過去20年里，有近70%的極端天氣是因為氣候變化而造成的。正如聯合國前秘書長潘基文所說：“我們是結束貧困的第一代人，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任，后代將嚴厲地批判我們。”

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散引發了實質性的轉變。自1990年以來，溫室氣體排放量的增加導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。氣候科學家擔心在未來的200年內，全球平均氣溫會上升近6攝氏度。

為應對全球變暖，各國需要一項有效的行動計劃。他們嚴重依賴實時數據分析，預測性分析在預測全球變暖趨勢這方面有很大前景。氣候科學家越來越多利用數據分析和機器學習是有原因的。根據研究，這些模型在下面幾種情況下更經濟、更精確：

當有大量數據，但傳統統計方法不足以對系統建模時。

當有好的模型，通過傳統的生產方法計算它們需要花費大量的成本時。

氣候科學家已經開始使用數據分析識別污染源、對作物覆蓋進行分類，并校準衛星傳感器。深度學習是機器學習的一個關鍵分支，可以幫助實現超分辨率、模式識別和全球變暖預測，并匯編環境圖像數據，以加快該領域的數據分析。

公共部門和私營組織一直都在創造尖端工具和技術來對抗全球變暖。包括各種變量的大量數據，如碳排放、森林覆蓋、海平面和溫度變化，都在被實時存儲和分析。這些工具可以識別變量之間的關聯，推薦可行的見解并生成模式和預測。通過這種方式，我們可以及時采取適當的主動預防措施或行動。

進行更好的預測

數據分析方法的推動基于氣候信息學領域的研究，該領域于2011年發展，是將氣候科學與數據分析結合起來。這門學科涵蓋了很多主題，包括加強對極端天氣的預測，如洪水、古氣候學——通過使用從事物（如氣候降尺度、冰芯等）中提取的數據來再現歷史氣候條件，利用大規模模型在超本地水平上進行預測，并研究氣候和天氣對社會經濟的影響。

數據分析可以產生隱藏的、有價值的見解，這些見解來源于氣候模型創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于上世紀60年代開發，這些模型代表著冰、冰凍圈、陸地、海洋和大氣。盡管在基本的科學假設上達成了一致，但是科羅拉多大學波爾得分校的計算機科學教授克萊爾·蒙特利奧尼并不滿意它們的準確性，尤其是對長期預測而言。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成一致。”

為了做出更好的預測，蒙特利奧尼結合了大約30個氣候模型預測進行數據分析。

數據分析在應對全球變暖時會提供什么幫助？

數據分析可以用于對抗全球變暖。其中比較杰出的是獨立非營利組織氣候中心（Climate Central）的研究。他們開發了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的精確海平面，瀏覽歷史數據、行動計劃和洪水警報。該工具預測，由于海平面上升，邁阿密海灘（Miami Beach）將很快被淹沒。

非法伐木是導致毀林的主要因素之一。Rainforest Connection（RFCx）利用數據分析和手機控制森林砍伐。他們建立了聲學監測系統來保護雨林地區，能夠通過實時警報來改善應對效果。RFCx與機器學習框架TensorFlow合作，實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。

哥倫比亞大學的環境生物學教授瑪麗亞·烏里亞特（Maria Uriarte）和數據科學研究所的統計學教授田正利用數據分析和人工智能檢測颶風瑪麗亞對波多黎各埃爾云克國家森林的影響。這項研究是為了發現熱帶風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域里的一團綠區別兩個不同的樹種？

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

弄清楚現代風暴如何影響森林的組成和分布對于全球變暖很有必要。當颶風摧毀森林時會迫使植被分解，向大氣中排放出更多的CO2。風暴過后，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，隨著氣候變化導致更多風暴，儲存的碳將減少，釋放的碳將增加——最終加劇全球變暖。

數據分析可以在創造更宜居和可持續發展的城市方面發揮關鍵作用。它可以通過處理數據來提高城市的能效，這些數據從智能電表等物聯網設備收集，從而預測能源需求。

智能解決方案使當局能夠模擬區域法，建立洪泛區，并致力于備災和城市規劃。一個可持續發展的城市管理機構可以設想一個最先進的分析儀表板，顯示關于能源使用、水資源可用性、天氣和交通的實時數據，使城市更加宜居和高效。

在中國，綠色地平線項目（由IBM開發）可以監控污染源，預測空氣污染，并制定可能的計劃。例如，它可以建議是關閉特定的發電廠更好，還是在特定區域限制司機數量，使污染等級最小化更好。IBM正在開發另一個系統來幫助城市預測未來的熱浪。

該項目將模擬城市氣候，并研究一系列不同策略來測試它們如何緩解熱浪。例如，數據分析和機器學習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。

一個沒有數據分析的世界

很難想象沒有數據分析的世界，解決全球變暖的計劃或者政策都會變得單一：

關于減少碳排放的計算會受到影響。設想這樣一個系統，公司一致同意執行一項法律，要求在未來十年內，工廠、汽車和其他來源產生的碳排放減少3%。然而，實際的要求是將碳排放減少6%，有缺陷的計算會加劇全球變暖。

冰川正在快速融化，海平面也在以前所未有的速度上升，給沿海地區帶來了嚴重的風險。如果不采用預測分析，相關當局可能無法采取積極主動的住房搬遷和恢復規劃步驟。

毫無疑問，數據分析正在重新定義氣候變化政策，它已經成為一些計劃和程序的核心組成部分。數據分析的潛力至關重要，包括分析大量復雜的氣候數據、識別隱藏關聯和演示實時見解。

技術能發揮多大的作用，關鍵把握在人類的手中。請記住，我們沒有第二個家園。
責編AJX