Gheața din Arctica dispare tot mai repede, iar un model bazat pe AI încearcă să prezică în ce ritm se va produce topirea

Cel mai recent raport al Organizației Mondiale de Meterorologie arată că gheața arctică continuă să scadă. Se prevăd pierderi suplimentare în mările Barents, Bering și Ohotsk. În acest context, un model bazat pe AI încearcă o previziune mult mai bună la nivel sezonier.

Gheața marină are un impact asupra energiei solare absorbite de Oceanul Arctic, iar dispariția ei accelerează încălzirea regională. Prognozarea extinderii gheții marine din Arctica are implicații semnificative pentru schimbările climatice și pentru navigația în regiune.

Problema este că previziunile sezoniere pentru gheața din luna septembrie se confruntă adesea cu o dificultate cunoscută sub numele de „bariera de predictibilitate din primăvară”.

Pentru a aborda această problemă, o echipă de cercetare de la Institutul de Oceanologie al Academiei Chineze de Științe a dezvoltat un nou model de inteligență artificială numit SICNetseason, destinat previziunilor la scară sezonieră. Studiul a fost publicat în revista Geoscientific Model Development și este citat de Phys.org.

Metodele tradiționale de prognoză a gheții marine, bazate pe modele numerice, se confruntă frecvent cu această „barieră de predictibilitate din primăvară” (spring predictability barrier) în cazul gheții arctice. Acesta este un concept care descrie dificultatea sporită de a prezice El Niño și La Niña în perioada primăverii din emisfera nordică, în special în lunile martie–mai.

Practic, această „spring predictability barrier” este o perioadă în primăvară în care modelele meteorologice nu pot prezice cu precizie dezvoltarea viitoarelor fenomene El Niño sau La Niña, din cauza instabilității sistemului atmosferă-ocean în acel moment.

Modelul chinez SICNetseason promite previziuni mai exacte comparativ cu modelele numerice și statistice existente.

Rezultatele experimentale arată că, atunci când aprilie și mai sunt utilizate ca luni de început pentru prognoza extinderii gheții din septembrie, modelul SICNetseason obține o îmbunătățire a abilității predictive de 7–10% și o acuratețe cu peste 14% mai mare în previziunile privind limitele gheții, reducând semnificativ această barieră de predictibilitate din primăvară.

Sursa foto: Dreamstime.com