Использование алгоритмов глубокого обучения для создания карт корабельных следов

Группа исследователей из нескольких университетов США совместно с Центром космических полетов имени Годдарда (Goddard Space Flight Center) использовала алгоритм глубокого обучения для создания карт корабельных следов по всей планете. В своей статье, опубликованной в журнале Science Advances, коллектив описывает применение этого алгоритма для изучения эффективности правил, внедрённых для сокращения загрязнения от судов.

Более 55 лет науке известно, что суда, пересекая океаны, часто оставляют за собой так называемые корабельные следы. Эти следы, несколько похожие на инверсионные следы самолётов, образуются при взаимодействии выбросов судов с локальной окружающей средой. Они формируются, когда аэрозоли из выхлопа судов, сжигающих ископаемое топливо, попадают в атмосферу и смешиваются с низко висящими облаками. Это приводит к образованию большего количества капель воды и повышению яркости облаков, что позволяет увидеть следы на спутниковых снимках.

Выбросы судов также способствуют изменению климата. Для их сокращения некоторые страны ввели правила эмиссии для судов в определённых морских коридорах, что привело к уменьшению числа наблюдаемых следов. Однако это не обязательно сократило углеродный след судоходной отрасли, так как многие компании обходят правила, используя разное топливо в зависимости от района плавания. Поскольку удаление загрязняющих элементов делает топливо дороже, судовладельцы предпочитают использовать его только в зонах контроля. В данной работе исследователи применили новый подход к мониторингу, обучив алгоритм распознавать корабельные следы на спутниковых изображениях и создавая на их основе карты следов за заданный период. Это даёт климатологам новый инструмент для отслеживания крупного источника парниковых газов.

Исследователи отмечают, что их карты не являются полными, так как не все суда оставляют видимые следы. Их образование зависит от определённых условий окружающей среды, включая погоду и уровень загрязнения.