跨學科的氣候研究反映出了一種共識：即系統(tǒng)和綜合分析包含了保護地球免受氣候災難影響的關鍵。大數據工具增強了數據整合，對正在發(fā)生的事情和即將發(fā)生的事情，提供了更好的洞察力。

隨著預測分析模型的改進，該領域內的創(chuàng)新者們正在呼吁更好地訪問并解釋氣候數據，這些數據歷來非常分散，而使用起來非常昂貴。

現在，已經很少有人工智能（AI）技術未曾涉足的領域了。對于氣候變化的問題，人工智能的收集和過濾能力已經證明了這種技術是一種非常強大的工具。

熱度持續(xù)：尋找氣候變化的解決方案

從前工業(yè)時代算起，地球的年度平均地表溫度上升了兩度。這種微小的溫度變化會導致累計熱量產生重大影響。破紀錄或者極端的溫度、更多的降水以及積雪的減少會破壞生態(tài)系統(tǒng)。

如果氣候變化這個問題得不到解決，后果將非常嚴重：

• 在美國，氣溫每升高 1℃ (33.8℉)，年 GDP 據估計將下降 1.2%。
• 如果不能夠按照《巴黎協(xié)定》標準（1.5℃）限制溫度上升，到2100年，就有可能導致人均GDP實際損失大約7%。
• 極端天氣影響了全球約 70% 的經濟部門。

在2020年，受氣候影響造成的損失達到2680億美元，其中64%有各類保險覆蓋。有保險覆蓋的企業(yè)或個人大都位于發(fā)達國家，例如美國。

尋求氣候變化解決方案的熱潮已經興起，世界各地的企業(yè)和政府都感到需要適應和恢復策略。

基于數據的氣候解決方案

Arbol的首席執(zhí)行官兼 dClimate 創(chuàng)始合伙人 Siddhartha Jha倡議將數據作為應對氣候變化風險的一條路徑。

dClimate是一家在數據氣候解決方案領域前沿的公司。Sid是這樣描述氣候數據的作用的：“氣候數據的重要性不僅僅在于能夠幫助企業(yè)和政府主動地為各種災害天氣最好準備，還在于它能夠幫助他們構建工具（例如基于數據的天氣保險、災難模型和分析等），以更好地理解、管理風險并建立抵御這些風險的能力。”

企業(yè)、政府和市場都依賴準確的氣候數據和預測來做出戰(zhàn)略規(guī)劃決策：

• 航運和物流公司依靠超本地天氣預報來優(yōu)化路線。
• 建筑公司需要風力和降雨預報以避免工期延誤。
• 政府用氣候數據為公共政策決策提供信息。
• 如果領導者們能夠獲得氣候數據，就可以提前為受氣候和天氣相關災害影響最嚴重的地區(qū)制定援助計劃。

隨著惡劣天氣事件變得越來越頻繁，氣候變量也在發(fā)生變化，對可操作的氣候情報的需求將持續(xù)增加。

數據（和人工智能數據建模）能夠如何幫助應對氣候變化

dClimate和Arbol 是同一個團隊創(chuàng)立的，Arbol 是一個參數化天氣保險平臺，該平臺利用機器學習和獨特的人工智能承保人為天氣風險市場帶來透明度和效率。它同領先的去中心化預言網絡 Chainlink 緊密集成，后者提供了對自動、去中心化數據驗證和 dClimate 治理層的支持。消費者可以使用“技能點數”購買數據集。

一個去中心化的自治組織（DAO）提出并投票表決計算技能點數的算法，該算法可以將平臺的透明度保持在很高的水準上。Sid是這樣描述dClimate在這條路上的起點和未來的目標的——“dClimate 始于一個強大的基礎層，其中包含超過 1,000 TB經過清洗的、標準化的氣候信息，這些信息已經通過網絡的 REST API 免費提供給數據消費者。數據公司和獨立發(fā)行商可以為這個基礎層添磚加瓦，他們可以選擇免費提供數據集，也可以在這里通過他們的工作獲利。”

該平臺甚至對氣候信息的臨時消費者也很友好，這有效地實現了民主化，并且解決了過去阻礙發(fā)展的兩個障礙。

兩大障礙：訪問和成本

有兩個主要原因造成了氣候數據沒有能夠得到充分利用：

1. 訪問

2. 成本

氣候數據生態(tài)系統(tǒng)是高度分散的，而且不夠透明，難以使用。即使是知識最為淵博的使用者難以以有效率的方式提取他們想要的數據。這就給將氣候數據用于生產或工藝開發(fā)帶來了通常難以克服的障礙。

當今，成本也是氣候數據得到充分使用的一個重要障礙。沒有標準化的、開放的市場，只有精英們才能夠購買洞見。

如何公平競爭

如果希望讓氣候數據幫助全球利益相關者主動適應氣候變化風險，就必須克服這些障礙。 dClimate就是一家正在這樣做的公司。正如 Sid 解釋的那樣，“dClimate 是第一個開放、透明和去中心化的氣候數據、預測和模型網絡。它將發(fā)行商和消費者在一個市場中直接連接起來，市場中所有的數據都會自動地進行可靠性評分，所有的參與者都在公平競爭的環(huán)境中運作，讓最好的數據——而不是擁有最多營銷預算的最大型的公司——能夠自然而然地取得成功。”

將正確的信息交到正確的人的手中，并及時利用這些信息做一些有意義的事情，要想做到這一點，氣候數據的去中心化可能是一個關鍵。

未來是活著

對于復雜的人工智能系統(tǒng)來說，我們能夠想象到的最崇高的使命之一就是維持和改善地球上的生活。在氣候變化的情況下，可以毫不夸張地說，生命和經濟都受到了威脅。

Sid 描述了一個充滿可能性的未來，“數據只是 dClimate 的基礎層。對于全球70%以上正在因為氣候和天氣變化面臨著日益增加的風險的企業(yè)來說，你能夠使用這些數據所做的事情和構建的東西，才能夠真正地實現變革。從新型的數據驅動的天氣保險產品到幫助ESG計劃認證碳足跡的應用程序，這些工具可以幫助各行各業(yè)的企業(yè)提前為氣象災害做好規(guī)劃，并通過這種方式節(jié)省金錢、時間——甚至還可能挽救生命。參與者利用dClimate的可能性可以說是無窮無盡的。”

Sid 補充表示：“dClimate不僅僅希望構建一個易于訪問的數據集和模型存儲庫。這只是個起點。我們正在尋求建立一個真正透明和開放的生態(tài)系統(tǒng)，其中包含新的基于氣候和天氣的應用程序和產品，這些工具可以幫助全球企業(yè)、金融機構和政府建立自身的氣候適應能力。”

因為地球上的每一個生命都受到地球上其他生命的影響，所以在創(chuàng)新者們推動技術發(fā)展應對氣候變化的時候，所有人都要全力以赴。