La investigación de Stanford centrada en los movimientos a gran escala de la capa de hielo antártica podría ayudar a mejorar las predicciones sobre cómo cambiará el continente en el futuro.
A medida que el planeta se calienta, la capa de hielo de la Antártida se está derritiendo y contribuyendo al aumento del nivel del mar en todo el mundo. La Antártida contiene suficiente agua congelada para elevar el nivel global del mar en 190 pies, por lo que predecir con precisión cómo se moverá y derretirá ahora y en el futuro es vital para proteger las áreas costeras. Pero la mayoría de los modelos climáticos luchan por simular con precisión el movimiento del hielo antártico debido a los escasos datos y la complejidad de las interacciones entre el océano, la atmósfera y la superficie congelada.
En un artículo publicado el 13 de marzo en Ciencia», investigadores de la Universidad de Stanford utilizaron el aprendizaje automático para analizar por primera vez datos de detección remota de alta resolución de los movimientos de hielo en la Antártida. Su trabajo revela parte de la física fundamental que rige los movimientos a gran escala de la capa de hielo antártica y podría ayudar a mejorar las predicciones sobre cómo cambiará el continente en el futuro.
“Una gran cantidad de datos de observación se ha vuelto ampliamente disponible en la era de los satélites, dijo” Ching-Yao Lai, un profesor asistente de geofísica en el Escuela de Sostenibilidad Stanford Doerr y autor principal en el periódico. “Combinamos ese extenso conjunto de datos de observación con aprendizaje profundo informado por la física para obtener nuevos conocimientos sobre el comportamiento del hielo en su entorno natural
Una red de grietas profundas, o grietas, abarca el paisaje helado de un área de la plataforma de hielo Getz en la Antártida. | Jeremy Harbeck, NASAans Goddard Space Flight Center /Operación IceBridge
Dinámica de la capa de hielo
La capa de hielo de la Antártida, la masa de hielo más grande de la Tierra y casi el doble del tamaño de Australia, actúa como una esponja para el planeta, manteniendo los niveles del mar estables al almacenar agua dulce como hielo. Para comprender el movimiento de la capa de hielo antártica, que se está reduciendo más rápidamente cada año, los modelos existentes generalmente se han basado en suposiciones sobre el comportamiento mecánico de los hielos derivado de experimentos de laboratorio. Pero el hielo de la Antártida es mucho más complicado de lo que se puede simular en el laboratorio, dijo Lai. El hielo formado a partir del agua de mar tiene propiedades diferentes que el hielo formado a partir de nieve compactada, y las capas de hielo pueden contener grandes grietas, bolsas de aire u otras inconsistencias que afectan el movimiento.
“Estas diferencias influyen en el comportamiento mecánico general, el llamado modelo constitutivo, de la capa de hielo de maneras que no se capturan en modelos existentes o en un entorno de laboratorio, dijo” Lai.
Lai y sus colegas no intentaron capturar cada una de estas variables individuales. En cambio, construyeron un modelo de aprendizaje automático para analizar los movimientos a gran escala y el grosor del hielo registrado con imágenes satelitales y radar de aviones entre 2007 y 2018. Los investigadores pidieron al modelo que se ajustara a los datos de detección remota y cumpliera con varias leyes existentes de la física que rigen el movimiento del hielo, usándolo para derivar nuevos modelos constitutivos para describir la viscosidad de los hielos – su resistencia al movimiento o al flujo.
Este mapa de la Antártida muestra la ubicación de varias plataformas de hielo antárticas en blanco; la tierra se representa en gris. | Agnieszka Gautier / NSIDC
Compresión vs. cepa
Los investigadores se centraron en cinco de las plataformas de hielo de la Antártida – plataformas flotantes de hielo que se extienden sobre el océano desde los glaciares terrestres y retienen la mayor parte del hielo glacial de la Antártida. Descubrieron que las partes de las plataformas de hielo más cercanas al continente se están comprimiendo, y los modelos constitutivos en estas áreas son bastante consistentes con los experimentos de laboratorio. Sin embargo, a medida que el hielo se aleja del continente, comienza a retirarse al mar. La cepa hace que el hielo en esta área tenga diferentes propiedades físicas en diferentes direcciones – como cómo un tronco se divide más fácilmente a lo largo del grano que a través de él – un concepto llamado anisotropía.
“Nuestro estudio descubre que la mayor parte de la plataforma de hielo es anisotrópica,” dijo el primer autor del estudio Yongji Wang, quien realizó el trabajo como investigador postdoctoral en el laboratorio de Laiata. “La zona de compresión – la parte cerca del hielo molido – solo representa menos del 5% de la plataforma de hielo. El otro 95% es la zona de extensión y no sigue la misma ley.”
Comprender con precisión los movimientos de la capa de hielo en la Antártida solo será más importante a medida que aumenten las temperaturas globales – el aumento de los mares ya está aumentando las inundaciones en áreas e islas bajas, acelerando la erosión costera y empeorando los daños causados por huracanes y otras tormentas severas. Hasta ahora, la mayoría de los modelos han asumido que el hielo antártico tiene las mismas propiedades físicas en todas las direcciones. Los investigadores sabían que se trataba de una simplificación excesiva – modelos del mundo real nunca replican perfectamente las condiciones naturales –, pero el trabajo realizado por Lai, Wang y sus colegas muestra de manera concluyente que los modelos constitutivos actuales no están capturando con precisión el movimiento de la capa de hielo visto por los satélites.
“La gente pensó en esto antes, pero nunca había sido validado,” dijo Wang, quien ahora es investigador postdoctoral en la Universidad de Nueva York. “Ahora, basado en este nuevo método y el riguroso pensamiento matemático detrás de él, sabemos que los modelos que predicen la evolución futura de la Antártida deberían ser anisotrópicos
IA para las ciencias de la Tierra
Los autores del estudio aún no saben exactamente qué está causando que la zona de extensión sea anisotrópica, pero tienen la intención de continuar refinando su análisis con datos adicionales del continente antártico a medida que esté disponible. Los investigadores también pueden usar estos hallazgos para comprender mejor las tensiones que pueden causar grietas o partos – cuando trozos masivos de hielo se separan repentinamente del estante – o como punto de partida para incorporar más complejidad en los modelos de capas de hielo. Este trabajo es el primer paso hacia la construcción de un modelo que simule con mayor precisión las condiciones que podemos enfrentar en el futuro.
Lai y sus colegas también creen que las técnicas utilizadas aquí – combinando datos de observación y leyes físicas establecidas con aprendizaje profundo – podrían usarse para revelar la física de otros procesos naturales con datos de observación extensos. Esperan que sus métodos ayuden con descubrimientos científicos adicionales y conduzcan a nuevas colaboraciones con la comunidad de ciencias de la Tierra.
“Estamos tratando de demostrar que realmente puedes usar IA para aprender algo nuevo,” dijo Lai. “Todavía necesita estar sujeto a algunas leyes físicas, pero este enfoque combinado nos permitió descubrir la física del hielo más allá de lo que se conocía anteriormente y realmente podría impulsar una nueva comprensión de la Tierra y los procesos planetarios en un entorno natural. Stanford Report. Traducido al español
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