Physiker entwickeln eine Technologie zur Messung der Gesamtozonsäulen basierend auf maschinellem Lernen

Ein Team von Wissenschaftlern der Universität St. Petersburg hat in Zusammenarbeit mit ihren Kollegen vom Wissenschaftlichen Forschungszentrum „Planeta“ und dem Keldysh Research Centre einen neuronalen Netzwerkalgorithmus zur Messung des Ozongehalts in der Atmosphäre entwickelt und dabei Daten eines russischen Meteorologen verwendet Satellit.

Die Studie wurde im Forschungslabor für Ozonschicht und obere Atmosphäre der Universität St. Petersburg durchgeführt.

Ozon ist ein gasförmiger Stoff, der in der Erdatmosphäre vorkommt und hauptsächlich in Höhen zwischen 10 und 50 Kilometern konzentriert ist. Ozon spielt eine wichtige Rolle, da es ultraviolette Strahlung der Sonne absorbiert und lebende Organismen auf der Erdoberfläche vor den schädlichen Auswirkungen dieser Strahlung schützt. Darüber hinaus beeinflusst es chemische Reaktionen in den oberen Schichten der Erdatmosphäre und trägt zur Regulierung der Erdtemperatur bei, indem es einen Teil der Sonnenwärme absorbiert.

Das auf den russischen Satelliten der Meteor-M-Serie installierte Spektrometer IKFS-2 zur meteorologischen Atmosphärensondierung misst die Spektren der ausgehenden Strahlung, die nicht nur meteorologische Informationen, sondern auch Daten über die Zusammensetzung der Atmosphäre enthalten.

Alexander Polyakov ist Professor an der Universität St. Petersburg und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungslabor für Ozonschicht und obere Atmosphäre der Universität. Ihm zufolge arbeitet das Spektrometer IKFS-2 seit acht Jahren an Bord der meteorologischen Satelliten der Meteor-M-Serie und hat seine Relevanz nicht verloren. Die Wissenschaftler der Universität St. Petersburg haben eine Technologie entwickelt, die auf diese Satellitenserie angewendet werden kann.

Der von unserem Forschungsteam entwickelte Algorithmus und Code ist direkt auf die Instrumente an Bord der nächsten Satelliten der Meteor-M-Serie anwendbar, deren nächster Start für diesen Sommer geplant ist. Der Algorithmus kann auch an ähnliche Instrumente an Bord anderer Wettersatelliten angepasst werden.

Alexander Polyakov, Professor an der Universität St. Petersburg und wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungslabor für Ozonschicht und obere Atmosphäre der Universität St. Petersburg

Das neuronale Netzwerk, das dem von den Forschern der Universität St. Petersburg entwickelten Abrufalgorithmus zugrunde liegt, wurde auf Daten trainiert, die über sechs Jahre Beobachtungszeit gewonnen wurden. Zu diesem Zweck wurden mehr als 19.000.000 vom IKFS-2-Instrument gemessene Spektren kombiniert mit Messungen der gesamten Ozonsäulen in der Atmosphäre vom Aura-Satelliten verarbeitet.

Die Ergebnisse der Ozonmessungen, die mit dem von den Physikern für die IKFS-2-Spektralmessungen entwickelten Algorithmus erzielt wurden, wurden mit Daten von bodengestützten Instrumenten und Satelliten verglichen, die speziell für Messungen der Gesamtozonsäulen entwickelt wurden: Die Unterschiede betragen nicht mehr als 3 %.

Als Referenz: Forscher des Forschungslabors für Ozonschicht und obere Atmosphäre der Universität St. Petersburg fanden zuvor heraus, dass magnetische Stürme an einem Tag bis zu einem Viertel der Ozonschicht der Erde in der Mesosphäre zerstören. Die aufgezeichnete Zerstörung liegt in einer Höhe von etwa 75 km.

Mehr Informationen:
Alexander Polyakov et al., Sechs Jahre IKFS-2 Global Ozone Total Column Measurements, Fernerkundung (2023). DOI: 10.3390/rs15092481

Zur Verfügung gestellt von der Staatlichen Universität St. Petersburg

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