近实时的全球碳预算，揭示2023年陆地碳汇能力锐减

主要观点总结

本文介绍了微软亚洲研究院联合清华大学和法国原子能署气候与环境科学实验室，通过人工智能技术解决全球碳预算监测的时间滞后问题。新方法采用自上而下和自下而上的估算方式，成功将全球碳预算时间从以往的滞后一年缩短至三个月，为环境保护与可持续发展相关的科学研究和政策制定提供及时的数据支持。文章还分析了传统碳预算方法的不足和近实时人工智能全球碳预算方法的优势，并强调了跨领域合作在人工智能在专业领域发挥作用的关键性。

关键观点总结

关键观点1: 微软亚洲研究院等团队成功将全球碳预算的时间从一年缩短至三个月。

采用人工智能技术，通过自上而下和自下而上的估算方式，为环境保护与可持续发展提供及时的数据支持。

关键观点2: 传统碳预算方法存在明显滞后性。

传统方法采用数值模拟，涉及计算量大且数据更新慢，通常存在一至两年的滞后。

关键观点3: 近实时人工智能全球碳预算方法结合了环境科学、地球系统科学、生态学、大气科学和人工智能等领域的知识与技术。

跨学科合作在解决全球性问题中发挥关键作用，展现了知识融合与共同学习的价值。

关键观点4: 及时准确的碳预算对理解和应对全球气候变化具有决定性意义。

准确的碳预算可以为相关领域的科学研究提供数据支持，并为碳减排和碳汇政策的制定者提供迅速的数据反馈。

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