【文献汇总】机器学习驱动的气候减缓与适应

      应对全球气候变化及推动碳中和目标的宏大背景下，机器学习（ML）与人工智能（AI）已由辅助性的数据处理工具，演变成为重塑地球系统模型（ESMs）底层逻辑的核心驱动力。这一变革的深远意义在于，它利用高维非线性建模能力，有效弥合了传统物理模型在“高时空分辨率”与“计算成本”之间的内在矛盾。

      AI在气候减缓与适应策略中展现了精细化的决策支撑能力。从利用混合机器学习模型预测主要排放国的二氧化碳演变轨迹，到通过XGBoost等算法在未来气候情景下进行太阳能潜力的时空评估，AI正在多维度解构社会经济因素与环境指标间的复杂交互。从底层物理过程参数化到顶层减缓政策评价，不仅为《巴黎协定》目标的实证评估提供了量化依据，更为全球能源转型、灾害预警及气候适应性规划提供了高保真度的科学蓝图。

关键词：机器学习（ML）、地球系统模型（ESMs）、极端事件

期刊名：Nature Climate Change

期刊月份：2024年9月 

摘要：气候建模与分析正面临增强预测能力和气候信息精确度的全新需求。本文认为，现在是推动机器学习超越现有技术前沿的关键时刻。这不仅意味着要开发保真度更高的机器学习地球系统模型（ESMs），还包括通过模拟器为大规模系统的极端事件预测提供新能力，增强极端事件的检测与归因方法，以及推进气候模型分析与基准测试 。实现这一潜力需要解决关键的机器学习挑战，特别是泛化性、不确定性量化、可解释人工智能（XAI）以及因果关系 。这一跨学科努力需要机器学习专家与气候科学家的紧密协作，并利用私营部门的力量来加速向可操作的气候科学迈进 。通过将物理建模与机器学习整合以维持物理一致性，杂化地球系统模型能够减少长期存在的系统误差（如降水模拟中的不确定性） 。此外，机器学习在处理高维数据集和识别地球系统中的隐蔽结构方面展现出强大潜力，将助力实现地球数字孪生等宏伟目标 。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41558-024-02095-y

关键词：气候建模、地球系统模型、机器学习模拟器、协同设计、基准测试、不确定性量化

期刊名：communications earth & environments

期刊月份：2025年11月 

摘要：地球系统模型（或称模拟器）是预测气候变化影响的基础工具，但其巨大的计算成本限制了可用模拟的数量和多样性。基于机器学习的模拟器，即通过模拟器输出训练出的统计替代模型，能够以低数个数量级的成本复现气候模型的组成部分，从而实现情景间的集合模拟和插值。我们认为，气候建模的下一阶段发展，关键在于模拟器与模拟器构建者群体之间更紧密的合作。我们在此阐述三个优先事项：模拟器与模拟器的协同设计，使实验设计、诊断和数据产品能支持训练、评估以及有针对性的仿真。共享的、适应机器学习的基准测试，包含强调物理保真度的数据分区和评估指标。将模拟器视为可靠的软件组件，具备接口、文档和部署途径，以支持敏感性分析、情景探索和不确定性分解。

本文的视角并非将模拟器视为一种统计捷径，而是将其视为能够加速气候科学发展进程的核心工具。随着模拟器变得日益准确、灵活并被广泛采纳，其作用正从辅助工具转变为建模工作流中的核心组成部分。我们建议采取三项关键举措，以推动气候建模的下一阶段：实现模拟器与模拟器的协同设计，建立共享的数据基础设施和基准，以及将模拟器发展为可集成到科学和政策工作流中的可靠软件。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s43247-026-03238-z

关键词：人工智能（AI）、多尺度建模、气候减缓、气候适应 

期刊名：Nature Geoscience 

期刊月份：2024年10月 

摘要：传统气候模型在弥合全球尺度预测与区域尺度行动所需的精细信息之间存在巨大鸿沟 。本文阐述了 AI 如何通过改进亚网格过程（如云和对流）的参数化，将多尺度物理过程有效耦合，从而构建下一代气候模型 。这种 AI 增强的模型不仅能显著降低模拟的不确定性，还能提供更高分辨率的社会经济冲击预测，支持更精准的减缓策略制定和适应性规划 。文章强调了构建物理一致性 AI 模型的重要性，以确保其在未见过的气候情景下依然稳健可靠 。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41561-024-01527-w

