KLIMA

Kunstig intelligens gir bedre klimamodeller

Det er allment kjent at klimaendringene påvirker vegetasjonen på Jorda, men kanskje mindre kjent at endringer i vegetasjonen også påvirker klimaet.

Når tregrensen kryper oppover til fjells og krattet sprer seg til tundraen, vil vegetasjonen reflektere mindre sollys. Da øker oppvarmingen. Frode Stordal skal bruke kunstig intelligens for å kunne forklare helt presist hvordan endringen av vegetasjonen de siste 40 årene har påvirket klimaet.
Når tregrensen kryper oppover til fjells og krattet sprer seg til tundraen, vil vegetasjonen reflektere mindre sollys. Da øker oppvarmingen. Frode Stordal skal bruke kunstig intelligens for å kunne forklare helt presist hvordan endringen av vegetasjonen de siste 40 årene har påvirket klimaet. Foto: Ola Sæther
Yngve Vogt, Apollon
28. jan. 2020 - 17:00

Professor Frode Stordal på Institutt for geofag ved Universitetet i Oslo er en av landets fremste klimaforskere og har de siste 40 årene viet livet sitt til atmosfære- og klimamodeller. Han skal nå ta i bruk kunstig intelligens for å få et enda bedre innblikk i hvordan klima og vegetasjon henger sammen.

– Det er viktig å forstå dette samspillet for å kunne beregne hvordan klimaendringene blir i fremtiden.

Vegetasjonen kan påvirke klimaet på mange måter. Takket være et varmere klima presser løvskogen på sørfra og truer barskogbeltet. Barskogbeltet trekker seg nordover samtidig som krattet toger innover tundraen og tregrensen kryper oppover i fjellheimen. Hvis trenden fortsetter, er Hardangervidda dekket av skog om et par hundre år. I fjellet og i de arktiske strøkene er forløperne til trær småbusker og kratt. De fanger opp mer av sollyset enn omgivelsene. Det gjelder spesielt i snøsesongen.

Forklaringen er dobbel. Den ene er at vekstene er mørkere enn snøen. Mørke områder suger til seg mer sollys enn lyse områder. Den andre årsaken er at snøen smelter raskere der trær, busker og kratt stikker opp av snøen. Da blir enda mer av sollyset fanget opp. Summen av alt dette øker oppvarmingen, forklarer Stordal.

Tolker satellittbilder

Ved å sammenligne satellittbilder fra 1980 og frem til i dag, kan Stordal se hvordan vegetasjonen har trukket seg nordover og at det har skjedd en forbusking, eller det som enkelte kaller en krattifisering av Arktis.

Satellittbildene ble opprinnelig ikke tatt for å sjekke vegetasjonen, men for å kartlegge konsentrasjonen av sot og andre forurensende partikler i atmosfæren. For å klare dette målte man refleksjonen av strålingen i ulike frekvensområder. Ved å tolke frekvensmålingene er det faktisk også mulig å få et bilde av hvordan vegetasjonen har endret seg.

Her er det snakk om enorme mengder data fra alle områder i hele verden, målt et par ganger om måneden de siste 40 årene. Som om dette ikke er nok, har Stordal også store mengder med andre typer historiske data, slik som hvordan temperaturene, nedbøren, hetebølgene, kuldebølgene og ekstremværet – som kraftig regn og langvarig tørke – har vært siden 1980-tallet. Alt dette påvirker vegetasjonen.

De kalde områdene

– Poenget vårt er å finne ut av hvilke klimatiske forhold som bestemmer de ulike vegetasjonstypene. Dagens vegetasjonsmodeller er ganske enkle og er først og fremst blitt testet ut i tropiske og tempererte strøk, sier Stordal, som vil forbedre modellene for kaldere områder.

Maskinlæring er den datatekniske delen av kunstig intelligens, og gjør det mulig for datamaskinen å finne sammenhenger mellom endringene i vegetasjon og klima som man trolig ikke hadde funnet frem til med de tradisjonelle, matematiske modellene.

– Med maskinlæring regner vi med å se sammenhenger som ingen har sett tidligere. Maskinlæringen vil dessuten hjelpe oss med å forstå bedre hva som driver de enkelte biologiske prosessene.

Et av fenomenene han ønsker å studere, er utbredelsen av nåletreet lerk i Sibir.

– Lerken kan leve under svært stressende, klimatiske forhold, der andre trær må melde pass. Med lerken kan vi få kunnskap om klimatiske terskler som kan brukes til å forbedre forståelsen av vegetasjonens rolle i klimasystemet.

EUs mljøkommissær Virginijus Sinkevičius og miljøminister i Brussel Alain Maron, som representerte det belgiske formannskapet.
Les også

Splittet EU skal sette mål for utslippskutt i 2040

Tresjekk til fjells

For å lage en best mulig klimamodell skal Stordal også benytte seg av to andre typer data, den ene fra felt, den andre fra laboratoriet.

Innsamlingen av feltdata skjer i samarbeid med Naturhistorisk museum. Førsteamanuensis Anders Bryn i Geo-økologisk forskningsgruppe på museet ble i sommer intervjuet i media om landets høyest voksende tre, ved foten av Glittertind, 1404 meter over havet, langt over den etablerte skoggrensen. Forskerne skal nå dokumentere hva som skjer med vegetasjonen. De kan ikke nå over alt, og oppfordrer derfor publikum til å registrere vegetasjonsendringer med appen «Natur i endring». Så kan forskerne dobbeltsjekke funnene.

Drivhusgass-sjekken

Den andre typen data kommer fra fytotronen på Blindern i Oslo, hvor biologer dyrker planter for å teste hva som skjer med dem under ulike klimatiske forhold. Konsentrasjonen av CO₂ har økt, og forskere ved Institutt for biovitenskap skal nå sjekke hvor mye økningen i drivhusgass i atmosfæren betyr for plantene.

Stordal skal i første runde bruke disse resultatene fra lab og felt til å dobbeltsjekke svarene fra den kunstige intelligensen og til å finjustere klimamodellene sine.

– Hele poenget vårt er å bruke maskinlæring til å finne frem til sammenhenger som vi kanskje ikke har tenkt på selv. Vi ønsker å finne svar på hvordan de mange biologiske prosessene spiller sammen i det store økologiske bildet når klimaet endrer seg, sier han.

Dette er en del av et forskningsprosjekt til over hundre millioner kroner fordelt på fire år. Stordal har med seg informatikere, matematikere, biologer og geologer ved Universitetet i Oslo og har også et tett samarbeid med Norsk institutt for naturforskning (NINA), Norsk institutt for bioøkonomi (NIBIO), Norsk institutt for luftforskning (NILU) og Norges vassdrags- og energidirektorat (NVE).

Ekstrem nedbør har ført til store skader på infrastruktur og boliger de siste tiårene. Nå utvikler meteorologene nye metoder for å beregne hvor mye vann som kan skylle ned over oss i en slik værhendelse.
Les også

Nye måter å beregne ekstremvær på

Del
Kommentarer:
Du kan kommentere under fullt navn eller med kallenavn. Bruk BankID for automatisk oppretting av brukerkonto.