Ученые хотят создать цифрового «двойника» нашей планеты
Чтобы точно предсказать изменения климата в будущем, необходимо учесть как можно большее число факторов, определяющих эти изменения. Европейские ученые планируют создать для этих целей цифровую модель нашей планеты
Европейский Союз не так давно запустил две амбициозные программы: Green Deal и Digital Strategy. Ключевой компонент их успешной реализации — инициатива «Пункт назначения: Земля» (Destination Earth), которую планируется начать в середине 2021 года. Ожидается, что она продлится до десяти лет. В течение этого периода должна быть создана высокоточная цифровая модель Земли, чтобы как можно точнее предсказать климатические изменения в пространстве и времени.
Климатологи планируют постоянно включать в модель новые результаты наблюдений, чтобы совершенствовать предсказательные способности алгоритма. Но помимо параметров, характеризующих погодные условия и климат, которые используются в современных моделях, ученые также планируют интегрировать в модель данные, характеризующие антропогенное воздействие на климат. Новая модель Земли будет максимально реалистично отображать практически все процессы на поверхности планеты, которые могут быть вовлечены в изменение климата.
Цифровой близнец Земли призван стать информационной системой, которая разрабатывает и тестирует сценарии различных климатических изменений. Например, энергетическая компания решила создать дамбу в Нидерландах для строительства ГЭС. Использование «двойника» Земли позволит предсказать, как повлияет строительство этого объекта на изменение климата в регионе.
Новая работа исследователей из Швейцарской высшей технической школы Цюриха — своего рода руководство к тому, как создать такого цифрового двойника. Авторы предлагают обратить особое внимание на общие структуры данных, оптимизированную пространственную дискретизацию вычисляемой сетки и некоторые другие параметры. Также авторы предлагают использовать искусственный интеллект для ассимиляции или обработки данных наблюдений, представления физических процессов в моделях и сжатия информации.
Статья об открытии опубликована в журнале Nature Computational Science.