Выявление наиболее точных членов ансамбля может улучшить прогнозы экстремальных холодов в Восточной Азии

Прогнозирование в субсезонном и сезонном диапазонах (Subseasonal-to-seasonal, S2S) играет значительную роль в раннем предупреждении экстремальных погодных явлений и предотвращении рисков стихийных бедствий, однако его прогностические возможности остаются ограниченными. Исследование, опубликованное в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters, показало, что хотя среднее значение по ансамблю модели ECMWF (Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды) обладает ограниченной способностью к прогнозированию экстремальных холодов в Восточной Азии после двух недель, некоторые отдельные члены ансамбля демонстрируют значительно более высокую прогностическую точность.

Экстремальные холода в Восточной Азии вызывают масштабные бедствия, связанные с низкими температурами и снегопадами, что серьезно влияет на транспорт, энергоснабжение и жизнь населения. Высококвалифицированные члены ансамбля могут точно предсказать как резкое изменение температуры приземного воздуха, так и интенсивность минимальной температуры во время экстремального холода. Это в основном зависит от точного прогноза атмосферной циркуляции в Евразии (давление на уровне моря и геопотенциальная высота 500 гПа).

«Среди членов ансамбля по крайней мере 10% всегда были высококвалифицированными членами, предлагающими ценную информацию», — отмечает автор статьи Синьли Лю. Будущие усилия должны быть сосредоточены на выявлении таких членов с использованием исторических аналогов или искусственного интеллекта и присвоении им большего веса в ансамблевых прогнозах. «В ансамблевом прогнозировании соответствующее увеличение количества членов ансамбля и распределение большего веса на высококвалифицированных членов улучшит точность и надежность прогноза», — добавляет автор-корреспондент Цзинчжи Су, указывая на оптимизацию прогностических систем.