- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2可视化全球气候变化
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用「ggplot2」来展示全球气温变化情况，通过绘制连续型线段的形式来进行数据的展示，数据无实际意义仅作图形展示用，希望各位观众老爷能够喜欢。
42020编辑于 2023-08-18 - 来自专栏MeteoAI
用机器学习应对气候变化？
科学家们已经从很多不同的角度对气候变化进行了深入的研究，提出了很多应对气候变化的策略。 前几天arXiv上发布了一篇新文章主要就是介绍了机器学习可以如何辅助我们应对气候变化。 全文大家可以通过这个链接[1]获取，这里是它们的Presentation录播[2]，更多资源也可以访问他们的主页Climate Change + AI[3]。 ---- 这篇文章面向气候变化领域的研究人员和工程师、企业家、投资人、企业管理人员、政府等，提出了很多气候变化与机器学习结合的研究方向及商业前景。 文章整体上围绕缓解（Mitigation）气候变化和适应（Adaptation）气候变化两个大的方向展开。
1.5K22发布于 2019-07-24 - 来自专栏气象学家
GCB | 气候变化、森林砍伐与火
导读 亚马逊森林，是全球分布范围最大的热带雨林，这里物种繁多，对于生物多样性的保护有重要的作用，同时热带雨林也是全球重要的碳汇，对于缓解大气CO2浓度上升具有不可忽视的作用。 目前对于亚马逊地区气候变化、森林砍伐和森林大火的研究多是割裂的，缺乏对这三者之间系统性的研究，因此本文作者利用多种遥感数据研究了亚马逊地区的气候变化、森林砍伐和森林大火的变化，以及相互之间的关系。 亚马逊地区的气候变化 首先作者分析了亚马逊地区的气候变化，结果表明，亚马逊地区在2000年左右经历了明显的气候转折。 图2. 森林砍伐导致的ET和地表温度的变化 作者研究指出亚马逊东部和南部地区的森林面积显著减少，导致蒸散发减小，使得低层大气温度升高，湿度减小。 最后作者指出，未来如果想消除这种森林减少和气候变化之间的反馈作用，必须重视热带雨林的保护和火灾的防护。
76420发布于 2020-07-22 - 来自专栏好奇心Log
我们如何预估未来气候变化？
当朋友得知我的研究方向是气候变化时，总会一本正经的问我：明天下不下雨。每次我都要解释好一会儿。所以，开篇先温习一下天气与气候的概念。 如表1，天气是一个较短时间尺度的，几秒、几分钟、几小时、1天、2天等的大气状态，时时刻刻都在变化，比如刮风、下雨、阴天等。而气候是一个相对较长时间尺度的大气平均状态。 01 — 气候系统与地球系统 地球系统模式是理解过去和现代气候变化规律与机理的手段，同时也是预估未来气候变化的强大工具。在认识地球系统模式之前，先来认识一下什么是气候系统和地球系统。 随着地球系统概念的提出，气候变化的研究也随之扩充为全球变化的研究。人们也逐渐意识到，对气候变化，特别是中长期气候变化的机制分析（原因分析），不能仅局限于气候系统，而需扩大到地球系统。 图2 地球的内部圈层结构示意图（改自人教版高中必修一） 02 — 气候系统模式与地球系统模式 地球系统各圈层及圈层之间的能量转移、物质交换等存在着大量的物理、化学和生态过程，比如：CO2浓度升高导致温室效应增强
57810发布于 2021-08-26 机器学习助力气候变化研究新突破
云平台与系统NeurIPS竞赛展示机器学习技术如何帮助研究人员理解气候变化某中心近期在2019年NeurIPS（神经信息处理系统）会议上赞助了"气候因果关系"（C4C）竞赛。 确定气候变化与特定天气事件之间的具体联系仍然具有挑战性。但寻找这些联系变得越来越重要。毕竟，热浪、暴雨、森林火灾等事件正以非常真实的方式影响着我们的生活。 为了找到这些联系，研究人员主要依赖耗时且成本高昂的计算机模拟来更好地理解气候变化的大局。 这次竞赛确实帮助更广泛的机器学习社区参与理解气候变化的挑战，"他补充道。"仅此一点就将促进天气和气候因果关系的新方法。" 研究领域云平台与系统机器学习可持续性标签人工智能某中心云服务NeurIPS数据科学气候变化挑战
17410编辑于 2025-10-25- 来自专栏气象杂货铺
