Физики создали технологию для измерения озона на основе машинного обучения
Ученые разработали нейросетевой алгоритм для измерения содержания озона в атмосфере с российского метеорологического спутника. Исследование выполнил коллектив ученых из Санкт-Петербургского университета (СПбГУ) в сотрудничестве с коллегами из НИЦ «Планета» и Центра Келдыша. Оно проведено в лаборатории исследований озонового слоя и верхней атмосферы СПбГУ, созданной в рамках программы мегагрантов Министерства науки и высшего образования Российской Федерации.
Озон — это газообразное вещество, которое находится в атмосфере Земли, и в основном сосредоточено на высотах от 10 до 50 км. Озон играет жизненно важную роль, так как поглощает ультрафиолетовое излучение Солнца и защищает живые организмы на поверхности Земли от опасного воздействия этого излучения. Кроме того, он влияет на химические реакции в верхних слоях земной атмосферы и участвует в регуляции температуры на Земле, поглощая часть солнечного тепла.
Прибор «ИКФС-2» для метеорологического зондирования атмосферы, установленный на российских спутниках серии «Метеор-М», измеряет спектры уходящего излучения, которые содержат не только метеорологическую информацию, но и данные о составе атмосферы.
Разработка ученых позволяет модернизировать «ИКФС-2», который измеряет озон, на основе нейросетевых данных. Это позволяет существенно снизить вероятность ошибки и многократно ускоряет сам процесс обработки данных.
Как рассказал профессор СПбГУ, сотрудник лаборатории исследований озонового слоя и верхней атмосферы СПбГУ Александр Поляков, прибор «ИКФС-2» уже 8 лет работает на борту метеоспутника серии «Метеор-М» и не потерял своей актуальности. Ученые СПбГУ создали технологию, которая может быть применима к спутнику данной серии.
«Разработанные нашей научной группой алгоритм и код прямо применимы к приборам на борту следующих спутников серии «Метеор-М», ближайший запуск такого спутника планируется летом. Алгоритм может быть адаптирован и к аналогичным приборам на борту других метеоспутников», — объяснил Александр Поляков.
Нейросеть, лежащая в основе разработанного учеными СПбГУ алгоритма, обучена на данных, полученных за шесть лет наблюдений. Для этого было обработано более 19 млн спектров, измеренных «ИКФС-2», совмещенных с измерениями содержания озона в атмосфере со спутника Aura. Результаты измерения содержания озона, полученные с помощью разработанного физиками алгоритма к спектральным измерениям «ИКФС-2», сравнили с данными наземных приборов и спутников, специально созданных для измерений содержания озона, расхождения не превышают 3 %.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале.
Программа мегагрантов реализуется в рамках нацпроекта «Наука и университеты» для поддержки научных исследований в российских вузах и НИИ под руководством ведущих мировых ученых.
На рисунке: распределение озона вокруг Южного полюса в июле и августе 2020 года по данным ИНФС-2 ©Remote Sensing
На рисунке: распределение озона вокруг Северного полюса зимой 2019-2020 года по данным ИНФС-2 © Remote Sensing
