Математики объединились с геофизиками для улучшения моделей, прогнозирующих изменения морского льда

Исследователи из Дартмута используют вычислительную математику и машинное обучение для создания моделей, которые точнее прогнозируют толщину морского льда в регионах Арктики. Работа ведется в рамках проекта по моделированию и ассимиляции данных о морском льде (Sea Ice Modeling and Data Assimilation) — многопрофильной университетской исследовательской инициативы, финансируемой Министерством обороны США через Управление военно-морских исследований.

Морской лед играет ключевую роль в климатической системе Земли, усиливая любые изменения. Исследователи отмечают, что вопрос стоит уже не о том, потеряет ли Арктика ледяной покров, а о том, когда это произойдет. Для моделирования этого сложного и динамичного явления, где множество взаимосвязанных переменных (движение льдин, толщина, концентрация) зависят от внешних сил (ветер, температура), ученые используют численное решение уравнений в частных производных. Команда математиков во главе с профессором Энн Гелб работает над усовершенствованием вычислительных методов для решения широко принятой модели морского льда 1970-х годов, повышая ее точность и надежность.

Данные для проверки и калибровки моделей собираются в труднодоступных районах Арктики. Геофизик Кристофер Поласенски, проводящий полевые работы почти два десятилетия, развертывает буи с датчиками, измеряющими толщину льда, температуру, количество снега и атмосферное давление. "То, что лед делает в реальном мире, — лучший ориентир, правильна ли ваша модель", — говорит Поласенски. Модели, в свою очередь, помогают планировать сбор данных, выявляя информационные пробелы. Новым перспективным направлением является использование машинного обучения для создания алгоритмов, которые могут "изучать" уравнения, описывающие динамику системы, с обязательным соблюдением фундаментальных физических принципов, таких как сохранение энергии.

Создаваемый вычислительный инструментарий в сочетании с улучшенными данными будет иметь решающее значение для понимания глобальных климатических систем и прогнозирования будущего Арктики, которое, по мнению Поласенски, может стать полностью свободным ото льда летом уже в течение жизни нынешнего поколения.