تحلیل داده‌های اقلیمی: درک جهان در حال تغییر ما

تغییرات اقلیمی یکی از مبرم‌ترین چالش‌هایی است که بشریت با آن روبروست. درک دینامیک پیچیده آن نیازمند تحلیل حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری شده از منابع گوناگون است. این راهنما یک نمای کلی و جامع از تحلیل داده‌های اقلیمی ارائه می‌دهد و منابع داده، روش‌شناسی‌ها، ابزارها و کاربردها را در درک و مقابله با این مسئله جهانی پوشش می‌دهد.

چرا تحلیل داده‌های اقلیمی مهم است؟

تحلیل داده‌های اقلیمی به دلایل متعددی حیاتی است:

• درک اقلیم گذشته و حال: تحلیل داده‌های تاریخی به ما کمک می‌کند تا نوسانات طبیعی اقلیم را درک کرده و روندهای ناشی از فعالیت‌های انسانی را شناسایی کنیم.
• پیش‌بینی سناریوهای اقلیمی آینده: مدل‌های اقلیمی که توسط تحلیل داده‌ها هدایت می‌شوند، شرایط اقلیمی آینده را تحت سناریوهای مختلف انتشار گازهای گلخانه‌ای پیش‌بینی می‌کنند.
• اطلاع‌رسانی برای تصمیم‌گیری‌های سیاسی: بینش‌های مبتنی بر داده، تصمیم‌گیری‌های سیاسی مربوط به کاهش اثرات، سازگاری و توسعه پایدار را آگاهانه می‌سازد.
• نظارت بر اثربخشی اقدامات اقلیمی: ردیابی تغییرات در شاخص‌های کلیدی اقلیمی به ما امکان می‌دهد تا اثربخشی سیاست‌ها و مداخلات اقلیمی را ارزیابی کنیم.
• افزایش آگاهی عمومی: بصری‌سازی و انتقال مؤثر داده‌های اقلیمی می‌تواند آگاهی و مشارکت عمومی را افزایش دهد.

منابع کلیدی داده‌های اقلیمی

داده‌های اقلیمی از منابع متنوعی به دست می‌آیند، از جمله:

۱. مشاهدات زمینی

این‌ها اندازه‌گیری‌های مستقیم متغیرهای اقلیمی در مکان‌های خاص هستند. نمونه‌ها عبارتند از:

• ایستگاه‌های هواشناسی: دما، بارش، سرعت باد، رطوبت و سایر پارامترهای هواشناسی را اندازه‌گیری می‌کنند. به عنوان مثال، شبکه جهانی اقلیم‌شناسی تاریخی (GHCN) مجموعه داده‌ای جامع از مشاهدات ایستگاه‌های هواشناسی در سراسر جهان ارائه می‌دهد.
• شناورهای اقیانوسی: داده‌های مربوط به دمای سطح دریا، شوری، ارتفاع موج و سایر متغیرهای اقیانوس‌شناسی را جمع‌آوری می‌کنند. برای مثال، پروژه جو گرمسیری اقیانوس (TAO) از شبکه‌ای از شناورها برای نظارت بر شرایط ال نینو و لا نینا در اقیانوس آرام استفاده می‌کند.
• مغزه‌های یخی: بر اساس تحلیل حباب‌های هوا و ایزوتوپ‌های به دام افتاده در یخ، سابقه‌ای طولانی‌مدت از شرایط اقلیمی گذشته ارائه می‌دهند. برای مثال، مغزه یخی وستوک از قطب جنوب، داده‌های اقلیمی بیش از ۴۰۰٬۰۰۰ سال را فراهم می‌کند.
• حلقه‌های درختی: بر اساس تحلیل عرض و تراکم حلقه‌های درختی، سابقه‌ای از شرایط اقلیمی گذشته ارائه می‌دهند. دندروکرونولوژی، یعنی مطالعه حلقه‌های درختی، برای بازسازی اقلیم گذشته در مناطق مختلف جهان استفاده می‌شود.

