Hvordan stole på miljødataene dine?

Gjennom et innledende samarbeid med Havforskningsinstituttet (HI) fikk BiOceanOr tilgang til miljødata fra en profilerende CTD-bøye. Sensoren målte temperatur, salinitet og oksygen gjennom vannsøylen fra overflaten ned til 30 meters dyp.

Hensikten var å undersøke om datasettet kunne brukes som grunnlag for våre digitale tjenester, blant annet oksygenprognoser, og samtidig evaluere hvordan denne typen profilerende målinger kunne utnyttes best mulig.

Ved første gjennomgang fremsto datasettene som svært informative hvor temperatur- og salinitetsprofilene beskrev tydelig hvordan vannmassene utviklet seg gjennom måleperioden. Det ble observert innstrømming av varmere og saltere vann nær bunnen, perioder med omblanding og senere innsig av kaldere vann.

Slik informasjon gjør profilanalyser av miljø verdifulle, og gir et godt grunnlag for å forstå hva som skjer i vannsøylen. Oksygenmålingene ga ingen grunn til bekymring da verdiene var relativt stabile og lå innenfor nivåer som normalt forbindes med gode forhold i norsk akvakultur.

Et av formålene til arbeidet var å vurdere om datakvaliteten var god, og dataene ble analysert med AquaCHECK. Vi oppdaget da et annet bilde av situasjonen. Dette verktøyet identifiserer data som ikke bør brukes ukritisk videre.

Analysen avdekket en rekke anomalier i oksygenmålingene og ved nærmere inspeksjon ble det identifisert et tydelig trinnvis mønster. Vår erfaring er at et slikt mønster fremstår som lite sannsynlig å være forårsaket av naturlige prosesser i vannmassene.

Årsaken kan ikke fastslås ut fra datasettet alene, men mulige forklaringer inkluderer sensorrelaterte problemer som stabilisering av sensoren, kalibrering eller andre tekniske forhold.

Slike anomalier går sannsynligvis ofte ubemerket hen dersom man ikke leter spesifikt etter det. Tina Oldham, forsker ved HI, uttrykte etter analysen:

– Miljøsensorer er bare så gode som dataene de leverer. Med AquaCHECK i bakgrunnen kan vi bruke mer tid på forskningen vi ønsker å drive med, og mindre tid på å bekymre oss for om sensorene leverer data vi kan stole på.

Det er ikke første gang vi ser denne typen mønster. BiOceanOr har sett tilsvarende stegvise mønster hos andre oppdrettere, spesielt i datasett fra profilerende eller bevegelige sensorer. Erfaringen vår er at dette er en utfordring som går igjen i lakseoppdrett og mer generelt i akvakultur.

Miljøovervåking skjer under krevende forhold, med ulike sensorer og ulike oppsett, i et miljø som stadig endrer seg. Dermed finnes det mange potensielle kilder til redusert datakvalitet.

Når miljødata holder lav kvalitet, påvirkes alle tjenester som bygger på dem og nytteverdien av disse. For BiOceanOr sin del så blir våre oksygenprognoser mindre pålitelige, og analyser av produksjonen arver feilene som allerede finnes i datagrunnlaget.

Det vi da ser er at beslutninger tas på et bilde av miljøet som ikke nødvendigvis stemmer med virkeligheten. I verste fall kan man tro at fisken står under gode forhold, eller lete etter forklaringer i fôr, genetikk eller drift, når utfordringen egentlig ligger i datagrunnlaget.

Derfor mener vi at god miljøovervåking ikke bare handler om å samle inn mer data, men særlig om å vite hvilke data man faktisk kan stole på og at man kan på bakgrunn av dette bygge robuste datamodeller.

Målet er å gi et verktøy som fungerer som et kontinuerlig kvalitetsfilter for miljødata. Da oppdager vi anomalier, avvik og manglende data tidlig nok til at årsaken kan undersøkes. Det gir mulighet til å kontrollere sensorer, tilpasse overvåkingen og ta de riktige tiltakene før feilene begynner å påvirke analyser eller den daglige driften.

Dette studiet har gitt verdifull innsikt både for HI og BiOceanOr da det viser at datasett kan inneholde skjulte kvalitetsproblemer som påvirker tolkningen av miljøet og verdien av digitale tjenester. For Tina har «testen understreket at selv med nylig kalibrerte og rengjorte sensorer er det avgjørende med kontinuerlig kvalitetskontroll av dataene.»

Dette støtter at det å samle inn data man faktisk kan stole på er en utfordring i norsk akvakultur som bør håndteres. Når havbruk blir stadig mer datadrevet, bør tillit til miljødata være en forutsetning.

Neste steg er at BiOceanOr sammen med HI vil forsøke å forstå disse mønstrene bedre, sammen med andre tilbakevendende anomalier vi observerer hos oppdrettere. Målet er å utvikle stadig mer robuste løsninger som gjør at oppdrettere kan bruke mindre tid på å bekymre seg for datakvalitet og mer tid på det som betyr mest: fisken.