关键词：机器学习（ML）、偏差校正、数值天气预报（NWP）、气象校准、全球尺度、日尺度预测

关键词：可持续发展目标、可再生能源、预测建模、温室气体排放、消费足迹、人工神经网络、可持续性指标

期刊名：Climate

期刊月份：2026年1月 

摘要：本研究提出了一种混合建模框架，旨在通过结合统计分析（相关性度量、回归建模、分布检验）和人工神经网络，评估可持续性指标的预测能力，从而增强气候缓解策略。分析集中于对气候结果至关重要的变量，包括交通和电力中的可再生能源使用、生产产生的温室气体排放以及综合目标完成值。研究结果表明，交通领域的可再生能源使用是可持续发展报告表现改善的首要预测因子，其次是整体目标完成度、基于电力的可再生能源以及生产相关排放。多维互动分析凸显了交通可再生能源与目标实现之间的协同联系，强调了它们对气候缓解工作的战略相关性。人工神经网络模型表现出很高的预测精度和极小的误差，证实了该模型适用于基于情景的气候预测。研究结果为政策制定者和气候利益相关者优化资源配置、加速低碳转型提供了可行的情报。本研究也承认了其局限性，即数据集相对较小且分析以欧盟为中心，并建议未来扩展到地理上更多样化的数据集，并结合先进的计量经济学技术和人工智能框架，以提高普适性和预测能力。

原文链接：https://www.mdpi.com/2225-1154/14/2/55

关键词：全球变暖、气候变化、碳排放、碳足迹、预测模型、大语言模型 (LLMs)

期刊名：IST-Africa 2024 Conference Proceedings

期刊月份：2024年5月 

摘要：气候变化已成为紧迫且全方位的问题，需要立即采取彻底的对策 。针对气候变化减缓，技术创新在支持可持续实践方面发挥着关键作用。本文介绍了一种尖端的AI驱动碳排放追踪与减缓模型，该模型整合了多种策略，涵盖了预测、教育和减缓等多个维度。该研究的核心特点与成果包括：利用机器学习算法中的 ARIMA 模型 进行时间序列预测，实现了高达 97% 的预测准确率。通过 LLMs 生成描述性情景来解释气候状况，并根据预测结果推荐个性化的减缓策略。利用无人机和传感器进行痕迹监测，通过计算机视觉技术实现实时监控，并将违法排放活动报告给相关部门。开发了名为 CarbonTrackAI 的智能聊天机器人，利用自然语言处理技术回答与碳排放相关的专业问题 。该系统不仅为政策制定者提供了数据驱动的决策支持，还通过易于获取的信息增强了社区的环境保护意识，为实现更可持续的世界贡献了切实可行的技术方案 。

原文链接：http://www.ist-africa.org/Conference2024/

关键词：人工智能 (AI)、地理空间人工智能 (GeoAI)、下一代AI、气候变化减缓、环境可持续性

期刊名：Procedia Computer Science

期刊月份：2025年1月 

摘要：气候变化仍是我们这个时代最紧迫的挑战之一，需要创新和数据驱动的解决方案 。本文探讨了将人工智能（AI）与地理空间技术（统称为 GeoAI）相结合，以支持气候变化减缓并促进环境可持续性的潜力 。通过利用 AI 的分析能力和地理空间数据的空间精度，地理空间人工智能（GeoAI）加强了生物多样性保护、城市规划、可再生能源和资源管理等领域的气候行动努力 。本文探讨了关键应用，包括实时环境监测、预测性气候建模以及可再生能源部署优化，强调了 GeoAI 如何支持联合国可持续发展目标（SDGs），特别是目标 13（气候行动）和目标 15（陆地生物） 。对近期案例研究的系统回顾说明了 GeoAI 在监测森林砍伐、管理城市空气质量和优化水资源方面的成功应用 。此外，我们还讨论了与 GeoAI 部署相关的技术和伦理挑战，如数据可访问性、模型可解释性和隐私问题 。最后，我们提出了加强 GeoAI 可扩展性和可访问性、促进跨部门合作以及支持可持续气候行动政策的建议 。分析表明，随着在基础设施、伦理框架和研究方面的持续投资，GeoAI 有望成为全球气候变化减缓努力中的变革性工具 。

