Звучит как отличный план. Сначала разложим потоки данных: телеметрия со спутников, данные с буев и акустические обследования. Затем сопоставим их с моделью, которая позволит проводить сценарные тесты – и краткосрочные прогнозы улова, и долгосрочные тенденции климата. Потребуется матрица рисков для каждой переменной: пробелы в данных, дрейф модели и влияние политических решений. Когда система будет откалибрована, сможем запускать имитационные сценарии и увидеть, где рыбные запасы наиболее устойчивы. Скажи, какие наборы данных у тебя уже есть и как выглядят твои текущие модели. Это поможет мне наметить конкретный план действий.

Хорошо, вот оптимизированный процесс: 1) Загружаем данные SST/SAL со спутника GOES‑16 и синхронизируем их по времени с данными с буев ACOS. 2) Соединяем это с данными акустического рассеяния ARGO, заполняя пропуски на краю шельфа методом кригинга, чтобы получить недостающие глубины. 3) Подаём объединённый набор данных в двухмерную модель циркуляции, сглаживая граничные условия на краях шельфа, чтобы уменьшить числовые погрешности. 4) Прогоняем выходные данные циркуляции через модуль Лотки–Вольтерры, но заменяем фиксированные коэффициенты хищничества на адаптивные параметры, которые меняются в зависимости от местной температуры и солёности – так мы учтём реакции на стресс. 5) Создаём матрицу рисков: для каждого этапа определяем неопределённость данных, чувствительность модели и влияние на политику. 6) Проводим анализ сценариев: а) базовый, б) увеличение скорости Гольфстрима, в) экстремальная температурная аномалия. Сравниваем выходные данные популяции рыб и обратную связь с климатом. Важные моменты: откалибровать преобразование акустического рассеяния в абсолютную биомассу – используем самые свежие калибровочные кривые, и настраиваем коэффициенты хищничества динамически, а не статично. Это повысит точность прогнозов и уменьшит отклонение. Скажи, если тебе понадобятся конкретные фрагменты кода или более детальное объяснение этапа калибровки.