Cristin-prosjekt-ID: 2552341
Sist endret: 21. juni 2023, 15:51

Cristin-prosjekt-ID: 2552341
Sist endret: 21. juni 2023, 15:51
Prosjekt

Thickness of Arctic sea ice Reconstructed by Data assimilation and artificial Intelligence Seamlessly (TARDIS)

prosjektleder

Laurent Bertino
ved Nansen Senter for Miljø og Fjernmåling

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • Nansen Senter for Miljø og Fjernmåling

Finansiering

  • TotalbudsjettNOK 13.806.000
  • Norges forskningsråd
    Prosjektkode: 325241

Klassifisering

Vitenskapsdisipliner

Oseanografi • Matematikk og naturvitenskap

Emneord

Polarforskning • Sjøis

Kategorier

Prosjektkategori

  • Grunnforskning

Tidsramme

Aktivt
Start: 1. oktober 2021 Slutt: 30. september 2025

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Thickness of Arctic sea ice Reconstructed by Data assimilation and artificial Intelligence Seamlessly (TARDIS)

Populærvitenskapelig sammendrag

Satellites have been measuring the extent of the whole Arctic sea ice since the late 70’s. But only since 2010 are they also able to measure its thickness and thus monitor the decline of its total volume. This information would have been invaluable for climate studies had these new satellites been sent in orbit ten years earlier. In the absence of a time machine, can we learn enough from the last decade (since 2010) to reconstruct an earlier decade? What we have is a numerical model that can reproduce the known physics and assimilate satellite measurements of the ocean and sea ice during the well-observed decade; this is a well-established tool but it cannot use the scattered ice thickness measurements before the satellites: research cruises, older satellites, and proxy measurements. A more recent tool introduced by the TARDIS team now allows us to combine data assimilation and machine learning to build data-driven relationships between them. TARDIS will apply this method in order to finally reconstruct the past ice thickness for climate studies. If TARDIS succeeds at time travelling and spatial interpolation over the Arctic sea ice, the team will consider analogous applications of the same methodology.

Vitenskapelig sammendrag

The project will explore two possible ways to extend Data Assimilation (DA) techniques using Machine Learning (ML). The first will reconstruct a Sea Ice Thickness (SIT) in a past period when satellite data was incomplete. The second ML approach will be trained to retrieve the unobserved subgrid-scale Ice Thickness Distribution (ITD).

TARDIS will start from a DA reanalysis of the Arctic Ocean (without ML), it will then carry out a multivariate statistical exploratory analysis to select auxiliary variables interest to train the ML networks.The selection and testing of different ML algorithms will be done on the most recent 10 years, when satellite SIT observations are gapless. The empirical relationships between SIT and predictor variables will then be extrapolated to extend the SIT time series to the previous decade and retrieve the ITD after DA. Independent in situ data will be used to tune the ML hyperparameters.

The oceanographic interpretation of the new dataset in terms of Arctic heat budget will also be carried out within TARDIS.The project will last for 4 years, and will employ researchers working at the Nansen Center, plus a 3-years post doc to be recruited and a remote sensing expert at NORCE. International partners in China will contribute to the interpretation of the results, while partners in France and UK will bring expertise in ML and DA techniques.

The acronym TARDIS refers to a device able to travel in time and space in the British cult series Doctor Who.

Metode

Data assimilation - Ensemble Kalman Filter

Machine Learning -

Utstyr

Satellite data: CryoSAT2, SMOS

Supercomputing from Sigma2.

Tittel

Thickness of Arctic sea ice Reconstructed by Data assimilation and artificial Intelligence Seamlessly

Populærvitenskapelig sammendrag

Satellitter har målt utbredelsen sjøisen i Arktis siden slutten av 1970-tallet. Men bare siden 2010 har målinger av istykkelsen vært tilgjengelig og vi kan dermed overvåke reduksjonen  i det totale sjøisvolumet. Denne type informasjon ville vært til uvurderlig nytte i klimastudier hvis disse nye satellittene hadde blitt  sendt i bane ti år tidligere. I mangel av en tidsmaskin, kan vi kanskje lære av dataene fra det siste tiåret (siden 2010) til å rekonstruere et tidligere tiår? Vi har en numerisk modell som kan gjenskape fysiske endringer i sjøisen og assimilere satellittmålinger av havet og havisen i løpet av det tiåret med begge typer målinger; Dette er et velutviklet verktøy, men det kan ikke bruke sporadiske målinger fra forskningstokt, eldre satellitt målinger eller proxy målinger av istykkelsen. Et nytt verktøy introdusert av TARDIS-teamet lar oss nå kombinere data assimilering og maskinlæring for å bygge datadrevne relasjoner mellom disse metodene. TARDIS vil anvende dette verktøyet for å rekonstruere istykkelsen for perioden før slike satellittmålinger ble rutinemessig tilgjengelig. Resultatene vil bli av stor nytte i klimastudier.  Hvis TARDIS lykkes med sin “tidsreise og romlig interpolasjon” av den arktiske sjøisen, vil teamet vurdere analoge anvendelser av denne metoden på andre tidserier av klimadata. .

Metode

Data Assimilering - Ensemble Kalman Filter.

Maskinelæring - Convolutional Neural Networks, Long Short-Term Memory

Utstyr

Satellitdata - CryoSAT2, SMOS

Sigma2 infrastruktur

prosjektdeltakere

prosjektleder

Laurent Bertino

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved Nansen Senter for Miljø og Fjernmåling

Leo Edel

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Nansen Senter for Miljø og Fjernmåling

Jiping Xie

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Nansen Senter for Miljø og Fjernmåling

Julien Brajard

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Nansen Senter for Miljø og Fjernmåling

Robert Ricker

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved NORCE Energi og teknologi ved NORCE Norwegian Research Centre AS
1 - 5 av 10 | Neste | Siste »

Resultater Resultater

Linking scales of sea ice surface topography: evaluation of ICESat-2 measurements with coincident helicopter laser scanning during MOSAiC.

Ricker, Robert; Fons, Steven; Jutila, Arttu; Hutter, Nils; Duncan, Kyle; Farrell, Sinead L.; Kurtz, Nathan T.; Hansen, Renee Mie Fredensborg. 2023, The Cryosphere. AWI, UNIVMARYL, NORCE, UNIS, DTU, NASA, NTNU, UoWVitenskapelig artikkel
1 - 1 av 1