技術是變革的強大催化劑。碳捕集技術，大數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)科學之類的新技術都有潛力增進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，并對使用中的實時波動做出響應。這意味著物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在不同的實施水平上會影響能源的使用和排放。研究人員發(fā)現(xiàn)：“到2030年，信息和通信技術行業(yè)(包括IoT)可以幫助在所有工業(yè)部門中減少多達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間來減少對環(huán)境的影響。

　　人口過多會對我們的環(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變得越來越重要。智慧城市可以使用物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提高供水效率，改善交通擁堵，減少在汽車上的時間，并提供更可靠的公共交通。智慧城市還可以通過鼓勵遠程工作以及監(jiān)控垃圾和污染來實施節(jié)能措施。

　　物聯(lián)網(wǎng)也與農(nóng)業(yè)社區(qū)有關。隨著人口的增長，農(nóng)民將需要生產(chǎn)更多的糧食，并使用更可持續(xù)的方法來生產(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，例如收集土壤濕度、天氣和施肥水平數(shù)據(jù)的傳感器，可以幫助農(nóng)民優(yōu)化灌溉和生產(chǎn)。自動拖拉機可以進行播種和噴灑，以減少人工勞動時間。

　　最后，物聯(lián)網(wǎng)可以以有時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(tǒng)來識別和阻止非法伐木。蜜蜂公司在蜂箱中使用IoT設備來跟蹤蜜蜂的健康狀況并警告養(yǎng)蜂人，然后養(yǎng)蜂人可以進行干預。各種野生動植物保護區(qū)都使用連接的攝像機來監(jiān)視大片的野生地區(qū)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，但是隨著該技術在更大規(guī)模上變得越來越廣泛，其節(jié)能和其他環(huán)境效益的價值可以實現(xiàn)。
 

　　碳捕獲技術

　　由于重新造林將比我們減少大氣中的碳所需的時間更多，因此多年來科學家一直在探索各種碳捕獲技術。該技術可在燃燒前或燃燒后與煤炭，石油或天然氣工廠合作，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，冰島的一家工廠正在捕獲和回收碳以生產(chǎn)甲醇。

　　這項技術仍處于開發(fā)階段，因為在地下儲存大量碳只是權宜之計。但隨著更多像冰島這樣的項目的實施，這項技術確實有潛力改變傳統(tǒng)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(shù)據(jù)了解地球系統(tǒng)

　　數(shù)據(jù)科學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(shù)據(jù)的興起幫助科學家了解了過去和現(xiàn)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。

　　物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)可以幫助我們節(jié)約能源和水，但是這些數(shù)據(jù)還可以幫助科學家對氣候變化進行可視化處理，從而更好地向公眾傳達實際情況。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(zhàn)之一。

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

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

　　人工智能幫助我們?yōu)椴环€(wěn)定的世界建模

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

　　鑒于我們只有一個星球可以學習，氣候建模是一項科學挑戰(zhàn)，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，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，進而知道需要采取哪些措施來保護脆弱的人類。

　　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更高效，更容易讓分析師和市場參與者理解從電網(wǎng)行為到氣候變化等高度復雜的現(xiàn)象。” 第一步是利用人工智能提高能源系統(tǒng)的效率。隨著技術之間更好地集成在一起，機器學習將幫助科學家從統(tǒng)計學上理解所有數(shù)據(jù)，以提出有效的適應策略。

　　科學家可以使用機器學習來快速測試其理論將如何實時發(fā)揮作用，從而確定最佳干預措施。例如，IBM的綠色地平線項目(Green Horizon Project)分析環(huán)境數(shù)據(jù)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)通過其AI for Earth計劃投入了5000萬美元用于創(chuàng)建新AI應用的項目。

　　提高我們對氣候變化認識的技術已經(jīng)足夠強大，一個新的領域正在發(fā)展：氣候信息學。這門學科在2012年由克萊爾·蒙特萊奧尼(Claire Monteleoni)及其合著者發(fā)表的一篇文章中首次提出，它彌合了氣候科學家和人工智能研究人員之間的鴻溝，以探索利用技術更好地了解氣候變化的全部潛力。隨著這些不同領域的結合，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的氣候災難中拯救出來。