۲. مشاهدات ماهواره‌ای

ماهواره‌ها پوشش جهانی را فراهم می‌کنند و می‌توانند طیف گسترده‌ای از متغیرهای اقلیمی را از راه دور اندازه‌گیری کنند. نمونه‌ها عبارتند از:

• دمای سطح دریا (SST): توسط رادیومترهای فروسرخ اندازه‌گیری می‌شود و نظارت مداوم بر دمای اقیانوس‌ها در سطح جهان را فراهم می‌کند. سازمان‌هایی مانند NOAA و NASA داده‌های SST مشتق از ماهواره را ارائه می‌دهند.
• وسعت یخ دریا: توسط رادیومترهای مایکروویو اندازه‌گیری می‌شود و مساحت پوشیده شده توسط یخ دریا در مناطق قطبی را نظارت می‌کند. مرکز ملی داده‌های برف و یخ (NSIDC) منبع اصلی داده‌های یخ دریا است.
• دمای سطح زمین (LST): توسط سنسورهای فروسرخ حرارتی اندازه‌گیری می‌شود و اطلاعاتی در مورد دمای سطح زمین فراهم می‌کند. داده‌های LST در کاربردهای مختلفی از جمله نظارت بر خشکسالی و جزایر گرمایی شهری استفاده می‌شود.
• شاخص‌های پوشش گیاهی: از بازتاب نور مرئی و نزدیک به فروسرخ مشتق شده و نشان‌دهنده سلامت و فراوانی پوشش گیاهی است. شاخص نرمال‌شده تفاوت پوشش گیاهی (NDVI) یک شاخص پوشش گیاهی پرکاربرد است.
• غلظت گازهای گلخانه‌ای: توسط طیف‌سنج‌ها اندازه‌گیری می‌شود و غلظت گازهای گلخانه‌ای مانند دی‌اکسید کربن و متان را در جو نظارت می‌کند. رصدخانه کربن در مدار (OCO-2) و ماهواره رصد گازهای گلخانه‌ای (GOSAT) نمونه‌هایی از ماهواره‌هایی هستند که غلظت گازهای گلخانه‌ای را اندازه‌گیری می‌کنند.

۳. مدل‌های اقلیمی

مدل‌های اقلیمی برنامه‌های کامپیوتری پیچیده‌ای هستند که سیستم اقلیمی زمین را شبیه‌سازی می‌کنند. اگرچه به طور دقیق منبع داده نیستند، اما حجم عظیمی از داده تولید می‌کنند که نیازمند تحلیل است. نمونه‌ها عبارتند از:

• مدل‌های گردش عمومی (GCMs): جو و اقیانوس جهانی را شبیه‌سازی کرده و فرآیندهای فیزیکی مانند تابش، همرفت و جریان‌های اقیانوسی را در بر می‌گیرند. پروژه مقایسه بین مدل‌های جفت‌شده (CMIP) آزمایش‌های مدل‌های اقلیمی را از مؤسسات تحقیقاتی مختلف در سراسر جهان هماهنگ می‌کند.
• مدل‌های اقلیمی منطقه‌ای (RCMs): شبیه‌سازی‌هایی با وضوح بالاتر از شرایط اقلیمی در مناطق خاص ارائه می‌دهند. RCMها اغلب برای ریزمقیاس‌نمایی پیش‌بینی‌های GCM برای ارائه اطلاعات دقیق‌تر برای تصمیم‌گیری‌های محلی استفاده می‌شوند.
• مدل‌های سیستم زمین (ESMs): اجزای اضافی سیستم زمین مانند چرخه کربن و فرآیندهای سطح زمین را شامل می‌شوند. ESMها برای مطالعه تعاملات بین اقلیم و سایر اجزای سیستم زمین استفاده می‌شوند.

روش‌شناسی‌های تحلیل داده‌های اقلیمی

چندین روش‌شناسی در تحلیل داده‌های اقلیمی استفاده می‌شود:

۱. تحلیل آماری

روش‌های آماری برای شناسایی روندها، الگوها و روابط در داده‌های اقلیمی استفاده می‌شوند. نمونه‌ها عبارتند از:

