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。 除此之外，大家有没想过，近些年火遍各行各业的机器学习（ML）和人工智能（AI）可以与气候变化碰撞出什么样的火花呢？ ? 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。 ---- 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。

GCB | 气候变化、森林砍伐与火

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。 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。

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。 本文讲述的是未来的全球气候变化，而非天气变化。 表1 天气与气候的概念对比* 天气 一个地区短时间里的大气状况，它是时刻在变化的。 气候 一个地区多年的天气平均状况。 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。 气候变化是地球系统各子系统相互作用在大气圈的反映，气候系统与深层地球系统是相互联系，密不可分的（本段引自：汤懋苍等，1995；高晓清等，2004）。

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

Nature｜气候变化中超过临界点

古记录表明，气候系统有临界点，在这些临界点上，微小的强制力变化会对地球系统的组成部分（即临界要素）造成实质性的、不可逆转的改变。随着大气中的温室气体浓度因化石燃料燃烧而继续上升，人类活动也可能触发临界点，其影响将难以适应。以前的研究报告称，对于关键的临界要素（如冰盖融化）来说，全球变暖的阈值比工业化前的条件低。如果是这样，当代的高升温率意味着超过这些阈值几乎是不可避免的，这被广泛认为意味着我们现在致力于遭受这些临界事件。在这里，此研究中表明这种假设可能是有缺陷的，特别是对于快速变化的气候中缓慢发生的临界要素（如大西洋经向翻转环流的崩溃）。最近发展的理论表明，如果过冲时间与临界要素的有效时间尺度相比很短，则可能暂时超过阈值而不引起系统状态的变化。为了证明这一点，考虑了具有规定阈值的临界要素的简单模型，该模型由全球变暖轨迹驱动，在全球变暖水平比工业化前水平高1.5摄氏度之前，全球变暖轨迹达到顶峰，然后恢复稳定。这些结果强调了在评估与过冲临界点阈值有关的风险时考虑时间尺度的重要性。

《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

ggplot2可视化全球气候变化

气候变化背景下的电力资产搁浅问题

能源行业认为，技术解决方案，提高能源效率、使用碳捕获和储存（CCS）、生物能源、自然抵消和从煤炭转向天然气等方法，可减少化石燃料能源生产的碳足迹。不同发展程度的国家刚开始制定煤炭淘汰计划，正在决定他们应该以多快的速度实现经济脱碳。

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》揭示，气候变化远比“变得更热”更加复杂，实际上，我们正在经历大气、陆地、海洋和冰冻圈的广泛变化。 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

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.

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。 二、跨度为100年全球情景 Oswald和Stern指出自然科学家在模拟气候变化和潜在变量方面已经走了很长一段路，现在的重点正转向社会科学家的研究贡献。

——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。 气候变化不是遥远的科学问题，而是我们正在经历的生活困境。那问题来了：面对全球性的挑战，我们能做点啥？答案之一就是——大数据。有人可能会问：数据和气候有什么关系？数据又不能降温、也不能造雨。 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。 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。

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。 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

气候变化和人工智能报告：对决策者的建议

New report highlights the potential for AI to support climate action; offers recommendations for policy makers to expedite AI-for-climate solutions.