如何绘制既看不见又无味的东西的地图?奥斯陆大学的研究人员训练无人机自行寻找测量温室气体的最佳地点。
“估计这样的气体通量并不容易。我们确实处于该领域的最前沿，”博士说。俄亥俄大学地球科学系的候选人 Alouette van Hove。
想象一下斯瓦尔巴特群岛的苔原。或者西伯利亚广阔的冰冻泥炭地。数千年来，永久冻土确保了沼泽中的碳保持不受干扰，但现在它正在变暖。正在释放甲烷和CO 2气体。现在气体正从地面上升到大气中。
“能够绘制地球表面温室气体的通量或交换图对于质量保证和校准气候模型是必要的，”范霍夫说。
一英里又一英里的泥炭地。在这里，泥炭地和上面的空气之间存在着气体的交换和流动。它们是全球气候方程中的重要组成部分，但研究人员在气候模型中使用的估计是不确定的。
事实上，这些气体一旦进入空气中就会被稀释，并被风和天气带走，但这并没有让事情变得更容易。解决方案的一部分可能是使用无人机测量接近地面的排放量。
“我们能做的就是通过观察来估计通量。这样，我们就可以根据实际测量来调整模型，”范霍夫说。
智能测量系统
想象一下，您的任务是测量这些气体通量。但你所看到的区域有数百平方公里。他们在哪里?应该在哪里测量?
“这些气体是看不见的，也没有气味。只能用气体分析仪来检测它们。但如果你的面积为 100 x 100 平方公里，你就无法调查每一米，”研究员诺伯特·皮克 (Norbert Pirk) 说。
他领导了“ACTIVATE”研究项目，该项目代表“积极学习陆地气候科学的实验设计”。该项目旨在研究和开发用于气候研究的智能测量系统。
无人机用于执行大气测量。这些将用于估计地球表面和大气之间碳、水和能量的交换。测量结果与来自卫星以及移动或固定测量装置的数据相结合。
“我们关心地球表面和大气之间的相互作用。它们之间存在着重要的温室气体的交换。这种交换在全球范围内的分布并不均匀。它通常发生在局部的‘热点’。我们必须找到这些，”皮克说。
随风而逝
研究人员在奥斯陆大学设立了无人机实验室，加入寻找此类热点的行列。在这里，几架无人机已准备好执行气候研究任务。但首先，他们需要培训。博士 候选人范霍夫已经证实了这一点。
“你不能只是进入一个区域并用无人机进行清扫。需要测量的东西实在太多了。此外，天气条件也会导致如果你十分钟后测量，一切都会看起来不同，”他说范霍夫.
为了获得最准确的气体通量估计，他们必须在信息最丰富的地点和时间进行测量。
“我们必须优化无人机的使用时间，”范霍夫说。
她开发了一种方法，使用奖励驱动学习(“强化学习”)来训练无人机知道在哪里寻找最佳测量位置。
“为了训练无人机，我们创造了一个人工环境，让无人机可以练习。每当它们做出有用的动作时，它们就会得到奖励。”
通过这种方式，无人机可以了解转向一个方向而不是另一个方向是否是一个好的决定。
“这可以比作训练狗。我们使用奖励来训练无人机选择最佳动作，”范霍夫说。
尝试、失败和学习
实际上，这一切都发生在计算机程序内，无人机的“奖励”只不过是程序中的特定功能。无人机进行“反复试验”实验，无人机可以在给定区域内移动。在该区域内，无人机可以执行给定数量的动作(向前、向后、向上、向下等)，但不允许它们移出该区域。
范霍夫说：“因此，对行动选择给予‘奖励’，这些行动在一段时间后会产生尽可能接近事实的结果，即气体通量。”
通过实验，van Hove 已经能够证明，与无人机执行预编程搜索相比，这种训练有素的无人机可以更精确地找到和测量此类 CO 2排放热点。即使预编程搜索中的无人机被设置为飞越 CO 2源也是如此。
范霍夫说：“我们已经证明，可以训练无人机估计参数，而无需事先了解参数的真实值。”
现在，经过训练的无人机将在实践中进行测试。很快，皮克和范霍夫将携带 12 架无人机前往斯瓦尔巴群岛。
“现在我们将在现场测试无人机。然后它们将在空中练习做出决策，”皮克说。
目标是能够让无人机在北极的各个观测站工作，目前那里特别缺乏观测数据。
Pirk 表示：“ACTIVATE 项目将持续五年多的时间，我认为在项目过程中测量活动将变得更大、更复杂。”他预计 2025 年夏天将有 12 架无人机在斯瓦尔巴群岛投入使用。
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