Cum AI poate ajuta la prognoza cât de multă gheață arctică se va micșora

În săptămâna viitoare, gheața de mare care plutește deasupra Oceanului Arctic se va micșora la cea mai mică dimensiune în acest an, pe măsură ce apele încălzite de vară mănâncă marginile scufundate ale gheții.

Minimurile record ale nivelului gheții marine probabil nu vor fi doborâte în acest an, spun oamenii de știință. În 2020, gheața a acoperit 3,74 milioane de kilometri pătrați din Arctica în cel mai de jos punct al său, apropiindu-se îngrozitor de un minim record din toate timpurile. În prezent, gheața de mare este prezentă în puțin sub 5 milioane de kilometri pătrați de ape arctice, ceea ce o pune pe cale să devină a 10-a cea mai mică întindere de gheață de mare din zonă de când a început păstrarea evidenței prin satelit în 1979. Este un final neașteptat, având în vedere că la începutul anului. vara, gheața mării a atins un minim record pentru acea perioadă a anului.

Surpriza vine în parte pentru că cele mai bune instrumente actuale de prognoză bazate pe statistică și fizică pot prezice îndeaproape extinderea gheții marine cu doar câteva săptămâni înainte, dar acuratețea prognozelor pe termen lung slăbește. Acum, un nou instrument care folosește inteligența artificială pentru a crea prognoze pentru gheața mării promite să le sporească acuratețea – și poate face analiza relativ rapid, raportează cercetătorii pe 26 august în Comunicarea naturii.

IceNet, un sistem de prognoză a gheții marine dezvoltat de British Antarctic Survey, sau BAS, este „95 la sută precis în prognoza gheții marine cu două luni înainte – mai mare decât modelul principal bazat pe fizică SEAS5 – în timp ce rulează de 2.000 de ori mai rapid”, spune Tom Andersson. , un cercetător de date cu laboratorul de inteligență artificială al BAS. În timp ce SEAS5 durează aproximativ șase ore pe un supercomputer pentru a produce o prognoză, IceNet poate face același lucru în mai puțin de 10 secunde pe un laptop. Sistemul arată, de asemenea, o capacitate surprinzătoare de a prezice evenimente de gheață anormale – maxime sau minime neobișnuite – cu până la patru luni înainte, au descoperit Andersson și colegii săi.

Urmărirea gheții marine este esențială pentru a urmări impactul schimbărilor climatice. Deși este mai mult un joc lung, notificarea avansată oferită de IceNet ar putea avea și beneficii mai imediate. De exemplu, ar putea oferi oamenilor de știință timpul necesar pentru a evalua și planifica riscurile incendiilor arctice sau ale conflictelor dintre animale și animale și ar putea furniza date de care comunitățile indigene au nevoie pentru a lua decizii economice și de mediu.

Întinderea gheții arctice a scăzut constant în toate anotimpurile de când au început înregistrările prin satelit în 1979 (SN: 25/09/19). Oamenii de știință au încercat să îmbunătățească prognozele pentru gheața de mare de zeci de ani, dar succesul s-a dovedit evaziv. „Prognoza gheții de mare este foarte dificilă, deoarece gheața de mare interacționează în moduri complexe cu atmosfera de deasupra și oceanul de dedesubt”, spune Andersson.

În 2020, gheața din Arctica s-a micșorat la a doua cea mai scăzută măsură de când a început monitorizarea prin satelit în 1979. Această animație folosește aceste observații pentru a arăta schimbarea acoperirii cu gheață din 5 martie, când gheața a fost la maxim, până pe 15 septembrie. , când gheața a atins punctul cel mai de jos. Linia galbenă reprezintă întinderea minimă medie din 1981 până în 2010. Instrumentele actuale de prognoză pot prezice cu exactitate aceste schimbări cu săptămâni înainte. Un nou instrument bazat pe inteligență artificială poate prezice aceste schimbări cu o precizie de aproape 95% cu câteva luni înainte.

Instrumentele de prognoză existente pun legile fizicii în codul computerizat pentru a prezice cum se va schimba gheața de mare în viitor. Dar, parțial, din cauza incertitudinilor din sistemele fizice care guvernează gheața, aceste modele se luptă să producă prognoze precise pe termen lung.

