HLRS：数字孪生——环境与气候变化管理新工具

更高的气温、更猛烈的风暴、干旱与野火——气候变化的影响无处不在。然而，在城市和社区层面，预测特定区域的气候变化影响、制定有效的适应或脱碳策略，以及凝聚落实变革的政治意愿，都可能异常艰难。

斯图加特高性能计算中心（HLRS, High-Performance Computing Center Stuttgart）近期举办的一场为期两天的研讨会表明，数字孪生（digital twins）为应对这些挑战提供了一套工具箱。塔林理工大学建筑与城市研究学院院长兼教授Kimmo Lylykangas 介绍了多款现有减排数字孪生工具，其中包括伦敦大学学院 Pradeep Alva 开发的一款工具——GHG-App，可帮助利益相关方确定温室气体减排策略并实现碳中和目标。

当前研究将数字孪生定义为：物理对象、系统或过程的数字化表示，通过数据交换与其实体对应物持续同步。正因如此，数字孪生提供了强大的监测、分析、仿真和预测能力。

在此概念基础上，城市或区域数字孪生将三维城市模型与传感器、行政数据库及其他来源的实时数据相结合。城市数字孪生使规划者、决策者和市民能够监测城市运行、测试未来场景，并在规划决策落地之前评估其影响。

近年来，HLRS 的研究人员展示了数字孪生在环境管理中的多种应用，包括城市与区域规划。HLRS 开发的数字孪生将地理与建筑数据、交通数据、环境信息、传感器数据、市民反馈及其他数据类型融为一体，形成沉浸式、交互式的可视化呈现。当这些内容在 HLRS 的 CAVE 等虚拟现实设施中展示时，专业人员、政府官员和普通公众都能更直观地理解规划干预对其社区的潜在影响，相互沟通讨论，最终找到平衡各方多元需求与利益的解决方案。

基于这些经验，HLRS 的研讨会汇聚了来自多所大学的数字孪生科学专家，与公共机构和小企业代表共同探讨该方法的当前应用，以及该领域面临的挑战与机遇。讨论话题超越了城市规划范畴，聚焦于数字孪生在气候与气象建模、景观管理、基础设施建设和防灾减灾中的应用。这些演讲及由此引发的讨论共同阐明了数字孪生如何帮助我们的城市、产业和景观实现更高的可持续性。

城市数字孪生

随着欧洲和各国法律强制要求减少温室气体（GHG）排放，欧洲各地社区都在制定减排目标策略。然而，Kimmo Lylykangas 在主题演讲中指出，这可能是一个令人头疼的难题。

在减少温室气体排放之前，社区必须先核算自身产生的排放量。但如何核算并非易事——排放可能来自社区外部商品的生产和进口。与此同时，排放并非均匀分布于整座城市，而是可能由特定产业或企业活动、居民个人或特定社区，抑或是城市整体运行所驱动。只有更清晰地理解这一复杂系统，社区才能确定最具影响力的干预措施，以及这些行动可能产生的副作用。

为了使社区温室气体排放核算更具信息价值，Lylykangas 提出了一个概念：将排放数据标注元数据，并在数字孪生中呈现。他表示，这将使整合和比较排放情景的多种视角成为可能，并能更好地在多个粒度层面上表征温室气体排放源。这将帮助地方政策制定者识别更有效的减排、增汇及减少城市供应链排放的策略。演讲最后，Lylykangas 鼓励数字孪生领域的专家深入研究这一问题，开发更实用的排放场景建模范式。

在随后的演讲中，Andres Maremäe 介绍了爱沙尼亚塔林市如何利用数字孪生进行城市实时管理。"数字孪生不是可视化，而是数据流"，他强调。在塔林，城市管理部门持续收集基础设施和运营的实时数据。例如，通过安装在垃圾车上的摄像头，城市可以利用 AI 生成交通预警或检测道路损坏情况。这些应用案例使 Maremäe 的团队得以证明数字孪生投资的价值，并提升了城市更快响应环境变化的能力。

正如 HLRS 的工作所展示的，数字孪生还为在能源转型规划中建立社区共识、促进对话和理解提供了强大工具。作为斯图加特 DiTEnS 研究计划的合作伙伴，HLRS 一直在测试在虚拟现实中呈现的数字孪生如何支持新型、更可持续的能源与供热概念的参与式规划。HLRS 科学家 Kilian Türk 在研讨会上介绍，DiTEnS 团队近期完成了首项研究，聚焦斯图加特大学 Vaihingen 校区新型能源与供热概念的开发。HLRS 创建了一个数字孪生，整合了摄影测量数据、大学供热管网蓝图、建筑数据、建筑信息模型（BIM）数据、新供热管道的激光点云扫描数据，以及校园能源系统的仿真数据。通过虚拟现实呈现后，该数字孪生成为利益相关方研讨会的基础，各方汇聚一堂收集建议、讨论方案，共同规划大学向碳中和的转型。

