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气候预测存在很大的不确定性，传统的气候风险管理模型难以进行长期气候适应研究。3月18日，同济大学、美国普林斯顿大学（Princeton University）和罗格斯大学（Rutgers University）等机构在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表题为《基于强化学习的气候变化适应策略：针对沿海洪水风险管理的应用》（Reinforcement Learning-based Adaptive Strategies for Climate Change Adaptation: An Application for Coastal Flood Risk Management）的文章指出，相比于传统计算模型，强化学习（Reinforcement Learning）可以显著降低气候变化适应决策的成本，在共享社会经济路径的最高排放情景（SSP5~8.5）下，能够降低9%~77%的成本。