計算機是當代信息科學與技術的重要支柱之一，在世界各國信息化社會的建設中持續(xù)發(fā)揮著不可替代的重要作用。近年來，計算機科學與技術實現了與人文社會科學的交叉融合，取得了一系列具有前沿性和創(chuàng)新性的研究成果。在這方面，計算機科學與可持續(xù)發(fā)展研究之間的交叉融合頗具代表性。一方面，一些學者嘗試用計算機科學與技術解決可持續(xù)發(fā)展難題，計算機科學為應對不同地區(qū)的可持續(xù)性挑戰(zhàn)提供新的研究方法、工具、模型和技術支持，拓寬研究深度和廣度，完善決策支持系統(tǒng)。另一方面，可持續(xù)發(fā)展也對計算機科學與技術提出了更高的要求，如加快學科的綠色低碳轉型，開發(fā)更精準、更高效、通用性更強的算法。計算機科學與可持續(xù)發(fā)展研究相互促進、共同演進的良性關系，正是科技創(chuàng)新更好造福人類、創(chuàng)造未來的重要體現。

　　跨學科合作質量決定解決實際問題水平

　　亞歷山大·卡爾達斯（Alexandre Caldas）是聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署國家外聯(lián)、技術與創(chuàng)新主管，聯(lián)合國地理空間網絡主席。近日，卡爾達斯在《自然》上發(fā)表評論稱，當前全人類面臨著三重氣候危機，包括氣候變化、生物多樣性喪失和環(huán)境污染。這場危機不僅為各領域的綠色低碳轉型帶來挑戰(zhàn)，更決定了人類能否共同創(chuàng)造一個繁榮美好的未來。以環(huán)境污染為例，許多人非常重視海洋塑料的污染問題，但是卻對城市空氣污染問題如何影響日常生活了解得不夠深入。此外，研究人員在大氣、水、海洋、土地、生物區(qū)、生物多樣性等環(huán)境要素中劃定受污染影響的區(qū)域，本身就是一種簡化行為?？栠_斯指出，學界急需找到一種能夠綜合分析多個部門之間相互作用的聯(lián)結方法（nexus approach），拓寬污染治理、生物多樣性、碳排放等可持續(xù)發(fā)展研究領域的范圍。在此，計算可持續(xù)性（computational sustainability）就為平衡環(huán)境、經濟和社會需求及促進可持續(xù)發(fā)展打開了新視野。根據美國康奈爾大學計算可持續(xù)性研究所的定義，計算可持續(xù)性是一個橫跨計算機科學、信息科學、運籌學、應用數學和統(tǒng)計學的科研領域。相關科研人員側重于開發(fā)計算和數學模型，協(xié)助決策者管理和分配資源，幫助落實聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標，如消除貧困和饑餓、改善健康、提供清潔能源等。

　　卡爾達斯認為，計算工具和計算資源從三個層面完善環(huán)境議題的決策過程。第一個層面是數據訪問，即數據的可用性和訪問透明度。如今，地球一半以上的地區(qū)（包括超過150個發(fā)展中國家）都能夠獲取環(huán)境科學的近實時數據、實時數據和歷史數據。這一成就將大幅度改善人民生活，特別是在發(fā)展中國家。第二個層面是數據洞察，即在不同環(huán)境科學領域利用近實時數據和實時數據協(xié)助決策。例如，“世界環(huán)境狀況室”（World Environment Situation Room）是聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署分享環(huán)境行動數據、信息和知識的平臺，它幫助成員國、主要的利益相關者和合作伙伴輕松瀏覽和評估全球、區(qū)域、國家與地方層面的環(huán)境數據，在此基礎上得出結論、作出決定，并采取相應的行動。第三個層面是數據情報，它要求研究人員系統(tǒng)性地觀測數據和變量，利用瓶頸和關鍵點設想不同的場景，然后采取相應的行動。目前，科研機構有足夠的計算能力和技術將空間數據和地面?zhèn)鞲袛祿嘟Y合，并進行收集和儲存。康奈爾大學計算與信息科學教授、計算可持續(xù)性研究所所長卡拉·戈麥斯（Carla Gomes）認為，很多時候，跨學科合作的質量決定了利用計算可持續(xù)性解決實際問題的水平。良好的合作來之不易，這需要計算機科學家主動打破在獨自工作時得出的結論，熟練掌握其他學科的背景知識，了解多種工具的用途。

　　技術、模型和數據帶動科研取得突破

　　隨著《巴黎協(xié)定》和“昆明—蒙特利爾全球生物多樣性框架”相繼通過，各國紛紛加強氣候治理，推進自然生態(tài)系統(tǒng)恢復。各國決策者也更加關注氣候問題與生物多樣性、農業(yè)、水資源、經濟之間的緊密聯(lián)系。2023年6月，世界銀行、美國斯坦福大學“自然資本”項目和國際應用系統(tǒng)分析研究所發(fā)布了報告《自然的邊界：用自然資本實現可持續(xù)性、效能和繁榮》。該報告將新采集的全球數據導入綜合模型，提供了一套可供146個國家判斷自然資源配置效率、評估自然資源配置權衡的統(tǒng)計數據。這份報告的初衷是協(xié)助決策者思考政策和決策可能給經濟與環(huán)境帶來的影響，幫助各國選擇切實可行的自然資源使用方式，實現環(huán)境保護和經濟發(fā)展的雙贏。

