日前，居住在澳大利亚新南威尔士州的王静怡被巨大的雨声惊醒：“从来没见过这么大的雨，感觉天被捅了个窟窿。”早上醒来时，她发现唯一通往外界的道路被冲毁。“当地报纸报道说，可能是受到了汤加海底火山爆发的影响。”她感慨地说。

当前，全球变暖、极端气候事件频发给人类社会带来新挑战。如何减少极端天气引发的灾害，增强应对极端天气事件的能力？

自然灾害频发造成经济损失惨重

2021年，全球由于极端天气导致的巨灾频现。

7月20日前后几天时间里，617.1毫米的过程降水量给郑州市带来了重大的财产损失和人员伤亡。在欧洲，同样迎来了一场百年不遇的降雨。在受灾最严重的德国、比利时、奥地利等地，洪水冲垮了大量的房屋，超过200人因此丧生。

同年7月，巴西遭遇严重霜冻；加拿大和美国西部则遭遇史无前例的热浪和干旱，美国加州山火肆虐。

国内外很多专家多次强调，极端天气频发与全球变暖密切相关。

每年，极端天气引起的巨灾都会给全球造成巨大的人口伤亡及严重的财产损失。中再巨灾风险管理股份有限公司总经理冯键告诉记者：“依据IPCC报告，2009年-2019年，全球自然灾害年均直接经济损失（2019年物价水平）高达1649亿美元。中国作为自然灾害频发大国，年平均直接经济损失约3500亿元，其中，气象灾害损失占中国自然灾害总损失的70%-80%。”

准确预测极端天气将减少灾害损失

“如果能及时、准确地对极端天气进行预报，可以未雨绸缪、提早防范，将灾害损失降到最低。”中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室研究员包庆指出，气候预测是大气科学领域的世界性难题。“目前，以日为单位的天气预报的准确度较高，以周和月为单位的大气季节内振荡预报和年代际预报水平较低。”

中科院大气所自主研发出的气候系统模式1.3版本——无缝隙预测系统，可以对次季节+季节+年际+年代际进行预测。“也就是说从一天到一年甚至是到10年的时间跨度气候变化，都可以进行科学预测。”包庆说。

据介绍，这套气候系统的中期预报可以对10天的降水总量、温度异常等情况进行预测，并且能进行比较准确的季节预测。

据包庆介绍，中科院已经利用这一模型，提前一年成功预测出2018-2019年的CP型弱厄尔尼诺事件。中科院还与“一带一路”的很多国家合作，为南亚等部分地区提供了气候预测。

2020年秋季，中科院大气所预测尼泊尔大部分地区冬季将偏干。尼泊尔水文气象部气候分析科高级气象师Indira Kandel博士证实了这一预测的准确性：“2020-2021年，尼泊尔冬季遭遇严重干旱，与中科院在2020年秋季预测结果一致。”

用好金融手段提高灾害抵御能力

一旦巨灾不可避免，如何才能增加抵御巨灾的能力，进一步减少损失？“当前灾后救助以政府救助为主，市场补偿为辅，风险管理偏事后管理。”冯键介绍说，一些发达国家采用巨灾保险来增加对自然灾害的抵御能力。

“政府主导、市场承担、相互协作是当今国际巨灾保险体系的主流类型。”冯键说。

2013年-2020年，10亿元以上巨灾损失事故共7起。比如，2020年，湖北、湖南、江西、四川、安徽等省份洪水灾害损失近1500亿元，保险赔付近33亿元。

据了解，截至2020年，区域巨灾保险试点已落地全国16个省市。比如，2017年，重庆试点巨灾保险，由参保区县财政投保：每人每次灾害投保金额不低于10万元，其中医疗救助费用投保金额不低于1万元。

“现在很多地方政府服务正在探索应急保险联动机制，对极端灾害事件进行联动管理。”冯键说，我们已经建立了雪灾风险管理平台，应用于青海，实现了青海承保区域暴雪农险快速智能理赔。“一旦青海牧区出现牛羊伤亡严重的雪灾，将触发智能理赔，保险赔付将在两天内自动支付到个人账户。”