Новости

27 марта, 2024 12:24

Машинное обучение помогает точно определять соленость моря в Арктике

Российские ученые разработали новый алгоритм для определения солености поверхности воды в Северном Ледовитом океане с использованием спутниковых данных и методов машинного обучения. Построенная модель обеспечивает возможность получения данных практически в реальном времени и позволит значительно сэкономить ресурсы при прокладке ледокольных маршрутов по морям Арктики. Исследование ученых, поддержанное грантом РНФ, опубликовано в журнале Frontiers in Marine Science.
Александр Осадчиев в экспедиции. Источник: Центр научной коммуникации МФТИ
Соленость океанических вод — один из важнейших факторов, влияющих на климатические характеристики Мирового океана. Для ее измерения в течение последних 15 лет используют спутниковые радиометры. Данные солености поверхности моря необходимы для изучения процессов взаимодействия океана, речного стока, морского льда и атмосферы. Соленость поверхностности океана влияет на формирование циркуляции и биологическую продуктивность. Кроме того, лед, образующийся из опресненных вод, гораздо прочнее, чем лед из соленых морских вод, что важно учитывать при планировании маршрутов ледокольных судов.

Алгоритмы восстановления данных о солености моря по спутниковым данным, разработанные ранее, хорошо работают для типичных значений температуры и солености Мирового океана. Для Северного Ледовитого океана, особенно его шельфовых районов, в которые поступает большой речной сток, эти алгоритмы дают невысокую точность из-за низких характерных значений температуры и солености.

Ученые из лабораторий координационного центра «Плавучий университет» МФТИ и Института океанологии им. Ширшова РАН выработали новый подход для определения солености в Северном Ледовитом океане в безледный период года. Разработка базируется на подходах машинного обучения – от моделей классических методов, таких как Random Forest и Gradient Boosting, до глубоких искусственных нейронных сетей различных архитектур. Специалисты использовали для своей работы (обучения и проверки моделей) обширную базу данных измерений солености в российских арктических морях, собранную в экспедициях с 2015 по 2021 год.
«Из-за того что последнее время мы ходим в море, в том числе в арктические моря, каждый год, мы накопили данные с более чем 10 разных рейсов, которые охватывают почти все моря Российской Арктики. Это и Баренцево море, и Карское, и Лаптевых, и Восточно-Сибирское. Именно этот регион нам больше всего интересен, так как тут проходит Севморпуть. Кроме того, в этом районе, что очень важно, измерения проводились в разные месяцы года (с июля по октябрь). Благодаря этой базе данных мы смогли обучить модель машинного обучения и получить более качественный алгоритм», — говорит один из авторов исследования Александр Осадчиев, руководитель лаборатории арктической океанологии МФТИ и ведущий научный сотрудник Института океанологии им. Ширшова РАН.
В ходе работы ученые улучшили модели для определения солености поверхностного слоя моря в Арктике. В новых расчетах они использовали 13 переменных, включая данные стандартного алгоритма и новые характеристики, такие как доли суши и морского льда, а также угол наклона солнца. В общей сложности проведено около 500 тысяч пар сравнений спутниковых и натурных измерений с учетом всех возможных критериев. Сравнивая с данными, полученными стандартным алгоритмом, точность восстановления солености поверхности воды новой, лучшей составной моделью Gradient Boosting увеличилась с 3,15 psu до 2,15 psu, где psu — единица измерения солености (Practical Salinity Units). Также увеличился коэффициент корреляции между рассчитанными и натурными данными с 0,82 до 0,90. Поскольку модель использует только векторные спутниковые объекты, можно получить соленость Северного Ледовитого океана практически в режиме реального времени.
«Наше главное преимущество — это наличие хороших судовых данных. Но их сложно достать, потому что экспедиция — это дорого. А вот спутник летает над Арктикой каждый день. Если у нас есть первое (натурные данные) хотя бы в небольшом количестве и в достаточном второе (данные со спутника), то мы можем определить реальную соленость океана с большой точностью», — рассказывает первый автор публикации Александр Савин, младший научный сотрудник лаборатории арктической океанологии МФТИ.
Обновленные модели позволяют достичь более точных оценок солености в широком диапазоне значений. Высокая точность разработанного алгоритма при низких значениях солености особенно важна для верного детектирования областей распространения речных плюмов (водная масса, образующаяся в море в результате перемешивания речного стока и соленых морских вод), где стандартные алгоритмы имеют низкое качество. Построенные карты солености предоставляют возможность детально исследовать сезонную и межгодовую изменчивость площади и внутренней структуры плюмов Оби-Енисея и Лены в течение безледного периода года. 
18 апреля, 2024
Замеры загрязнения почв тяжелыми металлами ускорили в 16 раз
Российские исследователи разработали методику оценки загрязнения почв городов ионами меди, свинца,...
17 апреля, 2024
Ученые улучшили модель снежного покрова для более точных прогнозов изменения климата
Российские специалисты разработали улучшенную версию модуля «Почва-снег» климатической модели INMC...