技術(shù)是變革的強大催化劑。碳捕集技術(shù)，大數據，人工智能和其他物聯(lián)網(wǎng)趨勢使團體能夠了解和應對氣候變化。

　　一般而言，諸如物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，人工智能(AI)和應用數據科學(xué)之類(lèi)的新技術(shù)都有潛力增進(jìn)我們的理解和有效應對氣候變化的能力。

　　應對氣候變化的物聯(lián)網(wǎng)解決方案

　　物聯(lián)網(wǎng)的一項承諾是使各種設備和環(huán)境更加高效，并對使用中的實(shí)時(shí)波動(dòng)做出響應。這意味著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)系統在不同的實(shí)施水平上會(huì )影響能源的使用和排放。研究人員發(fā)現：“到2030年，信息和通信技術(shù)行業(yè)(包括IoT)可以幫助在所有工業(yè)部門(mén)中減少多達63.5吉比特(gigatons)，或15%的溫室氣體排放。”

　　綠色建筑是物聯(lián)網(wǎng)的一種用途，可以顯著(zhù)減少溫室氣體排放。鑒于城市占全球最終能源使用二氧化碳總量的近四分之三，通過(guò)增加綠色建筑的建設對環(huán)境的潛在影響是巨大的。綠色建筑還可以通過(guò)使用環(huán)保的建筑材料，增加城市的綠色空間以及有效地減少通勤時(shí)間來(lái)減少對環(huán)境的影響。

　　人口過(guò)多會(huì )對我們的環(huán)境造成負面影響已不是什么秘密。研究人員預測，到2050年，世界三分之二的人口將生活在城市中，因此，提高這些城市的能源利用效率只會(huì )變得越來(lái)越重要。智慧城市可以使用物聯(lián)網(wǎng)系統提高供水效率，改善交通擁堵，減少在汽車(chē)上的時(shí)間，并提供更可靠的公共交通。智慧城市還可以通過(guò)鼓勵遠程工作以及監控垃圾和污染來(lái)實(shí)施節能措施。

　　物聯(lián)網(wǎng)也與農業(yè)社區有關(guān)。隨著(zhù)人口的增長(cháng)，農民將需要生產(chǎn)更多的糧食，并使用更可持續的方法來(lái)生產(chǎn)。目前的耕作方法以危險的速度使用水，導致土壤退化。集成物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，例如收集土壤濕度、天氣和施肥水平數據的傳感器，可以幫助農民優(yōu)化灌溉和生產(chǎn)。自動(dòng)拖拉機可以進(jìn)行播種和噴灑，以減少人工勞動(dòng)時(shí)間。

　　最后，物聯(lián)網(wǎng)可以以有時(shí)令人驚訝的方式用于保護生物多樣性。雨林正在使用物聯(lián)網(wǎng)系統來(lái)識別和阻止非法伐木。蜜蜂公司在蜂箱中使用IoT設備來(lái)跟蹤蜜蜂的健康狀況并警告養蜂人，然后養蜂人可以進(jìn)行干預。各種野生動(dòng)植物保護區都使用連接的攝像機來(lái)監視大片的野生地區以及非法狩獵和偷獵。

　　我們已經(jīng)看到了IoT在家庭中的集成，但是隨著(zhù)該技術(shù)在更大規模上變得越來(lái)越廣泛，其節能和其他環(huán)境效益的價(jià)值可以實(shí)現。
 

　　碳捕獲技術(shù)

　　由于重新造林將比我們減少大氣中的碳所需的時(shí)間更多，因此多年來(lái)科學(xué)家一直在探索各種碳捕獲技術(shù)。該技術(shù)可在燃燒前或燃燒后與煤炭，石油或天然氣工廠(chǎng)合作，將二氧化碳存儲在地下儲罐中，理想情況下將其循環(huán)利用為可用燃料。例如，冰島的一家工廠(chǎng)正在捕獲和回收碳以生產(chǎn)甲醇。

　　這項技術(shù)仍處于開(kāi)發(fā)階段，因為在地下儲存大量碳只是權宜之計。但隨著(zhù)更多像冰島這樣的項目的實(shí)施，這項技術(shù)確實(shí)有潛力改變傳統能源生產(chǎn)的格局，作為向可再生能源生產(chǎn)轉變的補充。

