随着气候变化不断加剧，全球气候和天气灾害的数量和强度不断增加，联合国成员国需要根据可靠的气候变化预测制定紧急减缓和适应行动。

然而，获得这些预测可能非常困难。气候变化影响评估模型(获取未来气候相关影响估计的主要手段)是复杂的计算模型，需要专业知识才能运行和解释。

在许多地区和当地社区中，这种专业知识和计算要求非常少见。缺乏可行的影响评估使社区处于不利地位，使他们更容易受到气候变化的影响。

联合国科学家的一份新报告鼓励全球气候行动界和联合国成员国将人工智能 (AI) 视为解决这一问题的有希望的解决方案。人工智能灵活、计算效率高，可以在基于网络和基于云的服务中运行。

随着人工智能在各种应用中越来越受欢迎，与传统的气候变化影响评估模型相比，可能很快就有更多的人能够操作和解释人工智能的输出。

然而，人工智能在气候变化影响评估领域尚未得到充分利用。这促使联合国大学水、环境与健康研究所 (UNU-INWEH) 的研究人员通过对美国 46 个城市进行快速、灵活、可靠的气候变化影响评估来研究人工智能的能力。

他们的研究结果证明了该技术的强大功能，可以替代计算密集且耗时的传统地方气候变化影响评估方法。

领导这项研究的联合国大学水与环境卫生研究所城市和相互依存基础设施系统研究员 Renee Obringer 博士说：“人工智能是一种强大的工具，几乎应用于从图像生成到医学等所有领域，没有理由不能用它来增强社会对气候变化的适应力。”

他们报告称，在 46 个模拟城市中，水需求可能会增加 15%，电力需求可能会增加 20%。当全球气温升幅超过工业化前水平 2.0°C 时，美国中西部城市的用电量可能会增加 20%。对于芝加哥市来说，这相当于每月 745,000 兆瓦时，相当于超过 26,000 名英国居民、98,000 名印度居民或 292,000 名尼日利亚居民一年的用电量。

在用水量方面，研究发现，美国中西部城市在气温超过工业化前水平 2.0°C 后，用水量可能会增加 7.5%。考虑到美国家庭平均每天用水量超过 1,100 升，用水量增加 7.5% 将使每个家庭每天增加 85 升，整个城市每天增加 5700 万升。这相当于近 23 个奥运会游泳池的水量——仅一个城市一天的用水量就达到这个水平。

加州各城市的电力需求预计将大幅增加，但用水需求增幅相对较小。但由于气候变暖导致降水量和湿度增加，美国南部一些城市的夏季用水需求可能会减少。

联合国大学的科学家在报告中展示了如何利用“气候类比”的概念进行低成本、可理解的预测。基于这一概念，他们将每个研究的美国城市与另一个北美城市进行匹配，后者的当前气候与对该美国城市未来气候的最佳估计相匹配。

例如，他们的研究结果表明，纽约市未来的气候与美国南部城市阿肯色州琼斯伯勒的当前气候最为接近。利用这些类似物，研究人员无需再使用复杂的气候模型，从而进一步提高其 AI 方法的可访问性。

使用这些模拟是一种简化流程的新方法，尤其有助于研究当地气候变化的影响。“模拟降低了人工智能影响评估过程的计算成本，并消除了用户获取大型、复杂的未来气候预测的需要。当国家、地区和城市缺乏气候模拟的专业知识和能力时，这是一种减少成本和精力的理想方法，”Obringer 博士说。

作者提出了几项建议，以扩大人工智能在气候变化影响评估中的应用，包括开发网络和云端服务，这些服务在全球南方国家尤其有用。然而，该报告警告称，人工智能依赖于高质量、随时可用的数据——这是世界许多地方的问题。

因此，虽然社会旨在通过公平的缓解和适应政策增强对气候变化的适应力，但必须确保相关数据和模型保持开放和可自由访问，以便社区了解当地气候变化的影响。

联合国大学水与环境网络主任卡韦赫·马达尼教授表示：“这份报告只是世界如何从第四次工业革命的技术创新中受益以应对公平和可持续性挑战的一个小例子。”

“人工智能有其自身的风险和局限性，但也有不容忽视的巨大好处，特别是在解决数字鸿沟和不平等问题方面。缺乏计算基础设施不应阻止各国采取适当的气候行动。人工智能可以帮助全球南方和服务不足的社区克服重大障碍，并改善他们应对气候变化和极端事件的计划。”