Томские ученые создадут цифровую платформу для прогнозирования изменений климата Арктики

Источник: ТАСС

Ученые Сибирского института будущего Томского государственного университета (ТГУ) приступили к созданию цифровой платформы, которая будет собирать данные о климатических изменениях в Сибири, в том числе сибирской Арктики. Платформа будет работать с использованием технологии Больших данных и позволит составлять точные прогнозы об изменении климата макрорегиона, сообщили в понедельник ТАСС в пресс-службе вуза.
 
«Сибирский институт будущего ТГУ (TSSW) приступил к созданию информационной платформы, аккумулирующей данные о ресурсах макрорегиона. Три первых блока, намеченные к реализации в 2019 году, включают в себя такие направления, как изменение климата и прогнозные модели, цифровой гербарий Сибири и литературное наследие. В перспективе платформу можно будет использовать для учебы и работы, например, выполнять на ней исследовательские проекты», — говорится в сообщении.
 
Как уточняет пресс-служба со ссылкой на директора институт Людмилу Борило, Цифровая модель Сибири будет состоять из блоков больших данных, которые разместят на суперкомпьютере ТГУ «СКИФ-Cyberia». При создании платформы будут использованы данные, которые в течение нескольких лет собирала международная сеть станций ТГУ под названием SecNet. Информация может быть полезна исследователям для составления точных прогнозов в изменении климата Сибири. Также она будет дополняться свежими данными, которые томские ученые будут добывать для составления прогнозов климатических изменений Арктики с Институтом мониторинга климатических и экологических систем (ИМКЭС) СО РАН.
 
«Большинство моделей не учитывают детали, что может приводить к существенным погрешностям. Так, в алгоритм расчетов обычно закладывается среднестатистический водоем, такого понятия как река, в модели нет. Но при прогнозировании природных явлений, например, эмиссии парниковых газов, наличие течения имеет большое значение, поскольку оно способствует увеличению выброса. Мы хотим добиться максимальной достоверности прогноза за счет совмещения математических моделей, которые очень хорошо строят специалисты ИМКЭС, с нашими цифровыми ландшафтными картами», — приводят в сообщении слова Борило.