卫星和无人机正被用于研究冰川物理学和预测海平面上升

　　作为麻省理工学院气候大挑战竞赛的一部分，BrentMinchew领导着两项提案，以更好地理解冰川物理学和预测海平面上升。当我们想到气候变化时，脑海中最戏剧性的画面之一是冰川冰的消失。随着地球变暖，这些巨大的冰河成为温度上升的牺牲品。但是，随着冰原的退缩，它们也成为气候变化的一个更危险的结果的重要贡献者：海平面上升。
　　在麻省理工学院，一个跨学科的科学家团队决心改善对下个世纪海平面上升的预测，其中一部分是通过仔细研究冰原的物理学。
　　上个月，由地球、大气和行星科学系（EAPS）的塞西尔和艾达格林职业发展教授BrentMinchew领导的关于该主题的两项研究提案被宣布为麻省理工学院气候大挑战计划的决赛项目。气候大挑战计划于2020年7月启动，从整个研究所的合作者那里征集了近100个项目提案，这些合作者听从了大胆的指控：开发研究和创新，为世界应对气候挑战的努力提供改变游戏规则的进展。
　　作为入围者，Minchew和他来自城市研究与规划系、经济系、土木与环境工程系、Haystack天文台以及外部合作伙伴的合作者，获得了10万美元的资金来制定他们的研究计划。27个入围提案中的一个子集将在下个月宣布，构成一个获得额外资金和支持的多年期旗舰项目组合。
　　Minchew提案的一个目标是更充分地了解支配冰川冰迅速变化的最基本过程，并利用这种了解建立下一代模型，在冰川冰对气候变化的反应和影响中，对冰原行为进行更多预测。
　　我们需要开发更准确和计算效率高的模型，为未来几十年的海平面上升提供可测试的预测。为了迅速做到这一点，我们希望进行更好和更频繁的观测，并从这些数据中了解冰盖的物理学，Minchew说。例如，你要对冰块施加多大的压力，它才会破裂？
　　目前，Minchew的冰川动力学和遥感小组主要利用卫星来观察格陵兰岛和南极洲的冰层，并使用合成孔径雷达干涉（InSAR）。但是，这些数据往往是在很长的时间间隔内收集的，这只能给他们提供大事件的前后快照。通过在较短的时间尺度上进行更频繁的测量，如几小时或几天，他们可以得到冰中发生的更详细的情况。
　　Minchew说：在我们预测冰原在未来将是什么样子，以及它们将如何演变的过程中，许多关键的未知因素涉及冰川的动态，或者我们对流动速度和流动阻力的关系的理解。
　　这两个提案的核心是创建SACOS，即平流层空中气候观测系统。该小组设想开发太阳能无人机，可以在平流层中连续飞行数月，使用一种新的轻型、低功率雷达和其他高分辨率仪器进行更频繁的测量。他们还提议将传感器直接空投到冰面上，配备地震仪和GPS跟踪器，以测量冰面的高频振动，并准确定位其流动的运动。
　　冰川是如何促进海平面上升的
　　目前的气候模型预测海平面将在下个世纪上升，但究竟上升多少还不清楚。估计从20厘米到两米不等，当涉及到制定政策或缓解措施时，这是一个很大的差异。Minchew指出，应对措施将是不同的，取决于它属于尺度的哪一端。如果它接近20厘米，可以建造海岸壁垒来保护沿海地区。但是，如果海浪较高，这种措施就会变得过于昂贵和低效而不可行，因为整个城市的一部分和数百万人将不得不搬迁。
　　他说：如果我们所看到的未来是到本世纪末海平面可能上升一米以上，那么我们需要尽早知道这一点，这样我们就可以开始计划并尽力为这种情况做准备。
　　冰川和冰盖对海平面的上升有两种作用：冰的直接融化和加速冰向海洋的运输。在南极洲，变暖的海水融化了冰原的边缘，这往往会减少阻力，使冰更快地流向海洋。这种变薄也会导致冰架更容易断裂，促进冰山的撞击这些事件有时会导致冰流的进一步加速。
　　利用SACOS收集的数据，Minchew和他的小组可以更好地了解冰中的哪些材料特性允许冰山断裂和撞击，并建立一个关于冰原如何应对气候力量的更完整的图片。
　　他说：我想要的是减少和量化2100年之前海平面上升预测中的不确定性。
　　从这个更完整的图景中，这个团队也包括经济学家、工程师和城市规划专家可以致力于开发预测模型和方法，帮助社区和政府估计与海平面上升有关的成本，制定合理的基础设施战略，并刺激工程创新。
　　了解冰川动力学
　　更频繁的雷达测量和更高分辨率的地震和GPS数据的收集，将使Minchew和团队能够更好地了解冰川动力学的大类包括崩解，这是一个设定海平面上升速度的重要过程，目前还没有得到很好的理解。
　　他说：我们所做的一些工作与地震学家所做的相当相似。他们测量地震后的地震波，或火山爆发，或这种性质的事情，并利用这些观察来更好地了解支配这些现象的机制。
　　可空投的传感器将帮助他们收集关于冰原运动的信息，但这种方法也有缺点比如安装和维护，在一个正在移动和融化的巨大冰原上很难做到。而且，这些仪器各自只能在一个地方进行测量。Minchew把它等同于水中的摇篮。它所能告诉你的是，当波浪干扰它时，浮标如何移动。
　　但是通过从空中进行连续的雷达测量，Minchew的团队可以在空间和时间上收集观察结果。他们可以有效地将波浪传播的过程拍成视频，而不是仅仅观察水中的浮标，同时也可以将冰山融化等过程在多个维度上可视化。
　　一旦浮标到位并记录了画面，下一步就是开发机器学习算法来帮助分析所有正在收集的新数据。虽然这种数据驱动的发现在其他领域一直是一个热门话题，但这是它第一次被应用于冰川研究。
　　他说：我们已经开发了这种新的方法来获取这些大量的数据，并从中创造出一种全新的分析系统来回答这些基本的和至关重要的问题。