9月8日，由清華大學(xué)萬(wàn)科公共衛(wèi)生與健康學(xué)院和中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心聯(lián)合主辦的氣候變化與健康交叉學(xué)科論壇在清華大學(xué)舉辦，會(huì)議旨在加強(qiáng)早期預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)，應(yīng)對(duì)氣候變化健康風(fēng)險(xiǎn)。

“隨著全球變暖加劇和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，極端災(zāi)害事件帶來(lái)的潛在影響在加大。預(yù)計(jì)2050年全球?qū)⒂?.5億人面臨致命的熱應(yīng)急中暑，甚至熱射病的威脅，約3億人受花粉和其他空氣過(guò)敏源的影響，蚊蟲(chóng)傳染性疾病的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增加?！眹?guó)家氣候中心袁佳雙副主任說(shuō)到。

提升氣候變化健康風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)，建立早期預(yù)警系統(tǒng)具有現(xiàn)實(shí)價(jià)值和意義?！皽p緩和適應(yīng)是應(yīng)對(duì)氣候變化的兩大對(duì)策。要加強(qiáng)氣候敏感疾病的監(jiān)測(cè)預(yù)警和防控，充分利用新技術(shù)提高衛(wèi)生應(yīng)急能力?！鄙鷳B(tài)環(huán)境部副司長(zhǎng)蔣兆理在會(huì)上說(shuō)。

用科技支撐傳染病預(yù)測(cè)系統(tǒng)，氣候預(yù)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，以人為本，減少因氣候變化造成的人員傷亡及災(zāi)難事故。蘭州大學(xué)黃建平院士探討了數(shù)學(xué)建模和人工智能在構(gòu)建傳染病預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的作用，其中包括流行病模型，人員聚集參數(shù)化方案，季節(jié)變化參數(shù)化方案等數(shù)學(xué)模型。疫情期間，黃建平和學(xué)生們組成團(tuán)隊(duì)建立預(yù)測(cè)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，分析新冠傳染范圍與人員流動(dòng)的關(guān)系?！巴ㄟ^(guò)預(yù)測(cè)爆發(fā)和傳播及其影響，提升極端天氣和重大疫情雙重災(zāi)害的應(yīng)急管理能力。”黃院士說(shuō)。

“從預(yù)測(cè)手段上，我們強(qiáng)調(diào)無(wú)縫隙的氣候系統(tǒng)的多圈層變化的預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)對(duì)象涵蓋了地球系統(tǒng)的各個(gè)部門(mén)，包括大氣、海洋、路面、海濱等等。氣候變化與物理科學(xué)研究的學(xué)科交叉，最終的目標(biāo)是服務(wù)于社會(huì)?！敝锌圃捍髿馕锢硌芯克芯繂T周天軍在會(huì)上說(shuō)。

氣候變化于經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科交叉研究也給建立早期預(yù)警系統(tǒng)和健康研究系統(tǒng)提供了支持。“我在鏈條的后端計(jì)算了經(jīng)濟(jì)成本和適應(yīng)氣候變化之后所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)的收益，以此來(lái)更好地支持氣候變化學(xué)科的發(fā)展。同時(shí)，早期預(yù)警系統(tǒng)能夠減少氣候變化造成的經(jīng)濟(jì)損失?！?北京理工大學(xué)張弛教授說(shuō)道。

張弛教授曾作過(guò)關(guān)于高溫情況下所產(chǎn)生的勞動(dòng)力損失等研究。極端天氣頻發(fā)背景下，需要傳播科普知識(shí)服務(wù)大眾。會(huì)上，張弛教授介紹了和中國(guó)氣象局公眾服務(wù)中心合作的小程序，即將用來(lái)監(jiān)測(cè)氣候在當(dāng)前環(huán)境下和未來(lái)環(huán)境下所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)計(jì)在今年內(nèi)將其推向公眾。

清華大學(xué)黃弘教授就如何提升城市韌性發(fā)表了觀點(diǎn)。第一是建立城市的應(yīng)對(duì)能力，如基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和衛(wèi)生應(yīng)急系統(tǒng)，黃弘教授建立了一套應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件能力的指標(biāo)系統(tǒng)，主要包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和規(guī)劃，監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)對(duì)，資源保障和社會(huì)參與。此外，信息化技術(shù)的應(yīng)用，如人工智能、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也為應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件提供了助力。第二是應(yīng)提升人和社會(huì)的韌性。第三是提高政府的管理能力。黃教授通過(guò)相對(duì)復(fù)雜的模型來(lái)進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M。

“我們需要梳理氣候變化與傳染病這一全鏈條過(guò)程中的因果鏈條，以及量化在此過(guò)程中各個(gè)因素的貢獻(xiàn)程度、權(quán)重，才能更好地用人工智能與數(shù)學(xué)模型結(jié)合的方式進(jìn)行預(yù)警?！避娛驴茖W(xué)院研究員賈娜表示。同時(shí)她認(rèn)為，在微觀和宏觀議題之間搭建橋梁也很重要，比如皮膚微生物組織的菌群是否能夠?qū)夂驖穸群蜏囟鹊淖兓龀鲰憫?yīng)，從而造成對(duì)人體微觀世界的改變。搭建健康議題和氣候變化因素的橋梁并形成因果關(guān)系，是他們正在探索的方向。

北京航空航天大學(xué)詹承豫教授表示，公眾風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的建立十分重要，要讓公眾意識(shí)到所發(fā)布預(yù)警的危險(xiǎn)性，“此外，需要跨區(qū)域合作，比如在今夏的京津冀暴雨中，需要考慮如何跨區(qū)聯(lián)動(dòng)應(yīng)對(duì)洪澇?！?/div>