Искусственный интеллект улучшает данные о температуре поверхности моря для более точных климатических и погодных прогнозов

Исследователи из UNIST (Ульсанского национального института науки и технологий, Южная Корея) разработали инновационную модель искусственного интеллекта (ИИ), способную восстанавливать недостающие спутниковые данные и создавать непрерывные наборы данных о температуре поверхности моря (SST) с высоким разрешением и беспрецедентной точностью. Результаты опубликованы в журнале Remote Sensing of Environment.

Точный прогноз SST стал жизненно важным компонентом климатического и погодного прогнозирования, так как океан удерживает около 90% поверхностной энергии Земли. Повышенные температуры поверхности моря могут передавать тепло в атмосферу, подпитывая мощные тайфуны и усиливая экстремальные погодные явления. Однако спутниковые наблюдения, обеспечивающие широкий мониторинг, часто страдают от пробелов в данных из-за облачности и других ограничений, что затрудняет долгосрочный анализ.

Команда под руководством профессора Чунгхо Има создала систему реконструкции на основе ИИ, которая заполняет пробелы в наблюдениях, генерируя данные SST с пространственным разрешением 2 километра и с почасовой периодичностью. Для этого исследователи использовали генеративно-состязательную сеть (GAN), обученную на спутниковых данных высокой частоты в сочетании с термодинамическими данными из моделей численного прогноза погоды (NWP).

«Наша модель ИИ не только превосходит по точности традиционные методы, такие как линейная интерполяция, но и сохраняет высокую достоверность даже в сложных условиях», — пояснил первый автор исследования Сихун Чжун. Профессор Им отметил важность технологии для региона северо-западной части Тихого океана, подверженного частым тайфунам, подчеркнув, что она может значительно улучшить прогнозы погоды и климатические модели, а также системы раннего предупреждения о морских бедствиях.