数据分析在应对全球变暖时会提供什么应对方针?

数据分析可以用于对抗全球变暖。其中比较杰出的是独立非营利组织气候中心(Climate Central)的研究。他们开发了Surging Seas，这是一个显示美国海平面上升信息的交互式地图。

打开地图，你就可以看到不同地区的精确海平面，浏览历史数据、行动计划和洪水警报。该工具预测，由于海平面上升，迈阿密海滩(Miami Beach)将很快被淹没。

非法伐木是导致毁林的主要因素之一。Rainforest Connection(RFCx)利用数据分析和手机控制森林砍伐。他们建立了声学监测系统来保护雨林地区，能够通过实时警报来改善应对效果。RFCx与机器学习框架TensorFlow合作，实时分析森林中的声音，识别类似伐木卡车、链锯和其他非法活动的噪音，以定位森林问题。

哥伦比亚大学的环境生物学教授玛丽亚·乌里亚特(Maria Uriarte)和数据科学研究所的统计学教授田正利用数据分析和人工智能检测飓风玛丽亚对波多黎各埃尔云克国家森林的影响。这项研究是为了发现热带风暴如何影响树种的分布，并且探究它们对全球变暖和气候变化的影响。

对于飓风玛丽亚造成的大面积破坏，找到受影响树种的唯一方法就是查看无数张高分辨率图像。然而，存在一个明显的困难：如何仅仅通过观察广大区域里的一团绿区别两个不同的树种?

他们利用了人工智能和数据分析来分析高分辨率图像，并将它们与一个数据集进行比对——该数据集在给定的地块上识别每个树种，并相应地绘制树种地图，来自固定区域的地面数据帮助他们区分俯视图中的不同树种。

弄清楚现代风暴如何影响森林的组成和分布对于全球变暖很有必要。当飓风摧毁森林时会迫使植被分解，向大气中排放出更多的CO2。风暴过后，树木重新生长的时候，由于体积变小，它们会储存更少的碳。因此，随着气候变化导致更多风暴，储存的碳将减少，释放的碳将增加——最终加剧全球变暖。

数据分析可以在创造更宜居和可持续发展的城市方面发挥关键作用。它可以通过处理数据来提高城市的能效，这些数据从智能电表等物联网设备收集，从而预测能源需求。

智能解决方案使当局能够模拟区域法，建立洪泛区，并致力于备灾和城市规划。一个可持续发展的城市管理机构可以设想一个最先进的分析仪表板，显示关于能源使用、水资源可用性、天气和交通的实时数据，使城市更加宜居和高效。

在中国，绿色地平线项目(由IBM开发)可以监控污染源，预测空气污染，并制定可能的计划。例如，它可以建议是关闭特定的发电厂更好，还是在特定区域限制司机数量，使污染等级最小化更好。IBM正在开发另一个系统来帮助城市预测未来的热浪。

该项目将模拟城市气候，并研究一系列不同策略来测试它们如何缓解热浪。例如，数据分析和机器学习模型能够决定种树的最佳位置，以增加绿化面积并减少路面热量。

（编辑：焦作站长网）

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