化石能源使用促进经济增长，但产生的温室气体排放，改变地球系统的碳循环和大气辐射平衡，导致气候变化，应对气候变化需要使用清洁能源，面对日益严重的气候危机，亟需开展系统性研究。目前，气候模式与观测数据存在严重偏差，全球变暖的加速机制不清，同时，能效提升对减排的贡献不明，清洁能源潜力缺乏精准量化，气候变化起因、机理、控制的一体化研究成为挑战，综合性的气候变化应对方案不确定，影响了气候行动的实施。

科学发现：耦合地球系统模式和植物生长机理模型，确定光合作用速率与植物生长季节平均温度的定量关系，证实了全球变暖导致生物质减少对全球粮食产量及生物质能源减排潜力的影响。

学术价值：这一成果2022年发表在Nature，颠覆了温度过冲情景下依靠负碳技术实现碳中和的减排路径有效性的传统认知，提出并量化了农业-气候反馈这一以往地球系统模式忽视的重要机制，为制定气候风险可控的能源转型路径提供了新的科学依据。

技术原理解析：结合太阳辐射和大气动力学物理模型，模拟太阳辐射和空气动能转化为有效发电量的过程。首先，逐小时/公里求解大气辐射传输方程，模拟大气组分对太阳辐射的吸收作用，结合再分析气象数据，建立小时公里级太阳能和风能发电模型；其次，使用电力大数据，运用AI技术，解析历史电力需求的动态变化，建立小时/县级的电力消耗模型。

性能对比：这一成果2023年发表在Nature，创新性运用资源运筹原理，根据2060年碳中和目标，在成本最低原则下优化1000 kV交流、±1100 kV直流和±800 kV直流特高压线路及储能设施的扩建方案，在电厂级别优化了中国光伏、陆上风电和海上风电设施的空间位置、装机容量和建造时间，将风光发电模型的精度从传统的季度/百公里级提高到小时/一公里级，光伏电厂预测的平均空间空间误差从75±8公里降至 52±4公里，风电厂的平均空间误差从82±35公里降至 60±8公里，装机容量误差从30%缩小至10%以内，提升了风光发电模型的准确性。

领域展望：在“碳中和”背景下，如何构建缓解气候变暖加速的有效机制？最新研究表明，全球变暖超过一定阈值，可能导致不可逆的系统突变，为预测这一阈值，针对单系统反馈已开展研究，但系统间的相互作用缺乏认识，无法准确预测气候变化的突变风险。如何进一步考虑多系统相互作用，从而精准调控全球能源转型避免灾难性的气候变化，这是碳中和领域亟需解决的前沿科学问题。

团队攻坚方向：针对“气候变化与能源转型”这一前沿科学问题，未来5-10年团队攻坚方向包括： 1）融合地球系统模式和多圈层观测资料，精细模拟化石燃料排放二氧化碳在大气、海洋、植被和土壤多介质系统中的迁移和分配，确定避免灾难性气候变化的二氧化碳排放的安全阈值。2）构建数字地球智能信息系统，建立全球小时公里级多源气象、地理、能源、矿物和社会经济数据集，精细量化太阳能、陆上风、海上风、生物质、水电等清洁能源的成本和潜力，量化关键矿产、基础设施、供应链和产业链对全球能源转型的影响，建立全球清洁能源发电-储能-输电协同的一体化模型；3）建立气候、能源和经济模块集成的一体化模型，构建气候变化影响评估的动态知识库和多情景推演工具。