ทำไมเราถึงยังทำนายไม่ได้ว่าผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศหลายล้านคนจะไปไหน

ทำไมเราถึงยังทำนายไม่ได้ว่าผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศหลายล้านคนจะไปไหน gregorioa / shutterstock

ในอนาคตอันใกล้ภาวะโลกร้อนคาดว่าจะสร้างล้าน ผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศและบุคคลและองค์กรกำลังค้นหาวิธีที่จะช่วยเหลือพวกเขาอยู่แล้ว ความคิดบางอย่างชัดเจนเช่น ปรับปรุงสภาพในค่ายผู้ลี้ภัย.

แต่ยังมีโครงการที่ใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเช่นการใช้อัลกอริธึม คาดการณ์ตำแหน่งที่ผู้พลัดถิ่นจะเดินทางไป. การคาดการณ์ดังกล่าวมีความสำคัญ พวกเขาสามารถช่วยสนับสนุนองค์กรที่เตรียมความพร้อมในสถานที่ที่เหมาะสมพวกเขาสามารถประเมินนโยบายปัจจุบัน (โดยการประเมินสถานการณ์สมมติ "เกิดอะไรขึ้น") และพวกเขายังสามารถช่วยทำนายประชากรผู้ลี้ภัยในพื้นที่ห่างไกลหรืออันตรายที่มีข้อมูลเชิงประจักษ์น้อย

ดังนั้นเราสามารถทำนายได้ว่าผู้ลี้ภัยด้านสภาพอากาศจะไปทางไหน?

ไม่ได้แม้จะมีการกล่าวอ้างที่กล้าหาญและน่าตื่นเต้นว่าการพยากรณ์ผู้ลี้ภัยคือ ส่วนใหญ่ได้รับการแก้ไขเราไม่มั่นใจ ในฐานะนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ทำงานเกี่ยวกับปัญหาที่แน่นอนนี้การเรียกร้องดังกล่าวดูเหมือนเป็นตัวอย่างที่เจ็บปวดของการวิ่งก่อนที่เราจะเดินได้

เกือบสี่ปีที่แล้วเราเริ่มค้นคว้าว่าผู้คนหนีจากความขัดแย้งทางอาวุธได้อย่างไร หลายคนถูกพลัดถิ่นเนื่องจากสงครามอาหรับและสงครามซีเรีย แต่มีงานเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่ทำเพื่อคาดการณ์ว่าพวกเขาจะอยู่ที่ไหน

ทำไมเราถึงยังทำนายไม่ได้ว่าผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศหลายล้านคนจะไปไหน ภูมิภาค Sahel ของแอฟริกานั้นประกอบไปด้วยคนที่อ่อนแอที่สุดในโลก mbrand85 / shutterstock

ด้วยเพื่อนร่วมงานของเรา David Bell เราได้สร้างเครื่องมือที่สามารถช่วยเหลือและเผยแพร่ผลงานของเรา รายงานทางวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ. เครื่องมือของเราแสดงถึงทุกคนในฐานะตัวแทนอิสระจากนั้นใช้กฏง่ายๆของการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกทางวิทยาศาสตร์ตัวอย่างเช่น“ ผู้คนมักจะหลีกเลี่ยงการเดินทางผ่านภูเขาเมื่อฝนตก” - เพื่อกำหนดว่าพวกเขาจะเคลื่อนไหวต่อไปเมื่อใด ที่ไหน

สิ่งนี้แตกต่างจากวิธี“ การเรียนรู้ของเครื่อง” ซึ่งใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อ“ ฝึกอบรม” อัลกอริทึมในการสร้างกฎและการคาดการณ์ ตัวอย่างเช่นการเรียนรู้ของเครื่องอาจได้รับข้อมูลประเภทนี้:“ จำนวนคนที่มาถึงค่ายผู้ลี้ภัยใกล้กับพื้นที่ภูเขาในความขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นเมื่อหลายปีก่อนหรือมากกว่านั้น แต่ในประเทศอื่น "ปัญหาหลักคือข้อมูลในอดีตที่ใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องนั้นเป็นเชิงปริมาณเสมอและไม่เคยมีความขัดแย้งกับการจำลองที่พัฒนาขึ้นมาโดยตรง

