Dispariția rapidă a gheții din Arctica: Un model AI pentru prognoză
Conform celui mai recent raport emis de Organizația Mondială de Meteorologie, gheața din zona arctică continuă să se reducă. Se estimează pierderi suplimentare în zonele mării Barents, Bering și Ohotsk. În acest context, un model bazat pe inteligență artificială își propune să realizeze prognoze sezoniere mai precise.
Dispariția gheții marine influențează cantitatea de energie solară absorbită de Oceanul Arctic, accelerând astfel încălzirea acestei regiuni. Prognozarea extinderii gheții marine din Arctica are implicații esențiale atât pentru schimbările climatice, cât și pentru navigația în zonă.
O problemă majoră în acest domeniu este faptul că prognozele sezoniere pentru luna septembrie fac față dificultății denumite „bariera de predictibilitate din primăvară”.
Pentru a depăși această provocare, o echipă de cercetători de la Institutul de Oceanologie din cadrul Academiei Chineze de Științe a creat un model AI cunoscut sub numele de SICNetseason, destinat predicțiilor la scară sezonieră. Studiul care detaliază realizările acestui model a fost publicat în revista Geoscientific Model Development.
Metodele convenționale de prognoză a gheții marine, care se bazează pe modele numerice, sunt adesea afectate de această „barieră de predictibilitate din primăvară”, un concept care evidențiază dificultățile în prognoza fenomenelor El Niño și La Niña în timpul primăverii în emisfera nordică, în special în intervalul martie-mai.
Practic, această barieră reprezintă o perioadă în primăvară în care modelele meteorologice au dificultăți în a prezice cu acuratețe evoluțiile viitoare ale fenomenelor El Niño sau La Niña, datorită instabilității atmosferă-ocean în acea perioadă.
Modelul SICNetseason, dezvoltat de cercetătorii chinezi, promite să ofere previziuni mai precise comparativ cu modelele numerice și statistice tradiționale.
Datele experimentale demonstrează că, atunci când lunile aprilie și mai sunt utilizate ca punct de plecare pentru prognoza extinderii gheții în luna septembrie, modelul SICNetseason îmbunătățește abilitatea predictivă cu 7–10% și crește acuratețea previziunilor privind limitele gheții cu peste 14%, diminuând astfel semnificativ bariera din primăvară.
Sursa foto: Dreamstime.com
