使用数据为气候变化的影响和创新六个问题问之前开始

在应对全球气候危机,许多公司和组织可持续发展和创新的前沿。但是如何知道在哪里集中?这就是可靠的数据变得至关重要。

在最近的联合国气候变化会议COP27在埃及,我有机会讨论数据对气候影响创新的角色——一个接近的核心话题Vaisala Xweather,我们的目标是提供实时和地方性天气和环境数据预测和解决挑战lightning-triggered野火与天气有关的交通事故。

收集和分析数据时需要考虑什么

天气和气候,在处理大量的数据生成。使用数据从多个天、季节和年,你很快就发现自己真正的大数据处理问题。许多领域的天气和气候环境会告诉你,是第一个真正的大数据挑战考虑到pb级别数据集非常普遍。
我学到的一个主要教训是,所有的数据都是不平等的。当试图解决气候变化的影响,或任何与天气有关的挑战,你必须问几个问题。这里有六个最重要的。

1。数据可以包含人类偏见?
人类将自己的偏见引入数据的一个坏习惯。一个简单的例子是,当我们测量天气或气候条件在机场和认为它代表了周围地区。机场往往是诸如建筑、树木和植被。这并不是总是这样在邻近的地形。因此,开发解决方案基于机场数据只会有固有的偏见。

2。代表了当地环境的数据吗?
一些数据总是比没有好,但如果最近的数据源是数十或数百公里(即在附近的机场),它可能不是捕捉当地环境的独特特点。

3所示。它测量的特点,你想解决的问题?
一个很好的例子是,当你得到的数据路附近,但不是其表面。测量空气温度并不总是提供尽可能多的了解正在发生的事情像你想象的路面。

4所示。记录长度就够了吗?
天气可以改变彻底从一天,月,或到下一个季节。一个季节一年甚至可能有很大的不同从同一季节在明年。天气系统强度、长期气候模式和气候周期厄尔尼诺和拉尼娜现象可以扮演一个角色。建筑模型,执行每年需要长时间的记录长度和测量设备,经得起时间的考验。

5。的数据有多精确?
有很多选项可用于测量天气条件。得到相同的答案来自两个相同的传感器是一个伟大的方式,以确保您正在使用的数据是正确的质量。

6。生成数据集和解决方案在一个可扩展到另一个世界的一部分?
发达国家早就站,不断改善观测网络。我们获得强大的计算机,意味着巨大的物联网传感器网络部署在强大的蜂窝网络通信。然而,我们通常不会问我们开发基于这些网络的解决方案将在世界欠发达地区工作。

使用数据来解决关键的气候和环境问题

COP27,我们讨论了如何考虑在收集和分析数据,以及如何使用数据在一个创新的方式,通过一些具体的例子说明。

保持加热需求甚至当寒冷变得寒冷和温暖的温暖

随着气候变化导致寒冷冷天气和温暖的warm-events,能源公司面临着跟上需求。当微小的变化在温度、太阳辐射、湿度、风速和风向影响加热能源的需求,准确的天气数据可以为能源公司创造显著的优势。

埃斯波,芬兰Vaisala客户Fortum优化其集中供热使用地方性天气预报最高的精度。结合六个气象站Vaisala AI-powered地方性天气短时预测,Fortum现在能够预测供暖需求与高可靠性的24 - 48小时内选定的区域。

更智能的用水决策

在全球农业灌溉中起着重要作用,从作物住宅草坪。与气候变化和增加从干旱洪水、灾害性天气事件需要使用水以一种聪明的方式比以往任何时候都更大。

灌溉计划的传统方法是使用基于30年历史气候法线测量位置的记录长度。这种方法有两个挑战。首先,气候法线基于30年历史并不总是代表我们今天正在经历和气候预测几乎总是不匹配。第二,长时间的记录长度的位置往往远离感兴趣的领域。

Vaisala Xweather解决这些挑战通过开发一个高分辨率气候法线数据集,结合当地的观察和建模能力。这个数据集也杠杆更短的时间内创建其正常。这有助于更好地代表今天当地情况,使更紧密地与气候预测。

解决对气候的影响

今天,感受到气候变化的影响在全球范围内。高质量的数据是创新方法的基础,解决这些影响和支持的灵活性。虽然数据是创新的基础,创新可以数据需求的基础。这种方式周期仍在继续。

Vaisala Xweather有着广泛的投资组合数据集和解决方案可以使真正的地方性天气预报,这对你来说最重要的——我们的气候。在访问我们www.xweather.com今天,学习更多的知识。