Machine-Learning-basierte Analyse und Rekonstruktion von Meeresoberflächentemperaturen der Nordsee

Das Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrografie (BSH) analysiert wöchentlich die Meeresoberflächentemperaturen (sea surface temperature, SST) der Nord- und Ostsee im operationellen Betrieb. Seit 1995 geschieht dies in einem halb-automatisierten Prozess, in welchem täglich erfasste Satellitenmessungen und Temperaturmessungen von Schiffen und Stationen erst manuell geprüft und dann zu Wochenmitteln zusammengefasst werden. Über Lücken in der Fläche wird im aktuellen Prozess mit einem Krigingverfahren interpoliert.

Seit 2023 wird für diesen wöchentlichen Prozess, zunächst für die Nordsee, eine neue Methode entwickelt, welche auf maschinellem Lernen (ML) basiert und ein intelligentes Auffüllen der lückenhaften Beobachtungen ermöglichen soll. Konkret wird hierbei der Ansatz des „Inpaintings“ verwendet - urspünglich in der digitalen Bildbearbeitung verwurzelt. Dabei wird ein „Convolutional Neural Network“ (CNN) mit vollständingen Daten“bildern“, z.B. aus Ozean-Modellen oder Reanalysen trainiert. Das hierbei verwendete neuronale Netzwerk basiert auf einer „partial convolution“ Technik, die auch bei großen, unregelmäßig geformten Datenlücken zuverlässig funktionieren soll.

Hier präsentieren wir erste, vielversprechende Ergebnisse unseres ML-Modells, das mit täglichen SST-Daten aus BSH-eigenen Klimamodellsimulationen und des operationellen Ozeanmodells des BSH trainiert wurde. Zudem wurden aus täglichen Satellitendaten Masken erstellt, die dem ML-Modell realistische Datenlücken vorgeben. Im jetzigen setup liegt der mittlere Temperaturfehler (RMSE) zum Beispiel bei ca. 0.3°C.

Die bestehende wöchentliche SST Analyse hat eine horizontale Auflösung von 20 km, mit der neuen Methode und den hochaufgelösten Trainingsdaten streben wir zukünftig eine höhere Auflösung von ca. 5 km an. Perspektivisch soll uns der ML-Ansatz nicht nur ermöglichen, die wöchentliche SST Analyse weiter zu automatisieren, sondern es soll auch geprüft werden, ob eine neue Rekonstruktion von Nordseetemperaturen für die Zeit vor der Satelliten-Ära möglich ist.