Avançando o Modelagem de Fluxo de Carbono com IA

O Fluxo de Carbono é o movimento do carbono dentro e fora dos ecossistemas. É fundamental pra entender a saúde do nosso meio ambiente natural e a capacidade dele de absorver as emissões de dióxido de carbono feitas pelo ser humano. Isso gerou interesse em um novo campo que usa dados e computadores pra prever esses fluxos de carbono, conhecido como modelagem de fluxo de carbono orientada por dados (DDCFM).

Apesar da importância, os pesquisadores nessa área enfrentam desafios. Não tem um conjunto de dados padrão pra comparar diferentes modelos, o que dificulta saber quais modelos funcionam melhor. Pra ajudar a resolver esse problema, criamos um novo conjunto de dados chamado CarbonSense, que foi preparado pra aprendizado de máquina. O CarbonSense inclui dados sobre fluxos de carbono, condições climáticas e imagens de satélite de 385 locais ao redor do mundo. Esse conjunto de dados tem como objetivo melhorar o treinamento de modelos preditivos e promover a comparação entre diferentes abordagens. Também apresentamos um modelo básico que usa os métodos mais recentes em DDCFM, mostrando que usar novas técnicas de aprendizado profundo pode levar a resultados melhores.

A saúde dos nossos ecossistemas é crítica pra controlar o clima da Terra. Desde meados de 1900, os ecossistemas terrestres absorveram uma parte significativa das emissões de carbono causadas por humanos. No entanto, à medida que as mudanças climáticas progridem, enfrentamos incertezas sobre a estabilidade e funcionalidade futura desses ecossistemas. Ao estudar como o movimento do carbono muda devido ao impacto climático e outras atividades humanas, ganhamos insights sobre a saúde futura dos ecossistemas e sua capacidade de armazenar carbono.

#A Importância dos Fluxos de Carbono

Os fluxos de carbono ajudam a descrever como o carbono se movimenta pelos ecossistemas devido a processos como fotossíntese e respiração. Entender esses movimentos é crucial pra avaliar a saúde dos ecossistemas, mas medi-los pode ser difícil. Muitas vezes, isso requer o uso de sensores em campo por um longo período, cobrindo áreas de 100 a 1000 metros. Isso cria um gargalo que levou ao surgimento da modelagem de fluxo de carbono orientada por dados. Nessa abordagem, os cientistas usam dados disponíveis, como padrões climáticos e informações geográficas, pra construir modelos que preveem os movimentos de carbono. Ao utilizar dados de diferentes ecossistemas, esses modelos podem fazer previsões em níveis locais ou até globais.

Embora a DDCFM tenha um grande potencial pra usar técnicas avançadas, ela ainda não foi amplamente explorada na comunidade de aprendizado profundo. Atualmente, a maioria dos modelos depende de métodos tradicionais como florestas aleatórias e boosting de gradiente, que oferecem resultados decentes, mas não aproveitam ao máximo a diversidade de dados disponíveis. Avanços recentes em aprendizado profundo poderiam oferecer uma estrutura melhor pra incorporar vários tipos de dados, o que poderia melhorar muito a qualidade das informações disponíveis pra tomar decisões relacionadas ao clima.

#Abordando Lacunas de Dados

Pra promover o crescimento da pesquisa em DDCFM, a gente se esforça pra diminuir as barreiras de entrada nesse campo. Atualmente, a preparação de dados é feita de forma inconsistente por diferentes equipes de pesquisa, levando a variações e à falta de padronização. A ausência de conjuntos de dados padrão e benchmarks torna difícil reproduzir resultados e comparar descobertas. Nosso trabalho tem como objetivo preencher essas lacunas por meio de várias contribuições.

Primeiro, apresentamos uma visão geral da DDCFM pra pesquisadores interessados em aprendizado profundo. Segundo, introduzimos um conjunto de dados pronto pra aprendizado de máquina que inclui vários tipos de dados relevantes pra DDCFM. Terceiro, oferecemos um modelo de referência baseado nas melhores práticas atuais. Finalmente, compartilharemos insights de nossos experimentos e forneceremos diretrizes pra relatar resultados nesse domínio.

