ოკეანე დედამიწის ზედაპირის დაახლოებით 71%-ს ფარავს. ტაიფუნების ტრაექტორიის პროგნოზირებიდან და საზღვაო რანჩოების განვითარებიდან დაწყებული, უსაფრთხო საზღვაო ნავიგაციის უზრუნველყოფით და საზღვაო კატასტროფების შერბილებით დამთავრებული — და გლობალური კლიმატის ცვლილების კვლევამდეც კი — პრაქტიკულად ყველა თანამედროვე საზღვაო მეცნიერების კვლევა ერთ კრიტიკულ რესურსს ეყრდნობა: ოკეანის მონაცემებს.

საზღვაო სფეროში ახლადშესული ადამიანებისთვის ნამდვილი გამოწვევა ხშირად არა „მონაცემთა ნაკლებობა“, არამედ „მონაცემთა სიჭარბეა“. სინამდვილეში, ოკეანის მონაცემები იზოლირებულად არ არსებობს; ამის ნაცვლად, ისინი განვითარდა ყოვლისმომცველ ეკოსისტემად, რომელიც მოიცავს „დაკვირვებას - დისტანციურ ზონდირებას - მოდელირებას - ასიმილაციას - ინტელექტუალურ ანალიზს“.

რატომ ხდება საზღვაო მეცნიერება სულ უფრო მეტად დამოკიდებული მონაცემებზე?

წარსულში კაცობრიობა ძირითადად კვლევით გემებს ეყრდნობოდა,ბუის სადგურებიდა ოკეანის გასაგებად ხელით დაკვირვებები. მიუხედავად იმისა, რომ ეს მიდგომა მაღალი სიზუსტით გამოირჩეოდა, მას შეზღუდული სივრცითი დაფარვა და ხანგრძლივი დაკვირვების ციკლები აწუხებდა.

დღეს, თანამგზავრული დისტანციური ზონდირების, ავტომატიზირებული დაკვირვების პლატფორმების, Argo-ს ტივტივების, რიცხვითი მოდელებისა და მონაცემთა ასიმილაციის ტექნოლოგიების განვითარების წყალობით, ოკეანის დაკვირვება ნამდვილ „დიდი მონაცემების“ ეპოქაში შევიდა. მისი განმსაზღვრელი მახასიათებლები შეიძლება შეჯამდეს შემდეგნაირად: მასიური მასშტაბი, ფართო დაფარვა, მაღალი სიჩქარე და მრავალგანზომილებიანი სიმდიდრე.

• მონაცემთა მოცულობა გიგაბაიტიდან (GB) პეტაბაიტამდე (PB) გაიზარდა.
• დროითი მასშტაბი გაფართოვდა მხოლოდ ათწლეულებიდან საუკუნეზე მეტ პერიოდამდე.
• სივრცითი დაფარვა ამჟამად მთელ გლობალურ ოკეანეს მოიცავს.
• დაკვირვებული პარამეტრები მოიცავს მრავალ განზომილებას, მათ შორის ზღვის ზედაპირის ტემპერატურას, მარილიანობას, ოკეანის დინებებს,ტალღები, ქარის ველები, ქლოროფილის კონცენტრაციები, ზღვის ყინული და სხვა.

ამავდროულად, მონაცემთა გარჩევადობა აგრძელებს გაუმჯობესებას — მიუხედავად იმისა, რომ გლობალური ოკეანის მოდელები ისტორიულად 1°-ის საერთო გარჩევადობას გულისხმობდა, ახლა ისინი 1/12°-ის გარჩევადობისკენ, ან თუნდაც კილომეტრქვეშა მასშტაბებისკენ მიიწევს. ჩვენი შესაძლებლობები, შევისწავლოთ წვრილი მასშტაბის ოკეანის სტრუქტურები — როგორიცაა მეზომასშტაბიანი მორევები, სანაპირო ფრონტები და შიდა ტალღები — მიაღწია დონეს, რომელიც გაცილებით აღემატება აქამდე შესაძლებელ დონეს.

გარკვეული გაგებით, თანამედროვე საზღვაო მეცნიერება ამჟამად „ემპირიულად დაფუძნებული“ პარადიგმიდან „მონაცემებზე დაფუძნებულ“ პარადიგმაზე გადადის.

