海洋的辽阔使得污染者能够逃避检测，除非犯下最严重的违规行为。SkyTruth旨在通过Cerulean改变这一现状，这是一个用于沿海水域的轨道监测平台，比以往任何时候都更快、更确定地识别出油膜及其产生的船只。
该非营利组织已存在20多年，在石油泄漏和环保活动等事件中担任监督者和倡导者。卫星图像在这些情况下一直很有帮助，但直到最近，数据的频率和质量才开始变得足够好，能够近乎实时地应用。
尽管我们距离在石油泄漏或管道破裂发生的瞬间就检测到它还有一段距离，但地球上许多地区每天甚至每小时都会被多次拍摄成超高清图像。这些数据可以帮助确定海上钻探作业中石油泄漏的时间和范围，防止其扩散得太远。
Cerulean是他们构建的软件平台，用于接收和分析轨道图像及其他数据，以识别并抓获污染者，并提供对全球水域污染情况的更准确估计。
这类数据很难直接从官方来源获取，因为官方本身依赖于船舶活动报告和其他间接指标。首先确认是否存在泄漏、倾倒或其他非法行为已经相当困难，而要明确其规模则更难，至于追究责任更是难上加难。
但在卫星监控和Cerulean分析的支持下，问题及其制造者有时可以通过单张图像得到确凿的识别。
该平台不观察可见光谱，而是使用合成孔径雷达数据，这些数据能够检测表面纹理的差异——例如油与水的区别。Cerulean的制造者构建了一个机器学习模型，用于识别任何可疑的油膜或尾迹，然后允许用户倒带并找到当时在附近被探测到的船只。
它易于使用；我在大约30秒内就发现了一处油膜以及几乎可以肯定留下该油膜的船只。你可以自己在这里尝试——只是要注意它处于“测试版”阶段，就像许多事物一样。
当然，自然石油渗漏、湍流、阴影和其他无害活动看起来可能有点像油膜。而且并非所有船只——甚至可能不是大多数船只——都能通过其信标进行持续跟踪，正如Global Fishing Watch所发现的那样。（毫不奇怪，这两个组织彼此合作。）
卫星图像分析显示暗色渔业行业的巨大规模
这意味着Cerulean本身并不是解决方案，而是一个需要与其他工具结合使用并在人工监督下使用的工具。但他们指出，即使是非专家也可以使用它，而且数据本身具有说服力，无需任何学术或倡导性的包装。
例如，在2022年进行的一项研究中，SkyTruth指出欧洲当局确认了32起人为来源的油膜报告。但根据卫星数据，他们认为这个数字可能高出百倍——约为3,000起。同样，过去曾估计约有一半的油膜是自然的。一项SAR研究表明，这一比例更接近6%。当估算值相差几个数量级时，确实令人深思！
本周，SkyTruth发布了五份案例研究，即关于与全球各地倡导团体近期合作项目的简短报告。以下是他们所做的工作：
- 美洲环境辩护协会一直在使用Cerulean来监测深水钻井基础设施的泄漏和溢油情况。他们希望为渔民创建每日警报，因为渔民不仅直接面临油膜带来的健康风险，而且捕获的鱼也越来越少且不健康。“我们正试图填补信息空白，以推动诉讼，帮助社区追讨因这些溢油事故造成的损害赔偿，”该组织的律师Santiago Piñeros Durán表示。
- 印度尼西亚海洋正义倡议希望量化并提高对印尼频繁发生的溢油事件的责任追究力度。根据Cerulean的数据，该国高度活跃的海事部门产生的油膜数量与其他五个国家的总和相当——平均每年超过100起。有了这样的事实，IOJI及其他致力于改变该国监管结构的人士将在法庭上有所依据。
- 一家小型印尼度假村的负责人安德鲁·迪克森使用Cerulean监测民丹岛附近的海岸线，幸运的是，过去十年里那里从未发生过重大泄漏事故。但下次即使发生泄漏，哪怕是持续的小规模泄漏，他也能发现并上报。他说：“能够将泄漏事件与船舶交通相匹配简直太棒了。”“在过去，这是一项繁琐的工作，但现在已全部实现自动化。仅仅让船长们知道他们正被监视就具有强大的威慑力。”
- 英国气候倡导组织Uplift利用Cerulean数据研究了影响该国水域的石油泄漏频率和规模。显而易见，泄漏或溢出的石油会对野生动物造成伤害，但伤害的程度取决于泄漏的规模。Uplift的丹尼尔·琼斯表示：“通过在离岸数百英里处绘制油膜地图，SkyTruth帮助我们量化并可视化所造成的危害，并为结束北海新油气生产的呼吁提供了有力支持。”
- 上述2022年报告关于压舱水倾倒（32起 vs. 3,000起油膜）揭示了该问题的实际规模，这是围绕此问题建立新实践和法规的必要步骤。
Cerulean仍在不断完善——虽然你现在就可以使用它，但它正在不断迭代。首席技术官Jason Schatz在回答我的问题时指出，模型本身正在改进，但为了避免误报，用户应将其限制在高置信度的识别上。而且它完全基于轨道观测和船舶信标数据——没有人会乘着小艇去实地确认那真的是石油。
不过，他指出：“我们已在数百个地点手动检查了卫星图像。”“仅凭卫星数据，我们永远无法对浮油成分有百分之百的信心，但这已是我们在大规模应用中能做到的最好方式。”
这种程度的可见性确实只能通过卫星以及将海量人类无暇分析的数据转化为可用分析的机器学习模型来实现。SkyTruth在2024年的计划包括：用Schatz提到的改进模型升级Cerulean、为用户提供设置新油膜警报的界面、与合作伙伴进行更多培训和反馈会议，当然还有与关切的组织和个人的更多合作。您可以在此关注SkyTruth的最新动态。