北極の海氷面積は、（主に）人為的な地球温暖化の結果として、近年急激に減少していることがわかっています。
米国国立氷雪データセンター( NSIDC ) によると、北極海氷の最小範囲は2002 年以来一貫して 650 万 km2 を下回っています。そして 2007 年以降、最小範囲は 2002 年以来わずか 350 万 km2 です。 500 ～ 500 万 km2 ;これは、衛星による記録が開始された 1979 年以来、10 年ごとに約 13% 減少していることになります。
これを念頭に置き、地球の気候に対する北極の海氷の重要性を認識している数学者と地球物理学者は、プロジェクトに協力し、計算数学と機械学習を使用して、北極の海氷の範囲を予測する複雑なモデルを改良しています。氷の厚さの変化をより正確に予測できます。
モデル強化プロジェクト
科学者たちは、温暖化世界で海氷がどのように変化しているのかをより深く理解したいと考えています。そして彼らはもはや、北極の氷が失われるかどうかを自問するのではなく、「いつになるのか」と問うのです。
次に、海氷モデリングとデータ同化( SIMDA ) プロジェクトが登場しました。これは、海軍研究局を通じて米国国防総省が後援する学際的大学研究イニシアチブ( MURI ) プログラムの取り組みであり、海を予測する複雑な計算モデルを改善するものです。氷の厚さを調整し、その結果、予測を改善します。
これを行うために、研究者らは、氷の厚さ、氷内部の温度、氷上の雪の量、北極の気圧を測定するセンサーと機器を備えた18個のブイを設置した。また、小規模な海氷の微妙な様子を捉えるために、 1 km 平方のエリアに 800 個のセンサーを配備しました。
「これは私がこれまで取り組んだ中で最も複雑な問題の 1 つです」と、ダートマス大学数学部の教授であり、このプロジェクトの研究者でもあるアン・ゲルブ氏はコメントしました。
そして、複雑だと考えられている海氷をモデル化するには、研究者は時間の経過とともに変化し、相互に関連しているいくつかの変数、つまり氷の塊が水中を移動する速度、厚さの変化、領域内の氷の濃度などを考慮する必要があります。これらの要因は、風速や温度などの環境内の外力にも影響されます。
「私たちの専門知識は、より優れた計算ツールを使用して、モデルを解くための最先端の数値的手法を導入することです」とゲルブ氏は述べています。また、北極の測定値や衛星画像から抽出されたデータは、モデルのシミュレーションが合理的かどうかを判断するチェックアンドバランスの役割を果たします。
そして、ここで登場する新しいツールは、機械学習を使用してモデルを作成することです。 「十分なデータがあれば、システムのダイナミクスを記述するモデルから偏微分方程式を学習できるアルゴリズムを構築できます」とゲルブ氏は言います。
遭遇した困難
このプロジェクトの最後の課題は、狭い領域での海氷の挙動を表現し、氷の動きを再現できるモデルを作成することです。氷の厚さやその他の性質は非常に変化しやすいため、これは困難な作業です。
さらに、氷は常に変位するため、測定値を取得することが困難になります。また、同じ場所で異なる時間に撮影された衛星画像には、まったく異なる流氷が写っている可能性があります。
しかし科学者たちは、地球規模の気候システムと温暖化世界で時間の経過とともにどのように変化するかを理解するには、より優れたデータと組み合わせたモデルが重要になるだろうと楽観視している。
ニュースの参照:
海氷モデリングとデータ同化(SIMDA)。 2024年。
ダートマス。 「 研究者らが海氷の変化を予測するモデルを改良」。 2024年。
