Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект обучили определять динамику городского острова тепла
Городской остров тепла — проблема, привлекающая все больше внимания. Этот термин обозначает превышение температуры в городе по отношению к пригороду. В крупных мегаполисах разность может превышать 10 градусов. Ученые МФТИ, Института океанологии РАН и НИВЦ МГУ обучили искусственный интеллект моделированию динамики разности температуры между Москвой и Подмосковьем, что позволило исследовать закономерности и причины изменения. Результаты показали, что тенденция усиления острова тепла, наблюдаемая за последние 50 лет, связана в первую очередь с ростом мегаполиса. При этом дополнительно эту тенденцию усиливает изменение регионального климата, который становится более благоприятным для их появления.
Результат исследования был опубликован в журнале Climate. Исследование выполнено при поддержке Некоммерческого фонда развития науки и образования «Интеллект». Повышение температуры в загруженных районах города увеличивает тепловой стресс для жителей, а также может приводить к усилению процессов конвекции (теплопередачи) и связанных с ними опасных погодных явлений, включая интенсивные осадки и грозы. Таким образом, точные данные об острове тепла важны для различных практических приложений: от прогнозирования погоды до управления городской окружающей средой и адаптации к изменению климата.
«Городские острова тепла весьма опасны в периоды летней жары, которые из-за глобального изменения климата стали наблюдаться и в Москве, например в 2010 году. В то же время этот эффект до сих пор недостаточно детально учитывается в моделях прогноза погоды и климата. Это и привело нас к созданию концепции исследования. Мы использовали несколько моделей машинного обучения, чтобы на основе данных о среднем состоянии атмосферы в Московском регионе определять, какой будет остров тепла в центре столицы — какова будет разность между центром и областью.
Наши статистические модели уже могут воспроизвести суточный (днем разность ослабевает) и сезонный ход острова тепла, а также зависимость от синоптических условий — в условиях антициклонов эффект усиливается, а при сильном ветре и дожде его практически нет», — рассказал об исследовании Михаил Варенцов, старший научный сотрудник лаборатории суперкомпьютерного моделирования природно-климатических процессов НИВЦ МГУ, победитель конкурса грантов для молодых ученых фонда «Интеллект».
Современные гидродинамические модели атмосферы в сочетании с параметризацией городской поверхности способны воспроизвести большинство метеорологических эффектов и регулярно используются в численном прогнозировании погоды для региональных оценок теплового стресса и уточнения сценариев изменения климата. Однако такие модели требуют больших вычислительных ресурсов и сложной программно-аппаратной инфраструктуры и обычно запускаются на суперкомпьютерах, что весьма энергозатратно.
Альтернативой для прогнозирования могут стать более простые в использовании статистические модели, но они не имеют явной физической основы и требуют перенастройки для каждого города. Новый этап развития статистического моделирования метеорологических переменных связан с быстрым распространением методов машинного обучения, которые набирают все большую популярность в науках о Земле. Машинное обучение уже нашло свое применение в городской метеорологии, в первую очередь в задачах детального картирования температуры. Однако гораздо меньше исследований сфокусировано на временной изменчивости городских аномалий температуры и других метеовеличин. Кроме того, вопросы сравнения различных моделей и выбора лучших из них остаются неизученными.
«Наше исследование направлено на более глубокое изучение возможностей и ограничений современных моделей машинного обучения в городской метеорологии. Это первый шаг к решению задачи повышения разрешения результатов моделирования атмосферы для городов. Глобальные модели прогноза погоды и климата имеют шаг сетки в первые десятки километров, что не позволяет учесть влияние городов. Чтобы исправить это, применяются региональные гидродинамические модели атмосферы, а это довольно долгий и затратный процесс.
Мы продемонстрировали, что модели машинного обучения имеют большой потенциал для улучшения качества моделирования температуры в городах. В дальнейшем мы планируем научить их воспроизводить не только временную, но и пространственную изменчивость острова тепла, что позволит использовать их как альтернативу гидродинамическим моделям в ряде задач. Успех нашей работы во многом обусловлен продуктивной коллаборацией Физтеха, институтов РАН и МГУ», — рассказал о проекте Михаил Криницкий, старший научный сотрудник Института океанологии РАН, заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ.
В ходе работы группа ученых использовала долгосрочные метеорологические наблюдения московского региона и применила несколько статистических моделей машинного обучения, начиная от классической линейной регрессии и до разработанного в «Яндексе» алгоритма CatBoost, который показал лучшие результаты. Модели обучались на наборе данных за 21 год (2001–2021 годы) и научились успешно воспроизводить суточные, синоптические и сезонные вариации острова тепла. Однако за более длительный период (1977–2023 годы) модели не способны полностью воспроизвести наблюдаемую тенденцию увеличения разницы температур между Москвой и Подмосковьем, подтверждая, что эта тенденция в значительной степени (на 60–70 процентов) обусловлена ростом мегаполиса.
«Распространение загрязнений в атмосфере в некотором смысле связано с эффектом городского острова тепла. Более детальный учет этого явления положительно скажется на точности моделирования качества воздуха. Кроме того, технология, которую мы пока тестируем только на тепловом загрязнении, может быть в дальнейшем эффективно использована для построения модели загрязнения воздуха различными вредными примесями и влияния других антропогенных факторов на климат», — заключил Михаил Варенцов.
Telegram 
Дзен 
VK Современные металлические имплантаты для суставов сегодня успешно заменяют изношенные кости, но часто оказываются слишком жесткими для организма. Со временем это приводит к разрушению ткани вокруг протеза, его расшатыванию и необходимости повторной операции. Перспективной альтернативой считаются углерод-углеродные композиты, которые способны «срастаться» с живой костью. Однако до сих пор инженеры не могли точно предсказать, как именно этот процесс влияет на прочность конструкции, используя для расчетов упрощенные и неточные модели. Ученые Пермского Политеха впервые разработали модель, которая впервые реалистично описывает врастание кости в имплантат и позволяет точнее прогнозировать его долговечность.
Городище Саньсиндуй известно археологам прежде всего своими бронзовыми масками и нефритовыми ритуальными предметами. Ученые из Сычуаньского университета нашли на этом памятнике артефакт, который заставляет пересмотреть представления о том, насколько далеко на юг проникали передовые металлургические технологии в эпоху Шан.
Итальянские исследователи доказали, что за столетие до знаменитого извержения Везувия, во время осады Помпеев армией римского полководца Луция Корнелия Суллы в I веке до нашей эры, город обстреливали из полибола — скорострельного оружия эпохи Античности.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
20 марта Московскому авиационному институту исполняется 96 лет. За эти годы университет прошел большой путь становления, и во многом его развитие определяли люди, посвятившие себя науке и подготовке инженерных кадров. Один из таких — выдающийся ученый, заслуженный работник высшей школы Российской Федерации, доктор технических наук, профессор Борис Семенович Зечихин. Более 70 лет его жизнь неразрывно связана с кафедрой 310 «Электроэнергетические, электромеханические и биотехнические системы» и НИО-310 МАИ. Научная и педагогическая работа Бориса Семеновича получила широкое признание в России и за рубежом, а его вклад в развитие электромеханических специальностей и подготовку инженерных кадров оказал существенное влияние на отечественную авиационную и электротехническую промышленность. Сегодня Борис Семенович продолжает свою работу, участвует в проектах по созданию электрических и гибридных силовых установок, передает опыт и знания молодым специалистам в рамках развития Передовой инженерной школы и всего МАИ в целом.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно