yù)警，減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和損失；AI技術(shù)可應(yīng)用于洪水預(yù)警，指導(dǎo)居民安全撤離。