Todo mundo está falando sobre mudanças climáticas hoje em dia - não mencionar as inundações extremas, ondas de calor e secas graves que estão entre seus piores efeitos. No entanto, quando se trata de se preparar para esses e outros impactos, os líderes de nações, cidades e empresas geralmente parecem presos. Por que essa decisão é o Gridlock? Acredito que é porque os tomadores de decisão nem sempre têm os fatos necessários para uma ação eficaz. Muitos fatores estão em ação, e as medidas necessárias para
Let’s face it, climate change is difficult to comprehend. Many factors are at work, and the measures needed to Adapte -se e torne -se resiliente às mudanças climáticas são difíceis de explicar. Muitos CEOs não sabem como convencer os acionistas de que sua empresa precisa investir em áreas que podem não gerar retornos financeiros imediatos. O mandato de um CEO não é salvar o mundo - é maximizar o valor dos acionistas e tornar a empresa lucrativa. Enquanto isso, os líderes do governo geralmente alocam recursos para lidar com prioridades ou crises imediatas e aumentar o crescimento econômico. O clima nem sempre é tão alto em suas agendas quanto deveria ser. Pode ser usado para criar sistemas de alerta precoce que ajudam as autoridades a antecipar e se preparar para desastres iminentes. Também pode ser usado para ajudar a prever o impacto a longo prazo das mudanças climáticas e identificar as soluções ideais. E os dados podem fornecer os líderes críticos da informação precisam entender o custo da inação e os retornos socioeconômicos em seus investimentos climáticos.
Data analysis enabled by artificial intelligence (AI) can unlock climate action. It can be used to build early warning systems that help authorities anticipate and prepare for imminent disasters. It can also be used to help predict the long-term impact of climate change and identify the optimal solutions. And data can provide the critical information leaders need to understand both the cost of inaction and the socioeconomic returns on their climate investments.
Data can show the cost of climate inaction--and the socioeconomic returns on potential adaptation projects.
Isso é mais fácil dizer do que fazer, é claro. Mas já existem dados e modelos matemáticos para esse tipo de análise de impacto climático. Ao analisar padrões climáticos e de precipitação e compará -los com dados de todos os anos anteriores, você pode prever com precisão se este ano estará particularmente seco em uma determinada área. Você pode estudar padrões de vegetação na Califórnia ou na Austrália, digamos, e aprender com incêndios anteriores em outros lugares para determinar se há uma alta probabilidade de uma grande conflagração nas próximas semanas. Isso pode ajudar a determinar se as autoridades precisam começar a limpar a vegetação seca, por exemplo, ou preparar a população local para reagir rapidamente em caso de incêndio. Em um país da África Oriental, por exemplo, estamos trabalhando com uma organização para desenvolver um sistema de alerta precoce para tempestades extremas; Pode prever onde essa tempestade provavelmente ocorrerá nos próximos seis meses. Tomemos, por exemplo, uma seca. Onde exatamente você verá o impacto? Quais serão as consequências de segunda e terceira ordem? Por quanto uma seca diminuirá a produção para os agricultores em uma comunidade específica? E você pode monitorar o status dessas fazendas usando imagens de satélite. A partir daí, você pode manipular grandes quantidades de dados e usar modelagem e IA baseadas em regras para extrapolar o impacto da seca nas pessoas e na economia-e, mais adiante ao longo da cadeia de valor, como isso afetará o custo das culturas e os preços do consumidor. Inscreva -se
Take early warning systems for bush fires. By analyzing climate and precipitation patterns and comparing them to data from all previous years, you can quite accurately predict whether this year will be particularly dry in a certain area. You can study patterns of vegetation in California or Australia, say, and learn from past fires in other places to determine whether there’s a high probability of a major conflagration in the next few weeks. This can help determine whether officials need to start clearing dried vegetation, for instance, or preparing the local population to react quickly in case of fire.
Similarly, you can reasonably predict the likelihood of an extreme storm, not only in so many hours or days but even in weeks or months. In one East African country, for example, we are working with an organization to develop an early warning system for extreme storms; it can predict where such a storm is likely to occur within the next six months.
AI-enabled data analysis can also help you model the longer-term socioeconomic impacts of a combination of climate events for a region, a country, or city. Take, for instance, a drought. Where exactly will you see the impact? What will be the second- and third-order consequences? By how much will a drought decrease output for farmers in a particular community?
By looking at historical data, you can determine the volume of past wheat harvests on every farm. And you can monitor the status of those farms using satellite images. From there, you can manipulate large amounts of data and use rule-based modeling and AI to extrapolate the impact of the drought on people and the economy—and, further along the value chain, how it will affect the cost of crops and consumer prices.
The Sustainable Advantage: Insights on Creating Competitive Advantage Through Sustainability
então você pode adicionar outros riscos à equação. Você pode calcular os efeitos das inundações do aumento do nível do mar e das chuvas torrenciais para as áreas costeiras, em incrementos tão pequenos quanto 500 metros. E o uso de dados em 2.000 paredes do mar construídas em todo o mundo, você pode estimar quanto dano pode ser evitado pela construção de um em cada área em comparação com o retorno socioeconômico do investimento de outras soluções climáticas. Em seguida, você pode definir prioridades para uma estratégia eficaz de adaptação e resiliência e mobilizar o financiamento necessário. O que é necessário é uma abordagem sistemática para orquestrar os melhores dados disponíveis, a fim de identificar os riscos climáticos, quantificar seus impactos, identificar prioridades e ajudar a quebrar o ciclo de inação - e no processo, permitir que o mundo se adapte à mudança climática e se torne resiliente. Parceiro sênior; Chefe do escritório da BCG Casablanca; Chefe do BCG Tech Hub na África
You don’t have to invent the science to conduct this kind of climate-impact analysis—it already exists. What’s required is a systematic approach to orchestrating the best available data in order to pinpoint climate risks, quantify their impacts, identify priorities, and help break the cycle of inaction—and in the process, enable the world to adapt to climate change and become resilient.