未来数月，DiTEnS 将启动一项新的试点研究，聚焦斯图加特的一个社区。HLRS 开发的数字孪生将帮助当地居民和其他利益相关方评估更可持续的供热基础设施方案。

景观保护与管理中的数字孪生

HLRS 研讨会上，多场演讲还探讨了数字孪生如何助力保护重要区域和地方景观的生态健康。其中一个专场讨论了数字孪生如何支持内卡河沿岸梯田葡萄园的景观保护。环保人士 Claus-Peter Hutter、当地葡萄酒种植者和政府官员在研讨会上表示，这片传承景观已被开垦数百年，在当地社区中具有重要的经济和文化价值。然而，由于气候变化、人口结构变化和经济条件变迁，内卡河谷葡萄酒产业正艰难求生。

HLRS 可视化科学家 Thomas Obst 介绍，HLRS 正与路德维希堡区及葡萄酒种植初创公司ExNicrum 合作，为赫西希海姆附近的内卡河梯田葡萄园开发数字孪生。该模型利用无人机采集的摄影测量数据，在虚拟现实中构建了陡峭山坡景观的三维模型。通过 AI 辅助的视觉识别软件，可以对比数月间无人机飞行采集的数据，识别葡萄园中正在发生土壤侵蚀的具体位置。

数字孪生还可以模拟强降雨事件中水流沿山坡下泄的过程，用于识别和加固存在滑坡风险的区域。此外，它还能进行日照分析，帮助根据环境变化优化葡萄品种的选择与布局，或评估山坡用于太阳能发电等其他用途的潜力。

HLRS 研讨会上的其他演讲还探讨了景观保护的更多应用。弗莱堡大学水文学教授 Andreas Hänsler 介绍了其实验室改进黑森林地区强降雨后洪水预测的工作。研究人员开发了一个整合地形、水文和气象因素的数字孪生，旨在支持山洪的实时高分辨率预警，以预判潜在的财产损失。

同为弗莱堡大学教授的 Julian Frey 则介绍了一种将数字孪生应用于森林管理的方法。他的团队利用无人机和激光扫描仪采集森林高分辨率数据，不仅涵盖树种分布，还包括干燥度和野火风险等其他数据。数字孪生使他们能够测试不同情景，以支持气候变化背景下更高效的森林管理规划。

数字孪生：研究与规划的基石

随着数字孪生研究的推进，更大型的通用模型正成为构建更局地化仿真的基础。Marvin Schmidt 介绍，巴登-符腾堡州地理信息与土地开发局开发了一款名为 geoZwilling@bw 的数字孪生，提供全州的高分辨率数字模型。该模型随新建建筑定期更新，为其他仿真开发或情景测试提供了可靠的数据工具箱。

霍恩海姆大学物理学家 Thomas Schwitalla 在 HLRS 表示，如今的超级计算机已能够以越来越精细的分辨率模拟全球天气和气候。通过整合大气、陆地地形、海洋、水道、植被等多方面数据，全球天气和气候模型正在提升科学家基于事实预测气候变化未来影响的能力，甚至可以精确到区域和地方层面。这些信息将提升城市和社区预测和应对气候变暖的能力。

模型预测，德国西南部是未来几年气温可能显著上升的地区之一。为此，布赖斯高/黑森林高地地区的 Bettina Joa 与弗莱堡大学研究人员合作，将有助于预测气候变化对该地区影响的数据集进行可视化。工作重点之一是识别因气温上升而加剧的热岛效应，并制定能够改善景观通风、缓解这些变化影响的建筑策略。

除了环境与气候管理的机遇，HLRS 研讨会也凸显了该领域面临的一些技术挑战。例如，Thomas Schwitalla 在天气和气候模拟中使用的是一款名为 MPAS 的模型——该模型由研究社区历经多年针对 CPU 系统架构开发。然而，在 HLRS 的 Hunter 系统等现代超级计算机上，GPU 加速器的使用日益增多，意味着运行和进一步提升此类大规模仿真分辨率所需的强大计算资源，其获取难度可能增加。

研讨会参与者还指出，像 geoZwilling@bw 这样的数字孪生之间需要更好的标准化和协调，尤其是在德国 16 个联邦州之间。尽管这一技术挑战的艰巨性显而易见，但计算和数据存储能力的提升有望改善模型集成，实现更丰富、更全面的仿真。