Nature｜气候变化中超过临界点
这个点超出阈值多远，由三个因素决定：(1)系统的有效时间尺度，(2)全球变暖能以多快的速度减少，(3)变暖稳定在什么水平。
44420编辑于 2022-09-23 - 来自专栏气象学家
《通讯-地球与环境》| 深海随气候变化而变暖
The subtropical North Atlantic. Credit: Marie-Jose Messias
67220编辑于 2022-06-13 - 来自专栏气象杂货铺
录屏｜面向气候变化研究的机器学习
There is a huge potential for machine learning to help improve climate model accuracy and applicability. From model calibration, to model development to model applications, new approaches are being applied with varying degrees of success. I will discuss where there have been clear successes, and where there are some pitfalls that can be avoided. Overall, I will stress the need for the development of ‘physics-aware’ approaches that can bring fruitfully ML into the development paths of existing models.
86410编辑于 2022-09-23 - 来自专栏好奇心Log
气候变化背景下的电力资产搁浅问题
简介 化石燃料的持续开采使现有资产面临超出“将全球变暖限制在2°C以下”的容量的风险。 2）图2：假设四种技术已完全部署（1）CCS;（2）生物能源;（3）太阳能和风能，（4）核能， 最理想实施情况下，技术发展不受模型先决条件的限制，仍旧存在267 PWh搁浅电力，占目前运营和管道中化石燃料工厂未来发电量的 / 1）全球超50%的搁浅发电将位于亚洲，中国和印度将分别面临平均104和37 PWh的搁浅发电量 2）约2/3的滞留与尚未建成但正在建设中的工厂产生的电力有关 3）搁浅发电量在不同的 IAM 之间差异很大 2）图3a:煤制气转换可能在所有模型中平均将搁浅发电量减少10-30 PWh。 结果讨论 1）CCS和生物质共烧可减少电力搁浅量与CCS转化率及共烧比率相关，在21世纪迅速和广泛地部署CCS和生物能源，在2°C的目标下，平均267 PWh的发电量也可能面临搁浅 2）本文的分析存在局限性
94220编辑于 2022-04-12 - 来自专栏好奇心Log
IPCC最新发布《气候变化2021：公众摘要》
经历全球变暖背景下诸多极端天气气候事件，在其越来越受关注的当下，联合国政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 第六次评估报告（AR6）第一工作组报告《气候变化2021：自然科学基础》、第二工作组报告《气候变化 2022：影响、适应和脆弱性》、第三工作组报告《气候变化2022：减缓气候变化》陆续发布，为更好地促进公众对最新科学成果和理念的认识，11月4日，IPCC以通俗易懂的形式公开发布了《气候变化2021：公众摘要 当前，全球气候已经发生了哪些变化，当前和未来气候变化带来哪些影响和风险，我们如何适应和应对……《摘要》将有助于加深人们对气候变化更深刻的理解。 《摘要》指出，如果从现在开始和整个21世纪大力快速减少二氧化碳排放，到本世纪中叶左右，变暖将停止，到本世纪末升温1.5℃或 2℃左右。 随着全球变暖，热浪、强降雨和干旱将继续变得更加严重和频繁。 全面行动势在必行，急需加强认知和落实举措，《摘要》从自然科学角度分析应对气候变化行动，阐述了二氧化碳净零排放的概念和意义，同时也指出，二氧化碳只是导致全球变暖的人为温室气体之一，为了限制气候变化，还需要大力
37610编辑于 2023-02-15 - 来自专栏好奇心Log
