KI entdeckt fünf dynamische Ozeanregionen, die 93,7 % der Erde bedecken

Was löste der Algorithmus?

Vor modernen Beobachtungs- und Modellierungsmethoden wurde der physikalische/dynamische Ozeanzustand durch großskalige quasi-laminare Beschreibungen bestimmt: Stommel-Arons-Strömungen, abyssale Rezepte, Sverdrup-Bilanz.

Jüngste Fortschritte in Modellierfähigkeit und Instrumentierung zeigten: Ozeanphysik lässt sich durch komplexe räumlich-zeitliche Variabilität charakterisieren. Jede Meeresregion hat einzigartigen Zustand, abhängig von Faktoren wie lokaler Meteorologie, Nähe zu West-/Ostgrenzen usw.

Um dominierende Physik an einem Ort zu detektieren, muss man überwältigende Datenpunkte für Parameter prüfen: Salinität, Geschwindigkeit, Temperatur, Tiefenänderungen.

Da kein Mensch solche Datenmengen entschlüsseln kann, entwickelten MIT-Forscher eine neue ML-Methode, um sinnvolle Zusammenhänge und Muster im Ozean zu identifizieren.

Ergebnisse

Das Team nutzte «Estimating the Circulation and Climate of the Ocean» (ECCO) für Daten zum globalen Ozean. ECCO liefert Ozevariabilität, Küstenphysik, biologische Zyklen, Geodäsie – basierend auf Milliarden Parametern der letzten 2 Jahrzehnte.

Referenz: Wiley Online Library | doi:10.1029/2018EA000519 | MIT

Sie wandten K-Means-Clustering an – Vektorquantisierungsmethode – um robuste Muster in Daten zu detektieren und dominante Physik im Meer zu bestimmen. Ergebnis: 5 Cluster = 5 dynamisch konsistente Regionen, die ~93,7 % des Weltozeans ausmachen.

Der größte Cluster: ~43 % des globalen Meeres. Dominantester Parameter: Windspannung auf Meeresoberfläche, ausgeglichen durch Drehmomente am Boden. Vorwiegend in subpolaren/subtropischen Gyren Nordhalbkugel, großen Arktisbereichen, dünnem Band im Südpolarmeer.

Ozeane geclustert nach ähnlichen Parametern | Credit: Maike Sonnewald

Die anderen 4 Cluster zeigen jeweilige dominante physikalische Parameter und deren globale Lage. Die verbleibenden 6,3 % Ozeangebiete waren schwer einzugrenzen.

Nächste Studie: Dieselbe ML-Technik mit höherauflösenden Daten für verbleibende 6,3 %. Fokus auf klimasensitive Faktoren: Gyrenzirkulation, Umwälzung.

Für jetzt: Tool hilft Ozeanografen/Wissenschaftlern bei Analyse, Vergleich ähnlicher Regionen, Fokussierung der Forschung.