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人工智能梳理了數百萬張北極圖像。它發現了一個令人震驚的模式。

  • 2025-01-20
  • Scien

北極已經變暖快了近四倍低於 1979 年以來的全球平均水平。斯瓦爾巴群島是格陵蘭島東北海岸附近的一個群島,處於這一趨勢的前線,升溫速度比世界其他地區快七倍。

斯瓦爾巴特群島一半以上被冰川覆蓋。如果明天它們完全融化,全球海平面將上升1.7厘米。儘管這不會在一夜之間發生,但北極的冰川對甚至輕微的溫度升高。

為了更好地了解斯瓦爾巴群島及其他地區的冰川,我們使用人工智能模型分析了過去四十年來自斯瓦爾巴群島的數百萬張衛星圖像。我們的研究現已發表在自然通訊,並表明隨著全球變暖,這些冰川的收縮速度比以往任何時候都快。

具體來說,我們研究了直接排入海洋的冰川,即所謂的“海洋終止冰川”。斯瓦爾巴群島的大部分冰川都屬於這一類。他們充當生態泵在峽灣中,它們通過將營養豐富的海水轉移到海洋表面而流入,甚至可以改變海洋環流的模式。

在這些冰川與大海交彙的地方,它們主要通過冰山崩解而損失質量,在這個過程中,大塊冰從冰川上脫落並落入海洋。了解這一過程是準確預測未來冰川質量損失的關鍵,因為崩解會導致冰川內的冰流加快並最終流入海洋。

儘管冰川崩解過程很重要,但了解它一直是冰川學中的長期挑戰,因為這個過程很難觀察,更不用說精確建模了。然而,我們可以利用過去來幫助我們了解未來。

人工智能取代繁重的人類勞動

在繪製冰川崩解前緣(冰與海洋之間的邊界)地圖時,傳統上人類研究人員會煞費苦心地查看衛星圖像並進行數字記錄。

這個過程是高度勞動密集型的、效率低下的,而且特別不可重複,因為即使在同一張衛星圖像中,不同的人也可以發現不同的東西。考慮到當今可用的衛星圖像數量,我們可能沒有足夠的人力資源來繪製每年每個地區的地圖。

解決這個問題的一種新方法是使用自動化方法,例如(人工智能),可以快速識別大面積的冰川模式。

這就是我們在新研究中所做的,使用人工智能分析了 1985 年至 2023 年間拍攝的 149 個海洋終止冰川的數百萬張衛星圖像。這意味著我們可以以前所未有的規模和範圍檢查冰川退縮。

從 1985 年至今的見解

我們發現斯瓦爾巴群島絕大多數(91%)的海洋終止冰川都在顯著萎縮。我們發現自1985年以來,冰川消失了超過800平方公里,比紐約市的面積還要大,相當於每年消失24平方公里,幾乎是倫敦希思羅機場面積的兩倍。

最大的峰值出現在 2016 年,當時極端變暖時期的產犢率翻了一番。那一年,斯瓦爾巴特群島也有自 1955 年以來最潮濕的夏季和秋季,包括 10 月份創紀錄的單日降雨量 42 毫米。隨之而來的是異常溫暖且無冰的海洋。

海洋變暖如何引發冰川崩解

除了長期後退之外,這些冰川還會在夏季後退,在冬季再次前進,通常前進數百米。這可能比每年的變化更大。

我們發現斯瓦爾巴群島 62% 的冰川經歷這些季節週期。雖然這種現像在格陵蘭島都有詳細記錄,但此前僅在斯瓦爾巴群島的少數冰川中觀察到這種現象,主要是通過手動數字化。

然後,我們將這些季節性變化與空氣和海洋溫度的季節性變化進行比較。我們發現,隨著春季海洋變暖,冰川幾乎立即消退。這很好地證明了科學家長期以來的懷疑:這些冰川的季節性漲落是由海洋溫度的變化引起的。

全球威脅

斯瓦爾巴群島由於其獨特的地理位置,位於北極但靠近溫暖的大西洋水域,經常經歷極端氣候。我們的研究結果表明,海洋終止冰川對極端氣候高度敏感,近年來出現了最大的退縮率。

這種類型的冰川遍布北極,特別是北半球最大的冰塊格陵蘭島周圍。斯瓦爾巴群島冰川所發生的事情很可能會在其他地方重演。

如果目前的氣候變暖趨勢持續下去,這些冰川將更快退縮,海平面將上升,全球沿海地區數百萬人將面臨危險。

Tian Li,高級研究員,布里斯托爾冰川學中心,布里斯託大學;喬納森·班伯,冰川學和地球觀測教授,布里斯託大學, 和康拉德·海德勒,地球觀測數據科學主席,慕尼黑工業大學

本文轉載自對話根據知識共享許可。閱讀原創文章。

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