利用空间技术和人工智能实现气候数据的透明化｜COP26

11月5日，联合国气候变化大会已经来到第五天，这一天的主题活动（蓝区）围绕水，海洋和沿岸地区展开，气候行动板块（绿区）则围绕青年和公众力量展开。

在上午的气候行动板块中，来自Planet卫星公司的首席影响力执行官Andrew Zolli和TransitionZero 数据咨询公司的创始人Matthew Gray 一起分享了他们在使用空间技术和人工智能数据推进解决气候问题的经验，并预测了未来技术数据在气候变化领域中的应用方向。

“在应对气候变化问题时一个很大的挑战就是，很多问题是不可见或是不可计量的。空间技术，尤其是卫星数据，可以帮助我们把这些问题量化，”Andrew 展示了Planet 公司正在运营的Dove satellite, 并给出了一些实例来演示卫星图在环保事业上的应用。第一个案例是使用卫星图结合人工智能分析对亚马逊雨林可能出现的砍伐活动进行早期预警。大片的森林砍伐会在卫星图像上有非常明显的体现，但是在这种大面积砍伐前，通常都是早有预兆的，比如会在早期出现一些蜘蛛网状的公路。如果可以利用AI技术对卫星图进行实时分析，及早发现这些砍伐活动的信号，当地的林业部门就可以采取行动，制止砍伐行为，保护森林。这个项目目前得到挪威政府的支持，现有平台对64个热带国家，包括印度、巴西等免费开放，帮助当地森林管理者及早识别风险，降低森林流失率。第二个案例是亚利桑那州立大学牵头建立的Allen Coral Reef Altas 平台，通过卫星公司和多所大学的研究人员合作，制作海洋生物多样性地图，圈定珊瑚礁范围，针对生物多样性丰富的地区进行重点保护。这个项目已经成功帮助很多地区建立了新的海洋保护区。最后一个案例是使用高分辨率卫星图对地面上的煤炭火力发电站进行高频率监测。高频率高分辨率图像对各个火电站区域的分析，数据独立于地面数据，可以有效地用于监测。

Matthew Gray则演示了如何利用环境数据推进政策调整，落实环保行动。当他和他的同事们拿到关于火电站的卫星数据后，他们会综合蒸汽排放、红外线热力图和废水排放图等等，使用机器学习快速分析并推算火电站的发电功率。在Climate trace 平台上，可以找到各个火电站在过去十年的发电功率变化图。这些信息同样可以被用于经济模型的计算，例如在中国，超过80%的火电站可以被风电和光电取代。代入火电站运营成本和风电光电安装及运营成本进行计算后，Matthew团队的一个重要发现就是，对于大部分的火电站来讲，向风电和光电转型将大幅降低成本。如果中国完成对这80%的火电的新能源替换，每年将减少1.6万亿元的能源支出。这个数字是非常可观的，目前中国政府已经在大力推进风电光电的发展。

“环境数据透明化的时代已经到来，卫星技术和数据会重塑未来的环境峰会对话模式，数据和科技将在气候问题上发挥越来越大的作用，给予公众更多的话语权。”Andrew 和 Matthew对于卫星技术和人工智能在气候变化领域的应用持有非常高的期待。

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文/Linshu 审/Maggie