L’intelligence artificielle permet de mieux comprendre le recul des glaciers | Polarjournal
Le glacier du 14 juillet (Fjortende Julibreen), au nord-ouest du Spitzberg, est l’un des glaciers dont le front de vêlage a reculé au cours des dernières décennies. (Photo : Julia Hager)

Une équipe de recherche a développé un nouveau modèle d’apprentissage profond qui a permis de créer un ensemble de données à haute résolution de 149 glaciers à terminaison marine au Svalbard afin de suivre la perte de glace sur leurs fronts de vêlage.

Le Svalbard est l’une des régions qui se réchauffe plus vite que le reste du monde. L’augmentation rapide des températures affecte particulièrement les glaciers, qui perdent rapidement de la masse. Cependant, les mécanismes à l’origine de la perte de glace ne sont pas encore bien compris, en particulier la dynamique de vêlage des glaciers à terminaison marine.

Dans la publication Earth System Science Data du 20 février, une équipe de chercheurs de l’Université de Bristol et de l’Université technique de Munich a publié un ensemble unique de données comprenant près de 125 000 images satellite et visualisant les positions des fronts de vêlage de 149 glaciers de marée au Svalbard entre 1985 et 2023 – un outil important pour les chercheurs afin de répondre aux questions en suspens sur le vêlage des glaciers.

La plupart des glaciers à terminaison marine du Svalbard reculent (rose), certains s’écoulent très rapidement (orange) et seuls quelques-uns croissent (vert). Carte : Tian Li et al. 2024

Dans un communiqué de presse du projet européen Arctic PASSION,Tian Li, chercheur au Centre de glaciologie de Bristol et auteur principal de l’étude, déclare que « cet ensemble de données peut être utilisé pour améliorer les évaluations du bilan de masse des glaciers de marée du Svalbard. En outre, il permet d’explorer les moteurs et les processus qui contrôlent le vêlage des glaciers. Cela est essentiel pour comprendre la dynamique du vêlage, un indicateur clé de la façon dont les glaciers réagissent au changement climatique ».

Sur la base du vaste catalogue de données satellitaires, les chercheurs ont utilisé un processus automatisé avec apprentissage profond et réseaux neuronaux pour déterminer les fluctuations saisonnières et annuelles du front de vêlage avec une résolution temporelle moyenne de seulement quatre jours.

À l’exception d’une poignée de glaciers sur Nordaustlandet – la deuxième plus grande île du Svalbard, située au nord-est du Spitzberg – tous les glaciers étudiés reculent, avec une perte de masse accélérée au cours des dernières décennies.

En outre, l’équipe de recherche a également identifié ce que l’on appelle des « événements de poussée », dans lesquels un glacier s’écoule plus rapidement dans un court laps de temps et perd donc plus de glace sur son front.

Capture d’écran de la plateforme en ligne accessible au public montrant les changements de position des fronts de vêlage des glaciers au cours des dernières décennies (code couleur du jaune au bleu foncé : 1985 à 2023). Source : https://maps.heidler.info/svalbard/

Dans les études antérieures, la perte de glace aux fronts des glaciers n’était généralement pas prise en compte en raison d’un manque de données. Le nouvel ensemble de données permet désormais de mieux comprendre et de prévoir le recul futur des glaciers dans l’Arctique, ce qui est essentiel pour prédire l’élévation future du niveau de la mer. L’équipe de recherche prévoit d’appliquer la nouvelle méthode à tous les glaciers marins de l’Arctique.

L’équipe de recherche a développé cet ensemble de données inédites et de pointe dans le cadre du projet européen Arctic PASSION, qui vise à créer un système d’observation panarctique pour les variables climatiques les plus importantes de la cryosphère arctique.

Julia Hager, PolarJournal

Lien vers l’étude Li, T., Heidler, K., Mou, L., Igneczi, A., Zhu, X. X. et Bamber, J. L. (2024). A high-resolution calving front data product for marine-terminating glaciers in Svalbard. Earth System Science Data, 16(2), 919-939. https://doi.org/10.5194/essd-16-919-2024

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