新技术正在提高地球观测能力并创造更好的气候情报
图片:Getty Images/ipopba
随着与气候相关的灾害变得越来越频繁,对可操作的气候情报的需求从未如此强烈。地球观测技术为我们快速变化的环境和地球系统的相互关联的动态提供了重要的见解。
到 2032 年,卫星地球观测预计将累计生成超过 2 艾字节(20 亿千兆字节)的数据。这些数据的数量和复杂性历来阻碍其转化为可行的气候解决方案。
大量数据需要复杂的处理和分析来创建可轻松集成到运营决策流程中的见解。为了将地球观测数据转化为更有用的气候和天气信息,高效、有效的数据处理和分析至关重要。
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卫星、人工智能 (AI) 和其他协同技术的进步正在帮助地球观测数据变得比以往任何时候都更容易获取和影响力。世界经济论坛和麻省理工学院媒体实验室发布的一份新报告《描绘地球观测的未来:气候情报的技术创新》研究了 10 个关键的地球观测技术趋势,解锁了前所未有的气候洞察力。
卫星地球观测传感器的最新进展正在改善全球覆盖范围、分辨率和准确性,以及更广泛的可观测测量。
配备拍摄超光谱图像的卫星可以收集更详细、更精细的数据,产生的时间、空间和光谱分辨率是当前多光谱图像的两到三倍。这些增强的光谱分辨率可以检测植物健康状况的差异并显示野火燃烧的严重程度,从而实现更精确的水管理和准确的灾后恢复工作。
复杂的人工智能和机器学习 (ML) 算法正在加速地球观测数据的处理和分析。例如,根据现有数据训练的基于机器学习的模型生成估计的速度比传统气候模型快 1,000 倍。这将生成洪水地图等天气预报模型所需的时间缩短了 80%。
这也使得在飓风或洪水等气候相关事件发生后数小时或几分钟内进行详细的灾后评估成为可能,而传统模型或现场检查可能需要数周时间。与地球观测数据结合使用的人工智能模型的计算效率所提供的前所未有的速度和准确性对于及时决策至关重要。
卫星边缘计算直接在卫星轨道上处理地球观测数据。这缩短了从数据收集到可操作的见解所需的时间。该技术减少了延迟和数据下载需求,从而可以在灾难情况下更快地将关键信息传输给应急响应人员。
微型化传感器以及降低的制造和发射成本使更多国家能够制造和发射自己的地球观测卫星。这增加了公开的地球观测数据。
微电子和半导体技术的进步将更强的处理能力集成到更小的芯片中。这有利于传感器硬件本身进行数据分析,而不是依赖重型、能源密集型设备。
除了小型化之外,目前还存在一种并行趋势,即配备先进传感器和增强数据传输能力的大型卫星。这些更大的平台更可靠,可以提供更多功能,并且可以容纳更大、更复杂的仪器。
传统的地球系统模型使用复杂的数值模拟来帮助我们了解气候动态并预测未来的气候情景。它们通常计算密集,消耗高达 10 兆瓦时的能源来模拟一个世纪的气候活动,大致相当于为一个家庭供电一年。
相比之下,集成了基于物理的机器学习的气候模型能够处理巨大的 PB 级数据集,以提供准确、快速的天气和气候预测。这些基于机器学习的模型对于本地化研究特别有效,能够以显着降低的计算成本提供高分辨率预测,研究表明能源效率提高了 100 倍。
该技术旨在从大量卫星地球观测数据中检测高级模式。地理空间人工智能模型以自我监督的方式在许多不同的数据集上进行训练,可用于广泛的应用,并且在创建准确的全球模式模型方面非常有效。
数字孪生是气候、海洋和生态系统等地球系统的动态数字复制品。它们使用户能够更好地理解、预测和研究复杂的地球系统现象。
数字孪生技术允许用户分析各种假设气候情景。他们可以用它来可视化和测试不同气候相关策略的潜在影响。
增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 平台为用户提供身临其境的体验。这些直观的平台正在改变不同利益相关者访问和理解地球观测数据的方式,并通过互动学习鼓励数据素养。
通过沿不同维度的空间、时间和可变网格组织地球观测数据,数据立方体使用户能够提取有用的见解,并对地球环境及其在不同尺度和详细程度的变化进行复杂的分析。
来自各种地球观测源的数据被标准化为统一的分辨率和共享的特征,这简化了它们的计算使用,无需进一步转换。当需要快速访问可供分析的数据时,这种方法特别有用。
与卫星地球观测数据结合使用的技术进步将帮助我们更加积极主动地预防气候变化的影响。领先的地球观测数据提供商、用户和专家正在与世界经济论坛合作,研究如何利用地球观测的变革潜力来应对气候和环境挑战。
这些技术不仅仅是提供更好的数据,还提供了关键的气候见解,使社区、企业和政策制定者能够增强抵御气候变化的能力。随着这些技术的不断发展,它们将使我们能够深刻地塑造我们监测和应对气候变化的方式。
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