Семинары Центра наук о Земле МФТИ

Гидрофизические процессы, вызванные приливами у берегов Камчатки и Северных Курил, играют ключевую роль в динамике среды обитания минтая. На семинаре обсуждалось, как внутренние волны и мезо- и субмезомасштабные вихри влияют на выживаемость икры и развитие молоди.

Доклад посвящён влиянию погодных и климатических условий на человека в условиях урбанизированной среды. Основное внимание уделено феномену городского острова тепла и его последствиям — от изменения микроклимата до воздействия на здоровье населения. Доклад охватывает как исторический контекст, так и современные методы исследования, включая численное моделирование, полевые измерения в арктических городах и биоклиматические индексы. Особое внимание уделено необходимости комплексного подхода к оценке комфорта и планированию городского пространства, особенно в условиях изменения климата.

Доклад посвящён разработке и применению моделей глубокого обучения для решения задач популяционной генетики на примере беспозвоночных эндемиков озера Байкал. В работе представлены нейросетевые методы, позволяющие оценивать соотношение полового и бесполого размножения, обнаруживать следы климатических изменений по генетическим данным и осуществлять кластеризацию ДНК-последовательностей с помощью автоэнкодеров. Модели демонстрируют высокую точность по сравнению с традиционными подходами и открывают новые перспективы в анализе эволюционной истории и структуры природных популяций.

На семинаре, посвященном докладу по материалам диссертации на тему “Исследование чувствительности точности прогноза состояния Мирового океана к локализации усваиваемых данных наблюдений”, рассматривались инновационные методы оптимального расположения измерительных приборов. Основное внимание уделено двум новым подходам: методу максимизации взаимной информации и методу Concrete Autoencoder с LSGAN. Первый подход предполагает стратегическое размещение измерителей в точках, которые содержат информацию о максимально возможной части акватории, что достигается путем анализа пространственных корреляций точек физического поля. Второй подход использует суррогатные модели машинного обучения для оптимизации расположения измерителей и восстановления физического поля, обучаясь с помощью генеративного состязательного алгоритма наименьших квадратов. Эти методы направлены на повышение точности прогнозов и снижение вычислительных затрат в моделировании океанологических процессов.

В докладе Такая Учида представил новую методику применения метода разложения по динамическим модам (DMD) для извлечения геострофически сбалансированных полей скоростей из данных о высоте уровня моря (SSH), включая новейшие высокоразрешённые наблюдения спутника SWOT. Учитывая ограничения традиционных спектральных методов, обусловленные редкой временной дискретизацией SWOT, Такая показал, что DMD представляет собой интерпретируемый, основанный на данных подход, позволяющий разделять сбалансированные и несбалансированные движения, такие как вихри и внутренние волны. Результаты, полученные на основе идеализированных моделей, реалистичных симуляций и ранних данных SWOT, показывают, что DMD эффективно выделяет мезомасштабную динамику, хотя точность метода чувствительна к частоте временной выборки. Эта работа представляет собой шаг к улучшению оценки полей скоростей на основе спутниковых наблюдений, необходимых для понимания динамики океана.

Михаил Махотин, заведующий Лабораторией гидрологического режима Северного Ледовитого океана Арктического и Антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ), осветил основные направления океанологических исследований, проводимых институтом в Арктике и Антарктике. Михаил акцентировал внимание на инфраструктуре наблюдений, включающей стационарные точки на архипелагах Шпицберген и Северная Земля, гидрометеорологическую обсерваторию в Тикси, а также ледовую платформу “Северный полюс”. Особое внимание было уделено историческому контексту и современным возможностям платформы, которая оснащена необходимыми лабораториями и обеспечивает проведение круглогодичных исследований в высокоширотной Арктике.

На семинаре обсуждалась концепция гиперпараметризации в моделировании океанической динамики, в частности, использование данных для создания эмуляторов сложных процессов. Основное внимание уделялось методам, которые позволяют эмулировать процессы, когда прямое моделирование затруднено или невозможно из-за сложности и вычислительных затрат. Обсуждались различные подходы, включая использование нейронных сетей, дифференциальных уравнений и инновационные методы, такие как многослойные стохастические модели. Гиперпараметризация была представлена как способ улучшения климатических моделей путем создания ансамблей решений на основе одного хорошего решения. Были затронуты вопросы о необходимости точности и надежности таких эмуляций, а также обсуждались потенциал и ограничения предложенных методов.

На семинаре был представлен доклад по материалам диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Данила Борисова. На докладе обсуждались методы прогнозирования качества воздуха в Московском регионе с использованием химической транспортной модели CHIMERE и технологий машинного обучения. Основное внимание уделялось концентрациям озона и твердых частиц PM10 в атмосфере, которые оказывают значительное воздействие на здоровье человека. Используемая модель помогает учитывать антропогенные и биогенные выбросы, а также метеорологические условия для более точного моделирования загрязнений. Особый акцент был сделан на повышении качества прогнозов с помощью нейронных сетей, что позволяет более точно предсказывать эпизоды повышенного загрязнения. Несмотря на достигнутые успехи, остаются вызовы в прогнозировании сложных эпизодов, таких как дальний перенос загрязнений. Семинар подчеркнул важность интеграции современных технологий для улучшения экологических прогнозов и защиты здоровья населения.

Доклад посвящён разработке и применению методов статистического масштабирования для повышения пространственного разрешения полей приповерхностного ветра в прибрежных районах Баренцева и Карского морей. Актуальность работы обусловлена необходимостью получения более точных прогнозов ветра в Арктике, где климатические изменения и наличие мезомасштабных атмосферных явлений, таких как полярные мезоциклоны и новоземельская бара, оказывают существенное влияние на судоходство, прогноз ледовой обстановки и оценку ветровых ресурсов. В исследовании рассматриваются современные подходы к масштабированию — от динамических методов до нейросетевых архитектур, специально адаптированных для геофизических данных. Особое внимание уделено разработке объективных мер качества, позволяющих оценивать воспроизведение мезомасштабных структур. Результаты работы создают основу для более надёжного высокоразрешённого моделирования атмосферных процессов в арктических морях и их интеграции в прикладные задачи, включая обеспечение безопасности Северного морского пути и развитие возобновляемой энергетики.