Analiza ekstremów pogodowych
Atmosferyczne blokady to długotrwałe zjawiska pogodowe, które mogą wywołać intensywne powodzie lub fale upałów. Powstają, gdy silne układy wysokiego ciśnienia pozostają nieruchome, zaburzając prąd strumieniowy i ścieżki burz przez wiele dni, a nawet tygodni.
Wykorzystanie modelu głębokiego uczenia
Badanie przeprowadzone przez naukowców wykorzystało model głębokiego uczenia do odtworzenia częstotliwości blokad na przestrzeni ostatnich 1000 lat. Badanie przeprowadziła Christina Karamperidou z University of Hawai‘i, która analizowała wpływ zmian klimatycznych na przyszłą częstotliwość tych zjawisk.
Rekonstrukcja danych z przeszłości
Model głębokiego uczenia rekonstruował częstotliwość blokad atmosferycznych na podstawie temperatury powierzchniowej. Oparty na skomplikowanych zależnościach między temperaturą a blokadami, model ujawnia nowe aspekty tych zjawisk.
Trening modelu i dane historyczne
Specjalnie zaprojektowany model został przeszkolony na historycznych danych i dużych zestawach symulacji klimatycznych. Wykorzystując anomalie temperatur, przewidywał blokady na podstawie danych z pierścieni drzew, czułych na sezonowe wahania temperatur.
Dane klimatyczne od XVIII wieku
Model głębokiego uczenia może analizować dane klimatyczne od XVIII wieku, kiedy zaczęto regularne pomiary pogodowe. Jednak szczegółowe dane blokad są dostępne od lat 40. XX wieku lub ery satelitów po 1979 roku.
Wpływ zmian klimatycznych na blokady
Nadal brakuje naukowego konsensusu na temat wpływu zmian klimatycznych na częstotliwość blokad atmosferycznych. Te silne układy mogą wywołać powodzie i fale upałów na różnych kontynentach.
Powiązania z klimatem tropikalnym
Zrozumienie zmian w częstotliwości blokad i ich relacji z klimatem tropikalnym jest kluczowe dla prognozowania przyszłego klimatu i weryfikacji modeli klimatycznych.
Otwarta Nauka i udostępnienie wyników
Naukowcy stworzyli interfejs internetowy pozwalający na eksplorację wyników modelu, co wspiera dobre praktyki Otwartej Nauki, szczególnie ważne dla badań z wykorzystaniem AI.
Plany na przyszłość
Przyszłe prace mają na celu rozwinięcie modelu, który lepiej analizowałby zjawiska klimatyczne o wysokim wpływie ekonomicznym i nowe zmienne klimatyczne.