IceNet может предсказать будущее арктического морского льда на месяцы вперёд с точностью 95%.

В течение приблизительно следующей недели морской лёд в Северном Ледовитом океане, сократится до своих наименьших в этом году размеров, поскольку тёплые воды разъедают затопленные кромки льда.

Учёные считают, что в этом году рекордный минимальный уровень площади арктического морского льда, вероятно, не будет побит. В 2020 году минимум составил 3,74 миллиона квадратных километров, что очень близко к рекорду за весь период инструментальных наблюдений. В настоящее время морской лёд покрывает площадь чуть менее 5 миллионов квадратных километров арктических вод, что позволяет ему стать 10-м по величине морским льдом в этом районе с момента начала спутникового учёта в 1979 году. Это неожиданно, поскольку в начале лета площадь морского льда была рекордно низкой для того времени года.

Удивление возникает отчасти потому, что лучшие современные инструменты прогнозирования, основанные на статистике и физике, могут точно предсказать протяжённость морского льда всего на несколько недель вперёд, но точность долгосрочных прогнозов оставляет желать лучшего. Теперь новый инструмент, использующий искусственный интеллект для создания прогнозов морского льда, способен повысить их точность - и может делать анализ относительно быстро, сообщают исследователи в журнале Nature Communications от 26 августа.

IceNet, система прогнозирования морского льда, разработанная Британской антарктической службой (BAS), «на 95% точна при прогнозировании состояния морского льда на два месяца вперёд, что выше, чем у лучшей физической модели SEAS5, - при этом работает в 2000 раз быстрее», - говорит Том Андерссон (Tom Andersson), специалист по анализу данных лаборатории искусственного интеллекта BAS. В то время как SEAS5 требует около шести часов на суперкомпьютере для получения прогноза, IceNet может сделать то же самое менее чем за 10 секунд на портативном компьютере. Андерссон и его коллеги обнаружили, что система также демонстрирует удивительную способность предсказывать аномальные ледяные явления - необычные максимумы или минимумы – на сроки до четырёх месяцев вперёд.

Отслеживание морского льда имеет решающее влияние на последствия изменения климата. Хотя это более долгосрочная игра, предварительное уведомление, предоставляемое IceNet, может иметь и более непосредственные преимущества. Например, оно может дать учёным время, необходимое для оценки и планирования рисков арктических пожаров или конфликтов между дикой природой и человеком, а также может предоставить данные, необходимые коренным общинам для принятия экономических и экологических решений.

Протяжённость морского льда в Арктике неуклонно сокращалась во все сезоны с момента начала спутниковых наблюдений в 1979 г. Учёные десятилетиями пытались улучшить прогнозы по морскому льду, но успеха так и не добились. «Прогнозирование морского льда действительно трудно, потому что морской лёд сложным образом взаимодействует с атмосферой сверху и океаном снизу», - говорит Андерссон.

Существующие инструменты прогнозирования записывают законы физики в компьютерный код, чтобы предсказать, как морской лёд изменится в будущем. Но отчасти из-за неопределённостей в физических системах, управляющих морским льдом, эти модели не могут дать точные долгосрочные прогнозы.

Используя процесс, называемый глубоким обучением, Андерссон и его коллеги загрузили данные наблюдений за морским льдом с 1979 по 2011 гг. и результаты моделирования климата с 1850 по 2100 гг. с целью научить IceNet предсказывать состояние морского льда в будущем путём обработки данных из прошлого.

Чтобы определить точность своих прогнозов, команда сравнила результаты IceNet с наблюдаемой протяжённостью морского льда с 2012 по 2020 гг., а также с прогнозами SEAS5, широко цитируемого инструмента, используемого Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды. IceNet был на 2,9 процента точнее, чем SEAS5, что соответствовало тому, что ещё 360 000 квадратных километров океана были правильно обозначены как «покрытый льдом» или «безлёдный».

Более того, в 2012 году внезапное обрушение протяжённости морского льда летом ознаменовало новый рекорд минимума протяжённости в сентябре того же года. Просматривая данные прошлых лет, IceNet предвидел падение на несколько месяцев вперёд. У SEAS5 тоже были «предчувствия», но такие долгосрочные прогнозы содержали отклонения на несколько сотен тысяч квадратных километров.

«Это значительный шаг вперёд в прогнозировании морского льда, повышающий нашу способность составлять точные прогнозы, которые обычно считались невозможными, и выполнять их в тысячи раз быстрее», - говорит Андерссон. Он считает, что, возможно, IceNet лучше изучил физические процессы, определяющие эволюцию морского льда, на основе имеющихся данных, в то время как физическим моделям всё ещё трудно усвоить эту информацию.

«Методы машинного обучения только начали вносить свой вклад в [прогнозирование] в последние пару лет, и они работают на удивление хорошо», - говорит Ума Бхатт (Uma Bhatt), учёный, специализирующийся на исследовании атмосферы, из Геофизического института Университета Аляски в Фэрбенксе, не принимавшая участия в данной работе. Она также возглавляет Сеть прогнозов морского льда, группу учёных-специалистов, работающих над улучшением прогнозов.

Бхатт говорит, что хорошие сезонные прогнозы ледяного покрова важны для оценки риска лесных пожаров в Арктике, сильно связанных с наличием морского льда. «Знание того, где будет морской лёд весной, может потенциально помочь вам выяснить, где могут возникнуть пожары - например, в Сибири, как только морской лёд удаляется от берега, земля может нагреваться очень быстро и помогает подготовить почву для плохого пожарного сезона».

Любое улучшение прогнозов морского льда также может помочь в планировании экономики, безопасности и охраны окружающей среды в северных и коренных сообществах. Например, десятки тысяч моржей выходят на сушу, чтобы отдохнуть, когда исчезает морской лёд. Людское вмешательство может вызвать смертельную давку и привести к высокой смертности моржей. С помощью сезонных прогнозов льда биологи могут предвидеть его быструю потерю и заранее управлять местами лежбища, ограничивая доступ людей к этим местам.

Тем не менее, ограничения остаются. За четыре месяца заблаговременности система была примерно на 91% точна в предсказании местоположения кромки сентябрьского льда. IceNet, как и другие системы прогнозирования, пытается составить максимально точные долгосрочные прогнозы на конец лета, отчасти из-за того, что учёные называют «барьером весенней предсказуемости». Крайне важно знать состояние морского льда в начале сезона весеннего таяния, чтобы иметь возможность прогнозировать условия на конец лета.

Ещё одним ограничением является «тот факт, что погода сильно изменчива», - говорит Марк Серрез (Mark Serreze), директор Национального центра данных по снегу и льду в Боулдере, штат Колорадо. Хотя морской лёд, казалось, был готов установить новый годовой рекордный минимум в начале июля, скорость таяния льда в конечном итоге замедлилась из-за низких атмосферных температур. «Мы знаем, что морской лёд очень сильно зависит от летних погодных условий, но мы не можем получить точных прогнозов погоды. Прогноз погоды даётся лишь примерно на 10 дней вперёд».

 

Ссылка: https://www.sciencenews.org/article/artificial-intelligence-sea-ice-forecast