#Entendendo a DDCFM

Essencialmente, a DDCFM é uma forma de prever valores numéricos, especificamente o fluxo de carbono. O fluxo de carbono depende de muitos fatores, incluindo o tipo de ecossistema, condições climáticas, características de paisagem locais e perturbações como incêndios ou atividades de animais. Enquanto obter dados climáticos é relativamente simples, medir outros fatores pode ser bem mais complicado, especialmente em uma escala global. Os pesquisadores muitas vezes dependem de dados de sensoriamento remoto e outras medidas indiretas pra preencher essas lacunas.

#Medindo Fluxos de Carbono

Um método comum pra medir o fluxo de carbono em nível de ecossistema é chamado de Covariância de Eddy. Essa técnica envolve colocar uma torre com sensores bem acima das plantas pra medir a concentração de gases na atmosfera. Esses sensores monitoram o fluxo de gases como dióxido de carbono e vapor d'água em pequenos redemoinhos chamados de eddies. Nossa pesquisa foca principalmente no dióxido de carbono porque há uma coleção maior de dados padronizados disponíveis pra ele.

As medições de fluxo de carbono são tipicamente expressas como massa por área ao longo do tempo. A produtividade primária bruta (GPP) denota a quantidade total de carbono absorvida pelas plantas através da fotossíntese. A respiração do ecossistema (RECO) refere-se ao total de carbono emitido de volta para a atmosfera tanto pela respiração de plantas quanto de microrganismos. A troca líquida do ecossistema (NEE) representa o equilíbrio entre GPP e RECO, indicando se um ecossistema é um sumidouro ou fonte de carbono. Um sumidouro de carbono absorve mais carbono do que libera, resultando em um NEE negativo. O NEE é a principal medida coletada pelas estações de covariância de eddy e o foco principal do nosso estudo.

#Fatores que Influenciam os Fluxos de Carbono

Os dados climáticos usados na DDCFM são coletados a partir de estações de covariância de eddy. Além do fluxo de carbono, essas estações medem condições ambientais e atmosféricas locais, incluindo fatores como radiação, temperatura do ar, umidade, precipitação e umidade do solo. As variáveis específicas dependem da localização, mas redes regionais mantêm um conjunto mínimo que os pesquisadores devem usar se quiserem compartilhar seus dados.

Pra conseguir previsões globais, produtos de reanálise climática disponíveis publicamente, como o ERA5, podem fornecer uma riqueza de informações. Imagens de satélite das áreas ao redor das estações de covariância de eddy também podem ajudar pesquisadores a entender a cobertura do solo e os tipos de ecossistemas presentes. Produtos comuns incluem aqueles do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), que capturam novas imagens a cada 1-2 dias. Esses produtos ajudam a contabilizar a cobertura de nuvens e a produzir imagens padrão representando a área de cima.

Alguns modelos usam uma categoria de dados chamada dados semânticos, que podem incluir classificações de cobertura do solo, como diferentes tipos de florestas ou terras agrícolas. Essas classificações são geralmente feitas por especialistas, mas também podem ser aproximadas usando produtos do MODIS em uma escala global.

#Apresentando o Conjunto de Dados CarbonSense

Apresentamos o CarbonSense, o primeiro conjunto de dados pronto pra aprendizado de máquina voltado pra DDCFM. O conjunto de dados consiste em dados de estações de covariância de eddy e dados geoespaciais correspondentes do MODIS para 385 locais no mundo todo, totalizando mais de 27 milhões de medições horárias. Essa seção dá uma visão geral de como o conjunto de dados está estruturado, como foi processado e como pode ser usado. Mais detalhes são fornecidos nos materiais suplementares.

#Processo de Coleta de Dados

Todos os dados climáticos foram coletados de grandes redes de estações de covariância de eddy, como FLUXNET 2015 e Ameriflux 2023. Os conjuntos de dados foram selecionados com base no uso do pipeline de processamento ONEFlux, que garante consistência na codificação e unidades. A distribuição geográfica dos locais é um pouco desigual, com mais dados disponíveis da América do Norte e da Europa.

