全面与进步跨太平洋伙伴关系协定 CRI 气候风险指数 CSA 气候智能型农业 CTF 碳交易安排 DAC 直接空气碳捕集技术 DNS 债务自然互换 DRR 气候融资和灾害风险复原力 EbA 基于生态系统的适应 EC 生态补偿 ECBC 建筑节能规范 EFWM 环境友好型废物管理 XIV EPR 图 1-2 随着每次警告的升级，风险在加大 ··················································· 004 图 1-3 2020 年亚洲气候相关灾害年均损失估计总额 ····································· 004 图 1-4 根据评估目标对 17 个目标的进展情况进行的评估，按目标分列 ················ 和马来西亚等国家，持续的高温导致紧急卫 生情况，高温相关疾病病例增加，农业也面 临挑战。以上这些事件并非孤立发生的，而 是气候问题不断升级的严重后果，全球迫切 需要加快采取全面的气候行动。 海南自然灾害类型多、影响范围广，素有“台风走廊”之称。2024 年 9 月，有气象 记录以来登陆中国的最强秋台风“摩羯”正面袭击海南，登陆时中心附近最大风力 17 级 以上（风速达 62 米/秒），是继 2014

见，增加政策 的公信力和接受度。例如，一些城市开展了在线公众咨询和投票，使市民能够直接参 与到城市规划和政策制定过程中。 数字化还为紧急响应和灾害管理提供了有效的支持。通过整合监控摄像头、传感 器网络和移动通信技术，智慧城市能够在自然灾害或其他紧急情况发生时，迅速启动 应急响应机制，有效组织救援资源，确保市民安全。 总之，政务服务的数字化转型通过利用先进的信息技术，不仅优化了城市管理和 和利用，提升了公 共服务的透明度和响应速度，加强了与政府和医疗机构的合作。例如，通过与地方政 府合作，中国移动的平台能够提供更为精准的公共资源配置，优化紧急响应机制，使 得在公共卫生事件和自然灾害中的应对更加迅速有效。这些措施不仅提升了企业的品 牌形象，也为社会的可持续发展做出了积极贡献。 3.2.2 中国电信 中国电信采用平台+社区/物业的方式进行数字化转型创新，其主要技术特点及成 其在国际市场上的知名度和影响力。 这些技术创新不仅加快了城市的数字化进程，还为城市安全和管理带来了革命性 的变革。例如，通过实时数据分析，中睿信能够预测和调度资源以应对突发公共事件， 如自然灾害或大规模紧急事件，从而减少潜在的风险和损失。此外，这些系统还支持 灾后恢复和重建工作，提供重要的数据支持和资源配置决策依据。 3.2.5 中信建投证券 中信采用平台+金融的方式进行数字化转型创新，其主要技术特点与实践的成效

和党中央、国务院的决策部署，严格落实中国银保监会和国家减灾委等部门关于防灾减灾 和应急管理的相关要求，致力于打造标准化、专业化、科技化、智能化的风险管理体系， 主动发挥专业优势，在应对重大自然灾害和突发事故中，积极推出完整的风勘、防汛服务、 防火服务、灾害临前走访、专题安全培训及各类应急演练等多样防灾减灾举措，以保险服 务的可达性、广泛性、便捷性，全力履行防灾减灾责任。 2020 年，公司转型 2.0 的“数字太保” 25 年）》， 规划指出：充分释放数据要素潜能、打造新型数字基础设施、深化关键核心技术应用、激活数字化经 营新动能、加快金融服务智慧再造、加强金融科技审慎监管。企业经营中 , 面对极端气候、自然灾害和 人为事故等引发的巨灾风险和大额赔付风险仍然较高，新兴风险对保险经营的稳定性造成潜在影响。 提升公司业务转型和高质量发展，要求优化风险偏好和穿透管理，提升重点风险的监测、预警和处置 能力，对

客户的地方进行现 场采购和成品制造。到2025年，许多供应链将从全球商品和服务流动转向国 内、地区和本地的采购商和供应商。 转变的目标在于更接近终端客户的地区采购，致力于在地缘政治 局势紧张和自然灾害发生时，提高企业抵御供应链危机的韧性。 第十期 助力您的公司打造供应链的辉煌成功 011 解读信号 人才和人口结构 随着供应商、工人和社区获得越来越先进的技术，并应用技术来创造和共享 关

明确提出优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，充分发挥 “东数西算”国家枢纽作用。“东数西算”工程进一步明确了东西部枢纽 节点功能定位，其中东部枢纽节点重点支持工业互联网、金融证券、 灾害预警、人工智能推理等对网络要求较高的业务。西部枢纽节点则 重点处理后台加工、离线分析、存储备份等对网络要求不高的业务。 此外，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确提出，结合人工智 能产业发展 。 确定选址。应考虑国家政策、地理气候、能源、业务分布等因素。 遵守法律法规，遵循国家布局规划，优先向枢纽节点、政策支持地区 聚集。较好的选址区位应具备充沛的电力、充足的冷源，并避免自然 灾害风险，确保智算中心安全、高效运行。除满足当前需求，还需前 瞻性的预测未来业务趋势，预留扩展空间，适应业务规模的增长。为 了更好地支持各类用户的算力需求，建议采取“中训边推”的布局模式。 央国企智算创新实践报告（2025

遮挡的环境下，通感一体化系统可通过激光雷达、摄像头等多传感器融合 实现辅助导航，形成卫星与地面感知的互补机制。 遥感与动态三维航图：卫星互联网结合地面基站和传感器，实现对地球表 面的环境、气候、灾害等的感知与监测，生成动态三维航图，为低空飞行 器和地面用户提供实时信息。 差异化互补：地面5G-A(尤其是毫米波频段)具有更大通信带宽和更精确的位置感知能力，适合城市人口稠密区域的 细颗粒度空域