模型预测的未来气候变化情景，靠谱吗？
温室气体排放各类情景表明了气候变化的可能未来。这些预测靠谱吗？ ?原文作者：Nico Keilman ?中文翻译：闫瑾、郑嘉俐 ? 一、已有模型和情景的不确定性 政府间气候变化专门委员会（IPCC）正在筹备其第六次评估报告，该报告将于2022年发布。 IPCC为政策制定者提供有关全球气候变化及其后果和风险的最新科学见解，并提出适应和缓解的可能性。 由于未来是未知的，IPCC使用各种不同模型和情景来探索由自然科学变量和社会经济变量决定的温室气体排放和其他气候变化因素的未来可能发展方式。 这个研究的目的不是探讨基于SSP2和iPETS的CO2排放的未来可能趋势。
1.9K40发布于 2020-10-29 - 来自专栏速入大数据
——聊聊科技如何应对气候变化
——聊聊科技如何应对气候变化今天咱聊一个有点沉重但又不得不聊的话题：气候变化。别以为这只是新闻联播上的热词，身边的极端天气越来越频繁，夏天热得让人怀疑人生，冬天又忽冷忽热，甚至下场雨都能刷屏朋友圈。 一、看清问题：用数据把“隐形”的碳排放揪出来气候变化最重要的驱动力就是温室气体排放。过去我们谈排放，基本靠统计口径：某个行业一年排多少吨二氧化碳，全靠企业上报。 : [12000, 8500, 15000], "用气量": [3000, 2000, 4000] }df = pd.DataFrame(data)# 假设排放系数：电 0.7 kgCO2/ kWh，气 2.0 kgCO2/m3df["碳排放量(kg)"] = df["用电量"] * 0.7 + df["用气量"] * 2.0print(df)这段代码模拟了工厂能耗换算成碳排放。 面对气候变化，我们每个人都身处其中。大数据能让我们看得更清楚、算得更明白、行动得更高效。真正的挑战不是技术，而是我们愿不愿意相信数据、依赖数据，并用数据来指导行动。
22000编辑于 2025-09-08 - 来自专栏企鹅号快讯
数据中心运营策略应该随着气候变化而改变
诚然，绿色和平组织和各国政府监管机构对数据中心的安全十分关注，但现在更多的数据中心运营商似乎应该更加认真对待气候变化问题及其充当的角色。 更多的极端天气可能意味着需要不同的设计 Uptime Institute研究副总裁Andy Lawrence表示，数据中心运营商还应该设计电力和冷却系统来应对气候变化的长期后果。
85960发布于 2018-01-26 - 来自专栏数据结构和算法
使用Python实现气候模拟工具：探索气候变化的神秘
气候变化是当今全球关注的重要问题，通过气候模拟工具，我们能够模拟和预测气候变化的趋势，进而为环境保护和政策制定提供科学依据。 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装所需依赖库 pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn 2. 模型构建与模拟 我们将使用线性回归模型模拟气候变化趋势。以下示例展示了如何使用Scikit-learn构建和训练一个简单的线性回归模型。 test_size=0.2, random_state=42) # 构建线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模拟气候变化 该工具集成了数据准备、模型构建、模拟和结果可视化等功能，能够帮助我们直观地理解气候变化趋势。希望本文能为读者提供有价值的参考，帮助实现气候模拟工具的开发和应用。
34110编辑于 2024-12-18 - 来自专栏GPUS开发者
《使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型》：小白也可以预测城市96小时气候变化
