人工智能发现南极冰架上的融水比原来多一倍

流入南大洋的特雷西-特雷门楚斯冰架上汇集的融水和泥泞。图片来源：包含经过修改的哥白尼哨兵数据[2018]，由 Rebecca Dell 处理

在盛夏时节，南极冰架上一半以上的融水都是雪泥--被水浸泡过的雪，但区域气候模型中却很少考虑到这一点。

剑桥大学领导的研究人员利用人工智能技术绘制了南极冰架上的雪泥地图，发现57%的融水以雪泥的形式存在，其余的融水则存在于地表池塘和湖泊中。

巴赫冰架上汇集的融水和淤泥。资料来源：包含经修改的哥白尼哨兵数据[2023]，由 Rebecca Dell 处理

随着气候变暖，冰架表面会形成更多的融水，冰架是南极洲周围的浮冰，起着抵御内陆冰川冰雪的作用。融水增加会导致冰架不稳定或坍塌，进而导致海平面上升。

研究人员还发现，泥泞和汇集的融水导致的融水形成量是标准气候模型预测的 2.8 倍，因为泥泞和汇集的融水比冰或雪吸收更多的太阳热量。这些结果今天（6月27日）发表在《自然-地球科学》（Nature Geoscience）杂志上，可能会对冰架稳定性和海平面上升产生深远影响。

每年夏天，随着天气转暖，南极洲浮冰架表面都会积水。以前的研究表明，表面融水湖会导致冰架断裂和坍塌，因为水的重量会使冰弯曲或断裂。然而，冰泥在冰架稳定性方面的作用却更难确定。

第一作者、剑桥大学斯科特极地研究所（SPRI）的丽贝卡-戴尔（Rebecca Dell）博士说："我们可以利用卫星图像绘制南极洲大部分地区的融水湖，但很难绘制冰泥，因为从卫星上看，冰泥看起来像其他东西，比如云的阴影。但是利用机器学习技术，我们可以超越人眼所能看到的范围，更清晰地了解淤泥对南极洲冰层的影响。"

尼夫利森冰架上汇集的融水和冰泥。图片来源：包含经修改的哥白尼哨兵数据[2020]，由丽贝卡-德尔处理

剑桥大学的研究人员与科罗拉多大学博尔德分校（University of Colorado Boulder）和代尔夫特理工大学（Delft University of Technology）的研究人员合作，利用美国国家航空航天局（NASA）陆地卫星8号（Landsat 8）卫星的光学数据，训练了一个机器学习模型，获得了2013年至2021年期间57个南极冰架上泥泞和融水湖的月度记录。

戴尔说："机器学习使我们能够利用卫星提供的更多信息，因为它可以使用比人眼所能看到的更多波长的光。这让我们能够确定哪些是泥泞，哪些不是泥泞，然后我们就可以训练机器学习模型，在整个大陆上快速识别泥泞。"

同样来自 SPRI 的合著者伊恩-威利斯（Ian Willis）教授说："我们有兴趣了解南极夏季有多少淤泥，以及随着时间的推移它是如何变化的。"

研究人员利用他们的机器学习模型发现，在南极夏季1月份的高峰期，南极洲冰架上一半以上（57%）的融水都是淤泥，其余43%是融水湖。

戴尔说："在南极洲的所有大型冰架上，这些泥浆从未被大规模测绘过，因此在此之前，超过一半的地表融水都被忽视了。这对水力断裂过程具有潜在的重要意义，融水的重量会在冰层中产生或扩大裂缝。"

融水会影响南极海岸线附近浮冰架的稳定性。随着气候变暖，南极洲的融化速度加快，融水--无论是以湖泊还是泥泞的形式--都会进入冰层的裂缝，导致裂缝变大。这会造成冰架断裂，并可能导致脆弱的冰架坍塌，进而使内陆冰川的冰溢入海洋，造成海平面上升。

威利斯说："由于泥浆比融水更坚固，它不会像湖水那样造成水力断裂，但这绝对是我们在试图预测冰架如何或是否会坍塌时需要考虑的问题。"

除了泥泞对水力断裂的潜在影响外，它对融化率也有很大影响。由于泥泞和湖泊的白色程度低于雪或冰，它们从太阳中吸收的热量更多，导致融雪量增加。气候模型目前没有考虑到这种额外的融化，这可能导致对冰原融化和冰架稳定性的预测被低估。

戴尔说："我很惊讶气候模型中对这些融水的考虑如此之少。"作为科学家，我们的工作就是减少不确定性，因此我们总是希望改进我们的模型，使其尽可能准确。"

"未来，南极洲目前没有水或泥泞的地方很可能会开始发生变化，"威利斯说。"随着气候继续变暖，将会出现更多的融化现象，这可能会对冰的稳定性和海平面上升产生影响。"

编译来源：ScitechDaily