Полярные циклоны (ПЦ) представляют собой мощные и кратковременные погодные системы, формирующиеся в полярных регионах, в частности, в Арктике. Эти циклоны отличаются стремительным развитием и взрывной интенсификацией, сопровождаясь сильными ветрами.
Наблюдается небольшая тенденция к увеличению числа ПЦ, что, вероятно, отчасти обусловлено активизацией человеческой деятельности в Арктике. В связи с этим возникает необходимость в создании эффективных систем оперативного детектирования и мониторинга ПЦ. Эти погодные явления способны вызывать серьезные опасности: внезапные порывы ветра, высокое волнение, обледенение судов и ухудшение видимости. Исследование полярных циклонов имеет ключевое значение для понимания и прогнозирования погодных условий, а также для оценки последствий изменения климата в Арктическом регионе.
Настоящий доклад посвящен обсуждению существующих баз данных (БД) по ПЦ и разработке собственного архива для дальнейшего детектирования и диагностики их параметров с использованием искусственного интеллекта (ИИ). В ходе анализа научных исследований были выявлены недостатки существующих БД, особенно в отношении важного параметра — интенсивности ПЦ, сведения о которой практически отсутствуют. У авторов этого доклада имеется опыт восстановления параметров и детектирования тропических циклонов по данным дистанционного зондирования с помощью методов ИИ, поэтому, учитывая проблематику ПЦ, было решено расширить сферу применения созданной методики и на первом шаге реализовать собственную БД ПЦ для имплементации методов ИИ.
Работа выполняется в рамках государственного задания ИКИ РАН по теме "Мониторинг" (регистрация № 122042500031-8). Работа выполнена с использованием ЦКП "ИКИ-Мониторинг" (Лупян и др., 2019).