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气候变化的新兴威胁促使人们对先进技术的依赖越来越依赖，以理解和减轻其深远的后果。人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为气候变化研究中必不可少的工具，为预测性建模和评估环境影响提供了前所未有的功能。本评论综合了气候变化研究中AI和ML应用的当前状态，强调了它们在预测建模和理解环境影响中的作用。利用AI和ML算法的预测模型在预测气候模式，极端天气事件和海平面上升中表现出了显着的功效。这些模型包含了庞大的数据集，其中包含气象，地理空间和海洋信息，从而更准确地预测了未来气候场景。驱动的模型在识别气候数据中的复杂模式和非线性关系方面表现出色，从而增强了它们模拟复杂环境系统的能力。环境影响评估是气候变化研究的关键方面，而AI和ML技术在这方面证明具有重要作用。这些技术有助于分析各种生态参数，包括森林砍伐率，生物多样性损失和碳固隔动力学。通过辨别巨大数据集中的细微模式，AI系统对气候变化对生态系统的直接和间接后果的直接和间接后果有了更细微的了解。此外，将AI和ML调查结果集成到政策框架中仍然是至关重要的边界。尽管有这些进步，但挑战仍然存在，例如对标准化数据格式，模型解释性和道德考虑的需求。随着人工智能，ML和气候变化研究的交集不断发展，持续的跨学科合作对于利用这些技术的全部潜力至关重要。这篇评论阐明了当前的AI和ML应用程序的景观，为他们的功效，挑战和潜在的贡献提供了见解，以推动气候变化研究和环境可持续性。
气候变化研究中的AI和机器学习
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