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研究生研究项目

利用机器学习提高海洋生物对海洋碳储量的预测

资金
全额资助(英国和国际)
学位类型
哲学博士
准入要求
2:1荣誉学位
(查看完整的入学条件)
学院研究生院
环境与生命科学学院“,
截止日期

beat365中文版项目

溶解在海水中的二氧化碳(CO2)被海洋浮游植物用来生长, 支持海洋的食物网,并导致有机物向下流动(“生物碳泵”(BCP)),它将碳隔离在海洋中,并使大气中的二氧化碳浓度比没有它时低约1/3. 然而, beat365中文版缺乏对BCP驱动因素的相对重要性以及它们将如何应对气候变化的理解, 和, 因此, 这是一种预测BCP本身变化的可靠方法. 这种变化可能会降低海洋作为碳库的作用, 影响国家对“净零”的承诺. IPCC最近的报告(http://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/, Ch.5、第5节.4.4.2)声称“对气候的反馈将产生于BCP的量级和效率的改变的高度信心”, 但是,所归属的驱动因素有显著差异. beat365中文版需要对预测模型中的BCP进行更深入的理解,因为在如何表示BCP方面没有达成共识. 机器学习(ML)技术提供了强大的工具来推断对BCP的潜在主要因果影响,以及它们如何在一系列地球系统模型中转移到未来, 允许在BCP中对beat365中文版变化进行更有力的评估.

有关项目详情 访问Inspire项目页面.

领导主管

  • 马丁博士(国家海洋中心)

监事

  • stephen Henson教授(国家海洋中心)
  • 卢祖迪教授(beat365中文版)
  • 医生B.B. Cael(国家海洋中心)
  • 希恩·亨利博士(爱丁堡大学)
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