Modéliser la circulation océanique avec l'apprentissage automatique

Comprendre la circulation océanique est super important pour prédire la météo, les patterns climatiques et gérer les ressources liées à l'océan. Une façon d'évaluer cette circulation, c'est en observant la Hauteur de Surface de la Mer (SSH), qui montre à quelle hauteur est la surface de l'océan dans différentes zones. Mais pour avoir une image claire, on doit séparer la SSH en deux parties : les mouvements équilibrés (BMs), qui changent lentement, et les mouvements déséquilibrés (UBMs), qui changent rapidement.

En ce moment, des satellites comme le tout nouveau satellite Surface Water and Ocean Topography (SWOT) peuvent mesurer la SSH avec un détail incroyable. Ce nouveau satellite peut capturer des données avec une résolution de 5-10 km, où les BMs et les UBMs sont à peu près de la même taille. Cependant, le SWOT ne passe que sur chaque zone une fois tous les 21 jours, ce qui rend l'utilisation des méthodes standards, qui nécessitent des données plus fréquentes, un peu compliqué. Donc, on a besoin de nouvelles façons de gérer les mesures de SSH qui peuvent fonctionner avec juste un seul instantané à la fois.

#Le Défi des Méthodes Actuelles

Récemment, des tentatives d'utilisation de l'apprentissage automatique, surtout le deep learning (DL), ont montré du potentiel pour séparer les BMs et les UBMs. Certaines études ont abordé le problème comme une traduction d'un type d'image (la SSH totale) à un autre (les BMs et UBMs séparés). Bien que ces tentatives aient été plutôt réussies, elles ont souvent du mal avec la large gamme d'échelles dans les données océaniques et nécessitent aussi beaucoup de données d'entraînement, qui manquent.

Un gros problème avec les méthodes actuelles est que la précision des prédictions varie selon les échelles. Les motifs dans les données océaniques peuvent montrer des différences significatives, ce qui signifie que certaines méthodes peuvent rater des détails importants. Par exemple, quand on utilise la perte d'erreur quadratique moyenne (MSE) pour évaluer les prédictions, le modèle se concentre souvent sur les grands motifs tout en ignorant des détails plus petits mais importants.

Pour surmonter certains de ces défis, les chercheurs regardent des techniques comme l'analyse de composant à phase nulle (ZCA) pour améliorer la séparation des BMs et UBMs à travers différentes échelles.

#Importance de la Dynamique Océanique

L'océan joue un rôle essentiel dans le climat et les systèmes météorologiques de notre planète. Il stocke et déplace d'énormes quantités de chaleur, de carbone et d'autres substances importantes. Le mouvement de l'eau dans l'océan se compose de divers processus qui se déroulent à différentes vitesses et échelles. En analysant comment ces processus fonctionnent ensemble, on peut obtenir des perspectives sur les changements climatiques et gérer des ressources comme la navigation, la pêche et l'énergie océanique renouvelable.

Actuellement, la méthode principale pour estimer le flux océanique global est l'altimétrie par satellite. Ces observations aident à mesurer la hauteur de la surface de l'océan, ce qui est lié au mouvement de l'eau sous-jacente. Mais juste mesurer la SSH ne suffit pas ; on doit décomposer cela en BMs et UBMs pour mieux comprendre le flux.

Traditionnellement, on peut séparer les BMs et UBMs en utilisant diverses techniques de filtrage. Ces filtres nécessitent généralement des données enregistrées sur de courtes périodes - de quelques minutes à quelques heures. Comme les satellites standards ne collectent des données qu'une fois tous les 10 jours environ, ça complique la séparation des deux types de mouvements de manière précise.

Maintenant que le satellite SWOT fournit des données en haute résolution, il faut développer des méthodes qui peuvent fonctionner avec juste un seul instantané de la SSH.

#Approches de l'Apprentissage Automatique

Avec la montée des techniques d'apprentissage automatique, il y a un potentiel pour traiter la tâche de séparation de la SSH comme un défi de transformation d'image. Certains modèles, comme les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), ont été appliqués avec divers niveaux de succès. Cependant, la nature multi-échelle des données océaniques reste un défi. La quantité de signal à différentes échelles peut varier énormément, rendant difficile pour les modèles de capturer tous les détails nécessaires.