საიდან მოდის ძირითადად ოკეანის მონაცემები?

გლობალური ოკეანის მონაცემთა ეკოსისტემა ერთობლივად შედგება საერთაშორისო საზღვაო ორგანიზაციების, მეტეოროლოგიური ცენტრების, თანამგზავრული სისტემებისა და მთელი მსოფლიოს მასშტაბით ეროვნული დაკვირვების ქსელებისგან.

• NOAA (აშშ): ოკეანის მონაცემების მსოფლიოში ერთ-ერთი ყველაზე კრიტიკული წყარო, რომელიც უზრუნველყოფს უფასო, ღია წვდომის მქონე და გრძელვადიანი ისტორიული მონაცემთა პროდუქტების კომპლექტს, მათ შორის NCEP/NCAR რეანალიზს, ICOADS დაკვირვების ჩანაწერებს, AVHRR ზღვის ზედაპირის ტემპერატურის მონაცემებს და GFS გლობალურ პროგნოზირების სისტემას.
• ევროპა (ECMWF და ESA): ECMWF-ის ERA5 ხელახალი ანალიზის მონაცემები ჰაერ-ზღვის ურთიერთქმედების კვლევისთვის ატმოსფერული ფორსირების მონაცემების ყველაზე კრიტიკულ წყაროდ იქცა; ESA-ს Sentinel-ის თანამგზავრების სერია მნიშვნელოვან უპირატესობებს აჩვენებს SAR დისტანციურ ზონდირებაში, ზღვის ზედაპირის მაღალი სიზუსტის დაკვირვებასა და ზღვის ყინულის მონიტორინგში.
• აზია (JMA): იაპონიის მეტეოროლოგიური სააგენტოს (JMA) COBE-SST მონაცემები ფართოდ გამოიყენება წყნარი ოკეანის ჩრდილო-დასავლეთის, ENSO-სა და აღმოსავლეთ აზიის კლიმატის კვლევაში.

რა ტიპის ოკეანის მონაცემები არსებობს?

თანამედროვე ოკეანის მონაცემები ძირითადად ოთხ ძირითად ტიპად იყოფა:ბათიმეტრიული მონაცემები, დისტანციური ზონდირების მონაცემები, ადგილზე დაკვირვების მონაცემები და ხელახალი ანალიზის მონაცემები.

ზღვის ფსკერის ბათიმეტრიული მონაცემები

ეს ყველა ოკეანოგრაფიული კვლევის საფუძველს წარმოადგენს. თუ ოკეანის რიცხვითი მოდელირებას „შენობის მშენებლობას“ შევადარებთ, მაშინ ბათიმეტრია - ოკეანის ფსკერის სიღრმე და ტოპოგრაფია - „საფუძვლის“ როლს შეასრულებს. ყველაზე კლასიკური გლობალური ბათიმეტრიული მონაცემთა ნაკრებებია ETOPO და GEBCO; ეს უკანასკნელი ზღვის ფსკერის ტოპოგრაფიის საერთაშორისოდ აღიარებულ სტანდარტულ საბაზისო რუკად იქცა.

სატელიტური დისტანციური ზონდირების მონაცემები

ეს თანამედროვე ოკეანის დაკვირვების „მთავარ ძალას“ წარმოადგენს. მისი ძირითადი უპირატესობებია ფართო სივრცითი დაფარვა, სწრაფი განახლების სიხშირე და ერთდროული გლობალური დაკვირვების შესაძლებლობა.

