利用天体物理学的技术,研究人员可以提前10周预

- 编辑:大众自然网 -

利用天体物理学的技术,研究人员可以提前10周预

苏塞克斯大学的研究人员开发了一种系统,可以准确预测东非长达10周的干旱期。

在肯尼亚已经使用卫星图像监测牧场的状况,并使用一种称为植被状况指数的度量来确定植被的健康状况。这些信息通过干旱预警系统传达给肯尼亚干旱和半干旱地区的决策者。

然而,这些由国家干旱管理局(NDMA)运作的系统只允许组织和社区在干旱已经发生的情况下进行干预。到那时,这种极端天气已经对当地居民的生计造成了毁灭性的影响。

相反,苏塞克斯大学的一组研究人员和NDMA开发了一种名为Astrocast的新系统。

该项目由科学和技术设施理事会提供部分资助,使人道主义机构和干旱风险管理人员能够通过在极端天气发生前预测变化,在应对极端天气的影响方面采取主动。

在发表在《环境遥感》杂志上的一篇研究论文中,他们解释了一个由数据科学家(天文学家和数学家)和地理学家组成的跨学科团队是如何使用天文学技术的;在使用先进的统计方法预测极端天气之前,直接处理来自太空望远镜的数据。

Pedram Rowhani博士是地理学的高级讲师,也是Astrocast的联合创始人,他说:“在很多情况下,可以在自然植被上看到干旱的最初迹象,这些植被可以从太空中监测到。

这篇论文的联合第一作者、机器学习和数据科学讲师亚当·巴雷特(Adam Barrett)博士说:“在走廊上与鲁哈尼博士讨论了AstroCast之后,我看到了一个机会,可以将我在理论神经科学方面开发的方法论应用到一个可能产生真正人道主义影响的项目中。”

“由于苏塞克斯积极鼓励跨学科工作,我们决定结合技能。让人大开眼界的是,我们的技术是如何应用于解决现实问题并改善生活的。”

在人道主义部门内,越来越多的人要求发展着重于预警和鼓励对灾害采取更积极主动的办法的系统。

肯尼亚国家干旱灾害管理局已经为每个县提供了每月一次的干旱报告,通过监测植被的变化来决定是否发布干旱预警。

但有了广播预测,这些公告还可以包括VCI在几周内可能发生的预测,给农民和牧民宝贵的准备时间。

天体物理学教授、Astrocast联合创始人Seb Oliver说:“我的天体物理学研究的很大一部分需要处理来自天文望远镜的数据,比如赫歇尔太空望远镜。地球观测卫星也不例外。

“我们经常使用先进的统计和机器学习方法来解释我们的天文数据。在这种情况下,我们使用了机器学习的方法,我们能够非常有信心地提前10周预测植被的状态。

“我们认为,我们的报告可以用来定义一个新的警告标志,让县领导更早做出决定,从而更好地准备。但是这些信息也可以被像肯尼亚红十字会这样的人道主义组织以及像肯尼亚会见部这样的其他组织使用。

“众所周知,早期准备比被动反应更有效。”