NordenBladet — Teadlaste merepinna uurimise üheks eesmärgiks on võimalikult täpselt kaardistada merevee kvaliteedi näitajaid ning analüüsida kliima ja ökosüsteemi muutuseid. TalTechi okeanograafid keskendusid oma hiljutises uurimistöös uue meetodi arendamisele, mis „ehitab“ merepinna temperatuuri ja soolsuse vaatlustest lünkadeta „kaardid“, mille tulemusi saab prognoosimudelites otseselt kasutada. Lisaks toimuvate keskkonnamuutuste kaardistamisele saavad sellisest informatsioonist otsest praktilist kasu ka näiteks kalurid, kelle töö sõltub kalaparvede liikumistest.

Uurimistöö juht, TalTechi meresüsteemide instituudi professor Jüri Elken selgitas, et mereteadlased, ehk okeanograafid kasutavad merevee pinnakihi uurimiseks tänapäeval valdavalt kolme tüüpi andmeid: „Vanim meetod on nn in situ meetod, ehk siis vee omadusi mõõdetakse kohapeal laevadelt või kaasajal ka automaatjaamadelt, kasutades kas sensorite andmeid või analüüsides võetud veeproove. Teiseks meetodiks on kaugseire: kaasajal kasutatakse enim satelliitidelt saadavaid andmeid, mille tulemusi võib esitada näiteks detailsete kaartidena. Kolmas uurimismeetod on numbriline modelleerimine, kus mere seisundi muutused leitakse füüsikalisi protsesse simuleerivate keeruliste arvutiprogrammide abil, mille tulemusi saab esitada ka animeeritud kaartidena ehk omalaadse multifilmina.“

Kõigil kolmel analüüsimeetodil on tegelikult omad plussid ja miinused. Nii näiteks annavad kohapealsed vaatlused kõige täpsemad andmed merevee omaduste kohta, kuid vaatluspunkte on vähe ning nad on ebaühtlaselt jaotunud, mistõttu kujunev pilt on kahjuks kaunis fragmentaarne. Satelliidipildilt saame detailse info näiteks vee temperatuuri ja klorofüllisisalduse kohta, kuid mitte merevee soolsuse, toitainete ja paljude muude oluliste merevee näitajate kohta. Numbrilised mere ökosüsteemi mudelid leiavad üha rohkem praktilist kasutamist, kuid nende täpsus jätab mõnikord soovida. „Seega kasutame mereseisundi uurimiseks ja oma prognooside tegemiseks kõiki kolme meetodit. Uurimistulemuse edu valem ongi teadlaste jaoks kolme meetodi omavahelises õiges kombineerimises“, lisab Jüri Elken.

Erinevat tüüpi andmete ühildamiseks kasutavad okeanograafid aga statistilisi meetodeid. Antud uuringus võeti kasutusele traditsiooniline EOF (empiirilised ortogonaalsed funktsioonid) meetod, millele tehti täiendused: pinnakaartide kordusmustrid leiti korrapärasel arvutusvõrgul numbrilise mudeli tulemustest, põhiliste mustrite kaalukoefitsiendid konkreetse ajahetke kohta leiti aga lähiperioodi vaatlusandmete põhjal. Selle meetodi abil on võimalik vaatlustulemusi laiendada ka piirkondadesse ja nendele aegadele, kus vaatlusi ei toimunud. „Kui mingi merepiirkond, näiteks Eestit ümbritsevad merealad, on samasuguste ilmastikutegurite mõju all, on mereseisundi muutujate reaktsioon üksteisest eemal asuvates paikades sarnane. Näiteks kui sügisel toimub Soome madalas rannikumeres, kuskil Kotka lähistel, kiirem jahtumine kui avamerel, siis sarnane muutus esineb väga tõenäoliselt ka Pärnu lähistel või Väinameres. Samuti kui Narva jõe lähedal on meres keskmisest väiksem soolsus, siis on ta tõenäoliselt väiksem ka Daugava juures. Sellist keerulist korrelatsioonide mustrit võtab põhimõtteliselt arvesse meie arendatud EOF analüüsi rakendus,“ selgitab professor Elken. Seega – toetudes ühes kindlas piirkonnas domineerivatele statistilistele mustritele, saavutatakse senise vaatlusjaamadelt saadud kaardistatava analüüsiala oluline laienemine.

„Teadustöö väljundina lõime vaatlusandmete sulandamise (assimileerimise) uut tüüpi algoritmi ja ka vastava arvutiprogrammi. Selle rakendamise esimeste katsetulemuste põhjal võib väita, et saame oluliselt vähendada seni suureks probleemiks olnud veepinna temperatuuri ja soolsuse päevase prognoosi süstemaatilist (kuu keskmist) erinevust võrreldes tegelike vaatlusandmetega,“ kinnitab professor Elken.

Rahvusvaheline uurimisrühm, kuhu kuulusid lisaks TalTechi okeanograafidele ka teadlased Taani Meteoroloogia Instituudist, avaldas oma kaheaastase uurimistöö tulemuste kohta artikli „Veepinna temperatuuri ja soolsuse väljade rekonstrueerimine, kasutades mudelist saadud EOF mustreid“ (Reconstruction of Large-Scale Sea Surface Temperature and Salinity Fields Using Sub-Regional EOF Patterns From Models) väljaandes Frontiers in Earth Science.

Allikas: Frontiers in Earth Science https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2019.00232/full

Lisainfo: TalTechi meresüsteemide instituudi professor Jüri Elken, juri.elken@taltech.ee

Kersti Vähi, TalTechi teadusosakond