Метод на основе ИИ использует данные геостационарных спутников для почасового мониторинга поглощения углерода

Исследователи из Института науки и технологий Ульсана (UNIST) представили инновационный метод анализа на основе искусственного интеллекта (ИИ), который прогнозирует поглощение углекислого газа (CO₂) наземной растительностью с высоким временным разрешением. Это позволит более точно отслеживать процесс, ответственный за удаление около 30% глобальных выбросов CO₂.

Новая модель ИИ, разработанная под руководством профессора Чунхо Има, способна оценивать валовую первичную продукцию (GPP) — ключевой показатель количества углерода, активно поглощаемого растениями в процессе фотосинтеза, — с почасовым интервалом. Для этого используются высокочастотные данные геостационарных метеорологических спутников, в частности, наблюдения с 10-минутным интервалом со спутника Himawari-8. Это позволяет улавливать суточные изменения фотосинтеза точнее, чем с помощью полярно-орбитальных спутников.

Метод объединяет спутниковые данные с метеорологической информацией, включая оптическую толщину аэрозолей (AOD) — показатель концентрации твердых частиц в атмосфере. С помощью техники объяснимого ИИ (SHAP) ученые выяснили, что AOD является наиболее влиятельным фактором в утренние и вечерние часы при низком угле солнца, поскольку влияет на количество и качество солнечного света, достигающего поверхности. Подход позволяет оценивать пространственно-временную динамику поглощения углерода в Восточной Азии с разрешением 2 км в течение суток, что делает его ценным инструментом для анализа углеродного баланса экосистем и моделирования.