Modeli zemaljskih sistema (ESM) nam pomažu da razumemo klimatske i ekološke promene. Sa napretkom u računarskoj snazi, ESM-ovi sada mogu da se pokreću u rezolucijama u kilometrima (k-skala), snimajući veoma fine detalje kako bi se bolje predvidele ekstremne vremenske prilike i razumeli ciklusi vode, ugljenika i energije.
Međutim, trenutni modeli se obično oslanjaju na zastarele podatke o površini zemlje i grube rezolucije (~50 km), koji mogu propustiti važne detalje.
Studija, objavljena u časopisu Podaci o Zemljinom sistemu, razvila je nove podatke o površini zemlje visoke rezolucije (1 km) za period od 2001. do 2020. godine, uključujući parametre korišćenja zemljišta, vegetaciju, tlo i topografiju.
Istraživanje pruža prve sveobuhvatne 1 km mrežne globalne površinske skupove podataka kako bi se značajno poboljšala sposobnost za ESM simulacije k-skale. Korišćenje novih skupova podataka dovodi do preciznijeg predviđanja ciklusa vode, ugljenika i energije u ELM2 simulacijama pri rezoluciji od 1 km preko susednih Sjedinjenih Država. Ovaj rad je važan korak ka modeliranju Zemljinog sistema k-skale, podržavajući razvoj boljih strategija za ublažavanje klimatskih promjena i prilagođavanje.
Rezultati pokazuju da parametri površine zemljišta visoke rezolucije doprinose značajnoj prostornoj heterogenosti u ELM2 simulacijama vlage u tlu, latentne toplote, emitovanog dugotalasnog zračenja i apsorbovanog kratkotalasnog zračenja. U proseku, oko 31% do 54% prostornih informacija se gubi povećanjem simulacije ELM2 od 1 km na rezoluciju od 12 km.
Koristeći objašnjive metode mašinskog učenja, identifikovani su uticajni faktori koji pokreću prostornu varijabilnost i gubitak prostornih informacija ELM2 simulacija, naglašavajući značajan uticaj prostorne varijabilnosti i gubitka informacija različitih parametara površine zemljišta, kao i srednjih klimatskih uslova. Poređenje sa četiri referentna skupa podataka pokazuje da ELM2 generalno dobro radi u simulaciji vlage u tlu i tokova površinske energije.
