Introdotto un nuovo metodo per tracciare le correnti superficiali oceaniche su vaste aree con una precisione di gran lunga superiore rispetto al passato. La tecnica, nota come GOFLOW (Geostationary Ocean Flow), utilizza l’apprendimento profondo per analizzare le immagini termiche catturate dai satelliti meteorologici già in orbita. Poiché si basa su satelliti esistenti, il metodo rappresenta un importante progresso nel monitoraggio degli oceani senza la necessità di nuove apparecchiature nello spazio.
La ricerca è stata condotta da Luc Lenain dello Scripps Institution of Oceanography dell’UC San Diego e da Kaushik Srinivasan, ex allievo dello Scripps ora all’UCLA. I loro risultati sono stati pubblicati su Nature Geoscience . Anche i coautori Roy Barkan dell’Università di Tel Aviv e Nick Pizzo dell’Università del Rhode Island hanno svolto la loro formazione allo Scripps. Il finanziamento è stato fornito dall’Office of Naval Research, dalla NASA e dal Consiglio europeo della ricerca.
Perché le correnti oceaniche sono importanti per il clima e la vita
Le correnti oceaniche sono essenziali per il funzionamento del pianeta. Trasportano il calore in tutto il globo, trasferiscono il carbonio tra l’atmosfera e le profondità oceaniche e fanno circolare i nutrienti che sostengono gli ecosistemi marini. Svolgono inoltre un ruolo fondamentale in situazioni concrete come le operazioni di ricerca e salvataggio e il monitoraggio delle fuoriuscite di petrolio.
Nonostante la loro importanza, misurare con precisione le correnti su vaste regioni si è rivelato difficile. Alcuni satelliti stimano le correnti indirettamente osservando le variazioni del livello della superficie del mare, ma di solito rivisitano la stessa area solo una volta ogni 10 giorni circa, un intervallo troppo lungo per rilevare correnti che possono formarsi e dissolversi nel giro di poche ore. Navi e radar costieri possono rilevare rapidi cambiamenti, ma solo su aree limitate.
L’anello mancante nella miscelazione oceanica
Questa limitazione ha lasciato agli scienziati un importante punto cieco alle scale in cui si verifica il mescolamento verticale. Il mescolamento verticale si verifica quando le acque superficiali si muovono verso il basso o le acque più profonde risalgono, ed è guidato da elementi che possono essere più piccoli di 10 chilometri (sei miglia) e cambiare rapidamente.
Comprendere questo processo è fondamentale. Esso trasporta i nutrienti dalle profondità oceaniche verso la superficie, sostenendo la vita marina, e trasporta l’anidride carbonica verso il basso, dove può essere immagazzinata a lungo termine. Senza osservazioni dettagliate, gran parte di questa attività è rimasta difficile da misurare direttamente.
Trasformare le immagini satellitari in mappe delle correnti oceaniche
L’idea di GOFLOW è nata nel 2023, quando Lenain ha esaminato le immagini termiche dell’Atlantico settentrionale provenienti dal satellite GOES-East, solitamente utilizzato per il monitoraggio meteorologico. Queste immagini vengono acquisite con una frequenza che può arrivare fino a ogni cinque minuti e mostrano le nuvole, così come i flussi di acqua calda e fredda che si muovono sulla superficie dell’oceano.
Lenain notò che le principali correnti, come la Corrente del Golfo, erano visibili in questi modelli di temperatura. Questa osservazione portò all’idea di convertire tali modelli in un nuovo metodo per misurare le correnti oceaniche.
Come l’intelligenza artificiale traccia le correnti oceaniche
Per rendere ciò possibile, il team di ricerca ha addestrato una rete neurale a riconoscere come i modelli di temperatura sulla superficie oceanica si modificano e cambiano forma sotto l’influenza delle correnti. Il sistema ha appreso da simulazioni computerizzate dettagliate della circolazione oceanica, che hanno collegato specifici modelli di temperatura a velocità dell’acqua note.
Una volta addestrato, il modello ha analizzato sequenze di immagini satellitari e ha tracciato come questi schemi si muovevano nel tempo. Da questo movimento, è stato in grado di determinare le correnti sottostanti responsabili dei cambiamenti.
“I satelliti meteorologici osservano la superficie oceanica da anni”, ha affermato Lenain. “La svolta è stata imparare a trasformare quella sequenza temporale in mappe orarie delle correnti, monitorando come i modelli di temperatura si piegano, si allungano e si spostano da un’ora all’altra.”
Verifica dell’accuratezza rispetto ai dati reali
I ricercatori hanno valutato GOFLOW confrontando i suoi risultati con le misurazioni dirette raccolte dalle navi nella regione della Corrente del Golfo durante il 2023, nonché con i metodi satellitari tradizionali basati sulla topografia oceanica. I risultati sono risultati in stretta corrispondenza con entrambe le fonti.
Tuttavia, GOFLOW ha fornito dettagli molto più nitidi, soprattutto per elementi piccoli e in rapido movimento come vortici e strati limite. I metodi precedenti spesso uniformavano questi elementi in ampie medie. Grazie alla migliore risoluzione, il team è stato in grado di rilevare i principali modelli statistici di correnti piccole e intense che guidano il mescolamento verticale. Fino ad ora, questi modelli erano stati osservati principalmente nelle simulazioni piuttosto che direttamente.
“Questo apre una serie di interessanti possibilità nell’oceanografia fisica che, fino ad ora, erano accessibili in gran parte solo tramite simulazioni”, ha affermato Lenain. “Utilizzando GOFLOW, ora possiamo misurare le caratteristiche principali di queste correnti piccole e intense usando osservazioni reali anziché affidarci quasi esclusivamente alle simulazioni. Questo apre la strada alla verifica di idee consolidate su come l’oceano assorbe calore e carbonio.”
Non sono necessari nuovi satelliti.
Poiché GOFLOW utilizza dati provenienti da satelliti geostazionari già esistenti, non richiede il lancio di nuovi strumenti nello spazio. Nel tempo, il metodo potrebbe essere integrato nei sistemi di previsione meteorologica e nei modelli climatici. Catturando le correnti in rapida evoluzione, potrebbe migliorare le previsioni relative alle interazioni aria-mare, al movimento dei detriti marini e alle dinamiche degli ecosistemi.
Sfide e prospettive di espansione future
La copertura nuvolosa rimane un limite, poiché le nuvole bloccano le immagini termiche su cui si basa GOFLOW. Il team di ricerca prevede di combinare ulteriori fonti di dati satellitari per colmare queste lacune e ottenere una copertura più uniforme.Sono già in corso i lavori per estendere il metodo a livello globale. Il team ha inoltre reso pubblici i propri dati e il codice sorgente, il che potrebbe aiutare altri scienziati a sviluppare ulteriormente l’approccio ed esplorare nuove applicazioni.
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