เพื่อดูว่าวิธีการของเราทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติเราได้ทดสอบเครื่องมือของเรากับ ข้อมูล UNHCR จากความขัดแย้งสามครั้งล่าสุดในบุรุนดีสาธารณรัฐอัฟริกากลางและมาลี เครื่องมือของเราคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องว่าผู้ลี้ภัยกว่าร้อยละ 75% จะไปที่ใด

ทำไมเราถึงยังทำนายไม่ได้ว่าผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศหลายล้านคนจะไปไหน แบบจำลองเครือข่ายสำหรับ (a) บุรุนดี (b) สาธารณรัฐอัฟริกากลางและ (c) มาลี โซนความขัดแย้ง (วงกลมสีแดง) ค่ายผู้ลี้ภัย (วงกลมสีเขียวเข้ม) ฮับส่งต่อ (วงกลมสีเขียวอ่อน) และการตั้งถิ่นฐานหลักอื่น ๆ (วงกลมสีเหลือง) Suleimenova et al (2017)

เราได้นำการวิเคราะห์ของเราไปใช้กับผู้ลี้ภัยที่หนีความขัดแย้งในซูดานใต้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ อีดัลโก โครงการ. ในการศึกษานี้เตรียมพร้อมใน วารสารสมาคมประดิษฐ์และการจำลองสังคมเรายังพิจารณาด้วยว่าการตัดสินใจเชิงนโยบายเช่นการปิดพรมแดนส่งผลต่อการเคลื่อนไหวของผู้ลี้ภัยในประเทศเพื่อนบ้านเช่นเอธิโอเปียหรือยูกันดาอย่างไร

เราพบว่ามีการเชื่อมโยง - การปิดชายแดนยูกันดาในแบบจำลองของเราทำให้ "ตัวแทน" 40 น้อยลงมาถึงค่ายหลังจาก 300 วันและเอฟเฟกต์นั้นยังคงอยู่แม้หลังจากที่เราเปิดพรมแดนในวันที่ 301 อีกครั้ง เครื่องมือของเราทำนายอย่างถูกต้องว่าผู้ลี้ภัย 75% จะไปในชีวิตจริงได้อย่างไร

แต่การทำ“ retrodiction” ที่ถูกต้องในกรณีทางประวัติศาสตร์เหล่านี้ไม่ได้หมายความว่าคุณสามารถคาดการณ์ได้ การพยากรณ์ว่าผู้คนจะไปที่ไหนนั้นยากกว่าการทำนายสถานการณ์ทางประวัติศาสตร์ด้วยเหตุผลสามประการ

ทำไมเราถึงยังทำนายไม่ได้ว่าผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศหลายล้านคนจะไปไหน โรงเรียนในยูกันดาสำหรับผู้ลี้ภัยจากสงครามในซูดานใต้ Roberto Maldeno / flickr, CC BY-NC-ND

  1. ทุกรุ่นสร้างสมมติฐาน ตัวอย่างเช่นแบบจำลองที่คาดการณ์ว่าผู้ลี้ภัยไปอาจตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับโหมดการขนส่งหรือโอกาสที่พวกเขาจะพักค้างคืนในสถานที่ซึ่งความรุนแรงได้เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ เมื่อการคาดการณ์เราจำเป็นต้องรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเราให้สมมติฐานเหล่านี้สั่นคลอนเล็กน้อย (เราตรวจสอบเรื่องนี้ใน โครงการ VECMA) หลักฐานที่น้อยกว่าที่เรามีสำหรับข้อสันนิษฐานยิ่งเราต้องเขย่ามันมากขึ้นและวิเคราะห์ว่าแบบจำลองของเราตอบสนองอย่างไร โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสร้างสมมติฐานที่ไม่แน่นอน (และไม่ชอบธรรม) โดยอัตโนมัติเมื่อมีการฝึกอบรม - ตัวอย่างเช่นจุดหมายปลายทางที่เลือกมีความสัมพันธ์กับมูลค่าหุ้นของ บริษัท X ในโมเดลตัวแทนตามสมมติฐานเหล่านี้มาจากปัจจัยทางกายภาพเช่นการปรากฏตัวของภูเขาหรือ กลุ่มติดอาวุธและสามารถทดสอบได้อย่างชัดเจน

