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物聯網和數據科學用于應對氣候變化的4種方式
來源:日期:2020-05-07 10:18:25點擊:3844次

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

  一般而言,諸如物聯網(IoT),人工智能(AI)和應用數據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網解決方案

  物聯網的一項承諾是使各種設備和環境更加高效,并對使用中的實時波動做出響應。這意味著物聯網系統在不同的實施水平上會影響能源的使用和排放。研究人員發現:“到2030年,信息和通信技術行業(包括IoT)可以幫助在所有工業部門中減少多達63.5吉比特(gigatons),或15%的溫室氣體排放。”

  綠色建筑是物聯網的一種用途,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境的潛在影響是巨大的。綠色建筑還可以通過使用環保的建筑材料,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境的影響。

  人口過多會對我們的環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網系統提高供水效率,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控垃圾和污染來實施節能措施。

  物聯網也與農業社區有關。隨著人口的增長,農民將需要生產更多的糧食,并使用更可持續的方法來生產。目前的耕作方法以危險的速度使用水,導致土壤退化。集成物聯網技術,例如收集土壤濕度、天氣和施肥水平數據的傳感器,可以幫助農民優化灌溉和生產。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,物聯網可以以有時令人驚訝的方式用于保護生物多樣性。雨林正在使用物聯網系統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蜂人,然后養蜂人可以進行干預。各種野生動植物保護區都使用連接的攝像機來監視大片的野生地區以及非法狩獵和偷獵。

  我們已經看到了IoT在家庭中的集成,但是隨著該技術在更大規模上變得越來越廣泛,其節能和其他環境效益的價值可以實現。
 

物聯網和數據科學用于應對氣候變化的4種方式
 

  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甲醇。

  這項技術仍處于開發階段,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能源生產的格局,作為向可再生能源生產轉變的補充。

  利用大數據了解地球系統

  數據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。大數據的興起幫助科學家了解了過去和現在的環境和天氣狀況,從而建立了可靠的趨勢,因此我們知道即將發生的事情以及如何采取行動。

  物聯網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之一。

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

  例如,大數據表明,2001年至2015年間,全球四分之一以上的樹木損失與商業性砍伐有關。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射一顆衛星,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。

  人工智能幫助我們為不穩定的世界建模

  解決氣候變化的挑戰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,以感知和學習環境條件,并幫助人類弄清楚如何實現某些目標。

  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,它在人工智能的最新發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。隨著技術之間更好地集成在一起,機器學習將幫助科學家從統計學上理解所有數據,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,因此它已經通過其AI for Earth計劃投入了5000萬美元用于創建新AI應用的項目。

  提高我們對氣候變化認識的技術已經足夠強大,一個新的領域正在發展: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。

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