Utiliser une fonction de perte typique qui se concentre sur la précision pixel par pixel mène souvent à négliger des informations importantes à plus petites échelles. Pour y remédier, certains chercheurs ont essayé d'ajouter des gradients à leurs fonctions de perte pour tenir compte des petits détails ; mais cela introduit de nouvelles complexités, comme la nécessité d'un ajustement fin et des risques de surapprentissage.

Pour lutter contre ces problèmes, l'application du blanchiment ZCA est proposée comme moyen de prétraiter les données. Cette technique peut aider à équilibrer les informations entre les échelles, réduire les risques de surajustement et stabiliser le processus d'entraînement en minimisant les corrélations entre les échantillons de données.

#Méthodologie Proposée

Notre méthodologie consiste à décomposer la SSH totale en ses composants : BMs et UBMs. On entraîne un modèle d'apprentissage automatique pour prédire l'UBM pour une entrée SSH donnée et dériver le BM à partir de cela. Nos données d'entraînement viennent de simulations océaniques globales à haute résolution se concentrant sur une zone oceanique particulière connue sous le nom de zone de rétrodiffusion d'Agulhas.

Pour améliorer le processus d'entraînement, on utilise deux techniques d'augmentation de données : faire pivoter les images de données pour aider le modèle à mieux apprendre avec différentes orientations et créer des échantillons synthétiques pour augmenter les données d'entraînement disponibles. Ensuite, on applique le blanchiment ZCA pour améliorer encore la capacité du modèle à reconnaître des caractéristiques à la fois à grande et petite échelle.

#Évaluation de la Performance du Modèle

Pour comprendre comment nos techniques d'apprentissage automatique fonctionnent, on compare différents modèles, comme les filtres gaussiens traditionnels et diverses configurations de UNet, qui sont conçus pour l'analyse d'image. On regarde deux indicateurs de performance principaux : la distribution de l'erreur absolue pixel par pixel et la Densité Spectrale de Puissance (PSD) des prédictions. Cela nous aide à voir à quel point les modèles prédisent précisément les composants et à quel point ils capturent des informations à travers différentes échelles.

Les résultats initiaux montrent que tous les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent mieux que les filtres gaussiens traditionnels, prouvant qu'ils peuvent réduire efficacement les caractéristiques UBM à petite échelle nécessaires pour des évaluations de flux précises. Parmi eux, le modèle AugZCA-UNet se distingue, dépassant constamment les autres tout en maintenant un taux d'erreur plus bas.

#Défis à Venir

Bien que notre approche marque des progrès dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour cette tâche, plusieurs défis restent à relever. Un gros problème est que le processus ZCA nécessite que les images s'adaptent à une taille spécifique, ce qui peut poser des problèmes lorsqu'on traite des ensembles de données de dimensions différentes.

De plus, appliquer ZCA à des images plus grandes peut consommer beaucoup de mémoire, nécessitant des ajustements pour rendre le processus plus efficace. On doit aussi évaluer la performance du modèle dans des zones où il y a des lacunes de données, surtout étant donné les limitations de couverture du satellite SWOT.

Enfin, on devrait explorer à quel point le modèle se généralise à différents arrangements et conditions, surtout par rapport aux méthodes plus traditionnelles.

#Conclusion

Le modèle AugZCA-UNet montre un gros potentiel pour séparer efficacement la SSH en BMs et UBMs, améliorant notre capacité à analyser la dynamique océanique à des échelles plus fines. Sa capacité à gérer la rareté des données et à capturer les variations à petite échelle sans trop d'ajustements pourrait être vitale pour faire avancer la recherche en océanographie et en sciences climatiques.

En continuant à affiner ces modèles et techniques, on espère relever les défis existants et les appliquer aux données SSH du monde réel issues de missions comme SWOT, permettant ainsi d'améliorer notre compréhension des comportements océaniques et de leur impact sur notre planète.