Maskinlæring forudsiger nye detaljer om geotermisk varmeflux under Grønlands Indlandsis

Et papir dukker op i Geofysiske forskningsbreve bruger maskinlæring til at lave en forbedret model til at forstå geotermisk varmeflux - varme, der kommer fra jordens indre - under Grønlands indlandsis. Det er en ny forskningstilgang inden for glaciologien, der kan føre til mere præcise forudsigelser for tab af ismasse og global stigning i havniveauet.

Blandt de vigtigste resultater:

• Grønland har en unormalt høj varmeflux i en relativt stor nordlig region, der spreder sig fra det indre til øst og vest.
• Sydgrønland har relativt lav geotermisk varmestrøm, svarende til omfanget af det nordatlantiske kraton, en stabil del af en af ​​de ældste eksisterende kontinentale skorper på planeten.
• Forskningsmodellen forudsiger let forhøjet varmestrøm opstrøms for flere hurtigtstrømmende gletschere i Grønland, herunder Jakobshavn Isbræ i det central-vestlige, den hurtigst bevægende gletscher på jorden.

"Varme, der kommer op fra det indre af Jorden, bidrager til mængden af ​​smeltning på bunden af ​​iskappen - så det er ekstremt vigtigt at forstå mønsteret af den varme, og hvordan den fordeler sig i bunden af ​​indlandsisen, " sagde Soroush Rezvanbehbahani, en doktorand i geologi ved University of Kansas, der stod i spidsen for forskningen. "Når vi går på en skråning, der er våd, vi er mere tilbøjelige til at glide. Det er den samme idé med is - når den ikke er frossen, det er mere tilbøjeligt til at glide ud i havet. Men vi har ikke en nem måde at måle jordvarmeflux på bortset fra ekstremt dyre feltkampagner, der borer gennem indlandsisen. I stedet for dyre feltundersøgelser, vi forsøger at gøre dette gennem statistiske metoder."

Rezvanbehbahani og hans kolleger har taget maskinlæring til sig – en type kunstig intelligens ved hjælp af statistiske teknikker og computeralgoritmer – for at forudsige varmefluxværdier, som ville være skræmmende at opnå i samme detaljer via konventionelle iskerner.

Ved at bruge alle tilgængelige geologiske, tektoniske og geotermiske varmefluxdata for Grønland – sammen med geotermiske varmefluxdata fra hele kloden – implementerede holdet en maskinlæringstilgang, der forudsiger geotermiske varmefluxværdier under indlandsisen i hele Grønland baseret på 22 geologiske variabler såsom grundfjeldstopografi, skorpe tykkelse, magnetiske anomalier, klippetyper og nærhed til funktioner som skyttegrave, kamme, unge sprækker, vulkaner og hot spots.

"Vi har en masse datapunkter fra hele jorden - vi ved i visse dele af verden, at skorpen har en vis tykkelse, består af en bestemt slags sten og ligger en kendt afstand fra en vulkan - og vi tager disse forhold og anvender dem på det, vi ved om Grønland, " sagde medforfatter Leigh Stearns, lektor i geologi ved KU.

Forskerne sagde, at deres nye prædiktive model er en "klar forbedring" i forhold til nuværende modeller for geotermisk varmeflux, der ikke inkorporerer så mange variabler. Ja, mange numeriske indlandsismodeller af Grønland antager, at der findes en ensartet værdi af geotermisk varmeflux overalt i Grønland.

"De fleste andre modeller respekterer egentlig kun ét bestemt datasæt, " sagde Stearns. "De ser på geotermisk varmeflux gennem seismiske signaler eller magnetiske data i Grønland, men ikke skorpetykkelse eller stentype eller afstand fra et varmt sted. Men vi ved, at de er relateret til geotermisk varmeflux. Vi forsøger at inkorporere så mange geologiske datasæt, som vi kan, i stedet for at antage, at et er det vigtigste."

Ud over Rezvanbehbahani og Stearns, forskerholdet bag det nye papir inkluderer KU's J. Doug Walker og C.J. van der Veen, samt Amir Kadivar fra McGill University. Rezvanbehbahani og Stearns er også tilknyttet Center for Remote Sensing of Ice Sheets, med hovedsæde ved KU.

Forfatterne fandt de fem vigtigste geologiske træk ved forudsigelse af geotermiske fluxværdier topografi, afstand til unge sprækker, afstand til rende, dybde af lithosfære-asthenosfære grænse (lag af jordens kappe) og dybde til Mohoroviči? diskontinuitet (grænsen mellem skorpen og kappen i Jorden). Forskerne sagde, at deres geotermiske varmefluxkort over Grønland forventes at være inden for omkring 15 procent af sande værdier.

"Det mest interessante fund er den skarpe kontrast mellem det sydlige og det nordlige af Grønland, " sagde Rezvanbehbahani. "Vi havde lidt information i syd, men vi havde tre eller fire kerner mere i den nordlige del af indlandsisen. Baseret på den sydlige kerne troede vi, at dette var en lokaliseret lav varme-flux region-men vores model viser, at en meget større del af den sydlige indlandsis har lav varmeflux. Derimod i de nordlige regioner, vi fandt store områder med høj geotermisk varmeflux. Dette er ikke så overraskende, fordi vi har én iskerne med en meget høj læsning. Men det rumlige mønster og hvordan varmefluxen er fordelt, at a var et nyt fund. Det er ikke kun et nordligt sted med høj varmestrøm, men en bred region."

Forskerne sagde, at deres model ville blive gjort endnu mere nøjagtig, efterhånden som flere oplysninger om Grønland bliver samlet i forskersamfundet.

"Vi giver den lille ansvarsfraskrivelse, at dette bare er endnu en model - det er vores bedste statistiske model - men vi har ikke gengivet virkeligheden, " sagde Stearns. "I jordvidenskab og glaciologi, vi ser en eksplosion af offentligt tilgængelige data. Maskinlæringsteknologi, der syntetiserer disse data og hjælper os med at lære af hele rækken af ​​datasensorer, bliver stadig vigtigere. Det er spændende at være på forkant.«