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气氛，海洋和大陆。例如，在宁静海洋的一部分中加热水会影响风循环模式，以一种称为厄尔尼诺现象，改变了整个地球热带地区的水分和热量的分布。另一个例子是亚马逊森林砍伐，该森林砍伐造成了该地区温度和降雨的重大变化，并影响了巴西中西部农业地区的水分大小（Aragão，2012年）。因此，当地的变化可能会带来区域甚至全球后果。人工智能可以有助于揭幕模式和由于陆地系统的复杂性而尚不明显的过程之间的互连。随着过去50年的技术进步，陆地系统的数据量呈指数增长。每秒生成巨大的数据，其中包括数百个卫星和表面观察网络以及数值建模产品的度量。拥有很多非正式数据是一件好事，因为它允许Sciers遵循地球上发生的更改。但是，如果没有在其范围内编译，验证，意图和降低，那么大量数据对于定义面对气候变化的最佳策略有用，没有任何意义。AI的主要贡献之一在于它可以快速处理大量数据的能力。气候科学家使用AI方法和算法来分析山地数据，卫星图像和感官感 -
人工智能和气候变化
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