  2. การพยากรณ์สิ่งหนึ่งคุณต้องคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ เช่นกัน เมื่อเราคาดการณ์ว่าผู้คนจะรอดพ้นจากความขัดแย้งอย่างไรเราจะต้องพยากรณ์ว่าความขัดแย้งจะพัฒนาไปอย่างไร และอาจขึ้นอยู่กับราคาตลาดในอนาคตผลกระทบของสภาพอากาศ / สภาพภูมิอากาศหรือการเปลี่ยนแปลงทางการเมืองซึ่งทั้งหมดนี้จะต้องมีการคาดการณ์ด้วย เพื่อความชัดเจน: เราไม่ต้องการโมเดลใด ๆ เหล่านี้เมื่อเราตรวจสอบการคาดการณ์ของเรากับสถานการณ์ในอดีตดังนั้นเราจึงสร้างโมเดลใหม่เพื่อให้การคาดการณ์เป็นไปได้

  3. คนที่ถูกบังคับโดยพลัดถิ่นมักหนีจากเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดและก่อกวน นี่คือข้อมูลที่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง "ฝึกอบรม" ที่ไม่สมบูรณ์มีอคติหรือมักไม่มีอยู่จริง เรายืนยันว่าแบบจำลองที่ใช้ตัวแทนนั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าเพราะพวกเขาไม่ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมและได้รับประโยชน์จากการทำความเข้าใจกระบวนการที่ผลักดันการพลัดถิ่น

ดังนั้นเราจึงไม่ได้แตกมัน

ใช่การคาดการณ์นั้นยาก เรายังไม่ทราบว่าผู้ลี้ภัยด้านสภาพอากาศและผู้พลัดถิ่นอื่น ๆ บังคับให้ไปที่ใด เรายังต้องการซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เพียงเพื่อ พยากรณ์อากาศของสัปดาห์ถัดไป.

ดังนั้นจึงเป็นที่น่าสงสัยว่าแนวคิดที่ว่าการคาดการณ์ผู้ลี้ภัยได้รับการแก้ไขแล้วโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเชื่อมโยงกับการอ้างว่า“ชายแดนต่อไป” สำหรับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์อยู่ใน (ขัดแย้ง) ดึงข้อมูลจากผู้ลี้ภัยที่มีช่องโหว่ ผู้ที่มักไม่ทราบถึงความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย เมื่อพิจารณาถึงความยากลำบากในการคาดการณ์ว่าผู้ลี้ภัยด้านสภาพอากาศนับล้านคนจะไปที่ใด“ พรมแดนต่อไป” ยังคงเป็นเขตแดนสุดท้ายสนทนา

เกี่ยวกับผู้เขียน

Derek Groen ผู้บรรยายการจำลองและแบบจำลอง มหาวิทยาลัยบรูเนลลอนดอน และ Diana Suleimenova นักวิจัยปริญญาเอกวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยบรูเนลลอนดอน

บทความนี้ตีพิมพ์ซ้ำจาก สนทนา ภายใต้ใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ อ่าน บทความต้นฉบับ.

หนังสือที่เกี่ยวข้อง

Life After Carbon: การเปลี่ยนแปลงระดับโลกครั้งต่อไปของเมือง

by Peter Plastrik, John Cleveland
1610918495อนาคตของเมืองของเราไม่ใช่สิ่งที่มันเคยเป็น รูปแบบเมืองที่ทันสมัยที่มีอยู่ทั่วโลกในศตวรรษที่ยี่สิบนั้นมีประโยชน์ยาวนานกว่า ไม่สามารถแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นได้โดยเฉพาะภาวะโลกร้อน โชคดีที่รูปแบบใหม่สำหรับการพัฒนาเมืองกำลังเกิดขึ้นในเมืองเพื่อรับมือกับความเป็นจริงของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ มันเปลี่ยนวิธีที่เมืองออกแบบและใช้พื้นที่ทางกายภาพสร้างความมั่งคั่งทางเศรษฐกิจบริโภคและกำจัดทรัพยากรใช้ประโยชน์และรักษาระบบนิเวศทางธรรมชาติและเตรียมความพร้อมสำหรับอนาคต วางจำหน่ายใน Amazon

