Thickness of Arctic sea ice Reconstructed by Data assimilation and artificial Intelligence Seamlessly
Satellitter har målt utbredelsen sjøisen i Arktis siden slutten av 1970-tallet. Men bare siden 2010 har målinger av istykkelsen vært tilgjengelig og vi kan dermed overvåke reduksjonen i det totale sjøisvolumet. Denne type informasjon ville vært til uvurderlig nytte i klimastudier hvis disse nye satellittene hadde blitt sendt i bane ti år tidligere. I mangel av en tidsmaskin, kan vi kanskje lære av dataene fra det siste tiåret (siden 2010) til å rekonstruere et tidligere tiår? Vi har en numerisk modell som kan gjenskape fysiske endringer i sjøisen og assimilere satellittmålinger av havet og havisen i løpet av det tiåret med begge typer målinger; Dette er et velutviklet verktøy, men det kan ikke bruke sporadiske målinger fra forskningstokt, eldre satellitt målinger eller proxy målinger av istykkelsen. Et nytt verktøy introdusert av TARDIS-teamet lar oss nå kombinere data assimilering og maskinlæring for å bygge datadrevne relasjoner mellom disse metodene. TARDIS vil anvende dette verktøyet for å rekonstruere istykkelsen for perioden før slike satellittmålinger ble rutinemessig tilgjengelig. Resultatene vil bli av stor nytte i klimastudier. Hvis TARDIS lykkes med sin “tidsreise og romlig interpolasjon” av den arktiske sjøisen, vil teamet vurdere analoge anvendelser av denne metoden på andre tidserier av klimadata. .
Prosjektfakta
Navn
Thickness of Arctic sea ice Reconstructed by Data assimilation and artificial Intelligence Seamlessly
Status
Aktiv
Periode
01.10.21 - 30.09.25
Sted
Tromsø
Totalt budsjett
13.806.000 NOK
Publikasjoner
Linking scales of sea ice surface topography: evaluation of ICESat-2 measurements with coincident helicopter laser scanning during MOSAiC – Ricker, Robert; Fons, Steven; Jutila, Arttu; Hutter, Nils; Duncan, Kyle; Farrell, Sinead L.; Kurtz, Nathan T.; Hansen, Renee Mie Fredensborg. 2023, The Cryosphere. NORCE, UNIVMARYL, NASA, AWI, UoW, NTNU, UNIS, DTU.
Se alle publikasjoner på Cristin
