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这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
在过去三年中，世界经济经历了一系列前所未有的冲击，破坏了供应链，造成了深层衰退，并将通货膨胀推向了1970年代以来的最高水平。虽然通货膨胀处于下降轨迹，但经济活动正在延长，但脆弱性仍然存在。全球经济和金融市场最重要的风险之一是气候变化。随着人类引起的气候变化在未来几十年的加速中，极端天气条件的频率和严重程度更高，可能会对物理基础设施和经济活动产生深远的不利影响。有令人信服的证据表明，与气候相关的自然灾害对通货膨胀和经济增长有重大影响。这种关系的一个重要渠道是在全球供应链中，在商品和服务的生产和分销中，天气异常的影响（由于气候变化而引起）。在19009年大流行期间的破坏以及随之而来的全球通货膨胀的急剧增长强调了风险对全球复杂且相互依存的供应链网络的重要性。随着全球温度的上升，极端天气事件强调运输基础设施和高度联系的全球供应链，中断了产量，导致短缺并导致价格上涨。需求端因素肯定在推动通货膨胀中起着重要作用，但是本文旨在通过研究天气异常对全球供应链和通货膨胀动态的影响来缩小文献中的重要差距。我们的结果具有重要的政策影响。使用每月数据涵盖六个大型且多样化的经济体，即中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国，在1997 - 2021年期间，我们实施了结构性矢量自动性（SVAR）模型，并追踪天气障碍对供应链和膨胀动力学的同时影响。据我们所知，这是文献中首次尝试使用SVAR模型调查天气冲击对供应链压力的影响以及通货膨胀量的替代措施，该模型可以深入了解气候变化如何影响全球供应网络和通货膨胀动态，而不是分析中使用的国家样本以外的样本。对于鲁棒性，我们还实施了局部投影（LP）方法，以跟踪温度异常对供应链和通货膨胀随时间的影响的动态影响。我们发现天气异常可能导致供应链中断，然后导致通货膨胀压力。我们的结果（基于高频数据和对替代性估计方法的鲁棒性）显示了样本中各个国家的显着异质性，我们归因于天气冲击的严重程度和供应链破坏的脆弱性的差异。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。尽管我们的经验结果并不总是显示出天气冲击与供应链中断之间的牢固积极联系，但由于某种程度上使用了聚集的供应方中断，但这并不意味着我们可以对增加天气异常的自满。例如，在巴拿马运河中，严重的干旱大大降低了水位，破坏了连接亚洲和北美的贸易路线。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的持续影响，以防止牢固的第二轮效果和解放通货膨胀的预期。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
气候变化的AI：利用机器学习环境
摘要：随着越来越多的气候变化挑战的出现，AI和ML提供了监视环境和可持续管理的创新方法。本文旨在讨论人工智能技术的使用，包括长期记忆（LSTM）网络，卷积神经网络（CNN）和随机森林模型来解决全球环境挑战。借助辅助数据，本研究对AI在温度异常预测，森林砍伐模式识别和各种生态系统的碳捕获增强方面进行了批判性评估。的发现表明，就精度和容量而言，AI模型比当前的监测系统更有效，这对于政策制定者和环保主义者来说可能是有价值的信息。尽管如此，数据质量，模型可解释性和模型鲁棒性之类的问题仍未解决，应集中于随后的研究主题，涉及可持续AI解决方案和多学科合作的可行性。本文还展示了如何利用AI来增强气候变化并改善对我们和子孙后代更好的世界。关键字：机器学习，环境监测，人工智能，森林砍伐，预测模型，碳固存，可持续性，神经网络，气候变化，LSTM 1。引言由于气候变化正在逐渐加深其影响，因此监测环境和实施可持续性措施的挑战在数量和复杂性上增长。但是，AI有可能提高可持续性管理实践的性能。2。在面对全球环境变化时，通常通过机器学习（ML）通常通过机器学习（ML）成为一种革命性技术和方法。AI评估大量且困难的气候数据的能力提出了未实现的气候和环境管理的潜力。从飓风和其他自然灾害到生态系统变化的一切都可以通过及时的AI-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-severnal进行分析，从而可以更好地决策。在AI的两个子场中，机器学习对于环境实践和研究是最佳的，因为所涉及的数据高度多样，而且通常是非结构化的。当卫星图像，传感器和气候模型在人类无法分析的程度上产生信息时，ML确定了人们无法分析的模式[1]。mL已被用于在森林砍伐威胁下跟踪位置，评估生物多样性损失的未来概率，增强碳固存以及在哪里行动以及在启用这些地区的保护时。此外，通过智能预测设计，以其核心AI系统的智能预测设计增强了迄今为止可疑的现象所提供的外推。补充农业，能源和运输领域中的资源应用，人工智能可以减少温室气体的排放并增加可再生能源的实施[2]。先进的智能系统已负责能源系统，学习了如何预测需求，并改善了更多可再生能源类型（例如风能和太阳能），使它们在更大的水平上更具可持续性。然而，气候科学中的AI纳入了其缺点。诸如数据预处理，模型解释性以及AI自动化政策实施的社会责任之类的领域也值得考虑。在本文中，作者旨在分析气候变化中智能综合的ML和AI及其对可持续环境未来的影响。文献评论2.1常规环境监测的缺点。现有的传统环境监测系统具有许多缺点，这些缺点会影响收集和分析的环境数据的质量和可靠性。这些系统的特征是低覆盖范围，即它们