การสูญพันธุ์ครั้งที่หก: ประวัติศาสตร์ที่ผิดธรรมชาติ

โดย Elizabeth Kolbert
1250062187ในช่วงครึ่งพันล้านปีที่ผ่านมามีการสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ห้าครั้งเมื่อความหลากหลายของสิ่งมีชีวิตบนโลกหดตัวลงอย่างกะทันหัน นักวิทยาศาสตร์ทั่วโลกกำลังติดตามการสูญพันธุ์ครั้งที่หกซึ่งคาดการณ์ว่าจะเป็นเหตุการณ์การสูญพันธุ์ครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่ผลกระทบของดาวเคราะห์น้อยที่ทำลายล้างไดโนเสาร์ คราวนี้หายนะคือเรา ในร้อยแก้วที่ตรงไปตรงมาสนุกสนานและได้รับข้อมูลอย่างลึกซึ้ง Yorker ใหม่ Elizabeth Kolbert ผู้เขียนบอกเราว่าทำไมและมนุษย์มีการเปลี่ยนแปลงชีวิตบนโลกในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน การผสมผสานระหว่างการวิจัยในครึ่งสาขามีคำอธิบายเกี่ยวกับเผ่าพันธุ์ที่น่าหลงไหลที่หายไปและประวัติศาสตร์การสูญพันธุ์ในฐานะแนวคิด Kolbert ให้การเคลื่อนไหวที่ครอบคลุมและครอบคลุมเกี่ยวกับการหายตัวไปที่เกิดขึ้นต่อหน้าต่อตาเรา เธอแสดงให้เห็นว่าการสูญพันธุ์ครั้งที่หกน่าจะเป็นมรดกที่ยั่งยืนที่สุดของมนุษยชาติกระตุ้นให้เราคิดทบทวนคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับความหมายของการเป็นมนุษย์ วางจำหน่ายใน Amazon

Climate Wars: การต่อสู้เพื่อเอาชีวิตรอดเมื่อโลกร้อนแรง

โดย Gwynne Dyer
1851687181คลื่นของผู้ลี้ภัยสภาพภูมิอากาศ รัฐล้มเหลวหลายสิบแห่ง สงครามออกทั้งหมด. จากหนึ่งในนักวิเคราะห์ทางภูมิรัฐศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่ของโลกได้เห็นแววอันน่าสะพรึงกลัวของความเป็นจริงเชิงกลยุทธ์ในอนาคตอันใกล้นี้เมื่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศขับเคลื่อนพลังของโลกที่มีต่อการเมืองความอยู่รอด มีสติและไม่ท้อถอย สงครามสภาพภูมิอากาศ จะเป็นหนึ่งในหนังสือที่สำคัญที่สุดของปีที่จะมาถึง อ่านและค้นหาสิ่งที่เรากำลังมุ่งหน้าไป วางจำหน่ายใน Amazon

จากสำนักพิมพ์:
การซื้อใน Amazon ไปเพื่อชดใช้ค่าใช้จ่ายในการนำคุณ InnerSelf.comelf.com, MightyNatural.com, และ ClimateImpactNews.com ไม่มีค่าใช้จ่ายและไม่มีผู้โฆษณาที่ติดตามพฤติกรรมการท่องเว็บของคุณ แม้ว่าคุณจะคลิกที่ลิงค์ แต่อย่าซื้อผลิตภัณฑ์ที่เลือกเหล่านี้ แต่อย่างอื่นที่คุณซื้อในการเข้าชมครั้งเดียวกันบน Amazon จะจ่ายค่าคอมมิชชั่นให้เราเล็กน้อย ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับคุณดังนั้นโปรดช่วยสนับสนุนด้วย นอกจากนี้คุณยังสามารถ ใช้ลิงค์นี้ ใช้กับ Amazon ได้ตลอดเวลาเพื่อให้คุณสามารถช่วยสนับสนุนความพยายามของเรา

