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De nouvelles données révolutionnaires dévoilent les secrets de la perte des glaciers arctiques

SciTechDaily

Un nouvel ensemble de données offre des informations détaillées sur la dynamique de vêlage des glaciers du Svalbard sur 38 ans, aidant à comprendre et à prédire la perte des glaciers dans l'Arctique.

Ce n’est un secret pour personne que les glaciers fondent et que cela entraîne un problème d’élévation du niveau de la mer, mais une nouvelle façon de lire, de collecter et d’analyser les données à l’aide de l’IA peut nous permettre de mieux comprendre ce qui se passe avec les glaciers de l’Arctique. .

Une équipe dédiée de chercheurs a récemment présenté un nouvel ensemble de données haute résolution sur le front de mise bas de 149 glaciers du Svalbard, s'étendant de 1985 à 2023. Cet ensemble de données innovant, présenté dans le Données scientifiques du système terrestre journal, offre un outil important pour mieux comprendre les mécanismes à l’origine du vêlage des glaciers, ou de la rupture des icebergs, ce qui peut aider à améliorer notre compréhension des facteurs climatiques à l’origine de la perte des glaciers au Svalbard et dans l’Arctique.

La perte massive des glaciers s’est accélérée au cours des dernières décennies, contribuant de manière significative à l’élévation du niveau de la mer à l’échelle mondiale. Cependant, de nombreux mécanismes à l’origine de la perte des glaciers, en particulier la dynamique de vêlage des glaciers à terminaison marine, n’ont pas été bien compris. « Cette nouvelle étude utilise un modèle d'apprentissage profond de pointe pour générer un enregistrement sur 38 ans des changements de front de vêlage pour les glaciers côtiers du Svalbard avec une densité sans précédent, en utilisant des images satellite à haute résolution », explique le Dr Tian Li, un chercheur du projet Arctic PASSION financé par l'UE et basé au Bristol Glaciology Center et auteur principal de l'étude.

Graphique des glaciers marins de terminaison du Svalbard

La majorité des glaciers marins du Svalbard reculent, à quelques exceptions près. Crédit : Dr Tian Li

L'ensemble de données comprend près de 125 000 traces individuelles de fronts de vêlage, ce qui montre une tendance au retrait de la majorité des glaciers du Svalbard. Grâce au vaste catalogue de données satellitaires, les chercheurs ont pu analyser les variations saisonnières et annuelles, ainsi que capturer le moment des événements de crue, au cours desquels le glacier se déplace considérablement sur une courte période. Ces résultats peuvent aider à mieux comprendre et prédire la perte future des glaciers dans l’Arctique.

Selon Tian Li, « cet ensemble de données peut être utilisé pour améliorer les évaluations du bilan de masse des glaciers côtiers du Svalbard. De plus, il permet d’explorer les facteurs et les processus contrôlant le vêlage des glaciers. Ceci est crucial pour comprendre la dynamique du vêlage, un indicateur clé de la façon dont les glaciers réagissent au changement climatique.

« L'ensemble de données fait partie des résultats du travail d'Arctic PASSION visant à créer un système d'observation amélioré pour les principales variables climatiques du système de cryosphère arctique et sera également intégré au travail d'Arctic PASSION visant à construire un système opérationnel de prévision et de surveillance de bout en bout. pour la glace terrestre de l’Arctique. Dit Tian Li. À l’avenir, l’équipe de chercheurs prévoit d’appliquer la méthodologie à tous les autres glaciers côtiers de l’Arctique.

Une plateforme en ligne du produit de données du Svalbard peut être trouvée ici : https://maps.heidler.info/svalbard/

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cc NASA Goddard Space Flig, modified, https://flickr.com/photos/gsfc/10860068536/in/photolist-hxEG1Y-T4EKTW-qWMmvK-m9BcN6-2gzZJwy-FLPqnG-2nZ1D3t-eQG7jz-m1g9JM-pgG5cx-ceLYvE-2pByuX8-2iTLy6s-dALk2z-Ecwwb8-2jEeKBj-bVeG7A-5om42y-2aWayMF-2omddtb-KRD5kU-bndkbi-28UaACu-aXKiUi-hxGa2M-qXEoK2-8BKpme-2nGJ4nv-emVCDt-k41r14-cXNxJE-BnRAwH-bVeGvf-rrLgYb-2peVk8W-Uebkfe-FVGBqH-dALjfZ-2mQBHJB-hxErKn-2mYWYJd-eQG7r2-2ncWZH3-ai89So-2og5ToB-dALkbK-fm8Bcj-aF8mFe-dRbXqs-R8bmUp

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