• تحلیل سری‌های زمانی: تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده در طول زمان برای شناسایی روندها، فصلی بودن و سایر الگوها. تکنیک‌ها شامل میانگین‌های متحرک، تحلیل روند و تحلیل طیفی است. برای مثال، تحلیل سری زمانی می‌تواند برای بررسی تغییرات دمای متوسط جهانی در قرن گذشته استفاده شود.
• تحلیل رگرسیون: بررسی رابطه بین متغیرهای اقلیمی و سایر عوامل، مانند غلظت گازهای گلخانه‌ای یا تغییرات کاربری زمین. تحلیل رگرسیون می‌تواند برای کمی‌سازی تأثیر فعالیت‌های انسانی بر گرمایش جهانی استفاده شود.
• تحلیل فضایی: تحلیل توزیع فضایی متغیرهای اقلیمی و شناسایی الگوهای فضایی. تکنیک‌ها شامل درون‌یابی فضایی، خودهمبستگی فضایی و تحلیل خوشه‌ای است. برای مثال، تحلیل فضایی می‌تواند برای شناسایی مناطقی که به ویژه در برابر تأثیرات تغییرات اقلیمی آسیب‌پذیر هستند، استفاده شود.
• تحلیل مقادیر حدی: تحلیل رویدادهای آب و هوایی شدید، مانند موج‌های گرما، خشکسالی‌ها و سیل‌ها. تحلیل مقادیر حدی می‌تواند برای تخمین احتمال وقوع رویدادهای شدید و ارزیابی خطرات مرتبط با تغییرات اقلیمی استفاده شود.

۲. بصری‌سازی داده‌ها

بصری‌سازی داده‌های اقلیمی برای انتقال مؤثر اطلاعات پیچیده ضروری است. نمونه‌ها عبارتند از:

• نمودارهای سری زمانی: نمایش تغییرات متغیرهای اقلیمی در طول زمان. نمودارهای سری زمانی معمولاً برای نشان دادن روندهای دمای متوسط جهانی، سطح دریا و غلظت گازهای گلخانه‌ای استفاده می‌شوند.
• نقشه‌ها: نمایش توزیع فضایی متغیرهای اقلیمی. نقشه‌ها می‌توانند برای بصری‌سازی ناهنجاری‌های دمایی، الگوهای بارش و وسعت یخ دریا استفاده شوند.
• نمودارهای پراکندگی: نمایش رابطه بین دو یا چند متغیر اقلیمی. نمودارهای پراکندگی می‌توانند برای بررسی همبستگی بین دما و بارش، یا بین غلظت گازهای گلخانه‌ای و دمای متوسط جهانی استفاده شوند.
• نمودارهای جعبه‌ای: خلاصه‌سازی توزیع متغیرهای اقلیمی. نمودارهای جعبه‌ای می‌توانند برای مقایسه توزیع دما در مناطق مختلف یا مقایسه توزیع بارش در فصول مختلف استفاده شوند.
• داشبوردهای تعاملی: فراهم کردن امکان کاوش تعاملی داده‌های اقلیمی برای کاربران. داشبوردهای تعاملی به کاربران اجازه می‌دهند تا متغیرها، مناطق و دوره‌های زمانی مختلف را انتخاب کنند تا داده‌ها را به روشی که به علایقشان مربوط است، بصری‌سازی کنند.

۳. ارزیابی مدل‌های اقلیمی

ارزیابی عملکرد مدل‌های اقلیمی برای اطمینان از اینکه پیش‌بینی‌های قابل اعتمادی از شرایط اقلیمی آینده ارائه می‌دهند، حیاتی است. نمونه‌ها عبارتند از:

• مقایسه خروجی مدل با مشاهدات: ارزیابی اینکه مدل‌های اقلیمی چقدر خوب شرایط اقلیمی تاریخی را بازتولید می‌کنند. این شامل مقایسه شبیه‌سازی‌های مدل با داده‌های مشاهداتی برای متغیرهایی مانند دما، بارش و وسعت یخ دریا است.
• تحلیل خطاهای سیستماتیک مدل: شناسایی خطاهای سیستماتیک در شبیه‌سازی‌های مدل اقلیمی. خطاهای سیستماتیک مدل می‌توانند از منابع مختلفی مانند عدم قطعیت در پارامترسازی‌های فیزیکی یا محدودیت در وضوح مدل ناشی شوند.
• ارزیابی مهارت مدل: ارزیابی توانایی مدل‌های اقلیمی در پیش‌بینی شرایط اقلیمی آینده. این شامل مقایسه پیش‌بینی‌های مدل با تغییرات اقلیمی مشاهده شده در یک دوره زمانی است.
• مدل‌سازی گروهی (Ensemble): ترکیب خروجی چندین مدل اقلیمی برای کاهش عدم قطعیت. مدل‌سازی گروهی می‌تواند تخمین قوی‌تری از شرایط اقلیمی آینده نسبت به استفاده از یک مدل اقلیمی واحد ارائه دهد.

