碧蓝使海洋污染监测机构能够使用轨道观测技术来加强监测工作

海洋的广阔使得污染者可以在除了最严重的违规行为以外避免被发现。SkyTruth旨在通过Cerulean改变这一现状，Cerulean是一个用于沿海水域的轨道监测平台，比以往更快更准确地发现不仅是油污，还有产生油污的船只。

这家非营利组织已经存在超过20年，充当着监督员和倡导者的角色，处理像石油泄漏和保护努力等情况。在这类情况下，卫星图像一直是有帮助的，但直到最近，数据的频率和质量才足够好，可以近乎实时地应用于相关场景。

尽管我们距离能够及时发现石油泄漏或漏油还有一段距离，但地球的许多地区每天甚至每小时以极高清晰度进行多次成像。这些数据有助于在海上钻井作业中，能够在漏油扩散过远之前，准确确定漏油的时间和范围。

蔚蓝是他们构建的软件平台，用于接收和分析轨道图像和其他数据，以便识别和捕捉污染物，并提供更准确的全球水域污染估计。

从官方渠道直接获取这类数据非常困难，因为它们依赖于船只活动报告和其他间接指标。首先确定溢油、倾倒或其他非法活动的存在已经很难，更难的是明确说明其程度，最困难的是归责。

但是通过卫星监测和 Cerulean 分析，有时候可以通过一张照片来积极确认问题及其制造者。

该平台不是通过视觉频谱进行观测，而是通过合成孔径雷达数据进行观测，该数据能够检测到地表纹理的差异，比如油和水之间的差异。Cerulean的开发者建立了一个机器学习模型，用于识别任何可疑的油膜或痕迹，然后允许用户回放并找到在同一时间附近被探测到的船只。

这款产品使用起来很简单；我在大约30秒内发现了一个亮闪闪的物体，几乎可以确定是之前留下的。你可以自己在这里试试，但要注意它目前是“测试版”，像很多其他东西一样。

当然，天然油漏、湍流、阴影和其他无辜的活动都可能看起来像油污。并且，并非所有船只——可能甚至不是大多数船只——都会持续通过它们的航标进行追踪，正如Global Fishing Watch发现的那样。（或许并不令人意外的是，这两个组织相互合作。）

这意味着Cerulean并非一种解决方案，而是一个与其他工具结合使用，并在人类监督下使用的工具。但他们指出，即使非专业人士也可以使用它，而且数据具有说服力，没有任何学术或倡导的痕迹。

例如，在2022年进行的一项研究中，SkyTruth指出欧洲当局确认了32处源于人类的油污纹理。但基于卫星数据，他们认为实际数量可能是这个的一百倍 — 大约3000个左右。同样，曾经估计有大约一半的油污纹理是自然形成的，但一项SAR研究建议这个比例更接近6%。当估计数量相差几个数量级时，这确实让人深思！

本周，SkyTruth将发布五个案例研究，这些是关于最近与全球各地的倡导组织进行的项目的简要报告。以下是他们所做的事情：

• 美洲环境保护协会一直在使用蔚蓝系统监控深水钻探设施的泄漏和溢漏情况。他们希望为渔民创建每日警报，因为渔民不仅面临来自油污影响的直接健康风险，还会捕捞到较少且不健康的鱼。该组织的律师Santiago Piñeros Durán表示：“我们试图填补信息空白，以便通过诉讼帮助社区寻求受到溢漏事件损害的赔偿。”
• 印度尼西亚海洋司法倡议希望对印尼频发的漏油事件进行量化和改善问责。根据蔚蓝数据，这个国家非常活跃的海事部门产生的油污比其他五个国家加起来的还多，平均每年超过100起。有了这样的事实，海洋司法倡议和其他致力于改变该国监管框架的人们将在法庭上有所依据。
• 印尼一家小度假村的负责人安德鲁·迪克森使用Cerulean监测斌当的海岸，幸运的是，这里在过去十年中没有发生过重大的泄漏事件。但下一次发生这样的事件，甚至是持续的小规模泄漏，他都能及时察觉并上报。“能够将泄漏事件与船只的航行记录进行匹配，简直令人惊叹”，他说。“过去这是个累人的过程，而现在全都自动化了。只需要让船长们知道他们正受到监视，就有强大的威慑作用。”
• 英国气候倡导组织Uplift使用Cerulean的数据来研究影响该国水域的石油泄漏的频率和规模。泄漏或溢出的石油对野生动物造成了明显的伤害，但伤害的程度取决于泄漏的规模。“通过绘制数百英里外的石油漂浮物，SkyTruth帮助我们量化和可视化所造成的伤害，并加强了停止在北海新的石油和天然气生产的论据，”Uplift的丹尼尔·琼斯说道。
• 关于船舶废水排放的2022年报告（32次对比3000次漂油），揭示了这一问题的实际规模，这是制定新实践和法规的必要步骤。

Cerulean（青蓝色）是一个正在进行中的工作 - 尽管你今天就可以用它，但它正在不断进行迭代。首席技术官Jason Schatz对我的问题回答说，该模型本身正在改进，但是那些想要避免错误结果的用户应该限制其使用于高度可信的识别。而且它完全基于轨道观测和船只信标数据 - 没有人乘小船出去确保它是真正的石油。

“尽管如此，我们实际检查了几百个地点的卫星图像，”他指出。“仅凭卫星数据，我们无法完全确定溢油的组成，但这是我们能够大规模完成的最佳方式。”

这种可见性范围实际上只能通过卫星和机器学习模型实现，这些模型将大量数据转化为可供人类分析的数据分析。SkyTruth在2024年的计划是改进Cerulean，并提供由Schatz提到的改进模型，为用户提供设置新漏油报警的界面，与合作伙伴进行更多的培训和反馈会议，并与相关组织和个人开展更多的工作。您可以在这里了解SkyTruth的最新动态。