Os dados geoespaciais do CarbonSense vêm dos produtos MODIS. Utilizamos especificamente várias bandas espectrais do MODIS e extraímos imagens em uma área de 4 km por 4 km centrada em cada estação de covariância de eddy. Cada imagem captura informações através de múltiplos canais.

#Pipeline de Processamento de Dados

O primeiro passo em nosso pipeline de processamento envolve mesclar dados de diferentes fontes pra cada estação de covariância de eddy. Algumas estações têm conjuntos de dados sobrepostos, que gerenciamos selecionando os valores mais recentes. Também removemos qualquer dado medido em intervalos de meia hora pra criar um conjunto de dados padrão de uma hora.

Em seguida, trazemos os dados MODIS relevantes pra cada local com base em sua localização geográfica. Também limpamos os dados meteorológicos pra excluir variáveis indesejadas que podem não estar disponíveis ou podem não fornecer informações confiáveis. Finalmente, normalizamos os dados pra garantir consistência entre várias entradas.

Nosso conjunto de dados está disponível como um produto finalizado, mas também fornecemos os dados brutos juntamente com o código usado pra processá-los. Os pesquisadores podem modificar esse pipeline pra incluir variáveis adicionais ou ajustar a qualidade dos dados.

#Usando o Conjunto de Dados CarbonSense

Dadas as dificuldades da diversidade de dados e distribuição geográfica na DDCFM, o CarbonSense mantém uma estrutura onde cada local tem seu próprio diretório. Isso permite que os pesquisadores escolham locais para treinamento e teste com base em seus objetivos de pesquisa específicos.

Também fornecemos um dataloader PyTorch projetado pra funcionar com o conjunto de dados CarbonSense. Os usuários precisam especificar qual fluxo de carbono prever e podem selecionar quais locais incluir no treinamento.

O conjunto de dados CarbonSense é compartilhado sob uma licença permissiva, permitindo que os pesquisadores usem, transformem e compartilhem os dados, desde que forneçam a devida atribuição. Esse acesso aberto é crucial pra fomentar o interesse científico na DDCFM.

#Explorando o Modelo EcoPerceiver

Apresentamos o EcoPerceiver, uma arquitetura multimodal projetada especificamente pra DDCFM. Tradicionalmente, a DDCFM tem se concentrado em métodos tabulares, mas acreditamos que é essencial incluir conceitos de aprendizado profundo pra enfrentar os desafios únicos desse campo.

O EcoPerceiver emprega um design específico que permite lidar efetivamente com uma variedade de tipos de entrada e dados ausentes. O objetivo é melhorar a precisão das previsões, emulando melhor os processos biológicos que influenciam o fluxo de carbono.

#Abordagem de Entrada de Dados

O modelo é sensível a pequenas mudanças nas variáveis. Pra alcançar essa sensibilidade, usamos um método de codificação de Fourier, que mapeia valores de entrada contínuos em um espaço de alta dimensão.

Os dados geoespaciais passam por um processo semelhante, mas são configurados de forma diferente conforme as necessidades do modelo. Cada imagem é transformada pra criar uma matriz de entradas que o modelo processa simultaneamente.

Pra gerenciar casos em que os dados possam estar ausentes, o EcoPerceiver usa uma máscara de modalidade que indica quais entradas ignorar durante o processamento. Isso não só ajuda a manter os níveis de desempenho, mas também reduz a dependência de um pequeno conjunto de variáveis.

#Mecanismo de Atenção Cruzada em Janela

Inspirado em arquiteturas anteriores, o EcoPerceiver implementa um mecanismo chamado atenção cruzada em janela. Essa técnica permite que diferentes tipos de dados sejam processados juntos, resultando em uma representação compacta dos dados que captura informações relevantes.

