Cercetătorii folosesc inteligența artificială pentru a îmbunătăți simulările aerosolilor și prognozele meteo
Aerosolii sunt particule mici suspendate în atmosferă, provenind din diverse surse: fumul incendiilor de vegetație, polenul, praful de deșert, sarea marină ridicată de furtuni puternice, sulfații vulcanici și emisiile motoarelor și ale proceselor industriale. Aceștia afectează vizibilitatea și sănătatea umană și joacă un rol esențial în prognoza meteo și climatică. Aerosolii pot reflecta sau absorbi lumina solară, determinând efecte de încălzire sau răcire, și pot acționa ca puncte de colectare pentru moleculele de apă, favorizând formarea norilor. De asemenea, pot călători pe distanțe lungi prin diferite straturi ale atmosferei și peste continente și oceane. Cu toate acestea, proprietățile și efectele lor complexe fac dificilă simularea distribuției și mișcării acestora, contribuind la incertitudinea modelelor meteo și climatice.
Zhang și echipa sa au prezentat recent o nouă metodă eficientă din punct de vedere computațional pentru incorporarea directă a observațiilor satelitare ale radianței în simulările aerosolilor, îmbunătățindu-le astfel acuratețea. Lucrarea a fost publicată în Journal of Advances in Modeling Earth Systems. Sateliții pot urmări aerosolii prin detectarea luminii solare reflectate de particule, iar aceste observații au fost mult timp folosite pentru a alimenta simulările aerosolilor. Totuși, incorporarea directă a observațiilor satelitare brute în lungime de undă vizibilă și infraroșu în simulările aerosolilor a necesitat istoric prea multă putere de calcul pentru a fi practică. În schimb, simulările folosesc de obicei date satelitare preprocesate care capturează indirect proprietățile aerosolilor. Deși această abordare standard este eficientă, duce la predicții mai puțin precise.
Cu noua metodă, datele satelitare pot fi încorporate direct în simulările aerosolilor mult mai eficient. Elementul cheie al acestei abordări este o componentă nouă de inteligență artificială, preantrenată pe un set mare de date, care poate analiza rapid modul în care observațiile satelitare sunt influențate de efectele combinate ale aerosolilor și ale luminii solare reflectate de suprafața Pământului. Când cercetătorii au testat predicțiile privind aerosolii generate de noua metodă comparativ cu observațiile satelitare reale din China, noua abordare a redus erorile de predicție cu aproximativ 50% față de simulările tradiționale ale aerosolilor. Rezultatele sugerează că tehnica poate servi ca o modalitate fezabilă din punct de vedere computațional pentru a îmbunătăți simulările aerosolilor și, implicit, pentru a spori acuratețea predicțiilor meteo și climatice.