　　美國明尼蘇達大學生態(tài)與環(huán)境經濟學杰出教授史蒂芬·波拉斯基（Stephen Polasky）是“自然資本”項目生態(tài)服務系統(tǒng)領銜的制圖者和評估者之一。波拉斯基發(fā)現，大部分經濟模型集中分析農業(yè)生產力等經濟變量。生態(tài)系統(tǒng)恢復與保護模型則幫助社會更好地認識生物多樣性和碳循環(huán)。與以上兩種單一的研究方法不同，“自然資本”項目探討了如何在發(fā)展居民生計和地方經濟的同時，提高生物多樣性和碳固存。為此，波拉斯基等人搭建了一個包含多項經濟和生態(tài)因素的綜合模型，匯編了全球土地覆蓋圖，收集了碳循環(huán)、生物多樣性、農作物、畜牧業(yè)和林業(yè)數據。隨后，研究人員將數據導入一套生態(tài)系統(tǒng)服務與權衡綜合評估（InVEST）模型中，通過優(yōu)化分析得到低收入、中等偏下收入、中等偏上收入和高收入國家的可持續(xù)資源效率邊界。該邊界劃定了在人類對自然資源高效使用和配置下市場產出和環(huán)境產出的范圍。最后，波拉斯基等人計算出各國既能實現多項經濟效益又能擴大環(huán)境效益的最優(yōu)組合方案。這份報告還清楚地說明了各國調整自然資源利用方案的結果。例如，當一塊給定的土地從農用地轉變?yōu)楸Ｗo區(qū)時，隨之會產生哪些碳固存和生物多樣性等方面的環(huán)境效益，農民又需要承受哪些經濟損失。

　　科研人員在技術、模型和數據上取得的突破，為各國達成經濟發(fā)展和環(huán)境保護的雙贏帶來希望。該報告發(fā)現，各國改善土地、水和其他自然資源的分配與管理現狀，能夠在不損害森林和自然棲息地的情況下，使全球農業(yè)、畜牧業(yè)和林業(yè)的年收入總額增加約3290億美元。如果146個國家完善其土地的利用和管理方法，地球碳儲量將合計增加23%，并且不會導致經濟回報受損。此外，更好的作物種植策略和更明智的空間規(guī)劃將減少農業(yè)的生態(tài)足跡，使全球卡路里產量增加150%以上。如果各國都采取更有效的大氣污染防治措施，政府將節(jié)省60%的治理成本，每年還能挽救很多生命。

　　　為計算機科學與技術設立可持續(xù)發(fā)展框架

　　科學創(chuàng)新帶動了社會進步，但同時也會對生態(tài)環(huán)境產生不利影響，對此，學界和社會都需要有全面而科學的認識。英國劍橋大學生物醫(yī)學數據科學助理研究員路易克·蘭內隆格（

　　為了讓計算機科學界在可持續(xù)研究實踐方面引領潮流，最大程度地使計算機科學造福人類和環(huán)境，蘭內隆格等人推出了“治理、責任、碳足跡估算、節(jié)能、新合作、教育、研究”（GREENER）綠色框架，以此規(guī)范和指導計算機科學的綠色低碳轉型。首先，“治理”和“責任”指的是計算機科學領域的個人和機構公開、透明地開展節(jié)碳減排工作。例如，科研機構擔負著管理和擴展集中式數據基礎設施的責任。因此，采購計劃需要充分考慮到所購買硬件的制造和運營的碳足跡。其次，大部分學術機構將計算資源作為研究基礎設施的一部分無償提供給研究人員。這導致研究人員不但不用直接為運行計算任務所產生的成本進行支付，還容易產生計算資源用之不盡的錯覺。由此可見，量化、檢測和報告科研項目的能源消耗情況，有助于學者正確地認識計算能力的環(huán)境成本，識別節(jié)能效率低的科研環(huán)節(jié)。再次，在圍繞計算機科學的低碳轉型開展新合作時，研究人員需要避免出現反彈效應。反彈效應是對以可持續(xù)發(fā)展為導向的行動的系統(tǒng)性反應，這些反應抵消了預期的效果，阻礙了可持續(xù)發(fā)展的轉變。以數據儲存為例，將1TB數據存儲一年的生命周期碳足跡大約為10公斤二氧化碳當量。機構和研究團隊創(chuàng)建數據拷貝會進一步增加碳排放。即便是有能力提高能源利用效率的大規(guī)模和超大規(guī)模的數據中心，也需要規(guī)避不必要地擴大計算規(guī)模。最后，有必要通過培訓提高利益相關者對計算機科學可持續(xù)發(fā)展的重視。在研究中使用最廣泛的編程語言如R語言和Python語言，往往是能源效率最低的。這就需要研究團隊培養(yǎng)具有可持續(xù)發(fā)展意識、能充分了解編碼選擇如何影響碳足跡的軟件工程師，從而提高實驗工具的能源使用效率。

　　在蘭內隆格看來，隨著研究人員相繼推進綠色框架的各個層面，環(huán)境可持續(xù)性將在不久后成為計算機科學的核心要素。這種文化變革反過來會帶動各領域的工作改革，催生更高的透明度、更全面的認知、更好的培訓和政策，最終形成良性循環(huán)。從資助機構、期刊出版機構到高性能計算團隊和職業(yè)研究人員，所有利益相關者都可以為計算機科學的綠色轉型盡一份力，使其成為可持續(xù)發(fā)展的典范。