 

enafarzh-CNzh-TWdanltlfifrdeiwhihuiditjakomsnofaplptruesswsvthtrukurvi

ติดตาม InnerSelf บน

Facebook ไอคอนทวิตเตอร์ไอคอนRSS ไอคอน

 รับล่าสุดทางอีเมล

{emailcloak = ปิด}

วิดีโอล่าสุด

ความไม่เชื่อเกี่ยวกับสภาพภูมิอากาศ XNUMX ประการ: หลักสูตรความผิดพลาดในข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับสภาพภูมิอากาศ
ความไม่เชื่อเรื่องสภาพภูมิอากาศทั้ง XNUMX ประการ: หลักสูตรความผิดพลาดในข้อมูลที่ไม่ถูกต้องด้านสภาพภูมิอากาศ
by จอห์นคุก
วิดีโอนี้เป็นเนื้อหาเกี่ยวกับความผิดพลาดของสภาพภูมิอากาศโดยสรุปประเด็นสำคัญที่ใช้ในการตั้งข้อสงสัยในความเป็นจริง ...
อาร์กติกไม่ได้อบอุ่นขนาดนี้มา 3 ล้านปีแล้วและนั่นหมายถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่สำหรับโลกใบนี้
อาร์กติกไม่ได้อบอุ่นขนาดนี้มา 3 ล้านปีแล้วและนั่นหมายถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่สำหรับโลกใบนี้
by Julie Brigham-Grette และ Steve Petsch
ทุกๆปีน้ำแข็งในทะเลปกคลุมในมหาสมุทรอาร์กติกจะหดตัวลงสู่จุดต่ำสุดในกลางเดือนกันยายน ปีนี้วัดได้แค่ 1.44 …
พายุเฮอริเคนคืออะไรและเหตุใดจึงเป็นอันตราย
พายุเฮอริเคนคืออะไรและเหตุใดจึงเป็นอันตราย
by แอนโธนีซี. ดิดเลคจูเนียร์
ขณะที่พายุเฮอริเคนแซลลีมุ่งหน้าสู่ชายฝั่งอ่าวทางเหนือในวันอังคารที่ 15 กันยายน 2020 นักพยากรณ์เตือนว่า ...
ความร้อนของมหาสมุทรคุกคามแนวปะการังและในไม่ช้าอาจทำให้การฟื้นฟูพวกมันยากขึ้น
ความร้อนของมหาสมุทรคุกคามแนวปะการังและในไม่ช้าอาจทำให้การฟื้นฟูพวกมันยากขึ้น
by ชอว์น่าฟู
ใครก็ตามที่ดูแลสวนตอนนี้คงรู้ดีว่าความร้อนสูงสามารถทำอะไรกับพืชได้บ้าง ความร้อนยังเป็นปัญหาสำหรับ ...
Sunspots ส่งผลกระทบต่อสภาพอากาศของเรา แต่ไม่มากเท่ากับสิ่งอื่น ๆ
Sunspots ส่งผลกระทบต่อสภาพอากาศของเรา แต่ไม่มากเท่ากับสิ่งอื่น ๆ
by Robert McLachlan
เรากำลังมุ่งหน้าไปยังช่วงเวลาที่มีกิจกรรมพลังงานแสงอาทิตย์ต่ำกว่าเช่นจุดดับหรือไม่? จะอยู่ได้นานแค่ไหน? เกิดอะไรขึ้นกับโลกของเรา…
เคล็ดลับสกปรกนักวิทยาศาสตร์ด้านภูมิอากาศต้องเผชิญในสามทศวรรษนับตั้งแต่รายงาน IPCC ครั้งแรก
เคล็ดลับสกปรกนักวิทยาศาสตร์ด้านภูมิอากาศต้องเผชิญในสามทศวรรษนับตั้งแต่รายงาน IPCC ครั้งแรก
by มาร์คฮัดสัน
เมื่อสามสิบปีก่อนในเมืองเล็ก ๆ ของสวีเดนชื่อซุนด์สวาลล์คณะกรรมการระหว่างรัฐบาลว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (IPCC) ...
การปล่อยมีเทนปล่อยระดับการทำลายสถิติสูงสุด
การปล่อยมีเทนปล่อยระดับการทำลายสถิติสูงสุด
by โจซีการ์ทเวท
งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าการปล่อยก๊าซมีเทนทั่วโลกสูงถึงระดับสูงสุด
สาหร่ายทะเล forrest 7 12
วิธีการที่ป่าแห่งมหาสมุทรของโลกมีส่วนช่วยในการบรรเทาวิกฤติสภาพภูมิอากาศ
by เอ็มม่าไบรซ์
นักวิจัยกำลังมองหาสาหร่ายทะเลเพื่อขอความช่วยเหลือในการจัดเก็บก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่อยู่ลึกลงไปใต้ผิวน้ำทะเล

