Wetenschappers hebben een nieuwe methode ontwikkeld om oceaanstromingen over grote gebieden veel gedetailleerder te meten dan tot nu toe mogelijk was. De methode, genaamd GOFLOW (Geostationary Ocean Flow), maakt gebruik van deep learning AI om warmtebeelden te analyseren die zijn opgenomen door weersatellieten die zich al in een baan om de aarde bevinden. Dit is een aanzienlijke vooruitgang zonder dat er nieuwe ruimtevaarttechnologie voor nodig is.
De studie werd uitgevoerd door onderzoekers van de Scripps Institution of Oceanography en verschillende Amerikaanse universiteiten, met de deelname van andere onafhankelijke wetenschappers. Het onderzoek werd gepubliceerd in het gerenommeerde tijdschrift “Nature Geoscience”. Oceaanstromingen spelen een cruciale rol in het klimaatsysteem op aarde. Ze transporteren warmte, kooldioxide en voedingsstoffen, en hebben ook invloed op praktische toepassingen zoals reddingsoperaties en monitoring van olierampen.
Tot nu toe was het meten van oceaanstromingen op grote schaal erg moeilijk gebleken. Satellieten observeren doorgaans elke paar dagen een bepaald gebied, terwijl schepen en radars slechts kleine zones bestrijken. Een belangrijk probleem was het begrijpen van ‘verticale menging’, het proces waarbij oppervlaktewater dieper afdaalt of dieper naar de oppervlakte stijgt. Dit proces is van vitaal belang omdat het voedingsstoffen naar de oppervlakte brengt en koolstofdioxide in de oceaan opslaat.
Het idee voor GOFLOW ontstond toen wetenschappers warmtebeelden van de GOES-East-satelliet observeerden, die om de paar minuten worden opgenomen. Stromingen zoals de Golfstroom konden in deze beelden worden waargenomen door middel van temperatuurverschillen. Vervolgens trainden de onderzoekers een neuraal netwerk om te herkennen hoe deze thermische patronen veranderen met de beweging van het water. Door opeenvolgende beelden te analyseren, kan het systeem de snelheid en richting van stromingen berekenen.
Uit tests is gebleken dat de methode accuraat is en overeenkomt met daadwerkelijke metingen vanaf schepen. Tegelijkertijd onthult het veel gedetailleerdere structuren zoals kleine draaikolken en snel veranderende stromingen die tot nu toe moeilijk waarneembaar waren. Een groot voordeel van GOFLOW is dat er geen nieuwe satellieten nodig zijn, omdat er gebruik wordt gemaakt van reeds bestaande data. In de toekomst zou de technologie kunnen worden geïntegreerd in weersvoorspellingen en klimaatmodellen door het begrip van de lucht-zee-interacties te verbeteren.
Er zijn echter beperkingen, zoals het feit dat wolken thermische beeldvorming kunnen blokkeren, waardoor gaten in de gegevens kunnen ontstaan. De wetenschappers zijn van plan andere gegevensbronnen te combineren om dit probleem te overwinnen en de methode op wereldschaal uit te breiden. Deze nieuwe aanpak opent de weg naar een nauwkeuriger begrip van hoe de oceanen warmte en koolstofdioxide absorberen, wat een cruciaal probleem is in de evolutie van de klimaatverandering.
