будущее есть!
  • После
  • Конспект
  • Документ недели
  • Бутовский полигон
  • Колонки
  • Pro Science
  • Все рубрики
    После Конспект Документ недели Бутовский полигон Колонки Pro Science Публичные лекции Медленное чтение Кино Афиша
После Конспект Документ недели Бутовский полигон Колонки Pro Science Публичные лекции Медленное чтение Кино Афиша

Конспекты Полит.ру

Смотреть все
Алексей Макаркин — о выборах 1996 года
Апрель 26, 2024
Николай Эппле — о речи Пашиняна по случаю годовщины геноцида армян
Апрель 26, 2024
«Демография упала» — о демографической политике в России
Апрель 26, 2024
Артем Соколов — о технологическом будущем в военных действиях
Апрель 26, 2024
Анатолий Несмиян — о технологическом будущем в военных действиях
Апрель 26, 2024

После

Смотреть все
«После» для майских
Май 7, 2024

Публичные лекции

Смотреть все
Всеволод Емелин в «Клубе»: мои первые книжки
Апрель 29, 2024
Вернуться к публикациям
Арктика океанология искусственный интеллект МФТИ наука
Март 27, 2024
Pro Science

Как измерить соленость арктических морей

Как измерить соленость арктических морей
ps_36623830926_0723b58c5f_k
Побережье Баренцева моря. Фото: Richard Mortel/Flickr
Ученые разработали новый алгоритм для определения солености поверхности воды в Северном Ледовитом океане с использованием спутниковых данных и методов машинного обучения, сообщает Центр научно коммуникации МФТИ. Построенная модель обеспечивает возможность получения данных практически в реальном времени и позволит значительно сэкономить ресурсы при прокладке ледокольных маршрутов по морям Арктики.

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.

Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Marine Science.
читайте также
Pro Science
Эксперименты империи. Адат, шариат и производство знаний в Казахской степи
Май 15, 2024
Pro Science
Раскопки в Телль Ваджеф
Май 15, 2024
ЗАГРУЗИТЬ ЕЩЕ

Бутовский полигон

Смотреть все
Начальник жандармов
Май 6, 2024

Человек дня

Смотреть все
Человек дня: Александр Белявский
Май 6, 2024
Публичные лекции

Лев Рубинштейн в «Клубе»

Pro Science

Мальчики поют для девочек

Колонки

«Год рождения»: обыкновенное чудо

Публичные лекции

Игорь Шумов в «Клубе»: миграция и литература

Pro Science

Инфракрасные полярные сияния на Уране

Страна

«Россия – административно-территориальный монстр» — лекция географа Бориса Родомана

Страна

Сколько субъектов нужно Федерации? Статья Бориса Родомана

Pro Science

Эксперименты империи. Адат, шариат и производство знаний в Казахской степи

О проекте Авторы Биографии
Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и средств массовой информации.

© Полит.ру, 1998–2024.

Политика конфиденциальности
Политика в отношении обработки персональных данных ООО «ПОЛИТ.РУ»

В соответствии с подпунктом 2 статьи 3 Федерального закона от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» ООО «ПОЛИТ.РУ» является оператором, т.е. юридическим лицом, самостоятельно организующим и (или) осуществляющим обработку персональных данных, а также определяющим цели обработки персональных данных, состав персональных данных, подлежащих обработке, действия (операции), совершаемые с персональными данными.

ООО «ПОЛИТ.РУ» осуществляет обработку персональных данных и использование cookie-файлов посетителей сайта https://polit.ru/

Мы обеспечиваем конфиденциальность персональных данных и применяем все необходимые организационные и технические меры по их защите.

Мы осуществляем обработку персональных данных с использованием средств автоматизации и без их использования, выполняя требования к автоматизированной и неавтоматизированной обработке персональных данных, предусмотренные Федеральным законом от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» и принятыми в соответствии с ним нормативными правовыми актами.

ООО «ПОЛИТ.РУ» не раскрывает третьим лицам и не распространяет персональные данные без согласия субъекта персональных данных (если иное не предусмотрено федеральным законом РФ).