บทความล่าสุด

พระเจ้าตั้งใจให้เป็นดาวเคราะห์ที่ใช้แล้วทิ้ง: พบกับเราศิษยาภิบาลเทศนาการปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
พระเจ้าตั้งใจให้เป็นดาวเคราะห์ที่ใช้แล้วทิ้ง: พบกับเราศิษยาภิบาลเทศนาการปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
by Paul Braterman
บ่อยครั้งที่คุณเจองานเขียนชิ้นหนึ่งที่พิเศษจนอดไม่ได้ที่จะแบ่งปัน ชิ้นส่วนหนึ่งคือ ...
ความแห้งแล้งและความร้อนร่วมกันคุกคามอเมริกาตะวันตก
ความแห้งแล้งและความร้อนร่วมกันคุกคามอเมริกาตะวันตก
by ทิม Radford
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นจริง ความแห้งแล้งและความร้อนในเวลาเดียวกันมีแนวโน้มมากขึ้นสำหรับ ...
จีนทำให้โลกตกตะลึงด้วยการก้าวขึ้นสู่การรับมือกับสภาพภูมิอากาศ
จีนทำให้โลกตกตะลึงด้วยการก้าวขึ้นสู่การรับมือกับสภาพภูมิอากาศ
by เฮาแทน
ประธานาธิบดีสีจิ้นผิงของจีนสร้างความประหลาดใจให้กับประชาคมโลกเมื่อเร็ว ๆ นี้ด้วยการให้ประเทศของเขาปล่อยก๊าซเรือนกระจกโดย ...
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศการย้ายถิ่นและโรคร้ายแรงในแกะเปลี่ยนแปลงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโรคระบาดได้อย่างไร
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศการย้ายถิ่นและโรคร้ายแรงในแกะเปลี่ยนแปลงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโรคระบาดได้อย่างไร
by super User
กรอบใหม่สำหรับวิวัฒนาการของเชื้อโรคเผยให้เห็นโลกที่เสี่ยงต่อการแพร่ระบาดของโรคมากกว่าที่เราเคย ...
ความร้อนของภูมิอากาศละลายหิมะอาร์กติกและป่าแห้ง
สิ่งที่อยู่ข้างหน้าสำหรับการเคลื่อนไหวของสภาพภูมิอากาศของเยาวชน
by เดวิดทินดอลล์
นักเรียนทั่วโลกกลับมาที่ถนนในช่วงปลายเดือนกันยายนสำหรับวันแห่งการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลกเป็นครั้งแรก ...
ไฟป่าฝนอเมซอนในประวัติศาสตร์คุกคามสภาพภูมิอากาศและเพิ่มความเสี่ยงของโรคใหม่ ๆ
ไฟป่าฝนอเมซอนในประวัติศาสตร์คุกคามสภาพภูมิอากาศและเพิ่มความเสี่ยงของโรคใหม่ ๆ
by Kerry William Bowman
ไฟไหม้ในภูมิภาคอเมซอนในปี 2019 ทำลายล้างอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน เพลิงไหม้หลายพันครั้งมากกว่า ...
ความร้อนของสภาพภูมิอากาศละลายหิมะในอาร์กติกและป่าไม้แห้ง
ความร้อนของภูมิอากาศละลายหิมะอาร์กติกและป่าแห้ง
by ทิม Radford
ตอนนี้ไฟลุกโชนภายใต้หิมะอาร์กติกซึ่งครั้งหนึ่งเคยไหม้ป่าฝนที่เปียกที่สุด การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศไม่น่าจะเกิดขึ้น ...
คลื่นความร้อนทางทะเลกลายเป็นเรื่องธรรมดาและรุนแรงมากขึ้น
คลื่นความร้อนทางทะเลกลายเป็นเรื่องธรรมดาและรุนแรงมากขึ้น
by Jen Monnier, Enisa
"การพยากรณ์อากาศ" ที่ได้รับการปรับปรุงสำหรับมหาสมุทรมีความหวังในการลดความหายนะต่อการประมงและระบบนิเวศทั่วโลก