13、气候变化预测分析：数据驱动的解决方案

气候变化预测分析：数据驱动的解决方案

1. 引言

气候变化是当今人类面临的最紧迫的全球问题之一。预测分析作为数据分析的一个子领域，正越来越多地用于预测和减轻气候变化的影响。这一方法涉及分析来自各种来源的大量数据，如卫星图像、气象传感器和气候模型，以预测未来的气候模式和影响。

近年来，人们开始探索预测分析在气候变化背景下的潜力。其背后的动机在于迫切需要应对全球变暖对地球的影响。随着气候变化对人类文明和自然生态系统产生重大影响，人们越来越认识到开发准确模型的重要性，这些模型可以预测未来的气候模式，并评估气候变化对社会各部门的潜在影响。预测分析通过利用数据的力量，为实现这些目标提供了强大的工具，能够开发出准确可靠的模型，为与气候变化缓解和适应相关的政策和决策提供信息。

如今，数据不再仅由数据科学家和分析师使用，普通人也能获取。当人们能够轻松获取易于理解的气候事实时，他们就能更好地做出合理的判断。通过直观的气候评估工具提供有用的数据可视化，人们可以看到影响环境的所有因素及其相互作用，并自行决定如何应对气候灾难。

创新是数据可及性的核心。现代气候分析指标工具和技术能够处理大量的地球观测和气候数据集，快速分析和描述社会与自然之间的动态关系，并确定应对气候变化的行动是否成功缓解了问题。可以使用一个单一的、协作的和交互式平台来执行所有这些任务。

在过去20年中，大约70%的极端天气事件归因于气候变化。“全球变暖”指的是气候的中长期平均温度上升。二氧化碳（$CO_2$）、甲烷（$CH_4$）和氧化亚氮（$N_2O$）等物理成分的出现显著改变了环境。自1990年以来，温室气体（GHG）排放的增加导致地球温度急剧上升。在过去100年里，地球的标准温度上升了1摄氏