過去20年里，有近70%的極端天氣是因?yàn)闅夂蜃兓斐傻?。正如?lián)合國前秘書長潘基文所說：“我們是結(jié)束貧困的第一代人，也是能夠采取措施避免氣候變化最壞影響的最后一代人。如果我們沒有履行自己的道德和歷史責(zé)任，后代將嚴(yán)厲地批判我們。”

全球變暖是指地球長期平均氣溫上升，二氧化碳、甲烷和一氧化二氮等氣體的擴(kuò)散引發(fā)了實(shí)質(zhì)性的轉(zhuǎn)變。自1990年以來，溫室氣體排放量的增加導(dǎo)致全球氣溫急劇上升。與100年前相比，地球的平均氣溫上升了1攝氏度。氣候科學(xué)家擔(dān)心在未來的200年內(nèi)，全球平均氣溫會上升近6攝氏度。

為應(yīng)對全球變暖，各國需要一項(xiàng)有效的行動計(jì)劃。他們嚴(yán)重依賴實(shí)時數(shù)據(jù)分析，預(yù)測性分析在預(yù)測全球變暖趨勢這方面有很大前景。氣候科學(xué)家越來越多利用數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)是有原因的。根據(jù)研究，這些模型在下面幾種情況下更經(jīng)濟(jì)、更精確：

當(dāng)有大量數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法不足以對系統(tǒng)建模時。

當(dāng)有好的模型，通過傳統(tǒng)的生產(chǎn)方法計(jì)算它們需要花費(fèi)大量的成本時。

氣候科學(xué)家已經(jīng)開始使用數(shù)據(jù)分析識別污染源、對作物覆蓋進(jìn)行分類，并校準(zhǔn)衛(wèi)星傳感器。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個關(guān)鍵分支，可以幫助實(shí)現(xiàn)超分辨率、模式識別和全球變暖預(yù)測，并匯編環(huán)境圖像數(shù)據(jù)，以加快該領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析。

公共部門和私營組織一直都在創(chuàng)造尖端工具和技術(shù)來對抗全球變暖。包括各種變量的大量數(shù)據(jù)，如碳排放、森林覆蓋、海平面和溫度變化，都在被實(shí)時存儲和分析。這些工具可以識別變量之間的關(guān)聯(lián)，推薦可行的見解并生成模式和預(yù)測。通過這種方式，我們可以及時采取適當(dāng)?shù)闹鲃宇A(yù)防措施或行動。

進(jìn)行更好的預(yù)測

數(shù)據(jù)分析方法的推動基于氣候信息學(xué)領(lǐng)域的研究，該領(lǐng)域于2011年發(fā)展，是將氣候科學(xué)與數(shù)據(jù)分析結(jié)合起來。這門學(xué)科涵蓋了很多主題，包括加強(qiáng)對極端天氣的預(yù)測，如洪水、古氣候?qū)W——通過使用從事物（如氣候降尺度、冰芯等）中提取的數(shù)據(jù)來再現(xiàn)歷史氣候條件，利用大規(guī)模模型在超本地水平上進(jìn)行預(yù)測，并研究氣候和天氣對社會經(jīng)濟(jì)的影響。

數(shù)據(jù)分析可以產(chǎn)生隱藏的、有價值的見解，這些見解來源于氣候模型創(chuàng)造的大量問題氣候和全球變暖模擬。

最早的氣候變化模擬之一由普林斯頓大學(xué)于上世紀(jì)60年代開發(fā)，這些模型代表著冰、冰凍圈、陸地、海洋和大氣。盡管在基本的科學(xué)假設(shè)上達(dá)成了一致，但是科羅拉多大學(xué)波爾得分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授克萊爾·蒙特利奧尼并不滿意它們的準(zhǔn)確性，尤其是對長期預(yù)測而言。她說，“有很多不確定性。他們甚至沒有在未來降水會如何變化上達(dá)成一致。”

為了做出更好的預(yù)測，蒙特利奧尼結(jié)合了大約30個氣候模型預(yù)測進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)分析在應(yīng)對全球變暖時會提供什么幫助？

數(shù)據(jù)分析可以用于對抗全球變暖。其中比較杰出的是獨(dú)立非營利組織氣候中心（Climate Central）的研究。他們開發(fā)了Surging Seas，這是一個顯示美國海平面上升信息的交互式地圖。

打開地圖，你就可以看到不同地區(qū)的精確海平面，瀏覽歷史數(shù)據(jù)、行動計(jì)劃和洪水警報。該工具預(yù)測，由于海平面上升，邁阿密海灘（Miami Beach）將很快被淹沒。

