由中国科协立项支持、中国自然资源学会主办的小型高端品牌交流活动——“极端气候事件监测、预警与防范”研讨会10月25日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动聚焦我国极端气候事件监测预警与科学防范重大需求，研讨极端气候事件机理认知、风险评估、监测预警及系统性防范等关键问题，为防灾减灾决策提供支撑。中国科学院地理科学与资源研究所戴尔阜研究员担任执行主席，史光耀博士、复旦大学孙一洲博士担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。应急管理部国家自然灾害防治研究院院长杨思全围绕当前洪涝灾害面临的新形势与新挑战，分析了洪涝灾害极端性、链发性、隐蔽性、反常性和连锁性增强等特点，指出临灾预警存在不确定性、防洪工程设防标准适应性不足、复合灾害链风险识别困难等问题，强调应加强极端气候事件风险管理，提升韧性防范能力。戴尔阜围绕我国多尺度气候极端事件风险评估，介绍了极端事件的识别与表征及多尺度风险评估研究情况，探讨了综合考虑危险性、暴露度、脆弱性和区域特征的评估思路，提出基于复杂网络的极端气候事件风险评估方法。北京元图科技发展有限公司董事长祁明亮以“面向减灾落地的自然灾害风险链评估与防控优化”为题，围绕面向防灾减灾的“气象一张图”关键技术与应用，分享了多源时空数据整合、灾害风险可视化和辅助决策等方面的技术探索。

自由交流环节，专家们围绕高寒山区观测设备适应性、人工智能预警模型的可靠性与适用边界、社会—生态系统韧性以及基于自然的解决方案的防护效能等话题，结合科研工作与业务实践展开深入研讨。其中，清华大学教授阳坤强调，高质量观测数据开放共享是灾害研究和人工智能模型应用的基础，应关注青藏高原湖泊扩张等缓慢累积型风险，以及重大工程、新型电力系统面临的长期气候影响。中国气象局正高级工程师陈云峰指出，预警不仅要追求预报精度，还应面向不同地区、行业与公众需求，提高风险信息的可理解性和可执行性，推动预警信息有效转化为防范行动。中国气象学会秘书长张柱指出，面向复合极端事件和多灾种灾害链的综合监测体系尚不完善，跨行业数据共享不足、复杂致灾机理认识不够仍是突出短板，亟需强化全链条监测和协同研究。国家电网有限公司高级工程师吴桂栋提出，应加强极端天气对电网运行和新能源供需影响的评估，推动气象数据与电力行业数据融合及真实场景应用验证。

与会专家一致认为，极端气候事件监测、预警与防范是应对气候变化风险、提升经济社会韧性的重要研究与实践方向。一是完善对极端天气事件、气候事件、复合事件和链式灾害的科学界定，深化致灾机理和缓慢累积型风险研究。二是夯实地面观测、卫星遥感及模拟数据基础，加强重点地区监测能力建设、数据质量验证和跨部门共享，提升多源信息融合水平。三是推动数值模式、统计方法与人工智能协同发展，加强极端小样本条件下预测模型的可靠性检验，明确技术适用边界。四是推进面向不同区域与承灾对象的动态风险评估和精准预警，打通从预警信息到部门协同、公众响应和临灾行动的“最后一公里”，提升社会—生态系统韧性。五是围绕能源电力、重大工程、城市和山地灾害等场景推进产学研用联合攻关，构建真实可信、动态更新、能够支撑决策的综合信息平台。

中国科协科学技术创新部 供稿