۴. یادگیری ماشین

تکنیک‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای در تحلیل داده‌های اقلیمی برای شناسایی الگوها، انجام پیش‌بینی‌ها و بهبود مدل‌های اقلیمی استفاده می‌شوند. نمونه‌ها عبارتند از:

• تشخیص الگو: شناسایی الگوهایی در داده‌های اقلیمی که تشخیص آنها با استفاده از روش‌های آماری سنتی دشوار است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای شناسایی الگوهای مرتبط با رویدادهای آب و هوایی شدید، نوسانات اقلیمی و تأثیرات تغییرات اقلیمی آموزش داده شوند.
• پیش‌بینی: توسعه مدل‌هایی که می‌توانند شرایط اقلیمی آینده را بر اساس داده‌های تاریخی پیش‌بینی کنند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای پیش‌بینی دما، بارش، سطح دریا و سایر متغیرهای اقلیمی استفاده شوند.
• ریزمقیاس‌نمایی (Downscaling): توسعه مدل‌هایی که می‌توانند پیش‌بینی‌های مدل‌های اقلیمی را ریزمقیاس کنند تا اطلاعات دقیق‌تری برای تصمیم‌گیری‌های محلی فراهم کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای ریزمقیاس‌نمایی خروجی مدل اقلیمی بر اساس مشاهدات محلی آموزش داده شوند.
• بهبود مدل‌های اقلیمی: استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد مدل‌های اقلیمی. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل، شناسایی خطاها در شبیه‌سازی‌های مدل و توسعه پارامترسازی‌های جدید برای فرآیندهای فیزیکی استفاده شوند.

ابزارهای تحلیل داده‌های اقلیمی

ابزارهای متعددی برای تحلیل داده‌های اقلیمی در دسترس هستند، از جمله:

• R: یک زبان برنامه‌نویسی و محیطی برای محاسبات آماری و گرافیک. R به طور گسترده‌ای در تحلیل داده‌های اقلیمی برای دستکاری داده‌ها، تحلیل آماری و بصری‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند `ggplot2`، `dplyr` و `raster` به ویژه برای تحلیل داده‌های اقلیمی مفید هستند.
• Python: یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره با اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها برای تحلیل داده و محاسبات علمی. Python به طور گسترده‌ای در تحلیل داده‌های اقلیمی برای دستکاری داده‌ها، تحلیل آماری، بصری‌سازی داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. کتابخانه‌هایی مانند `numpy`، `pandas`، `matplotlib`، `scikit-learn` و `xarray` به ویژه برای تحلیل داده‌های اقلیمی مفید هستند.
• MATLAB: یک زبان برنامه‌نویسی و محیطی برای محاسبات عددی و بصری‌سازی. MATLAB در تحلیل داده‌های اقلیمی برای دستکاری داده‌ها، تحلیل آماری و بصری‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود.
• CDO (Climate Data Operators): مجموعه‌ای از اپراتورهای خط فرمان برای دستکاری و تحلیل داده‌های اقلیمی. CDO به طور گسترده برای کارهایی مانند تغییر شبکه، زیرمجموعه‌گیری و میانگین‌گیری داده‌های اقلیمی استفاده می‌شود.
• NCL (NCAR Command Language): یک زبان برنامه‌نویسی و محیطی برای تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها. NCL به طور خاص برای کار با داده‌های اقلیمی و آب و هوایی طراحی شده است.
• GIS (Geographic Information Systems): نرم‌افزاری برای تحلیل و بصری‌سازی داده‌های فضایی. GIS در تحلیل داده‌های اقلیمی برای نقشه‌برداری متغیرهای اقلیمی، تحلیل الگوهای فضایی و ارزیابی تأثیرات تغییرات اقلیمی استفاده می‌شود. نمونه‌ها شامل QGIS (منبع باز) و ArcGIS (تجاری) هستند.

