Các nhà khoa học đã phát triển một phương pháp mới để đo các dòng chảy bề mặt đại dương trên phạm vi rộng với độ chi tiết cao hơn nhiều so với trước đây. Phương pháp này, gọi là GOFLOW (Geostationary Ocean Flow), sử dụng học sâu để phân tích ảnh nhiệt do các vệ tinh thời tiết đang hoạt động trên quỹ đạo thu thập. Vì tận dụng dữ liệu vệ tinh sẵn có, cách tiếp cận này mang lại bước tiến lớn trong quan sát đại dương mà không cần thiết bị mới.

Nghiên cứu do Luc Lenain (Viện Hải dương học Scripps, UC San Diego) và Kaushik Srinivasan (cựu sinh viên Scripps, hiện tại UCLA) dẫn đầu, được công bố trên tạp chí Nature Geoscience. Các đồng tác giả gồm Roy Barkan (Đại học Tel Aviv) và Nick Pizzo (Đại học Rhode Island). Nghiên cứu được tài trợ bởi Văn phòng Nghiên cứu Hải quân Mỹ, NASA và Hội đồng Nghiên cứu châu Âu.

Vì sao dòng hải lưu quan trọng?

Các dòng hải lưu đóng vai trò trung tâm trong hệ thống khí hậu Trái Đất. Chúng phân phối nhiệt khắp hành tinh, vận chuyển carbon giữa khí quyển và đại dương sâu, đồng thời luân chuyển chất dinh dưỡng nuôi dưỡng hệ sinh thái biển. Chúng cũng rất quan trọng trong thực tế, như hỗ trợ tìm kiếm cứu nạn hay theo dõi sự cố tràn dầu.

Tuy nhiên, việc đo lường dòng chảy đại dương trên diện rộng vẫn là thách thức lớn. Một số vệ tinh chỉ có thể ước tính gián tiếp thông qua sự thay đổi độ cao mặt biển và thường phải mất khoảng 10 ngày mới quay lại cùng một vị trí — quá thưa để ghi nhận các dòng chảy có thể xuất hiện rồi biến mất chỉ trong vài giờ. Trong khi đó, tàu nghiên cứu và radar ven biển chỉ quan sát được ở khu vực nhỏ.

Thách thức của sự trộn lẫn theo phương thẳng đứng

Những hạn chế này tạo ra khoảng trống lớn trong dữ liệu ở quy mô nơi diễn ra quá trình trộn lẫn theo phương thẳng đứng — khi nước bề mặt chìm xuống hoặc nước sâu trồi lên. Các cấu trúc gây ra hiện tượng này có thể nhỏ hơn 10 km và thay đổi chỉ trong vài giờ.

Quá trình này rất quan trọng vì:

Nó đưa chất dinh dưỡng từ tầng sâu lên bề mặt, nuôi dưỡng sinh vật biển

Nó vận chuyển CO₂ từ bề mặt xuống sâu trong đại dương, giúp lưu trữ carbon lâu dài

Không có dữ liệu chi tiết, các nhà khoa học khó hiểu đầy đủ các quá trình này.

Biến ảnh vệ tinh thành bản đồ dòng chảy

Ý tưởng về GOFLOW xuất hiện vào năm 2023 khi Lenain phân tích ảnh nhiệt vùng Bắc Đại Tây Dương từ vệ tinh địa tĩnh GOES-East. Những ảnh này được chụp liên tục (có thể mỗi 5 phút), thể hiện mây và cả các vùng nước ấm – lạnh trên bề mặt biển.

Lenain nhận ra rằng các dòng hải lưu lớn như Gulf Stream (Dòng hải lưu Vịnh Mexico) có thể nhìn thấy qua các mô hình nhiệt độ này. Từ đó, ông nảy ra ý tưởng chuyển đổi sự thay đổi nhiệt độ thành cách đo dòng chảy.

AI theo dõi chuyển động của đại dương như thế nào?

Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện một mạng nơ-ron để nhận diện cách các mô hình nhiệt độ trên bề mặt biển thay đổi và biến dạng dưới tác động của dòng chảy. Hệ thống học từ các mô phỏng máy tính độ phân giải cao về tuần hoàn đại dương, nơi liên kết giữa nhiệt độ và vận tốc nước đã được biết trước.

Bằng cách phân tích chuỗi ảnh vệ tinh theo thời gian và theo dõi sự dịch chuyển của các mô hình này, mô hình AI có thể suy ra dòng chảy gây ra chúng.

Độ chính xác được xác nhận bằng dữ liệu thực

Nhóm đã kiểm chứng GOFLOW bằng cách so sánh với:

Dữ liệu đo từ tàu nghiên cứu tại khu vực Gulf Stream (năm 2023)

Các phương pháp vệ tinh truyền thống dựa trên địa hình đại dương

Kết quả cho thấy mức độ khớp cao.

Đồng thời, GOFLOW cung cấp chi tiết vượt trội, đặc biệt với các cấu trúc nhỏ và biến động nhanh như xoáy nước và lớp ranh giới. Trước đây, các phương pháp khác thường “làm mịn” những chi tiết này.

Nhờ độ phân giải cao hơn, các nhà khoa học lần đầu phát hiện được các “dấu hiệu thống kê” quan trọng của các dòng chảy nhỏ nhưng mạnh — yếu tố chính thúc đẩy sự trộn lẫn theo phương thẳng đứng — vốn trước đây chỉ thấy trong mô phỏng.

Không cần phóng thêm vệ tinh

Vì GOFLOW sử dụng dữ liệu từ các vệ tinh địa tĩnh hiện có, nên không cần phóng thêm thiết bị mới. Trong tương lai, phương pháp này có thể được tích hợp vào:

• Dự báo thời tiết
• Mô hình khí hậu
• Dự đoán tương tác khí quyển – đại dương
• Theo dõi rác thải biển và hệ sinh thái
• Hạn chế và hướng phát triển

Một thách thức lớn là mây che phủ, vì mây cản trở ảnh nhiệt mà GOFLOW phụ thuộc. Nhóm nghiên cứu dự định kết hợp thêm các loại dữ liệu vệ tinh khác để lấp đầy khoảng trống này.

Hiện họ cũng đang mở rộng phương pháp ra toàn cầu. Dữ liệu và mã nguồn đã được công bố công khai, giúp thúc đẩy nghiên cứu tiếp theo và mở ra nhiều ứng dụng mới cho công nghệ này.