Un nou algoritm ar putea anticipa întinderea gheții marine arctice cu până la nouă luni înainte
Cercetătorii de la Centrul Mubadala Arabian pentru Științe Climatice și de Mediu (ACCESS) din cadrul Universității NYU Abu Dhabi au dezvoltat un algoritm capabil să prognozeze întinderea gheții marine arctice cu până la nouă luni în avans, oferind o modalitate nouă de a anticipa schimbările din Arctica ce pot afecta sistemul climatic global. Rezultatele cercetării au fost publicate în revista Scientific Reports.
Algoritmul, numit Random Analog Predictor (RAP), utilizează date istorice privind gheața marină pentru a identifica tipare din trecut care seamănă cu condițiile actuale și folosește ceea ce s-a întâmplat ulterior pentru a genera prognoze posibile. RAP oferă, de asemenea, o estimare a incertitudinii pentru fiecare prognoză.
Gheața marină arctică joacă un rol important în sistemul climatic global, deoarece reflectă energia solară înapoi în spațiu, în timp ce oceanul mai întunecat o absoarbe. Schimbările în întinderea gheții marine arctice pot influența, de asemenea, tiparele atmosferice și oceanice mult dincolo de această regiune, ceea ce face valoroasă anticiparea acestor schimbări cu luni înainte pentru o mai bună înțelegere a impactului climatic extins.
Prognoze simple, cu incertitudine transparentă
„Prognozarea gheții marine arctice cu câteva luni înainte este o problemă dificilă și una din ce în ce mai importantă pe măsură ce Arctica continuă să se schimbe”, a declarat Francesco Paparella, directorul inaugural al Mubadala ACCESS de la NYU Abu Dhabi și autor principal al studiului. „Abordarea noastră este deliberat de simplă, dar performează competitiv față de modele de prognoză mult mai complexe. Important este că oferă și o estimare a propriei incertitudini, ceea ce o face un instrument util și transparent de referință pentru evaluarea metodelor viitoare de prognoză.”
Cercetătorii au constatat că RAP a produs prognoze cu un nivel de acuratețe comparabil cu cel al modelelor utilizate de Sea Ice Prediction Network. Pentru întinderea gheții marine din septembrie, eroarea de prognoză a fost comparabilă cu cea a 34 de modele folosite pentru prognoza sezonieră.
Spre deosebire de modelele bazate pe fizică, care simulează atmosfera, oceanul și gheața marină, RAP utilizează doar înregistrările istorice ale întinderii gheții marine arctice. Prin identificarea condițiilor similare din trecut, algoritmul generează un ansamblu de prognoze posibile. Dispersia acestor prognoze oferă o estimare a incertitudinii, permițând utilizatorilor să evalueze cât de multă încredere să acorde unei predicții.
Testarea valorii complexității modelelor
Cercetătorii propun RAP ca punct de referință atât pentru modelele bazate pe fizică, cât și pentru cele bazate pe inteligență artificială. Simplitatea și interpretabilitatea sa oferă o bază transparentă față de care pot fi testate abordările mai complexe.
„Valoarea RAP nu constă în faptul că înlocuiește modele mai sofisticate, ci că ne oferă un standard clar față de care acestea pot fi testate”, a adăugat Paparella. „Dacă un model mult mai complex nu poate depăși o abordare atât de simplă, acest lucru ne spune ceva important despre câtă informație predictivă suplimentară oferă acea complexitate. De asemenea, vedem un potențial ca RAP să sprijine activitățile de cercetare polară și arctică în creștere ale Emiratelor Arabe Unite, oferind un instrument simplu și cu costuri reduse pentru prognoza sezonieră a gheții marine.”
