I ricercatori del Dartmouth College hanno collaborato con i geofisici per sviluppare modelli predittivi migliori per lo spessore del ghiaccio marino nell’Artico. Utilizzando matematica computazionale avanzata e apprendimento automatico, il loro obiettivo è comprendere e prevedere i cambiamenti nelle dinamiche del ghiaccio marino. Questo studio è stato pubblicato in SIAM Journal on Scientific Computing, [1]
Nuove intuizioni sui cambiamenti del ghiaccio marino
Il ghiaccio marino nell’Artico sta subendo una rapida trasformazione. Christopher Polashenski, un ricercatore con quasi due decenni di lavoro sul campo nell’Artico, sottolinea che il tasso di cambiamento è senza precedenti. La preoccupazione principale ora non è se, ma quando, l’Artico perderà completamente la sua copertura di ghiaccio. Il ghiaccio marino agisce come un radiatore planetario, amplificando i cambiamenti climatici.
Implementazione della tecnologia per previsioni migliori
All’inizio di quest’anno, il team di Polashenski ha dispiegato 18 boe nell’Artico per misurare lo spessore del ghiaccio, la temperatura e la pressione barometrica. Questi strumenti forniscono dati cruciali per comprendere la navigazione a breve termine e le previsioni climatiche a lungo termine. Questi dati aiutano a rispondere a domande critiche sul comportamento del ghiaccio e sulle condizioni climatiche future.
Modelli computazionali avanzati
I matematici di Dartmouth, guidati da Anne Gelb, stanno utilizzando metodi numerici sofisticati per migliorare i modelli di ghiaccio marino. Utilizzano equazioni differenziali parziali per simulare fenomeni fisici complessi, come il movimento del ghiaccio e i cambiamenti di spessore. Il team cerca di migliorare l’accuratezza di questi modelli, rendendoli più affidabili per le previsioni future.
Miglioramenti dell’apprendimento automatico
Uno sviluppo promettente nel progetto è l’uso dell’apprendimento automatico. Il team di Anne Gelb sta progettando reti neurali che obbediscono ai principi di conservazione, migliorando significativamente la validità dei modelli. Questi strumenti avanzati, combinati con dati completi, sono essenziali per comprendere i sistemi climatici globali e prevedere i cambiamenti futuri.
