科学家们为模拟可能发生的自然灾害造出了一个“孪生的数字地球”

科学家们想通过模拟各种各样的气候条件来帮助防止地球上存在的生命危险的发生。

大家在中学都学过一个词：水循环。就算你可能不太记得关于这个词你究竟学过些什么，但你一定对那些异彩纷呈又极具创造力的视频和图片印象深刻，正是它们使得我们枯燥的高中生活有了些许乐趣。对于某些人（包括我）而言，这实在很难忘记。尽管在成年人的世界里，水循环的三个阶段思考起来也十分简洁明了：蒸发，冷凝，降水。它们也一遍遍地在我们的脑海里循环。

水是占据71%地表的物质，其中海水有97%，没了水地球行将毁灭。话虽如此，但是当气候持续变化时，水循环的整个过程会变得十分复杂，而诸如燃烧煤炭这样的人类活动，和其他各种各样我们日常生活中对社会造成的影响就是引起气候变化的元凶。我自己作为一名气象预报学家，我十分清楚在预测洪水，山体滑坡，干旱等与水有关的自然灾害时，我们面临着多大的挑战。

所以为了让科学家尽可能精确地预报天气并且搞懂水循环的运作方式，我们需要一个有着大量高精度数据的模型并对它进行分析。这些数据也必须覆盖地球的每一个角落，从高山之巅到埋藏在地底深处的水源。

由此，多亏了欧航局提供的基金，科学家们正在建造这种模型——一个数字孪生地球，有着地球上所有已知的，我们这些令人可喜的水资源。

美国国家研究委员会的Luca Brocca在一次演说中指出：“想要高精度地模拟地球十分困难，基础就是最开始聚焦于一个特定的观测目标。所以，我们的数字孪生地球就先研究地中海盆地的水循环情况。我们的目的是开发一个无需专家、决策制定者和市民的系统，来运行交互式模拟。”

Brocca是一篇对该研究深入探讨的文章的主要作者，他与同事们合作创建了数字孪生模型。有了这个模型后，科学家们就能持续地向其中导入新的数据来模拟最佳状况、最坏情况和在地球上不同环境中的自然灾害。例如，通过复刻一次塌方，与之相关联的风险和可能伴随出现的情形就能被检测到，与现实情况并无差别。在未来，这个模型通过大量测试进行学习后，对于潜在的毁灭性灾害的预防和准备，它能发挥起作用。

所以，这个模型是如何建成的呢？

对于科学家来说，从大量的地球观测中尽可能多地收集和利用行星数据需要花费大量的工作。不仅如此，他们还要将土壤湿度，降水量，雪层深度，蒸发量和河流流量等数据综合在一起，从而清晰地展现出全球变量的动态。所以，这个模型的高精度数据就可以作为一个交互式工具为科学家所用。

Brocca说：“这个项目是前沿的卫星任务和科学团体结合的生动案例。像这样的合作，再加上对计算基础设施的投资，对于应对气候变化和其他人类活动造成的影响来说至关重要。”

与任何类型的模型一样，这个模型也需要大量的实践来打磨，但无论如何，我们应该迈出第一步。

作为开端，Brocca和同事们利用这个数字孪生地球模拟了意大利北部的波河流域和地中海盆地的其他地区。他们未来有计划，在和来自其他大陆的科学家合作前，建立起针对整个欧洲的相似模型。该项目的主要目标是帮助预测哪里可能发生洪水和山体滑坡，并学习如何更好地管理我们的水资源。

Brocca说：“我们应该从自己熟知的地方起步，波河流域情况十分复杂，那里有阿尔卑斯山脉，还有雪，这些模拟起来都很困难，特别是在那些在像山脉这样非常规的地形中。此外，有的山谷中有着各种各样的人类活动——例如工业和水利工程；有的河流会发出现极端状况，比如旱涝灾害。于是我们将目光转移到了地中海区域，这个地方对于水太多或者水很少的极端条件来说都很好调查。”

该团队的模型主要是针对大的区域，但他们有计划进行更地域化的研究。但目前而言，科学家们需要持续关注他们的运行机制中最大最持久的挑战。例如，随着大量数据持续进入体系，他们建立的复杂算法需要维护；此外，他们还需要更多的地面观测来证实他们所用的卫星数据。

同样地，为了应对使用卫星数据中可能出现的各种不确定性，Brocca希望能过在他的项目中加入AI（人工智能），以便消除一些困难。在这种情况下，AI如果被训练地很好，它将成为一双额外的眼睛。正如我们曾在其他天气模型中见过的AI，比如预测火灾中的AI，该模型与AI结合有很多益处，比如减小由卫星拍摄照片时的大气变化引起的误差。应用AI同时也可以节省时间，使人类工程师得以专注于其他需要关注的领域。

Brocca指出：“这次科学家，航天局，决策制定者之间的合作引领我们走向一个有前景的未来——在那里为水文学而生的数字孪生地球能够为可持续的水资源管理和灾害抵抗力提供宝贵的见解。”