　　利用大數據了解地球系統

　　數據科學(xué)的主要貢獻在于它提供了可靠的信息，并提供了將信息傳播給公眾的方法。大數據的興起幫助科學(xué)家了解了過(guò)去和現在的環(huán)境和天氣狀況，從而建立了可靠的趨勢，因此我們知道即將發(fā)生的事情以及如何采取行動(dòng)。

　　物聯(lián)網(wǎng)系統生成的數據可以幫助我們節約能源和水，但是這些數據還可以幫助科學(xué)家對氣候變化進(jìn)行可視化處理，從而更好地向公眾傳達實(shí)際情況。缺乏可視化一直是為氣候友好型政策獲得廣泛認可的主要挑戰之一。

　　數據科學(xué)還有助于加深對不同行業(yè)如何導致氣候變化以及最關(guān)鍵的環(huán)境變化(例如森林砍伐)在哪里發(fā)生的了解，以便科學(xué)家和政策制定者可以采取有效措施。

　　例如，大數據表明，2001年至2015年間，全球四分之一以上的樹(shù)木損失與商業(yè)性砍伐有關(guān)。由Planet Labs和加州空氣資源委員會(huì )(California Air Resources Board)在加州運行的一個(gè)項目正在發(fā)射一顆衛星，以探測甲烷等氣候污染物的起源點(diǎn)，并將目標對準特定地點(diǎn)進(jìn)行緩解。

　　人工智能幫助我們?yōu)椴环€定的世界建模

　　解決氣候變化的挑戰之一是了解人類(lèi)行為的趨勢和氣候影響。人工智能正在介入，幫助科學(xué)家構建強大的系統，以感知和學(xué)習環(huán)境條件，并幫助人類(lèi)弄清楚如何實(shí)現某些目標。

　　鑒于我們只有一個(gè)星球可以學(xué)習，氣候建模是一項科學(xué)挑戰，它在人工智能的最新發(fā)展中得到了極大的幫助。使用這項技術(shù)，研究人員將能夠更好地預測環(huán)境將如何響應空氣中的碳含量等變量，進(jìn)而知道需要采取哪些措施來(lái)保護脆弱的人類(lèi)。

　　人工智能還將幫助改善氣候政策和解決方案。正如布魯金斯(Brookings)的一篇文章所述，“人工智能有助于使市場(chǎng)更高效，更容易讓分析師和市場(chǎng)參與者理解從電網(wǎng)行為到氣候變化等高度復雜的現象。” 第一步是利用人工智能提高能源系統的效率。隨著(zhù)技術(shù)之間更好地集成在一起，機器學(xué)習將幫助科學(xué)家從統計學(xué)上理解所有數據，以提出有效的適應策略。

　　科學(xué)家可以使用機器學(xué)習來(lái)快速測試其理論將如何實(shí)時(shí)發(fā)揮作用，從而確定最佳干預措施。例如，IBM的綠色地平線(xiàn)項目(Green Horizon Project)分析環(huán)境數據并測試減少污染策略的假設結果。微軟深信AI可以改變氣候變化，因此它已經(jīng)通過(guò)其AI for Earth計劃投入了5000萬(wàn)美元用于創(chuàng )建新AI應用的項目。

　　提高我們對氣候變化認識的技術(shù)已經(jīng)足夠強大，一個(gè)新的領(lǐng)域正在發(fā)展：氣候信息學(xué)。這門(mén)學(xué)科在2012年由克萊爾·蒙特萊奧尼(Claire Monteleoni)及其合著(zhù)者發(fā)表的一篇文章中首次提出，它彌合了氣候科學(xué)家和人工智能研究人員之間的鴻溝，以探索利用技術(shù)更好地了解氣候變化的全部潛力。隨著(zhù)這些不同領(lǐng)域的結合，氣候研究將更加有效，能夠產(chǎn)生有針對性的政策變化，或許足夠快地將我們從即將到來(lái)的氣候災難中拯救出來(lái)。