Новое исследование Открытого доступа в npj Climate and Atmospheric Science впервые в ходе прямого испытания модели показывает, что данные измерений помеченных акул могут улучшить сезонные прогнозы состояния океана. В ретроспективных экспериментах ошибки прогнозирования температуры поверхности в отдельных динамических регионах океана снизились до 40 процентов.
Животных не направляли специально по маршрутам измерений. 18 синих акул и короткоплавникового мако свободно перемещались по северо-западной Атлантике, регистрируя глубину и температуру с помощью спутниковых передатчиков. Поскольку акулы часто посещают фронты, водовороты и другие динамические области, они собирали данные именно там, где традиционные системы измерения могут иметь пробелы.
8 242 температурных профиля в северо-западной Атлантике
Исследовательская группа оснастила акул спутниковыми передатчиками SPLASH-10 возле Cape Cod в октябре 2021 года. К апрелю 2022 года 19 животных передали в общей сложности 8 242 профиля глубинной температуры с 58 947 связанными измерениями. Вместе у них было 2635 дней работы передатчиков.
Точки измерения простирались примерно на 20 градусов широты и 40 градусов долготы в Атлантическом океане. Самое глубокое погружение составило 1976 метров. Датчики зафиксировали температуру от 3,9 до 33,9 градусов Цельсия. Акулы не только определяли положение на поверхности, но и давали трехмерное представление о толще воды.
Часть данных от акул поступила непосредственно в модель
Для настоящего теста исследователи ввели 1329 профилей в ежемесячную инициализацию сезонной климатической модели. Затем они сравнили прогнозы с данными об акулах и без них, используя спутниковые наблюдения, и провели повторный анализ океана.
Эффект был особенно заметен на прибрежных, шельфовых и континентальных склонах. Там температурные фронты и течения изменяются в относительно небольших пространственных масштабах, а грубо решенная модель может лишь в ограниченной степени отобразить такие процессы. В отдельных сравнениях дополнительная инициализация с использованием данных об акулах снизила ошибку температуры поверхности до 40 процентов.
Эффект иногда оставался заметным в течение недель или месяцев, хотя профили включались в модель только во время коротких стартовых окон. Важно было не только количество измерений. В отдельные месяцы более широкое пространственное распределение может оказаться более важным, чем множество близко расположенных профилей.
От идеи для прогнозов ураганов к первому испытанию модели
Haitauchen еще в 2025 году сообщил об идее использования акул как мобильных поставщиков данных для улучшения прогнозов ураганов и погоды. В то время основное внимание уделялось потенциалу: хищные рыбы, мигрирующие на большие расстояния, должны предоставлять данные о температуре из труднодоступных частей океана.
Новая работа – важный шаг от этой идеи к измеримому результату. Однако это не доказывает, что данные передатчика уже использовались для лучшего прогнозирования конкретного маршрута урагана или интенсивности отдельного шторма. Были проверены сезонные прогнозы температуры океана. Такие улучшенные исходные данные могли бы также использоваться в моделях погоды и штормов в долгосрочной перспективе, но это требует дальнейших целенаправленных экспериментов.
Как акулы могут дополнить традиционные системы наблюдений
Спутники в основном наблюдают за поверхностью океана. Зонды Argo, исследовательские рейсы и автономные планеры предоставляют данные с глубин, но не охватывают одинаково хорошо все динамичные прибрежные и шельфовые районы. Отмеченные животные могут передавать дополнительные профили из районов, которые они посещают естественным образом.
Акулы не заменяют эти измерительные сети. Их ценность заключается в дополнении этих сетей. Данные, полученные в рамках проектов экологической телеметрии, также могут быть включены в модели океана после контроля качества. Исследователи ссылаются на международные программы, такие как Animal Telemetry Network и AniBOS, которые хотят интегрировать данные о животных в глобальные системы наблюдения в долгосрочной перспективе.
Это ещё не оперативная система прогнозирования
Исследование представляет собой явное подтверждение концепции. Оно использует данные всего 19 акул за один сезон и одну область океана. Используемая модель работает с разрешением примерно в один градус и не может напрямую разрешить многие мелкомасштабные процессы течений. Кроме того, оценки проводились ретроспективно, а не в качестве ежедневного оперативного прогноза.
Для долгосрочного использования необходимо больше животных, более длинные временные ряды, стандартизированные датчики и система передачи данных, которая проверяет измеренные значения почти в реальном времени и передает их метеорологическим и океаническим службам. Только тогда можно будет проверить, насколько надежно работает подход в разные годы и регионы.
Первый прямой эксперимент все же дает четкий результат: акулы не только документируют собственные маршруты миграции. Их погружения также могут заполнять пробелы в наблюдениях за океаном и заметно улучшать модели прогнозирования.
