气候灾害建模是一种复杂的方法，用于评估和了解气候相关灾害在较长时间内对资产造成的潜在风险。该方法在时间和背景方面与传统的天气相关风险建模有很大不同。与天气相关的风险建模通常涉及使用气象数据、卫星图像和计算模型对天气变量进行实时观测。天气风险涉及短期天气事件及其直接影响；前瞻性气候灾害模型具有全面、长期的视角。它可以整合历史气候数据、气候变化预测、特定灾害模型以及特定地点的地理和背景输入信息，以预测未来几十年飓风、洪水和热浪等气候相关事件的可能性和严重程度。

然后，可以使用用例特定的影响和损失函数将这些曝光数据数据转换为有意义的数据。通过考虑天气模式变化、海平面上升和气温升高等因素，这种建模方法可支持企业、政府和保险公司等利益相关者针对风险缓解、长期规划和适应不断变化的气候环境的弹性能力建设措施做出明智的决策。它让我们能够主动应对气候变化，以及其对关键资产和基础设施的潜在影响所带来的复杂挑战。

气候灾害会以多种关键方式影响各个组织。

这些要点可能看起来很容易列出，但其实施会带来相当大的挑战。为什么？为了充分掌握这些风险，人们必须收集、合并并仔细审查广泛的数据集，包括气候变化和全球天气灾害模型，以及来自地球监测卫星的大量地理空间数据。此外，与组织的资产、设施、基础架构和供应链有关的数据业需要纳入其中。

每个行业和公司都在使用一套独特且复杂的影响和损失函数进行操作，标准数据提供商无法满足这些函数。要实现这些函数，就需要采用以最新科学研究为依据的新数据科学功能。因此，我们面临着不断变化的庞大数据量，需要进行简化、管理、集成和分析。这种数据复杂程度使得及时调动和理解数据变得困难，并阻碍了数据驱动决策过程的有效性。

有能力制定数据驱动决策的组织可以更有效、更主动地适应可能对其运营产生不利影响的恶劣天气事件。将 AI 与天气、气候和特定行业地理空间数据相结合的工具有助于为组织提供近乎实时的数据和洞察分析。在制定气候风险适应战略和计划时，寻找能够帮助您的组织的解决方案：

• 根据未来的各种碳转型情景，深入了解气候变化的短期、中期和长期风险。更深入地理解模型背后的方法以及您的公司和行业在哪些方面面临气候灾害相关风险。
  
  
• 获取针对即时、二阶和三阶影响函数的风险价值和损失指标的特定用例估算。支持您构建新的数据科学模型，以了解气候相关风险会如何危及您公司和行业特定的运营。
  
  
• 借助旨在增强利益相关者参与的仪表板和分析功能来引起针对此类风险的关注。了解产品系列层面对您的战略目标的影响，并深入研究资产层面的分析。通过优先考虑高风险资产的缓解工作以改善运营和保险成本，从而帮助保障业务连续性。
  
  
• 改进实时决策，以降低成本、提高效率并实现可持续发展目标。跨平台和软件集成数据，以实现信息可操作性。
  
  
• 通过提供报告功能来缓解投资者和利益相关者的担忧，此类功能可提供环境、社会和治理报告所需的所有信息。

当今组织不仅需要了解气候危害带来的风险，还应利用技术来预测气候危害对其资产和业务运营的具体风险，并对其进行背景分析。通过利用预测分析和地理空间建模，可以制定强大的气候风险适应计划，并最大限度地减少组织中断和破坏。