在此背景下，NVIDIA Earth-2 这一伟大的平台应运而生，而NVIDIA深度学习中心（DLI）《使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型》这门课程则为大众提供了一个深入了解并运用该平台的绝佳契机 NVIDIA Earth-2：重塑天气预报的强大平台 NVIDIA Earth-2 是 NVIDIA 推出的具有革命性意义的气候数字孪生云平台。 看看群友怎么预测深圳96小时气候的吧：使用 NVIDIA Earth-2 部署 AI 天气模型 课程核心：AI 天气模型的变革力量 本课程的核心在于深入探讨 NVIDIA Earth-2 平台上先进的 学员将获得宝贵的实践经验，学习如何利用 NVIDIA Earth-2 运行 AI 天气预测，并验证模型输出的准确性。 -实践运行 AI 天气模拟：通过 Earth2Studio 这一强大的工具（它是 NVIDIA Earth-2 平台提供的实用组件），学员将实践运行 AI 天气模拟。
53910编辑于 2025-06-09 - 来自专栏HONEYWELL
ABB GJR5252300R3101 全球气候变化威胁的核心
ABB GJR5252300R3101 全球气候变化威胁的核心图片能源转型和能源安全是迫在眉睫的全球气候变化威胁的核心。 尽管如果这种转变导致能源负担不起、获取途径减少和不平等加剧，那么这种转变将不会按照气候变化所要求的速度进行。
27410编辑于 2023-05-08 - 来自专栏气象学家
张人禾院士呼吁以全健康理念应对气候变化
构建综合一体化全健康模式， 应对气候变化威胁 将“全健康”理念广泛融入卫生健康方案 从“全健康”的角度来看，气候变化可能对疾病传播风险因素产生重大影响，疾病的分布和发展趋势也可能因此发生重大变化。 在气候变化对健康影响的研究中，应运用“全健康”理念与方法，开发多模式环境感知测量技术和相应的综合监测设备。 开发用于监测能源使用和温室气体排放的数字工具对于减缓气候变化至关重要。 推动开放科学，积极参与卫生健康治理 开放科学和国际合作可有效促进人们对气候变化影响的认知，加强卫生健康治理。 呼吁在国家/国际各层级建立若干网络或平台，以加强多方参与的合作关系，以持续推进气候变化应对和卫生健康的综合治理。 ，明确了解气候变化和“全健康”风险互联关系，积极开展早期预警，以便有效应对各种风险。
37520编辑于 2022-03-31 - 来自专栏相约机器人
发展中地区的气候变化与粮食短缺：Python分析
气候变化可能会对发展中国家造成不利影响，在发展中国家，由于人满为患，粮食产量下降可能导致营养不良，人口流离失所和疾病传播加剧。 ? 气候变化可以扩大传染病的分布，特别是通过蚊子和其他媒介传播的传染病，并导致其他疾病的出现。 考虑到气候变化对粮食生产和疾病传播的未来影响，关于气候变化影响的公众教育至关重要。 知道发展中地区更容易受到气候变化带来的风险的影响，缩小范围将是有益的。时代杂志指出，尼日利亚，海地，也门，菲律宾和斐济将面临气候变化的最严重后果。 将在这里结束分析，但可以随时查看其他地区的农作物产量以及datahub上提供的其他一些气候变化数据。 如前所述，除了影响农作物产量外，科学家们认为气候变化正在影响传染病的传播。
1.3K20发布于 2019-10-31 - 来自专栏气象学家
应对全球气候变化新绝招？人类开始给牛戴口罩了
《柳叶刀气候变化倒计时》 2020 年度报告指出，如果想要改善这一现状，我们——尤其是欧美人群——可能需要改变膳食结构，将红肉与牛奶换成植物来源食物。 只有通过各方合作，尽快行动起来，我们才有可能达成全球控制气候变化的目标。Zelp 团队希望，他们的产品能在这个关键时刻发挥作用：通过捕捉牛打的每一个嗝，来“消灭”甲烷。
38120发布于 2021-01-22 - 来自专栏气象学家
人工智能提升气候变化下的洪水预测能力
人工智能提升气候变化下的洪水预测能力 当工程师和规划者设计道路、桥梁和大坝时，他们依赖的水文模型本应能保护基础设施和社区免受50年一遇和百年一遇洪水的冲击。 但康奈尔大学的一项新研究发现，随着气候变化加剧洪水的频率和强度，现有模型正变得愈发不可靠。 "然而，气候变化使干旱和洪水更加频繁和严重。这意味着未来将与过去不同，这就引出了一个关键问题：我们在多大程度上可以信任那些基于历史数据验证过的模型来预测未来？哪些模型更适合长期水利基础设施规划？" 但他们表示，最令人担忧的发现是模型在预测气候变化条件下的洪水时表现出的不可靠性。
10010编辑于 2026-03-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号