在为保障关键核心业务系统持续稳定运行和提升江苏省联社业务连续性水平，2023 年 3 月我联社启动了生产环 境重要系统异地数据备份建设项目，计划建设连接生产、同城和异地灾备三个数据中心的数据容灾系统，实现在发 生重大自然灾害造成生产中心和同城灾备中心都瘫痪的情况下，保证重要业务系统的数据不丢失，极大提升我联社 业务连续性水平。 2023年，我联社经过技术可行性研究，制定了通过存储复制技术实现本地双活+同城复制+异地复制的技术方案， 相比于仅建立同城灾备中心或异地灾备中心，4DC 的方式结合两者的优点，能容忍双城三个数据副本失效的故 障场景下存储系统继续对外提供业务，能够适应更大范围的灾难场景，对于小范围的区域性灾难和较大范围的自然 灾害，都能够通过灾难备份系统较快地响应，尽可能保全业务数据不丢失，实现更优的 RPO 和 RTO。 基于以上存储架构，生产重要系统数据实现了以下高可用功能： ①河西数据中心 2 台存储（A、B）为双 靠性和连续性。 相比仅建立同城灾备中心或异地灾备中心，4DC 的方式结合两者的优点，能容忍双城三个数据副本中心失效数 据不丢失，能够适应更大范围的灾难场景，对于小范围的区域性灾难和较大范围的自然灾害，都能够通过灾难备份 系统较快 地响应，尽可能保全业务数据不丢失，实现更优的 RPO 和 RTO。 HyperReplication 基于多时间点缓存技术，可以使 LUN 异步远程复制的 RPO

和党中央、国务院的决策部署，严格落实中国银保监会和国家减灾委等部门关于防灾减灾 和应急管理的相关要求，致力于打造标准化、专业化、科技化、智能化的风险管理体系， 主动发挥专业优势，在应对重大自然灾害和突发事故中，积极推出完整的风勘、防汛服务、 防火服务、灾害临前走访、专题安全培训及各类应急演练等多样防灾减灾举措，以保险服 务的可达性、广泛性、便捷性，全力履行防灾减灾责任。 2020 年，公司转型 2.0 的“数字太保” 25 年）》， 规划指出：充分释放数据要素潜能、打造新型数字基础设施、深化关键核心技术应用、激活数字化经 营新动能、加快金融服务智慧再造、加强金融科技审慎监管。企业经营中 , 面对极端气候、自然灾害和 人为事故等引发的巨灾风险和大额赔付风险仍然较高，新兴风险对保险经营的稳定性造成潜在影响。 提升公司业务转型和高质量发展，要求优化风险偏好和穿透管理，提升重点风险的监测、预警和处置 能力，对 所 属 领 域 案例简介 鲁烟惠农一站式烟叶生产托管服务平台，适用于从种到收全程的线上线下烟叶生产全 程托管服务，具体包括基于互联网、大数据的种植管理智能开方、田间巡查、农事提醒、 智能问诊、灾害救援、机械作业、生产用工、农资代购等所有与种植过程农业技术服务相 关的业务，实现一键下单、轻松种烟，推动烟叶生产由自我服务、合作社提供服务向社会 化服务、农业公司提供服务转变，促进农户生产经营与现代烟草农业有机衔接，推进烟叶

变化。 4) 数据安全工作场景 定期对企业重要的数据进行备份，如生产数据、设计数据、客户信息等。备份数据可以存储在云存储平台上。定期进行数据备份 可以防止因硬件故障、软件故障、人为误操作、自然灾害等原因导致数据丢失。 定期对备份的数据进行恢复测试，确保备份数据的完整性和可用性。在数据恢复测试过程中，要模拟各种可能的数据丢失场景， 如云存储故障、病毒攻击等，检验数据恢复的效果和速度。如果发 OD）政策，进行安全检查和权限限制。 数据存储与备份：企业的数据存储在各类服务器和存储设备中，保障数据的完整性和可用性。定期进行数据备份，并将备份数据 存储在异地，以防本地存储设备损坏、遭受自然灾害或人为破坏时数据丢失。 文件共享与协作安全：文件共享平台、云盘等设置合理访问权限，确保仅授权人员能够查看、编辑和下载文件。 网络应用与服务场景：在 Web 应用安全方面，开发人员进行安全编码，对

收购质量和国有资产的安全规范。 （五）管理决策智能化 探索应用大数据、云计算、大模型等技术，建立相关模型，打造全市“智慧烟叶大脑”，更加注 重用数据管理、用数据决策，推进大数据在气象预测、灾害预警、生产指导、产量预估、质量追溯、 规范管控方面的智能应用，提升分析决策的速度、精度与效能。 2024 中国企业数字化转型典范案例集 —— 国有企业 ·058· 具体实现五方面的烟叶决策分 实施效果 （1）气象数据庞大，难以实现气象与农产品产量的精准分析。 应对措施：采用机器学习中的 KNN 分类算法，结合历史 30 年天气数据，对未来天气进行预测。 可进行短期、中期、长期的天气预测，为灾害预警、模型运行提供数据基础，从而实现气象与农产品 产量的精准分析模型建设，结合半年以上的气候预测结果，实现农作物产量变化的精准预测。 （2）土壤养分数据较多且复杂，难以动态监测生育期内的大田水肥含量。