Przełomowe podejście w zakresie ochrony morskiej ma obecnie miejsce, gdy badacze z Narodowego Instytutu Nauk Rybackich (NIFS) ogłosili zmianę w swoim systemie monitorowania w celu zwalczania martwych stref pozbawionych tlenu w wodach przybrzeżnych. Dotychczas NIFS co dwa tygodnie udostępniał aktualizacje w czasie sezonu letniego na południowym wybrzeżu Korei, teraz zaoferował tygodniowe raporty, aby zminimalizować szkody w środowisku wodnym spowodowane tymi zdeponowanymi z brakiem tlenu masami wód. Ponadto instytut rozpoczął korzystanie z technologii sztucznej inteligencji do prognozowania i badania trzech wewnętrznych obszarów Zatoki Jinhae.
Martwe strefy, charakteryzujące się poziomem tlenu poniżej 3㎎/L rozpuszczonego w wodzie morskiej, zakłócają życie morskie poprzez utrudnianie czynności oddychania organizmów wodnych, powodując znaczne szkody dla rybołówstwa. To zjawisko pojawia się w miesiącach letnich, gdy temperatura wody na powierzchni wzrasta, uniemożliwiając zimną wodę z głębin morskich na mieszanie się z wodą powierzchniową i powodujące wyczerpanie tlenu w warstwach dolnych. Powstają głównie w pół-dennej zatoce z nieefektywnym krążeniem wody, prowadzą do masowej śmiertelności w akwakulturze i stanowią zagrożenie dla bioróżnorodności morskiej.
NIFS, korzystając z systemów monitorowania w czasie rzeczywistym, rozszerzył swoją sieć monitoringu z 4 do łącznej liczby 18 lokalizacji od 2015 roku, zapewniając godzinne obserwacje temperatury wody i poziomu rozpuszczonego tlenu między majem a listopadem. Poprzez zbieranie i analizę dużych danych z tych systemów, badacze mają na celu zastosowanie modeli predykcyjnych opartych na sztucznej inteligencji do przewidywania wystąpienia martwych stref z wyprzedzeniem, z planowanym programem pilotażowym dla trzech kluczowych punktów w Zatoce Jinhae. Ostatnie zastosowania AI w analizie predykcyjnej martwych stref w Zatoce Jinhae wykazały średnią dokładność na poziomie 65-75%, sygnalizując obiecującą przyszłość w dalszym zwiększaniu precyzji tej innowacyjnej technologii.
The source of the article is from the blog klikeri.rs