Humidity, clouds and snow in the Arctic

Fuktighet, moln och snö i Arktis

Den plats på jorden där den globala uppvärmningen har mest uppenbar inverkan är Arktis, dvs. området norr om polcirkeln. Redan nu märks detta och tyvärr förväntas Arktis fortsätta uppvärmas snabbare än resten av jorden. Men det råder en hel del osäkerhet i förutsägelserna. Än så länge har klimatmodeller underskattat hastigheten på förändringen. Vi måste helt enkelt lära oss mer om klimatet i Arktis och för detta behövs det bättre mätdata.


Mätningar ifrån marken är få i Arktis, då regionen till stora delar är ett hav och för övrigt glest befolkad. Detta betyder att vi i stor grad måste förlita oss på satellitmätningar. Arktis är ett mycket molnigt område och det råder polarnatt stor del av året. Detta gör att många satellitinstrument har svårt att bidra, men mikrovågsmätningar kan utföras obehindrat och utgör främsta källan till satellitobservationer av Arktis. Dock är det svårt att extrahera atmosfärsdata ifrån mätningar som utförts över snö och is. Detta gör att existerande mätningar är starkt underutnyttjade och vårt projekt har som mål att förändra detta. Målet är speciellt viktigt då fler mikrovågsinstrument kommer skjutas upp inom några år.


Detta inkluderar AWS (Arctic Weather Satellite). Sverige är initiativtagare och största finansiär av den första AWS satelliten. I ett andra steg kommer AWS bestå av en hel konstellation av satelliter (ca 16 st). Vi kommer då teoretiskt kunna följa vädret i Arktis i detalj, men det kräver att informationen faktiskt kommer till nytta. Idag är det en bråkdel av data som verkligen utnyttjas för väderprognoser och klimatstudier. Det samma gäller för Sverige och t.ex. Östersjön, så projektet kan även bidra till att förbättra väderprognoser på hemmaplan.


Projektet bygger på att vi i detalj kan simulera mätningarna och en AI-teknik
(maskininlärning) som vi själva introducerat. Genom denna unika kombination attackerar vi problemet ifrån ett nytt håll. I nuvarande metoder så måste flera förenklingar göras som vi undviker genom att använda AI och mer information kan utvinnas.

Dnr
2021-00087
Pro jetledare
Inderpeet Kaur
Institution
Chalmers tekniska högskola
2022
960 kkr
2023
1 138 kkr
2024
253 kkr
Totalt beviljat bidrag
2 351 kkr