Учёные ТГУ собрали базу данных об облаках, чтобы проанализировать их по методу ЦЕРН

29.03.2023 ТАСС 1
Фото: news.myseldon.com

Эту информацию можно будет использовать для прогнозирования погоды и климата.

Базу данных об облаках в верхних слоях атмосферы собрали ученые Томского государственного университета (ТГУ) с помощью лидара — уникальной экспериментальной установки РФ. Эту информацию можно будет использовать для прогнозирования погоды и климата — для ее анализа планируется использовать машинное обучение и искусственный интеллект по методу экспериментов на Большом адронном коллайдере, сообщили ТАСС в среду в пресс-службе вуза.

Отмечается, что в ТГУ с 2009 года регулярно выполняют эксперименты по зондированию облаков верхнего яруса на уникальной в России экспериментальной установке — лидаре. Он применяется для дистанционного определения оптических и микрофизических характеристик аэрозольных образований в атмосфере. Изучение этих частиц помогает решать научно-исследовательские задачи, в частности для понимания влияния их свойств на климат.

«На основании масштабного анализа аэрологических и лидарных данных на территории Западной Сибири, а также последующего восстановления метеовеличин с использованием реанализа была создана новая маркированная база данных. Она включает результаты лидарных исследований атмосферы и вертикальные профили метеорологических величин для высот от 0 до 15 км. Сформированная база данных является уникальной и может быть использована для решения различных атмосферных задач посредством обучения алгоритмов», — приводятся слова руководителя проекта Олеси Кучинской.

Эта база включает в себя результаты исследований на лидаре за 2009-2023 годы, данные сети аэрологических станций Сибири и данные реанализа ERA5 Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды. Для анализа этого массива данных ученые решили использовать опыт, который они приобрели во время участия в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Применяемые в ЦЕРН методы анализа сверхбольших массивов данных будут адаптированы физиками к задачам изучения атмосферы.

«Такие методы, в особенности с использованием нейронных сетей, способны в ряду квазициклических данных учитывать скрытые периодичности и строить алгоритмы обработки информации. То есть машинное обучение задает уникальную способность обучаться на примерах, узнавать в потоке «зашумленной» и противоречивой информации характер ранее встреченных образов и ситуаций», — сказано в сообщении.

По словам ученых, это важно для прогнозирования количественных и качественных характеристик атмосферы, обусловленных региональными, природными, антропогенными и климатическими особенностями территорий. Работа ведется в рамках молодежного гранта Российского научного фонда.

17:00 Китайская панорама 12+
17:10 Расцвет великих империй. Империя Монголов 16+
18:00 Новости 12+
18:07 Острова в океане. Мальдивы (с субтитрами) 12+

Получайте лучшие новости от Большой Азии

Подпишитесь на рассылку последних новостей.

Абхазия Азербайджан Армения Афганистан Бангладеш Бахрейн Бруней Бутан Восточный Тимор Вьетнам Грузия Израиль Индия Индонезия Иордания Ирак Иран Йемен Казахстан Камбоджа Катар Кипр Киргизия Китай КНДР Кувейт Лаос Ливан Малайзия Мальдивские Острова Монголия Мьянма Непал ОАЭ Оман Пакистан Палестина Республика Корея Россия Саудовская Аравия Сингапур Сирия Таджикистан Таиланд Туркменистан Турция Узбекистан Филиппины Шри-Ланка Южная Осетия Япония