Использование науки о данных для изучения изменения климата

С 1980 года в США произошло 258 погодных и климатических катастроф, общее число которых превысило 1,75 триллиона долларов США убытков. Другой катастрофы, вызванные климатомот лесных пожаров в Австралии до наводнений в Центральной Африке и уничтожающих растительность температур в Багдаде, стали для климатологов поворотным моментом 2020 года.

Разработки и достижения в области климатологии имеют чрезвычайно важное значение для экономики, бизнеса и общества, поскольку мир сталкивается с новыми вызовами и рисками, возникающими в результате изменение климата. Новые инициативы, направленные на сокращение выбросов, реформирование сельского хозяйства и декарбонизацию, стали срочные повестки дня по устойчивому развитию для предприятий, государственных учреждений и других организаций.

Как и любая организация, которая полагается на данные для запуска преобразующего импульса, климатическая наука использует силу науки о данных для открытия новых идей, которые могут помочь оценить и решить критические проблемы, возникающие как из-за антропогенного изменения климата, так и из-за естественных климатических переменных. Конечная цель — разработать решения для их прогнозирования, управления и смягчения.

Достижения в области климатологии

Климатология, или климатология, возникла из области прогнозирования погоды и прошла путь от в основном числовых методов 1940-х годов до высокотехнологичных моделей земной системы, используемых сегодня. Климатологи нацелены на долгосрочные тенденции и закономерности и в основном сосредоточены на всеобщая цель понимания и действия Сценарии глобального потепления и изменения климата.

НАСА недавно представил исследование Исследование, проведенное исследователями из Калифорнийского университета в Беркли, подтверждает точность климатических моделей, использовавшихся в течение последнего полувека для прогнозирования глобального потепления.

Моделирование климата достигло зрелости благодаря ИИ, который позволяет исследователям более точно прогнозировать реакцию окружающей среды на такие переменные, как уровень углерода в воздухе, которые могут нанести вред определенным группам населения.

Стивен Шервуд, австралийский климатолог, является одним из авторов широко разрекламированного в мире исследовательского отчета об изменении климата, подготовленного Всемирной программой исследований климата, в котором рассматриваются следующие темы: траектория глобального потепления через чувствительность климата. Это исследование опиралось на данные об изменении температуры и передовые статистические методы — основу науки о данных.

Новые технологии открывают новый потенциал

Известные исследователи ИИ: вклад в климатическую науку с помощью дорожной карты о том, как МО может помочь в борьбе с рисками глобального потепления в таких областях, как прогнозирование климата и прогнозирование спроса на энергию. ИИ, компьютерное зрение, NLP, машинное обучение и обучение с подкреплением — вот некоторые из технологий, которые они представляют в своем отчете в качестве потенциальных вмешательств. Это всего лишь один конкретный пример того, как интеллектуальные технологии могут использоваться для содействия прогрессу в этой области.

Проект IBM Green Horizon и программа Microsoft AI for Earth нацелены на использование ИИ и МО для анализа данных об окружающей среде для критических инициатив по глобальному изменению климата. Эти два технологических гиганта — всего лишь пара из много компаний которые стремятся установить стандарты того, как цифровые технологии могут помочь в борьбе с изменением климата.

В более широкой перспективе новые технологии предлагают свежий взгляд на инновации в важнейших областях климатологии:

Разница в данных

Наука о данных играет героическую роль в сфере климатологии, поскольку обнаружение новых закономерностей в данных поможет заложить основу для исследований, разработки решений и образования.

Например, данные, полученные с помощью систем Интернета вещей, позволяют климатологам разрабатывать визуализации изменений климата, чтобы они могли лучше доносить результаты исследований и способствовать пониманию.

Использование технологий ИИ будет все более важным в моделировании климата в будущем, поскольку оно ускоряет время получения информации. Это основано на основных принципах науки о данных, которая использует технологии ИИ для сбора, интерпретации и анализа данных, выявления закономерностей и создания прогнозов и информации.

Интересно, что естественная связь между наукой о данных и наукой о климате породила новая дисциплина под названием климатическая информатикакоторый объединяет различия между исследователями ИИ и климатологами, чтобы реализовать потенциал технологий для ответа на ключевые вопросы об изменении климата.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат на курсе обучения Data Science Certification Training Course уже сегодня!

Новое поколение науки о данных

Климатическая наука помогает формировать наше понимание и осведомленность о социальных, экономических, географических и бизнес-эффектах, возникающих в результате изменения климата. У специалистов по данным есть возможность влиять на наш мир вместе с развитием технологий и решать некоторые из наиболее распространенных всеобщих проблем нашего поколения.

Simplilearn предоставляет образовательные курсы и сертификации, которые снабжают специалистов по данным навыками и возможностями, необходимыми для расширения их карьерного пути в этой вдохновляющей и важной области. В частности, ознакомьтесь с их PG в Data Science, предлагаемым в партнерстве с Университетом Пердью.