• ზღვის ზედაპირის ტემპერატურა (SST): ისეთი მონაცემთა ნაკრებები, როგორიცაა MODIS, AVHRR და OISST, ფართოდ გამოიყენება ENSO-ს, ზღვის სიცხის ტალღების, კუროშიოს დინებისა და თევზჭერის პროგნოზირების კვლევებში.
• ზღვის ზედაპირული ქარის ველები: ძირითადად სკატერომეტრული თანამგზავრებიდან (მაგ., ASCAT, SeaWinds და ჩინეთის HY-2 სერია) მიღებული ეს მონაცემები გადამწყვეტია ტაიფუნების, ქარის მიერ წარმოქმნილი ტალღების და ჰაერ-ზღვის ურთიერთქმედების შესწავლისთვის.
• ზღვის ზედაპირის სიმაღლე (SSH): ალტიმეტრიული თანამგზავრები, როგორიცაა TOPEX/Poseidon, Jason და HY-2A, აკონტროლებენ ზღვის დონის ვარიაციებს, მეზომასშტაბიან მორევებს და კუროშიოს დენის ტრაექტორიას.
• სინთეტიკური აპერტურის რადარი (SAR): ხასიათდება ყველა ამინდის, მთელი დღის და მაღალი გარჩევადობის შესაძლებლობებით, SAR-ს შეუძლია ზღვის ზედაპირის ინფორმაციის მიღება ღამით ან ღრუბლის საფარის ქვეშაც კი. ის ფართოდ გამოიყენება ზღვის ყინულის, ნავთობის დაღვრის, შიდა ტალღების, ოკეანის ტალღების და საზღვაო გემების მონიტორინგში.

ადგილზე დაკვირვების მონაცემები

მიუხედავად იმისა, რომ სივრცითი დაფარვა დისტანციურ ზონდირებასთან შედარებით შეზღუდულია, ეს მონაცემები უმაღლესი დონის სიზუსტეს გვთავაზობს და ყველა ოკეანოგრაფიული კვლევისთვის სასიცოცხლო ნიშნულს წარმოადგენს.

• Argo-ს ბუები: ფუნქციონირებენ როგორც „ავტომატური CTD-ები“, რომლებიც გლობალურ ოკეანეში დრიფობენ, პერიოდულად ეშვებიან და ადგებიან ტემპერატურის, მარილიანობისა და წნევის ავტომატურად გასაზომად, მონაცემებს კი რეალურ დროში გადასცემენ. მსოფლიოში ამჟამად განლაგებული ათასობით Argo-ს ტივტივა ერთობლივად ქმნის კაცობრიობის ისტორიაში ყველაზე მასშტაბურ ოკეანის დაკვირვების ქსელს.
• CTD დაკვირვებები: ეს მოწყობილობები ოკეანოგრაფიულ კვლევებში „სტანდარტულ აღჭურვილობად“ რჩება და ტემპერატურისა და მარილიანობის მაღალი სიზუსტის პროფილებს იძლევა.

საით მიემართება ოკეანის მონაცემების მომავალი?

ოკეანის მონაცემების განვითარების მომავალი ტრაექტორია ნათელი და ურყევია:

• უფრო მაღალი გარჩევადობა: კილომეტრის მასშტაბიდან ასი მეტრის მასშტაბის გარჩევადობაზე გადასვლა.
• გაძლიერებული რეალურ დროში მუშაობის შესაძლებლობები: თანდათანობით იქმნება ყოვლისმომცველი „რეალურ დროში მუშაობის ოკეანის“ სისტემა.
• მრავალწყაროიანი შერწყმა: თანამგზავრების, ბუიების, რიცხვითი მოდელების, უპილოტო პლატფორმების და ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირება შეთანხმებულად მუშაობისთვის.
• ინტელექტიზაცია: ხელოვნური ინტელექტი ღრმად არის ფესვგადგმული საზღვაო მეცნიერებაში, რაც მოიცავს ხელოვნური ინტელექტით მართულ ოკეანის პროგნოზირებას, დაკარგული მონაცემების რეკონსტრუქციას, მორევების აღმოჩენას, დისტანციური ზონდირების აღდგენას და სხვა.

საზღვაო მეცნიერება სრულიად ახალ ეპოქაში შედის:

| ოკეანის დიდი მონაცემები + ხელოვნური ინტელექტი = მომავლის ოკეანის კვლევის ძირითადი ძრავა

ჩვენ მტკიცედ გვჯერა, რომ მონაცემების ნამდვილი ღირებულება მის ეფექტურ მოპოვებაში, ღრმა ინტერპრეტაციასა და ინტელექტუალურ გამოყენებაშია.

მოუთმენლად ველი თქვენთან კომუნიკაციას უფრო ღრმა საუბრისთვის.