跳到主要内容

研究生研究项目

利用机器学习改进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
(查看完整的入学要求)
学院研究生院
环境与生命科学学院“,
截止日期

pt真人电子项目

海水中溶解的二氧化碳被海洋浮游植物用来生长, 支持了海洋的食物网,并导致有机物(“生物碳泵”(BCP))的向下流动,将海洋中的碳隔离起来,使大气中的二氧化碳浓度比没有它的情况下低约1/3. 然而, pt真人电子对BCP驱动因素的相对重要性以及它们将如何应对气候变化缺乏了解, 而且, 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“净零排放”的承诺. IPCC最近的报告(http://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/, Ch.5、第5节.4.4.2)断言“对气候的反馈将源于BCP的量级和效率的变化的高度自信”。, 但归因的驱动因素差异很大. pt真人电子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,可以推断BCP的潜在主要因果影响,以及它们如何跨越一系列地球系统模型转移到未来, 允许对BCP的pt真人电子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

  • 斯蒂芬·亨森教授(国家海洋中心)
  • 吕祖迪教授(pt真人电子)
  • 医生B.B. 凯尔(国家海洋中心)
  • 希恩·亨利博士(爱丁堡大学)
回来 最重要的