Une étude d'apprentissage automatique suit les modèles météorologiques à grande échelle, fournissant des catégories de base pour démêler la façon dont les particules d'aérosol affectent la gravité des tempêtes

Une nouvelle étude a utilisé l'intelligence artificielle pour analyser 10 ans de données météorologiques collectées dans le sud-est du Texas afin d'identifier trois grandes catégories de modèles météorologiques et le continuum de disorders entre eux. L'étude, qui vient d'être publiée dans le Journal of Geophysics Exploration : Atmospheres, aidera les scientifiques à comprendre remark les aérosols - de minuscules particules en suspension dans l'atmosphère terrestre - affectent la gravité des orages. la pollution des raffineries et des usines, et dans les resources naturelles telles que les embruns - aggravent-elles les orages ? C'est possible, a déclaré Michael Jensen, météorologue au Laboratoire national de Brookhaven du Département américain de l'énergie (DOE) et auteur collaborateur de l'article. "Les aérosols sont intimement liés aux nuages ce sont les particules autour desquelles les molécules d'eau se condensent pour previous et faire croître les nuages", a expliqué Jensen. une campagne de terrain qui se déroule à Houston et dans les environs, d'octobre 2021 à septembre 2022 - Jensen guideline la collecte et l'analyse des données susceptibles de répondre à cette dilemma. TRACER utilise des devices fournis par l'installation utilisateur ARM (Atmospheric Radiation Measurement) du DOE pour recueillir des mesures des aérosols, des ailments météorologiques et d'un significant éventail d'autres variables. "Pendant TRACER, nous visons à déterminer l'influence des aérosols sur les tempêtes. Cependant, ces influences sont étroitement liées à celles des systèmes météorologiques à grande échelle (pensez aux systèmes à haute ou basse pression) et aux problems locales", a déclaré Jensen. Pour démêler les effets des aérosols, les scientifiques doivent démêler ces influences. Dié Wang, assistant météorologue au Brookhaven Lab et auteur principal de l'article revenant sur 10 ans de données avant TRACER. "Dans cette étude. a-t-elle expliqué. "Nous utiliserons ces informations dans notre analyse TRACER et nos études de modélisation en comparant les caractéristiques des tempêtes qui se produisent dans des disorders météorologiques similaires mais dans des circumstances d'aérosols variables." "Cela nous aidera à minimiser les différences dues aux conditions météorologiques à grande échelle, pour aider à isoler les effets des aérosols", a-t-elle déclaré. Amener les étudiants à bord L'étude a également permis à plusieurs étudiants impliqués dans des stages virtuels au Brookhaven Lab de contribuer à la recherche. Quatre co-auteurs ont participé au programme de phases en laboratoire de premier cycle en sciences (SULI) du DOE, et un a fait un stage dans le cadre du programme de recherche des lycées de Brookhaven (HSRP). Chaque stagiaire a étudié la variabilité des différentes propriétés des nuages et des précipitations parmi les catégories météorologiques à l'aide d'ensembles de données provenant de radars, de satellites et de réseaux de mesure de météorologie de area. a déclaré Jensen. "Les stagiaires ont acquis une expérience précieuse dans la programmation informatique, l'analyse de données scientifiques du monde réel et les complexités du système atmosphérique terrestre." Dominic Taylor, stagiaire SULI de la Pennsylvania Point out University, a écrit sur son expérience pour un website ARM : "Au début, j'ai dû faire encounter à de nombreux défis. avec mon ordinateur able de gérer la taille et le nombre de fichiers de données que j'utilisais. Dié, Mike et mes collègues stagiaires étaient toujours là quand j'avais besoin d'aide", a-t-il déclaré. "Compte tenu de ma passion pour la météorologie, j'étais ravi d'avoir ce poste en leading lieu, mais écrire du code et passer probablement beaucoup trop de temps à formater des tracés ne ressemblait pas à du travail parce que je trouvais le sujet si fascinant", a-t-il ajouté. Dans le même report de website, Amanda Rakotoarivony, une stagiaire HSRP de Longwood Substantial School, a déclaré. m'a montré à quel position la recherche et la collaboration sont au cœur de l'interdisciplinarité." Détails des données Les ailments météorologiques estivales du sud-est du Texas sont largement influencées par les circulations de brise marine et de baie provenant du golfe du Mexique et de la baie de Galveston à proximité. Ces circulations, en conjonction avec celles des systèmes météorologiques à in addition grande échelle, affectent le flux d'humidité et de particules d'aérosols dans la région de Houston et ont un effects sur le développement des orages et leurs précipitations associées. Comprendre remark ces flux affectent les nuages et les tempêtes est critical pour améliorer les modèles utilisés pour les prévisions météorologiques et les prévisions climatiques. La catégorisation des modèles peut aider les scientifiques à évaluer les effets d'autres influences, y compris les aérosols. Pour caractériser les modèles météorologiques, les scientifiques ont utilisé une forme d'intelligence artificielle pour analyser 10 ans de données qui combinent les résultats de modèles climatiques avec des observations météorologiques. "Les données combinées produisent une description complète et à long terme des propriétés atmosphériques tridimensionnelles, y compris la pression, la température, l'humidité et les vents", a déclaré Wang. ou régimes, de modèles météorologiques avec un continuum d'états de changeover entre eux. La superposition d'observations supplémentaires par satellite, radar et en surface sur ces cartes a permis aux scientifiques d'étudier les caractéristiques des propriétés des nuages et des précipitations dans ces différents régimes. "Les régimes météorologiques que nous avons identifiés rassemblent des informations complexes sur les modèles météorologiques dominants à grande échelle, y compris des facteurs importants pour la formation et le développement des tempêtes. En examinant comment les propriétés des nuages d'orage et des précipitations varient dans différentes conditions d'aérosols mais des régimes météorologiques similaires, nous sommes en mesure de mieux isoler les effets des aérosols », a déclaré Wang. L'équipe utilisera une modélisation météorologique à haute résolution pour intégrer des mesures météorologiques supplémentaires à l'échelle locale - par exemple, la circulation de la brise maritime - et des informations détaillées sur le nombre, la taille et la composition des particules d'aérosol. a déclaré Wang. Le rôle de Brookhaven Lab dans ce travail et les levels TRACER et SULI sont financés par le DOE Business of Science (BER, WDTS). Le programme HSRP est soutenu par Brookhaven Science Associates, l'organisation qui gère Brookhaven Lab pour le compte du DOE.

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