Океанологи Санкт‑Петербургского государственного университета разработали нейросетевую модель, которая по параметрам состава воды оценивает концентрацию углекислого газа в водоеме. Алгоритм уже успешно протестирован на данных, полученных в Балтийском море.Морские растения поглощают растворенный в воде углекислый газ в процессе фотосинтеза, а после отмирания способствуют его долгосрочному хранению в глубинных слоях океана. Это помогает снижать парниковый эффект, поскольку Мировой океан поглощает около 25 % антропогенных выбросов диоксида углерода. Однако избыток углерода приводит к закислению водоемов, что разрушает кораллы и раковины, а разложение органики снижает уровень кислорода в придонных слоях, создавая «мертвые зоны».

Балтийское море, будучи мелководным и замкнутым, особенно подвержено этим процессам. Обилие речного стока и слабый водообмен с океаном провоцируют бурное развитие – «цветение» – цианобактерий, которые усиливают поглощение углерода, но также ухудшают качество воды и расширяют области с дефицитом кислорода. Это угрожает экосистеме, делая ее уязвимой к дальнейшим климатическим изменениям.

Для измерения углекислого газа в воде океанологи используют показатель парциального давления (pCO₂) – того давления, которое создавал бы газ, если бы он один занимал весь объем. В океанологии этот параметр показывает, насколько вода насыщена CO₂ по сравнению с атмосферой.

Специалисты Санкт‑Петербургского университета проанализировали данные о параметрах среды, влияющих на концентрацию углекислого газа, и построили модель для оценки парциального давления с использованием искусственного интеллекта. Для нейросети использовали показатели освещенности, температуры и солености водоема, а также глубину перемешанного слоя, взятые из открытой базы экспедиционных данных SOCAT, а также со спутников.

«Мы создали карты парциального давления для поверхностного слоя всего Балтийского моря, используя реальные измерения параметров воды. Такие карты позволяют точнее оценить параметр в районах с редкими замерами – например, у берегов заливов или в прибрежных зонах в осенне‑зимний период. Наша модель дает реалистичные показатели, подтвержденные спутниковыми и модельными данными», – пояснила доцент кафедры океанологии СПбГУ, лектор Российского общества «Знание» Полина Лобанова.