AI预测气候变化：数据能否揭示未来的风暴？
引言
气候变化已经成为全球头号挑战，极端天气频发、海平面上升、生态系统紊乱……如果人类不采取措施，我们的未来可能比《流浪地球》里的地球更糟糕。
那么，如何预测气候变化的未来？人工智能（AI）能否成为气候科学的“天眼”，帮助我们未雨绸缪？
今天，我们就来聊聊如何用 AI 预测气候变化，并实际跑一段代码，看看 AI 是如何从历史数据中“学习”，预测地球未来的气候趋势！🌍
1. AI 如何预测气候变化？
AI 预测气候变化的核心在于数据驱动分析，它的工作流程一般如下：
- 数据收集：历史气象数据（温度、降雨量、气压、CO₂ 浓度等）
- 特征工程：提取关键特征，比如温度变化趋势、海洋温度、极端天气事件等
- 模型训练：利用机器学习或深度学习算法进行模式识别
- 预测分析：输入最新数据，预测未来的气候趋势
简单来说，AI 通过学习过去的气候数据，识别气候变化的模式，然后预测未来的发展趋势。
2. 用 AI 预测气温变化（实战代码）
我们用Python + 机器学习来预测全球气温变化，看看 AI 是如何学习历史数据并预测未来趋势的！
2.1 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
2.2 加载气候数据
我们使用 NASA 或 NOAA 提供的全球气温数据（示例数据格式如下）：
| 年份 | 全球平均气温 (°C) | </
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