Новый метод позволяет прогнозировать распространение внутренних солитонных волн в Мировом океане

Исследовательская группа под руководством профессора Ли Сяофэна из Института океанологии Китайской академии наук (IOCAS) разработала новый метод, сочетающий физические механизмы и алгоритмы искусственного интеллекта для прогнозирования распространения внутренних солитонных волн (ISWs) в глобальных масштабах. Результаты исследования были опубликованы в журнале Remote Sensing of Environment 27 октября.

Внутренние солитонные волны широко распространены в океанах, и их распространение зависит от множества сложных факторов. Спутниковые снимки — основной источник данных для их изучения, но количество изображений с признаками ISW все еще недостаточно для глобального охвата. Новый подход решает эту проблему. Ученые собрали глобальный набор данных, охватывающий 13 «горячих точек» ISW, и впервые в мировом масштабе выявили связь между скоростью распространения волн и приливной информацией, показав ее корреляцию с сизигийными и квадратурными приливами.

Для построения модели исследователи использовали алгоритмы кластеризации, чтобы решить проблему географического дисбаланса выборки данных, и интегрировали в процесс физические механизмы распространения ISW. «Предложенная модель скорости ISW может применяться для изучения долгосрочных характеристик скорости волн и показала превосходную производительность в различных диапазонах глубин», — отметил доктор Чжан Сюдун, первый автор исследования. В отличие от традиционного предположения о двухслойной стратификации океана, в новой модели учтено непрерывное изменение плотности воды. «Она также может раскрывать характеристики распространения ISW и то, как меняющаяся океанская стратификация повлияет на это распространение», — добавил профессор Ли.