帮助飞机躲避火山灰云的算法

火山喷发后只用5到10分钟，炽热的火山灰就可以达到11公里高处——已经超过了通常商用喷气机的巡航高度，并且足以对其发动机造成危害。

现在有科学家开发出了一种新算法，可以在火山喷发后立即识别并追踪火山灰云的走向。在11月8日的《地球与空间科学》网络版上，研究人员报告说，利用卫星图像，该程序可以在大约3分钟内分析出爆发性灰云的温度、高度和轨迹。

通过近乎实时地追踪，科学家们可以提醒航空管理机构修改途径相关区域的航线。 “及时发现至关重要。”研究合作者者Michael Pavolonis说，他是威斯康星州麦迪逊市国家海洋和大气管理局的物理科学家。

对于偏远地区不受人类监控的火山，该技术具有特别的价值。在全球大约1500座活火山中，只有不到10％受到了监测。

算法通过扫描气象卫星拍摄到的图像，如NOAA和NASA的合作发射的地球同步环境卫星系统和日本的Himawari-8。这些卫星在赤道附近掠过，每隔30秒就会拍摄地球的照片。

2011年6月厄立特里亚纳布罗火山喷发的卫星图像以及火山喷发15分钟后AI对周围云层的模拟结果。深红代表火山灰和二氧化硫，黑色是充满冰的云层。黄色代表高液态水含量的云团。
左图：JEFF SCHMALTZ / MODIS快速反应组 GSFC / NASA;右：M.PAVOLONIS / NOAA

Pavolonis说，难点在于分辨出不同类型的云。例如，为了区分火山灰云和大雷暴，该算法需要计算一种被称为亮度温度的东西。当过热的灰云涌向高空时，它们在平流层附近迅速冷却。

研究人员训练算法，向其输入了2002年至2017年卫星数据中记录下的79次火山爆发。当该算法使用早期卫星的数据时，它有55％的概率准确识别出灰云。使用来自新世代卫星的数据时，准确率上升到了近90％。

英国曼彻斯特大学的火山学家Mike Burton没有参与这项研究，但他非常希望看到能有一部可用于监测火山爆发的人工智能。“它刚刚起步，但我认为机器学习应用在火山学上的潜力极其巨大。”

本文译自 sciencenews，由 majer 编辑发布。