面对全球的快速变化，如何运用数字技术来帮助实现绿色发展和可持续发展？
"联合国之前发布了全球2030年实现可持续发展的目标，距离截止日期只剩下短短的6年。尽管我们已经获得了一点进展，但其实仍然面临着许多挑战。"
在29日举行的首届长三角国际绿色发展论坛上，中国科学院院士、北京大学环境科学与工程学院教授朱彤在会上分享道。
朱彤认为，数字化不仅运用在日常的信息交流上，对描述自然和预测未来都很关键。数字化还可以让每个人发生大量的数据，这个可对我们将来的健康提供极为重要的保护。
朱彤说，之所以如此关注绿色发展和可持续发展，原因在于，人类社会已经发展成一个紧密相连的全球网络，涉及交流、合作和冲突。这个网络越复杂、越紧密，其风险也就越高。这其中，空气污染是一个熟悉的问题，对身体健康造成最大要挟。另外，气候变化也直接或间接影响人类，高温热浪、流行症和极端天气等都是其后果。
当天建立的长三角国际绿色发展联盟，也旨在协助实现联合国的可持续发展目标。
为了减少这些危害，人们需要用现代科技来预测、预报和预警。科学家们已经进行了大量研究，发展了许多 大数据 模型，用于预测和预警。这些模型基于对全球自然过程的深入认识，以物理过程为基础，对未来进行预测非常重要。为了确保这些模型的准确性则需要大量的数据驱动。现代技术使我们能够收集来自地面监测网、 传感器 、卫星遥感等多种数据，描述整个地球的天气系统。
不过，在他看来，有了如此丰富的数据，数字模型硬是不足以应对挑战。希望将观测数据与模型引发的数据相结合，建立 数字孪生 地球。通过对地球的观测和模拟，我们可以更好地预测空气污染和气候变化。
目前已经有的国际机构如联合国的大 数据中心 、北京大学的大气污染数据平台和中国科学院大气物理研究所牵头的地球模拟实验室，都为这一目标提供了数据支持。我们可以利用这些数据进行环境模拟，包含污染变化和各种气候条件下的影响。另外，我们还可以通过机器学习分析历史数据，了解PM2.5和其它污染物的危害。
他认为，在 数字孪生 地球的环境下，我们还需要关注个体的健康。通过医学丈量和 传感器 技术，我们可以追踪人体袒露于环境中的影响。而袒露组学类似于基因组学，可以预测人类未来健康问题，为预防和干预提供指导。
" 传感器 的发展可以把GPS、噪声和运动的状态收集起来。如果结合人体的样本，血液里面做基因转录、蛋白等，我们可以对疾病做一个未来预测。例如说用非靶向的转录组学，可以明白显露在特定的污染物下，我们的健康会受到啥样的影响。"