过去20年里，有近70%的极端天气是因为气候变化而造成的。正如联合国前秘书长潘基文所说：“我们是结束贫困的第一代人，也是能够采取措施避免气候变化最坏影响的最后一代人。如果我们没有履行自己的道德和历史责任，后代将严厉地批判我们。”
全球变暖是指地球长期平均气温上升，二氧化碳、甲烷和一氧化二氮等气体的扩散引发了实质性的转变。自1990年以来，温室气体排放量的增加导致全球气温急剧上升。与100年前相比，地球的平均气温上升了1摄氏度。气候科学家担心在未来的200年内，全球平均气温会上升近6摄氏度。
为应对全球变暖，各国需要一项有效的行动计划。他们严重依赖实时数据分析，预测性分析在预测全球变暖趋势这方面有很大前景。气候科学家越来越多利用数据分析和机器学习是有原因的。根据研究，这些模型在下面几种情况下更经济、更精确：
- 当有大量数据，但传统统计方法不足以对系统建模时。
- 当有好的模型，通过传统的生产方法计算它们需要花费大量的成本时。
气候科学家已经开始使用数据分析识别污染源、对作物覆盖进行分类，并校准卫星传感器。深度学习是机器学习的一个关键分支，可以帮助实现超分辨率、模式识别和全球变暖预测，并汇编环境图像数据，以加快该领域的数据分析。
公共部门和私营组织一直都在创造尖端工具和技术来对抗全球变暖。包括各种变量的大量数据，如碳排放、森林覆盖、海平面和温度变化，都在被实时存储和分析。这些工具可以识别变量之间的关联，推荐可行的见解并生成模式和预测。通过这种方式，我们可以及时采取适当的主动预防措施或行动。
进行更好的预测
数据分析方法的推动基于气候信息学领域的研究，该领域于2011年发展，是将气候科学与数据分析结合起来。这门学科涵盖了很多主题，包括加强对极端天气的预测，如洪水、古气候学——通过使用从事物(如气候降尺度、冰芯等)中提取的数据来再现历史气候条件，利用大规模模型在超本地水平上进行预测，并研究气候和天气对社会经济的影响。
数据分析可以产生隐藏的、有价值的见解，这些见解来源于气候模型创造的大量问题气候和全球变暖模拟。
最早的气候变化模拟之一由普林斯顿大学于上世纪60年代开发，这些模型代表着冰、冰冻圈、陆地、海洋和大气。尽管在基本的科学假设上达成了一致，但是科罗拉多大学波尔得分校的计算机科学教授克莱尔·蒙特利奥尼并不满意它们的准确性，尤其是对长期预测而言。她说，“有很多不确定性。他们甚至没有在未来降水会如何变化上达成一致。”
为了做出更好的预测，蒙特利奥尼结合了大约30个气候模型预测进行数据分析。
数据分析在应对全球变暖时会提供什么帮助?
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。
一个没有数据分析的世界
很难想象没有数据分析的世界，解决全球变暖的计划或者政策都会变得单一：
- 关于减少碳排放的计算会受到影响。设想这样一个系统，公司一致同意执行一项法律，要求在未来十年内，工厂、汽车和其他来源产生的碳排放减少3%。然而，实际的要求是将碳排放减少6%，有缺陷的计算会加剧全球变暖。
- 冰川正在快速融化，海平面也在以前所未有的速度上升，给沿海地区带来了严重的风险。如果不采用预测分析，相关当局可能无法采取积极主动的住房搬迁和恢复规划步骤。
毫无疑问，数据分析正在重新定义气候变化政策，它已经成为一些计划和程序的核心组成部分。数据分析的潜力至关重要，包括分析大量复杂的气候数据、识别隐藏关联和演示实时见解。
技术能发挥多大的作用，关键把握在人类的手中。请记住，我们没有第二个家园。