Após isso, um processo de auto-atenção garante que o modelo baseie suas previsões em observações passadas e presentes. Esse design alinha-se com os processos biológicos envolvidos, onde a dinâmica do carbono depende de condições ao longo de diferentes períodos de tempo.

#Realizando Experimentos

Realizamos vários experimentos usando o EcoPerceiver e comparamos seu desempenho com o modelo XGBoost tradicional. Nosso objetivo era destacar as vantagens de usar técnicas de aprendizado profundo na DDCFM, ao mesmo tempo em que estabelecíamos uma linha de base para pesquisas futuras.

#Amostragem e Divisão de Dados

Para nossos experimentos, dividimos as estações de covariância de eddy em conjuntos de treinamento e teste com base nos tipos de ecossistemas representados. Isso nos permitiu manter uma representação equilibrada de diferentes tipos de ecossistemas em nossos testes.

#Treinamento do Modelo

Usando várias GPUs, treinamos tanto o modelo EcoPerceiver quanto o modelo XGBoost enquanto mantínhamos a consistência na divisão dos dados. Otimizamos o modelo de aprendizado profundo usando o otimizador AdamW e seguimos um cronograma estratégico de taxa de aprendizado pra melhorar a convergência.

O XGBoost foi executado em nós de CPU padrão usando uma configuração semelhante, permitindo uma comparação direta entre as duas abordagens.

#Avaliando o Desempenho

Usamos duas métricas principais pra avaliar o desempenho do modelo: Eficiência de Modelagem Nash-Sutcliffe (NSE) e erro quadrático médio (MSE). Essas métricas fornecem insights sobre a precisão e confiabilidade das previsões feitas por cada modelo.

Os resultados de desempenho indicam que o EcoPerceiver superou consistentemente o XGBoost em vários tipos de ecossistemas. Embora o XGBoost tenha mostrado algumas vantagens em categorias específicas, o EcoPerceiver se destacou em testes de zero-shot e one-shot.

#Analisando Resultados e Discussões

Um aspecto crítico da avaliação do desempenho do modelo é examinar os resultados nos diferentes tipos de ecossistemas. O EcoPerceiver superou o XGBoost em várias categorias, com diferenças notáveis em testes específicos.

No entanto, os resultados também destacaram áreas onde o XGBoost ainda tinha algumas vantagens. Por exemplo, em ecossistemas como zonas úmidas permanentes, a diferença de desempenho era menor. Esses achados demonstram a importância de considerar as características específicas de cada ecossistema ao avaliar a eficácia do modelo.

#Insights Qualitativos

Além das métricas de erro, incentivamos os pesquisadores a analisar qualitativamente as previsões feitas pelos modelos. Comparar valores previstos com dados observados pode fornecer um contexto valioso.

Por exemplo, observamos que uma floresta tropical perene com fluxos de carbono estáveis foi modelada com mais precisão do que uma floresta de pinheiros afetada por perturbações. Isso destaca a importância de entender o contexto ecológico por trás dos pontos de dados.

#Direções Futuras

O trabalho apresentado neste estudo serve como uma base para futuros desenvolvimentos na DDCFM. Existem muitas oportunidades pra expandir tanto o conjunto de dados quanto os modelos utilizados. À medida que mais dados se tornam disponíveis, isso melhorará ainda mais as capacidades preditivas dos modelos.

Os pesquisadores também devem considerar melhorar o conjunto de dados com dados geoespaciais de melhor qualidade ou incluir fatores adicionais relevantes ao fluxo de carbono. Abordar as limitações relacionadas à diversidade de dados e à representação geográfica será essencial pra avançar no campo.

#Conclusão

Resumindo, nosso trabalho fornece recursos e insights valiosos para a comunidade de aprendizado profundo interessada na DDCFM. Ao introduzir o conjunto de dados CarbonSense e o modelo EcoPerceiver, nosso objetivo é facilitar a pesquisa e ajudar a enfrentar desafios ambientais urgentes. À medida que continuamos a explorar formas de aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina à modelagem de fluxo de carbono, convidamos mais pesquisadores a contribuir com este campo crítico de estudo.