原文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1016/j.procs.2025.04.089

关键词：碳排放、气候变化、能源属性、混合模型、机器学习

期刊名：Ecological Informatics

期刊月份：2023年11月 

摘要：工业发展是碳排放的主要贡献者，导致了环境中高浓度的温室气体，进而引发了气候变化。气候变化通过多种方式威胁着人类：威胁粮食安全、水资源短缺、频发的极端天气事件、疾病传播、经济损失和人口迁移等。世界卫生组织宣布，气候变化是21世纪全球健康面临的最大威胁。自1970年以来，二氧化碳排放量增加了约90%，使其占温室气体总排放量的78%。气候变化的影响、碳排放因素以及社会经济属性，使得温室气体排放的预测成为一个因涉及大量因素和影响变量而具有动态场景的非常复杂的研究问题。在此背景下准确预测碳排放，使其成为最重要和最具挑战性的研究工作之一。人工智能和机器学习方法正日益被用于研究具有高度时间、空间和其他因素变异性的复杂动态环境现象。本研究论文提出了一种混合机器学习模型，利用能源和社会经济变量预测二氧化碳排放。该工作使用了1960年至2018年的能源和社会经济变量，将它们整合起来，为机器学习方法在温室气体排放建模和预测中的应用提供了新的视角。所提出的主成分分析与机器学习方法相结合的混合模型在准确性和效率上进行了比较，其性能优于其他机器学习和深度学习方法，如线性回归变体、随机森林回归、支持向量回归、循环神经网络、长短期记忆网络和Tabnet等。所提出的混合模型报告的MAE为0.0307，RMSE为0.0346，MAPE为5.1447，SMAPE为5.2267。在计算效率方面，所提出的混合机器学习模型PCA+LER耗时12.4毫秒，优于其他模型。这项相关性分析和预测的研究工作可以帮助政策制定者和政府缓解和管理碳排放。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954123002820

关键词：太阳能潜力、机器学习、XGBoost、LSTM、最佳倾角、气候变化预测、长期规划

期刊名：Scientific reports

期刊月份：2025年11月 

摘要：本研究提出了一种评估太阳能潜力的新方法，这对于太阳能发电系统的开发、安装和运行至关重要。该方法通过整合地理空间、气象和基础设施等多维度数据，预测特定地点的太阳能潜力。一个用于全球太阳能容量评估的新应用程序已发布。该研究评估了多种机器学习方法，最终选择使用XGBoost模型，基于1980年至2015年的历史日照辐照度和气象数据进行训练。该模型在处理复杂的非线性相互作用和模拟影响太阳辐照度的时间天气模式方面展现出巨大潜力。初步结果表明，利用2015年至2099年的模拟天气数据，该方法在全球太阳能潜力预测方面具有很强的能力。该应用可提供精确的太阳能发电量估算和财务可行性分析，使用户能在几分钟内从任何地点轻松快速地完成场地评估。结果表明，在太阳能潜力预测方面，XGBoost模型的性能优于其他机器学习算法，其RMSE和MAE值分别达到0.97 kWh/m²和0.76 kWh/m²。此外，为评估所提出方法的影响，在棉兰老岛（菲律宾）、戈壁-阿尔泰（蒙古）和伯罗奔尼撒（希腊）进行了三项案例研究。结果证明了该方法在长期太阳能规划中的有效性。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-23661-0

关键词：碳排放、巴黎协定、机器学习、气候变化、气候政策

期刊名：Scientific reports

期刊月份：2025年6月 

摘要：全球二氧化碳(CO2)排放量的持续上升对国际气候政策，特别是《巴黎协定》的目标构成了挑战。本研究预测了截至2030年全球前十一大碳排放国——中国、美国、印度、俄罗斯、日本、伊朗、印度尼西亚、沙特阿拉伯、加拿大、韩国和德国的二氧化碳排放量，并评估了它们在国家自主贡献(NDCs)方面的进展。我们利用1990年至2023年的数据，应用了一个包含六个机器学习模型和顺序挤压特征选择的稳健数据流程，纳入了十一个经济、工业和能源消耗变量。我们对该情景进行了建模，平均预测准确率达到96.21%。结果表明，俄罗斯有望超额完成其减排目标，而德国和美国将略微落后。预计中国、印度、日本、加拿大、韩国和印度尼西亚将大幅偏离其承诺。同时，伊朗和沙特阿拉伯预计会增加排放，而非减少。这些发现突显了加强能效政策、扩大可再生能源采用、增强碳定价机制和更严格监管的必要性。新兴经济体需要国际合作和投资来支持低碳转型。本研究提供了基于数据的排放轨迹评估，强调了协调全球行动、技术创新和适应性政策措施以使排放与1.5°C温升阈值保持一致的紧迫性。这项工作代表了多变量机器学习建模、数据驱动的特征选择以及面向政策的排放预测的新颖整合，为气候分析建立了新的方法论和实证基准。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-04236-5

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