氣候變化與大數據可以擦出怎樣的火花

晏路輝

目前我們已經可以獲取到海量數據了，隨著監測手段越來越豐富，包括衛星、傳感設備的廣泛應用，數據每時每刻都在從不同的國家、不同的山川、不用的設備以及不同的人身上產生。聯合國平臺、各國政府、科學部門以及私營部門都采取了大量的措施來獲取數據。過多的數據，尤其是過度無序的數據正成為科學界、商界等新的煩擾。從某種程度上講，我們并不缺少數據，但是如何從海量數據中挖掘出有價值的信息，并翻譯成真實社會中所能理解的語言;如何基于社會和人的基本需求開發數據來解決環境問題，正在成為新的挑戰。數據是前提，但我們的目標是解決環境問題，需要基于數據采取行動，而不是僅僅對數據進行分析。

氣候危機是人類面臨的共同挑戰。近些年，眾多地區、國家和企業都宣布了其應對氣候變化的碳減排甚至碳中和目標，歐盟和英國都宣布2030年達到碳中和，中國也承諾2030年比2005年碳強度減少60%-65%。目標有了，問題也來了，微觀層面怎么實施？先進的科學技術是實現碳減排的重要工具，而大數據等新技術也正發揮著幫助人類減緩和適應氣候變化的獨特價值。

大數據是指將數量巨大、雜亂無序的數據進行高速、有效加工，形成高質量、有價值的數據信息的技術。其實說大數據是新技術也有些牽強，幾十年前就有了數據挖掘這樣的技術，而大數據是數據挖掘技術在基礎設施（數據處理時間和空間能力等）升級上的產物。數據量，無論是大還是小，能夠服務于社會和人的需求才是有價值的資源。例如疫情期間杭州采用的健康碼，通過自我填報結合后臺大數據驗證的方式，為疫情防控，阻斷傳播做出了特別貢獻。而本次中國三大通訊運營商的短信查找近期訪問地以控制疫情擴散的功能，也是把數據充分應用于業務場景發揮到了極致，真正幫助社會系統提升了效率。中國的大數據紅利時代也正在到來。

我們此刻的語境是應對氣候變化，解決環境問題。我們的目標是減少碳足跡以及提升社會系統的效率。大數據應用于氣候變化的領域有很多，比如采集氣象數據預測分析氣候變化趨勢、驗證人類活動對氣候變化造成的影響等。Google利用衛星圖像和數十年的海量數據對烏爾米亞湖的環境損害進行評估和分析，并采取正確的應對措施;中國科學院利用大數據對地區環境污染狀況進行監測和評估等;IBM通過大數據幫助Vestas提升風力發電機精準定位、實現最優能源輸出的效果。

這些應用都非常有價值，但聽起來似乎離我們每個人還稍微有點遠，也并不是本文的重點。本文主要目的是希望分享和分析大數據在人們觸手可及的生活場景中有哪些成熟或者潛在的應用，讓數據助力我們每個人參與應對氣候變化以及環境問題。我們并不缺乏數據，而是缺乏利用數據的工具，通過數據建立人與人、人與物就可持續議題的互動，這是我們希望看到的，也是最高效應對氣候變化的方式。筆者認為大數據應對氣候變化應該朝著這幾個方向努力：高頻、觸手可及、有趣而有意義。

首先分享一個應用案例：高德近期與北京市交通委合作，在高德地圖里推出了北京地鐵公交擁擠程度的直觀展示，這是一個典型的通過數據的共融合作來為民眾提供低碳服務的案例。

為什么說這是一個低碳服務，因為乘客在知道擁擠程度后才可能選擇更合適（體驗更好）的交通出行方式。數據透明給了乘客乘坐地鐵公交的更大可能，這樣才更容易推動公眾參與低碳環保，為應對氣候變化做出自己的貢獻。參與低碳環保固然是崇高的行為，但首先也需要尊重人性，只有符合人性的方向和行動才是最容易推進的，才能事半功倍。公共服務要努力做到不傷用戶體驗（當然也不追求奢侈），這才是當下推動低碳環保事業的金鑰匙。這也就是為什么現在很多人寧愿選擇公交車而不是地鐵出行的原因，因為至少很多時候公交并沒有地鐵那么擁擠。筆者一直也在思考，要讓公眾積極參與到低碳環保中，首先是需要讓其自發自愿地參與，而不是精神上的被迫行為，不是道德綁架。

這個案例就基本符合上面說的大數據應用于公眾低碳環保的幾個必要條件：高頻、觸手可及、有趣而有意義。乘坐地鐵公交是每個人幾乎每天都要發生的高頻行為，手機應用觸手可及，通過類似電池電量的展現形式新穎有趣，能引導公眾更合理地采取地鐵公共交通方式，為低碳環保做出合理的貢獻，這個創新意義重大。

另一個將數據應用于低碳領域并且與消費者建立強互動的案例來自于美國家庭能源管理公司Opower。Opower的商業模式是為電力公司進行數據分析，將數據分析結果反饋給終端用戶，從而為電力公司贏得市場競爭力。他們最大的一個亮點是為用戶提供節約能源的增值服務，他們在給用戶發送電力消費賬單的時候，會同時提供用戶的鄰居正在節能減排的信息。一般而言，人們不會為了公眾的利益而主動減少能源消費，這是一個當前無法駁斥的事實。但是為了不在鄰里親朋面前丟面子，他們就會這樣做。告訴人們他們的鄰居正在節能減排，他們自身就會開始注意節能。通過數據和行為刺激助力于減少用戶的能源消費，這比起強制停電等辦法更容易被人接受。“高頻、觸手可及、有趣而有意義”的大數據應用條件同樣適用于這個案例，尤其是“有趣而有意義”這一點更是體現得淋漓盡致——利用心理因素的驅動，促使更多人參與到低碳環保行動中。

我們在分析如何利用大數據減少社會的碳排放，而數據因自身的產生、存儲以及傳輸而產生的巨大碳排放也絕不可忽視。要讓數據服務于社會，首先就需要讓數據本身變得清潔。2009年的時候，Google曾經對外公布，每完成一次搜索操作所產生的二氧化碳排放量為0.2克;而美國哈佛大學的物理學家阿歷克斯·維茲納爾·格羅斯則稱，每一次搜索所產生的二氧化碳排放量高達7克。

國際環保組織綠色和平的“Clicking Clean”報告對全球領先的科技公司的數據中心能源使用情況進行了盤點和排名。

“Clicking Clean”報告對BAT等中國科技巨頭的數據中心用能情況進行的排名顯示，中國企業在清潔數據中心這個領域都處于相對較低的位置，雖然這與中國的主要電力來源是煤電有直接關系，但走向全球的中國科技企業要參與全球競爭，在節能環保領域還有很大的進步空間。

相對來說，數據基本都是被政府和科技巨頭們掌控，如何分享數據，在應對氣候變化領域共融合作是下一步各方的主要發力點。美國白宮通過分享政府的氣候變化相關數據（https：//www.data.gov/climate）鼓勵私營部門利用政府公開數據，開發更多的應用于減緩和適應氣候變化的項目和工具，這是非常值得鼓勵的嘗試。

當然除了數據本身，人工智能等技術手段能將數據的價值充分挖掘并發揮出來，這需要我們更多的投入，也需要政府和私營部門更深入的合作，創造更多有價值的工具，通過數據為社會和人類的決策提供科學準確的依據。