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阅读我们的《气候风险适应指南》，接受规范性指导，有助于我们适应气候变化带来的迫在眉睫的影响。
深入了解演示
天气模型是用于天气研究和预报的大气计算机模拟。
光检测和测距 (LiDAR) 使用激光测距并制作高精度的 3D 地图和模型。
地理空间数据是与地球表面上特定位置相关的基于时间的数据。它可以帮助人们深入了解变量之间的关系并揭示模式和趋势。
地理信息系统 (GIS) 是生成地理空间数据的互联可视化结果的计算机系统。 除了创建可视化效果外，GIS 还能够捕获、存储、分析和管理地理空间数据。
由于环境问题影响自然世界的健康，因此可能对人类健康和福祉以及组织和企业运营产生重大影响。
天气每天都在影响着各个企业，需要行业领导者计划并应对短期干扰和长期趋势。
为了在瞬息万变的环境中抢占先机，企业逐步从基于时间的维护、监控和管理方式过渡到预测性维护、监控和管理方式。
社会经济带来的挑战和屡破纪录的天气事件提醒我们，我们的健康、全球经济和环境这三者之间有着千丝万缕的联系。
人们集中力量实现农业现代化，而数据驱动的天气情报是实现可持续发展的关键所在。
当今的商业组织可以创造更可持续的运营，同时为自己提供更多价值。
供应链和资产管理为环境改善和创新提供了一些最重要的机会。
造成经济损失、停电和电网不可靠的根源在于目前困扰美国公用事业的这些关键挑战
随着我们迈向低碳经济，整个金融领域需要考虑转型风险。很多金融服务公司将不得不重新评估大量的投资组合。
企业在制定缓解气候风险的计划时，有机会利用新的商业模式进行创新，并通过实施更可持续发展的实践来展示领导力。
IBM 气候分析数据有助于实现未来危害风险数据的应用，并提高决策能力。
IBM Environmental Intelligence Suite Vegetation Management 有助于加强了解解服务地区内的树木情况。
了解和预测天气对消费者行为的影响有助于更准确地预测需求并优化供应链运营。
通过将强大的天气、卫星和物联网数据与智能优先级排序和报告相结合，改善植被管理决策。
适用于保险业的 Environmental Intelligence Suite 提供了新的方法，有助于让公司保单持有人在面对恶劣天气时提高参与度、忠诚度和保留率。
借助天气数据，零售商能够预测不断变化的需求，并调整库存和人手配置，从而更灵活地应对不确定性。
准确、可靠的天气数据可为公用事业公司提供参考信息，让其了解在暴风雨期间以及可能发生断电的情况下何时应动员起来，何时应静观其变。
借助天气数据，调度员和司机能够即时做出决策，帮助保持陆路运输业务的照常运转。
能够成功适应不断变化的动态环境的公司更有可能在不断变化的能源环境中蓬勃发展。预测能源需求并规划电力线附近的植被生长情况。
目标是建立可调参数、可重复使用的模型，从而更轻松地挖掘大量数据集，掌握相关知识，以此帮助我们适应不断变化的环境。
将 AI 与环境、气候和天气数据集成，可大规模准确分析气候风险，从而帮助我们适应气候变化，减缓气候变化。
随着气候变化的威胁不断加剧，IBM 和 ARC 正在联手改进非洲大陆的气候风险建模。
IBM 与 Texas A&M AgriLife 携手合作，帮助农民深入了解用水情况，从而提高农作物产量并降低经济和环境成本。
Plan21 Foundation 与 IBM 帮助拉丁美洲的小型农场主以更可持续、更高效的方式管理农作物，从而改善全球食品安全。
Shell 和 IBM 认为，未来的最佳方案之一是搭建一个名为 OREN 的数字平台，通过卓越运营、安全和可持续发展实现采矿业的去碳化。
Aeromexico 和 IBM 利用地理空间数据对墨西哥及全球 100 多条航线进行明智的气候风险分析，将乘客安全放在首位。