| 1. | Наименование проекта | Исследование суб-мезомасштабных вихрей в прикромочной зоне арктических морей на основе алгоритмов машинного обучения и спутниковых радиолокационных данных |
|---|---|---|
| 2. | Регистрационный номер ЦИТИС: | 123091900029-8 |
| 3. | Исполнитель | Санкт-Петербургский государственный университет |
| 4. | Ведомственная принадлежность | Минобрнауки России - образование |
| 5. | Заказчик | РНФ |
| 6. | Вид финансирования | грант |
| 7. | Вид НИОКТР | Фундаментальная НИР |
| 8. | Приоритетное направление (основное) | Рациональное природопользование |
| 9. | Приоритетное направление (дополнительное) | Нет данных |
| 10. | Критическая технология (основная) | Технологии мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды, предотвращения и ликвидации ее загрязнения |
| 11. | Критическая технология (дополнительная) | Нет данных |
| 12. | Приоритет Стратегии НТР России | Возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом возрастающей актуальности синтетических научных дисциплин, созданных на стыке психологии, социологии, политологии, истории и научных исследований, связанных с этическими аспектами научно-технологического развития, изменениями социальных, политических и экономических отношений |
| 13. | Общее тематическое направление | Информационные и телекоммуникационные системы |
| 14. | Приоритетное арктическое направление (основное) | Дистанционное зондирование Земли |
| 15. | Приоритетное арктическое направление (дополнительное) | Арктическая океанология |
| 16. | Аннотация | Изучение океанических вихревых структур на основе данных дистанционного зондирования является одним из наиболее актуальных направлений в современной океанологии. Океанические вихри способны захватывать большие объемы воды, тепла, соли и биогенов. Одиночный вихрь может перемещать триллионы тон воды и десятки тераджоулей тепла из места его генерации до места диссипации. За последние 30 лет основным источником информации о мезомасштабных вихрях являлась спутниковая альтиметрия. Разработка различных алгоритмов автоматической идентификации вихрей на основе анализа полей аномалий уровня позволило ученым накопить большое количество данных о физических и кинематических характеристиках вихрей. Однако минимальный размер идентифицируемых на основе спутниковой альтиметрии вихрей ограничен пространственным разрешением данных спутниковой альтиметрии. Тем не менее, мезомасштабные и субмезомасштабные вихри, которые не разрешаются полями спутниковой альтиметрии, вносят существенный вклад в перераспределение тепла, соли и биогенов и оказывают значительное влияние на региональный климат. Данные процессы по-прежнему остаются недостаточно изученными. Это особенно актуально для полярных регионов ввиду их удаленности, недостаточного количества натурных наблюдений, наличию ледового покрова и значительно меньшему радиусу деформации Россби. Данные спутниковых радаров с синтезированной апертурой (РСА) обладают значительно более высоким разрешением по сравнению с данными альтиметрии и позволяют изучать вихревые структуры гораздо меньших горизонтальных масштабов. Данные РСА активно используются в современной океанологии для исследования мезомасштабных и субмезомасштабных вихрей. Однако, до настоящего момента, идентификация вихрей на основе снимков РСА осуществлялась исключительно методом визуального анализа спутниковых изображений. Такой подход неизбежно заключает в себе ряд ошибок и не позволяет накопить большой массив данных даже для отдельного района. Вихревые структуры оказывают существенное влияние на динамические процессы в прикромочной зоне Арктики, а также на весь арктический регион, перераспределяя тепло и биогены, ледовый покров, а также оказывая существенное влияние на среду обитания и миграцию морских организмов (Shepherd, 2013). Поэтому понимание динамики вихрей в данном регионе - один из ключевых факторов для прогнозирования изменений в климатической системе Арктики и устойчивого управления ресурсами региона. Разработка нового подхода к автоматизации процесса идентификации и анализа вихревых структур на основе спутниковых данных РСА в прикромочной зоне арктических морей позволит позволит получить уникальную информацию о вихревой динамике и будет иметь высокую высокую востребованность в мировом научном океанологическом сообществе. Основная цель данного проекта: разработка алгоритма автоматической идентификации суб-мезомасштабных вихрей на основе алгоритмов машинного обучения и спутниковых РСА данных в прикромочной зоне Арктики. Указанная цель достигается путем решения следующих задач: 1. Тестирование различных архитектур алгоритмов машинного обучения с целью выявления наиболее подходящей архитектуры для идентификации вихрей в прикромочной зоне арктических морей. 2. Верификация полученных результатов путем привлечения данных микроволновых спутниковых радиометров, спутниковых данных оптического диапазона и in situ данных. 3. Запуск алгоритма на длительный срок для региона прикромочной зоны арктических морей с целью набора многолетних статистических рядов. 4. Описание динамических особенностей мезомасштабных вихрей в прикромочной зоне арктических морей, выделенных с помощью разработанного автоматического алгоритма идентификации вихрей, и статистический анализ кинематических и физических характеристик вихрей. 5. Изучение влияния мезомасштабных вихрей на сплоченность морского льда и процессы ледообразования и таяния кромки льда в прикромочной ледовой зоне арктических морей. |
| 17. | Начало проекта | 08.08.2023 |
| 18. | Завершение проекта | 30.06.2025 |