Международная команда океанографов и специалистов по анализу данных из ведущих научных центров США, Франции, России и Австрии разработала и успешно применила новый метод, позволяющий с беспрецедентной точностью отделять медленные крупномасштабные океанские течения от быстропеременных волновых помех. Используя сложный математический аппарат, известный как динамическая декомпозиция мод, учёным удалось «очистить» данные новейшего спутника SWOT и впервые получить четкую картину геострофически сбалансированных движений в такой динамически сложной области как Гольфстрим. Этот прорыв открывает новые горизонты для климатического моделирования, прогнозирования погоды и понимания глобальной циркуляции океана. Результаты исследования опубликованы в журнале Earth and Space Science. 

Океан – это не статичный водоём, а сложнейшая система, находящаяся в постоянном движении. Его артериями и венами служат гигантские течения, подобные Гольфстриму, которые переносят тепло от экватора к полюсам, формируя климат всей планеты. Для наблюдения за этим глобальным «кровообращением» учёные используют спутниковую альтиметрию — технологию, измеряющую высоту поверхности моря (SSH). Однако данные, получаемые со спутников, представляют собой настоящую какофонию сигналов.

Подобно тому, как в концертном зале мы слышим не только основную мелодию, но и шёпот, кашель и шорох, спутник регистрирует не только медленное величественное движение основных течений, но и бесчисленное множество более быстрых и мелких волн. Эти «шумы», известные как несбалансированные движения, включают в себя внутренние гравитационные волны и субмезомасштабные вихри, которые хотя и важны сами по себе, маскируют основной геострофически сбалансированный поток – ту самую «мелодию», которая интересует климатологов в первую очередь.

Чтобы решить эту фундаментальную проблему, коллектив исследователей обратился к мощному и относительно новому инструменту из арсенала прикладной математики – динамической декомпозиции мод (DMD). В отличие от классических методов, которые анализируют данные в области частот и волновых чисел, он подходит к задаче иначе. Этот метод, основанный на линейной алгебре, рассматривает последовательность спутниковых снимков как кадры фильма и пытается найти в них скрытые устойчивые динамические структуры, или «моды».

Как сообщает сетевое издание Naked Science, новый подход не требует априорных знаний о скорости течений и устойчив к наличию пропусков в данных, что является ключевым преимуществом при работе с реальными спутниковыми наблюдениями. Оказалось, что чем дольше период наблюдений, тем точнее работает метод. Сравнивая результаты реконструкции на основе трёх и пяти месяцев данных, учёные продемонстрировали, что более длинные временные ряды позволяют алгоритму надёжнее «обучиться» динамике системы и восстановить даже тонкие особенности течений, такие как асимметрия вихрей.