کاربردهای تحلیل داده‌های اقلیمی

تحلیل داده‌های اقلیمی در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها کاربرد دارد:

۱. کاهش تغییرات اقلیمی

تحلیل داده‌های مربوط به انتشار گازهای گلخانه‌ای، مصرف انرژی و تغییرات کاربری زمین برای آگاه‌سازی سیاست‌هایی که هدفشان کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای است. برای مثال، تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند برای ارزیابی اثربخشی سیاست‌های انرژی‌های تجدیدپذیر یا شناسایی فرصت‌ها برای بهبود بهره‌وری انرژی استفاده شود.

۲. سازگاری با تغییرات اقلیمی

تحلیل داده‌های مربوط به تأثیرات تغییرات اقلیمی، مانند بالا آمدن سطح دریا، رویدادهای آب و هوایی شدید و تغییرات در دسترسی به آب، برای آگاه‌سازی سیاست‌هایی که هدفشان سازگاری با تأثیرات تغییرات اقلیمی است. برای مثال، تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند برای شناسایی مناطقی که در برابر بالا آمدن سطح دریا آسیب‌پذیر هستند یا برای توسعه استراتژی‌هایی برای مدیریت منابع آب در اقلیم در حال تغییر استفاده شود.

۳. کاهش خطر بلایا

تحلیل داده‌های مربوط به رویدادهای آب و هوایی شدید برای ارزیابی خطرات مرتبط با بلایای طبیعی و توسعه استراتژی‌هایی برای کاهش خطر بلایا. برای مثال، تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند برای شناسایی مناطقی که مستعد سیل هستند یا برای توسعه سیستم‌های هشدار سریع برای موج‌های گرما استفاده شود.

۴. کشاورزی و امنیت غذایی

تحلیل داده‌های مربوط به تأثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی برای توسعه استراتژی‌هایی برای تضمین امنیت غذایی در اقلیم در حال تغییر. برای مثال، تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند برای شناسایی محصولاتی که در برابر تغییرات اقلیمی مقاوم هستند یا برای توسعه استراتژی‌های آبیاری که مصرف آب را بهینه می‌کنند، استفاده شود.

۵. مدیریت منابع آب

تحلیل داده‌های مربوط به تأثیرات تغییرات اقلیمی بر منابع آب برای توسعه استراتژی‌هایی برای مدیریت پایدار منابع آب. برای مثال، تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند برای ارزیابی تأثیرات تغییرات اقلیمی بر جریان رودخانه‌ها یا برای توسعه استراتژی‌هایی برای مدیریت تقاضای آب در اقلیم در حال تغییر استفاده شود.

۶. بهداشت عمومی

تحلیل داده‌های مربوط به تأثیرات تغییرات اقلیمی بر بهداشت عمومی برای توسعه استراتژی‌هایی برای حفاظت از بهداشت عمومی در اقلیم در حال تغییر. برای مثال، تحلیل داده‌های اقلیمی می‌تواند برای ارزیابی تأثیرات موج‌های گرما بر سلامت انسان یا برای توسعه استراتژی‌هایی برای جلوگیری از شیوع بیماری‌های حساس به اقلیم استفاده شود.

چالش‌ها در تحلیل داده‌های اقلیمی

علیرغم اهمیت آن، تحلیل داده‌های اقلیمی با چندین چالش روبرو است:

