國際貨幣基金組織、劍橋大學(xué)和南加州大學(xué)的研究人員，在預(yù)測氣溫異常對全球人均GDP的長期影響時發(fā)現(xiàn)，到2100年的時候，氣候變化不僅可能使美國經(jīng)濟(jì)萎縮10.5%，也會讓歐盟的實(shí)際收入下降4.6%。

氣候變化可能對一國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響的一些方式：

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利用太空技術(shù)提高對氣候變化的應(yīng)對能力

衛(wèi)星通過持續(xù)的對地觀測，產(chǎn)生了大量強(qiáng)大的科學(xué)數(shù)據(jù)。它提供了地球表面（局部乃至全球范圍）事態(tài)的鳥瞰圖，可以幫助研究人員更好地了解氣候變化的影響。

這些數(shù)據(jù)加上機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以用來揭示地球不同地區(qū)的行為，特別是在氣候變化的主題上和歷史趨勢。

對地觀測，對于了解海平面上升，地表溫度變化，降雨變化，甚至平流層氣溶膠增加帶來的冷卻作用至關(guān)重要。

例如，Sentinel-5P數(shù)據(jù)可用于測量甲烷，而MODIS的水蒸氣測量結(jié)果使我們了解天氣模式。這些測量對于創(chuàng)建數(shù)據(jù)支持的氣候行動政策至關(guān)重要。地球觀測資源構(gòu)成了預(yù)測建模的基礎(chǔ)，使社區(qū)和企業(yè)能夠可持續(xù)地規(guī)劃，提高其應(yīng)對氣候變化的能力。

氣候風(fēng)險對社會經(jīng)濟(jì)的最直接的影響體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，農(nóng)業(yè)風(fēng)險與氣候風(fēng)險緊密相關(guān)，往往呈現(xiàn)協(xié)同變化趨勢。

現(xiàn)在，農(nóng)民和 *** 可以通過使用實(shí)時衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)控作物的生長和發(fā)育來緩沖干旱帶來的影響。來自SPOT/Pléiades衛(wèi)星的銳化影像可用于計算歸一化植被指數(shù)，這些寶貴的資源，可用于深入了解作物健康，產(chǎn)量估算和災(zāi)害評估。如果發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)不佳的地區(qū)，可以采取化肥，殺蟲劑和灌溉等有針對性的措施，以減輕降水異常的影響。

農(nóng)業(yè)保險是應(yīng)對氣候變化風(fēng)險時最重要的風(fēng)險管理工具之一。一方面，農(nóng)業(yè)保險通過損失補(bǔ)償功能，保證在發(fā)生巨大損失時農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)的順利進(jìn)行。另一方面，農(nóng)業(yè)保險經(jīng)營主體可以發(fā)揮其在管理氣候變化風(fēng)險時的先進(jìn)性和專業(yè)性，有效指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者進(jìn)行風(fēng)險管理，降低損失發(fā)生概率和損失程度。

近實(shí)時天氣數(shù)據(jù)與地球觀測衛(wèi)星的環(huán)境預(yù)測數(shù)據(jù)相結(jié)合，使保險公司能夠以更好的方式繪制農(nóng)作物遭受災(zāi)害的風(fēng)險。此外，他們可以使用先進(jìn)的分析，如自動圖像異常檢測系統(tǒng)（AIADS）算法，檢測時間變化，為風(fēng)險指數(shù)提供新的思路。

同樣，變化檢測算法可以幫助公用事業(yè)公司在基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃上做出更好的決策。

如利用Pléiades1A/1B0.5m分辨率的圖像，以及變化檢測算法來測量特定位置的變化，從而確定其活動的優(yōu)先級。有了更好的洞察力，公用事業(yè)公司可以優(yōu)化其輸出，進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)和前瞻性的庫存規(guī)劃。

相應(yīng)地，高分辨率衛(wèi)星圖像和先進(jìn)的分析技術(shù)是優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施管理和監(jiān)測關(guān)鍵項(xiàng)目的寶貴工具，特別是在氣候變化引發(fā)自然災(zāi)害后的城市重建過程中。

衛(wèi)星數(shù)據(jù)不僅有助于確定最緊迫的基礎(chǔ)設(shè)施缺口，現(xiàn)有的城市估算或定居點(diǎn)地圖等算法應(yīng)用，也可以支持更有效的長期基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃。還可以通過高分辨率圖像以一致、可靠的方式監(jiān)測施工進(jìn)度。

與重建相比，避險和減少災(zāi)害風(fēng)險更為重要。根據(jù)非盈利組織樂施會（Oxfam）的數(shù)據(jù)，每年有超過2000萬人因氣候引發(fā)的災(zāi)難而被迫逃離家園。 *** 需要制定減少災(zāi)害風(fēng)險的計劃并在需要時管理應(yīng)對措施。準(zhǔn)確、相關(guān)和及時的衛(wèi)星數(shù)據(jù)有助于實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

Sentinel-2的多光譜圖像可以協(xié)助沿海地區(qū)監(jiān)測、內(nèi)陸水監(jiān)測、冰川監(jiān)測和洪水繪圖。深度學(xué)習(xí)算法可以檢測衛(wèi)星圖像中的公寓、房屋、工業(yè)建筑和工棚。卡車檢測算法可以用來跟蹤事件的人口移動。

可以說，利用衛(wèi)星圖像可以研究一系列環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)趨勢。地球觀測數(shù)據(jù)可以為 *** 和企業(yè)提供適應(yīng)氣候變化影響所需的精確、經(jīng)濟(jì)有效和及時的指導(dǎo)，對氣候變化規(guī)劃和緩解至關(guān)重要。