物联网和数据科学用于应对气候变化的4种方式
来源:日期:2020-05-07 10:18:25点击:4047次

  技术是变革的强大催化剂。碳捕集技术,大数据,人工智能和其他物联网趋势使团体能够了解和应对气候变化。

  一般而言,诸如物联网(IoT),人工智能(AI)和应用数据科学之类的新技术都有潜力增进我们的理解和有效应对气候变化的能力。

  应对气候变化的物联网解决方案

  物联网的一项承诺是使各种设备和环境更加高效,并对使用中的实时波动做出响应。这意味着物联网系统在不同的实施水平上会影响能源的使用和排放。研究人员发现:“到2030年,信息和通信技术行业(包括IoT)可以帮助在所有工业部门中减少多达63.5吉比特(gigatons),或15%的温室气体排放。”

  绿色建筑是物联网的一种用途,可以显著减少温室气体排放。鉴于城市占全球最终能源使用二氧化碳总量的近四分之三,通过增加绿色建筑的建设对环境的潜在影响是巨大的。绿色建筑还可以通过使用环保的建筑材料,增加城市的绿色空间以及有效地减少通勤时间来减少对环境的影响。

  人口过多会对我们的环境造成负面影响已不是什么秘密。研究人员预测,到2050年,世界三分之二的人口将生活在城市中,因此,提高这些城市的能源利用效率只会变得越来越重要。智慧城市可以使用物联网系统提高供水效率,改善交通拥堵,减少在汽车上的时间,并提供更可靠的公共交通。智慧城市还可以通过鼓励远程工作以及监控垃圾和污染来实施节能措施。

  物联网也与农业社区有关。随着人口的增长,农民将需要生产更多的粮食,并使用更可持续的方法来生产。目前的耕作方法以危险的速度使用水,导致土壤退化。集成物联网技术,例如收集土壤湿度、天气和施肥水平数据的传感器,可以帮助农民优化灌溉和生产。自动拖拉机可以进行播种和喷洒,以减少人工劳动时间。

  最后,物联网可以以有时令人惊讶的方式用于保护生物多样性。雨林正在使用物联网系统来识别和阻止非法伐木。蜜蜂公司在蜂箱中使用IoT设备来跟踪蜜蜂的健康状况并警告养蜂人,然后养蜂人可以进行干预。各种野生动植物保护区都使用连接的摄像机来监视大片的野生地区以及非法狩猎和偷猎。

  我们已经看到了IoT在家庭中的集成,但是随着该技术在更大规模上变得越来越广泛,其节能和其他环境效益的价值可以实现。
 

物联网和数据科学用于应对气候变化的4种方式
 

  碳捕获技术

  由于重新造林将比我们减少大气中的碳所需的时间更多,因此多年来科学家一直在探索各种碳捕获技术。该技术可在燃烧前或燃烧后与煤炭,石油或天然气工厂合作,将二氧化碳存储在地下储罐中,理想情况下将其循环利用为可用燃料。例如,冰岛的一家工厂正在捕获和回收碳以生产甲醇。

  这项技术仍处于开发阶段,因为在地下储存大量碳只是权宜之计。但随着更多像冰岛这样的项目的实施,这项技术确实有潜力改变传统能源生产的格局,作为向可再生能源生产转变的补充。

  利用大数据了解地球系统

  数据科学的主要贡献在于它提供了可靠的信息,并提供了将信息传播给公众的方法。大数据的兴起帮助科学家了解了过去和现在的环境和天气状况,从而建立了可靠的趋势,因此我们知道即将发生的事情以及如何采取行动。

  物联网系统生成的数据可以帮助我们节约能源和水,但是这些数据还可以帮助科学家对气候变化进行可视化处理,从而更好地向公众传达实际情况。缺乏可视化一直是为气候友好型政策获得广泛认可的主要挑战之一。

  数据科学还有助于加深对不同行业如何导致气候变化以及最关键的环境变化(例如森林砍伐)在哪里发生的了解,以便科学家和政策制定者可以采取有效措施。

  例如,大数据表明,2001年至2015年间,全球四分之一以上的树木损失与商业性砍伐有关。由Planet Labs和加州空气资源委员会(California Air Resources Board)在加州运行的一个项目正在发射一颗卫星,以探测甲烷等气候污染物的起源点,并将目标对准特定地点进行缓解。

  人工智能帮助我们为不稳定的世界建模

  解决气候变化的挑战之一是了解人类行为的趋势和气候影响。人工智能正在介入,帮助科学家构建强大的系统,以感知和学习环境条件,并帮助人类弄清楚如何实现某些目标。

  鉴于我们只有一个星球可以学习,气候建模是一项科学挑战,它在人工智能的最新发展中得到了极大的帮助。使用这项技术,研究人员将能够更好地预测环境将如何响应空气中的碳含量等变量,进而知道需要采取哪些措施来保护脆弱的人类。

  人工智能还将帮助改善气候政策和解决方案。正如布鲁金斯(Brookings)的一篇文章所述,“人工智能有助于使市场更高效,更容易让分析师和市场参与者理解从电网行为到气候变化等高度复杂的现象。” 第一步是利用人工智能提高能源系统的效率。随着技术之间更好地集成在一起,机器学习将帮助科学家从统计学上理解所有数据,以提出有效的适应策略。

  科学家可以使用机器学习来快速测试其理论将如何实时发挥作用,从而确定最佳干预措施。例如,IBM的绿色地平线项目(Green Horizon Project)分析环境数据并测试减少污染策略的假设结果。微软深信AI可以改变气候变化,因此它已经通过其AI for Earth计划投入了5000万美元用于创建新AI应用的项目。

  提高我们对气候变化认识的技术已经足够强大,一个新的领域正在发展:气候信息学。这门学科在2012年由克莱尔·蒙特莱奥尼(Claire Monteleoni)及其合著者发表的一篇文章中首次提出,它弥合了气候科学家和人工智能研究人员之间的鸿沟,以探索利用技术更好地了解气候变化的全部潜力。随着这些不同领域的结合,气候研究将更加有效,能够产生有针对性的政策变化,或许足够快地将我们从即将到来的气候灾难中拯救出来。

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