• در دسترس بودن و کیفیت داده‌ها: داده‌های اقلیمی می‌توانند پراکنده، ناهماهنگ و مستعد خطا باشند. تضمین کیفیت داده‌ها و پر کردن شکاف‌های داده‌ای برای تحلیل قابل اعتماد حیاتی است. داده‌های کشورهای در حال توسعه می‌توانند به ویژه کمیاب باشند. ابتکارات برای بهبود جمع‌آوری و به اشتراک‌گذاری داده‌ها در این مناطق ضروری است.
• حجم و پیچیدگی داده‌ها: داده‌های اقلیمی اغلب بسیار بزرگ و پیچیده هستند و نیازمند ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته برای تحلیل هستند. حجم فزاینده داده‌های تولید شده توسط مدل‌های اقلیمی و مشاهدات ماهواره‌ای چالش مهمی برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها ایجاد می‌کند.
• عدم قطعیت: مدل‌های اقلیمی در معرض عدم قطعیت هستند که می‌تواند بر قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌های اقلیمی تأثیر بگذارد. کمی‌سازی و انتقال عدم قطعیت برای آگاه‌سازی تصمیم‌گیری‌ها حیاتی است. مدل‌های اقلیمی مختلف می‌توانند پیش‌بینی‌های متفاوتی تولید کنند که نیازمند بررسی دقیق طیف نتایج ممکن است.
• ارتباطات: انتقال داده‌های پیچیده اقلیمی به روشی واضح و قابل دسترس برای افزایش آگاهی عمومی و آگاه‌سازی تصمیم‌گیری‌های سیاسی ضروری است. بصری‌سازی مؤثر داده‌ها و داستان‌سرایی برای جذب مخاطبان و انتقال فوریت تغییرات اقلیمی حیاتی است.
• همکاری بین‌رشته‌ای: تحلیل داده‌های اقلیمی نیازمند همکاری بین دانشمندان از رشته‌های مختلف مانند اقلیم‌شناسی، آمار، علوم کامپیوتر و اقتصاد است. تقویت همکاری بین‌رشته‌ای برای پرداختن به چالش‌های پیچیده تغییرات اقلیمی ضروری است.

آینده تحلیل داده‌های اقلیمی

آینده تحلیل داده‌های اقلیمی توسط چندین روند شکل خواهد گرفت:

• افزایش در دسترس بودن داده‌ها: انتظار می‌رود در دسترس بودن داده‌های اقلیمی در سال‌های آینده به طور قابل توجهی افزایش یابد، به لطف پیشرفت‌ها در فناوری سنجش از دور و توسعه پلتفرم‌های جدید اشتراک‌گذاری داده.
• بهبود تکنیک‌های تحلیل داده: تکنیک‌های جدید تحلیل داده، مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، برای استخراج بینش از داده‌های اقلیمی به طور کارآمدتر و مؤثرتر در حال توسعه هستند.
• مدل‌های اقلیمی پیشرفته‌تر: مدل‌های اقلیمی به لطف پیشرفت در قدرت محاسباتی و درک ما از سیستم اقلیمی، پیچیده‌تر و واقعی‌تر می‌شوند.
• تمرکز بیشتر بر تغییرات اقلیمی منطقه‌ای: تقاضای رو به رشدی برای اطلاعات تغییرات اقلیمی منطقه‌ای برای آگاه‌سازی تصمیم‌گیری‌های محلی وجود دارد. تحلیل داده‌های اقلیمی در آینده بر ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و با جزئیات بیشتر از تأثیرات تغییرات اقلیمی در مقیاس منطقه‌ای تمرکز خواهد کرد.
• افزایش همکاری: تحلیل داده‌های اقلیمی به طور فزاینده‌ای شامل همکاری بین دانشمندان، سیاست‌گذاران و ذینفعان از سراسر جهان خواهد بود. همکاری‌های بین‌المللی برای پرداختن به چالش جهانی تغییرات اقلیمی ضروری است.

نتیجه‌گیری

تحلیل داده‌های اقلیمی برای درک جهان در حال تغییر ما و برای توسعه استراتژی‌های مؤثر برای کاهش و سازگاری با تغییرات اقلیمی ضروری است. با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها از منابع گوناگون، می‌توانیم به بینش‌هایی در مورد دینامیک پیچیده سیستم اقلیمی دست یابیم و سیاست‌هایی را که آینده‌ای پایدار را ترویج می‌کنند، آگاهانه سازیم. با افزایش در دسترس بودن داده‌ها و توسعه تکنیک‌های تحلیلی جدید، تحلیل داده‌های اقلیمی نقش فزاینده‌ای در مقابله با چالش جهانی تغییرات اقلیمی ایفا خواهد کرد. این امر نیازمند همکاری جهانی، همکاری بین‌رشته‌ای و تعهد به استفاده از بینش‌های مبتنی بر داده برای آگاه‌سازی اقدامات است.