Folosind un proces numit învățare profundă, Andersson și colegii săi au încărcat date observaționale de gheață din 1979 până în 2011 și simulări climatice care acoperă 1850 până în 2100 pentru a instrui IceNet cum să prezică starea viitoarei gheață de mare prin procesarea datelor din trecut.

Pentru a determina acuratețea prognozelor sale, echipa a comparat rezultatele IceNet cu extinderea observată a gheții marine din 2012 până în 2020 și cu prognozele făcute de SEAS5, instrumentul larg citat folosit de Centrul European pentru Prognozele Meteo pe Interval Mediu. IceNet a fost cu 2,9% mai precis decât SEAS5, ceea ce corespunde unei alte 360.000 de kilometri pătrați de ocean fiind etichetați corect drept „gheață” sau „fără gheață”.

Mai mult, în 2012, o prăbușire bruscă a gheții mari de vară a anunțat un nou record de nivel scăzut în septembrie a acelui an. În analiza datelor anterioare, IceNet a văzut scăderea cu câteva luni înainte. SEAS5 avea și bănuieli, dar proiecțiile sale atât de departe erau îndepărtate cu câteva sute de mii de kilometri pătrați.

„Acesta este un pas semnificativ înainte în prognoza gheții marine, sporind capacitatea noastră de a produce prognoze precise, care de obicei nu se credeau posibile și de a le rula de mii de ori mai repede”, spune Andersson. El crede că este posibil ca IceNet să fi învățat mai bine procesele fizice care determină evoluția gheții marine din datele de antrenament, în timp ce modelele bazate pe fizică încă se luptă să înțeleagă aceste informații.

„Aceste tehnici de învățare automată abia au început să contribuie la [forecasting] în ultimii doi ani și s-au descurcat uimitor de bine”, spune Uma Bhatt, un om de știință în atmosferă de la Institutul Geofizic Fairbanks al Universității din Alaska, care nu a fost implicat în noul studiu. Ea conduce, de asemenea, Sea Ice Prediction Network, un grup de oameni de știință multidisciplinari care lucrează pentru a îmbunătăți prognoza.

Bhatt spune că prognozele bune pentru gheață sezonieră sunt importante pentru evaluarea riscului de incendii arctice, care sunt strâns legate de prezența gheții marine. (SN: 23/06/2020). „Știind unde va fi gheața de mare în primăvară, vă poate ajuta să vă dați seama unde este posibil să aveți incendii – în Siberia, de exemplu, de îndată ce gheața de mare se va îndepărta de țărm, pământul se poate încălzi. se ridică foarte repede și ajută la pregătirea scenei pentru un sezon prost de incendiu.”

Orice îmbunătățire a prognozării gheții marine poate ajuta, de asemenea, planificarea economică, de siguranță și de mediu în comunitățile nordice și indigene. De exemplu, zeci de mii de morse ies pe uscat pentru a se odihni atunci când gheața de mare dispare (SN: 10/2/14). Tulburările umane pot declanșa fugări mortale și pot duce la o mortalitate ridicată a morselor. Cu prognozele sezoniere de gheață, biologii pot anticipa pierderea rapidă a gheții și pot gestiona locurile de evacuare în avans, limitând accesul uman la acele locații.

Cu toate acestea, limitările rămân. La patru luni de timp, sistemul avea o precizie de aproximativ 91% în prezicerea locației marginii de gheață din septembrie. „bariera de predictibilitate a primăverii”. Este esențial să cunoaștem starea gheții marine la începutul sezonului de topire de primăvară pentru a putea prognoza condițiile de sfârșit de vară.

O altă limită este „faptul că vremea este atât de variabilă”, spune Mark Serreze, directorul Centrului național de date despre zăpadă și gheață din Boulder, Colorado. Deși gheața de mare părea pregătită să stabilească un nou record anual la începutul lunii iulie, viteza de pierdere a gheții a scăzut în cele din urmă din cauza temperaturilor atmosferice reci. „Știm că gheața de mare răspunde foarte puternic la modelele meteo de vară, dar nu putem obține previziuni bune despre vreme. Previzibilitatea vremii este cu aproximativ 10 zile înainte.”