非法伐木是導(dǎo)致毀林的主要因素之一。Rainforest Connection（RFCx）利用數(shù)據(jù)分析和手機(jī)控制森林砍伐。他們建立了聲學(xué)監(jiān)測系統(tǒng)來保護(hù)雨林地區(qū)，能夠通過實(shí)時警報來改善應(yīng)對效果。RFCx與機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow合作，實(shí)時分析森林中的聲音，識別類似伐木卡車、鏈鋸和其他非法活動的噪音，以定位森林問題。

哥倫比亞大學(xué)的環(huán)境生物學(xué)教授瑪麗亞·烏里亞特（Maria Uriarte）和數(shù)據(jù)科學(xué)研究所的統(tǒng)計(jì)學(xué)教授田正利用數(shù)據(jù)分析和人工智能檢測颶風(fēng)瑪麗亞對波多黎各埃爾云克國家森林的影響。這項(xiàng)研究是為了發(fā)現(xiàn)熱帶風(fēng)暴如何影響樹種的分布，并且探究它們對全球變暖和氣候變化的影響。

對于颶風(fēng)瑪麗亞造成的大面積破壞，找到受影響樹種的唯一方法就是查看無數(shù)張高分辨率圖像。然而，存在一個明顯的困難：如何僅僅通過觀察廣大區(qū)域里的一團(tuán)綠區(qū)別兩個不同的樹種？

他們利用了人工智能和數(shù)據(jù)分析來分析高分辨率圖像，并將它們與一個數(shù)據(jù)集進(jìn)行比對——該數(shù)據(jù)集在給定的地塊上識別每個樹種，并相應(yīng)地繪制樹種地圖，來自固定區(qū)域的地面數(shù)據(jù)幫助他們區(qū)分俯視圖中的不同樹種。

弄清楚現(xiàn)代風(fēng)暴如何影響森林的組成和分布對于全球變暖很有必要。當(dāng)颶風(fēng)摧毀森林時會迫使植被分解，向大氣中排放出更多的CO2。風(fēng)暴過后，樹木重新生長的時候，由于體積變小，它們會儲存更少的碳。因此，隨著氣候變化導(dǎo)致更多風(fēng)暴，儲存的碳將減少，釋放的碳將增加——最終加劇全球變暖。

數(shù)據(jù)分析可以在創(chuàng)造更宜居和可持續(xù)發(fā)展的城市方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。它可以通過處理數(shù)據(jù)來提高城市的能效，這些數(shù)據(jù)從智能電表等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集，從而預(yù)測能源需求。

智能解決方案使當(dāng)局能夠模擬區(qū)域法，建立洪泛區(qū)，并致力于備災(zāi)和城市規(guī)劃。一個可持續(xù)發(fā)展的城市管理機(jī)構(gòu)可以設(shè)想一個最先進(jìn)的分析儀表板，顯示關(guān)于能源使用、水資源可用性、天氣和交通的實(shí)時數(shù)據(jù)，使城市更加宜居和高效。

在中國，綠色地平線項(xiàng)目（由IBM開發(fā)）可以監(jiān)控污染源，預(yù)測空氣污染，并制定可能的計(jì)劃。例如，它可以建議是關(guān)閉特定的發(fā)電廠更好，還是在特定區(qū)域限制司機(jī)數(shù)量，使污染等級最小化更好。IBM正在開發(fā)另一個系統(tǒng)來幫助城市預(yù)測未來的熱浪。

該項(xiàng)目將模擬城市氣候，并研究一系列不同策略來測試它們?nèi)绾尉徑鉄崂?。例如，?shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠決定種樹的最佳位置，以增加綠化面積并減少路面熱量。

一個沒有數(shù)據(jù)分析的世界

很難想象沒有數(shù)據(jù)分析的世界，解決全球變暖的計(jì)劃或者政策都會變得單一：

關(guān)于減少碳排放的計(jì)算會受到影響。設(shè)想這樣一個系統(tǒng)，公司一致同意執(zhí)行一項(xiàng)法律，要求在未來十年內(nèi)，工廠、汽車和其他來源產(chǎn)生的碳排放減少3%。然而，實(shí)際的要求是將碳排放減少6%，有缺陷的計(jì)算會加劇全球變暖。

冰川正在快速融化，海平面也在以前所未有的速度上升，給沿海地區(qū)帶來了嚴(yán)重的風(fēng)險。如果不采用預(yù)測分析，相關(guān)當(dāng)局可能無法采取積極主動的住房搬遷和恢復(fù)規(guī)劃步驟。

毫無疑問，數(shù)據(jù)分析正在重新定義氣候變化政策，它已經(jīng)成為一些計(jì)劃和程序的核心組成部分。數(shù)據(jù)分析的潛力至關(guān)重要，包括分析大量復(fù)雜的氣候數(shù)據(jù)、識別隱藏關(guān)聯(lián)和演示實(shí)時見解。

技術(shù)能發(fā)揮多大的作用，關(guān)鍵把握在人類的手中。請記住，我們沒有第二個家園。
責(zé)編AJX