Прогнозы Эль-Ниньо расширены до 18 месяцев с помощью физической модели

Исследователи из Школы океанологии, наук о Земле и технологий (SOEST) Гавайского университета в Маноа разработали новую концептуальную модель — так называемую расширенную нелинейную модель осциллятора с перезарядкой (XRO). Она позволяет прогнозировать события Эль-Ниньо — Южного колебания (ENSO) с заблаговременностью до 18 месяцев, что значительно превосходит возможности традиционных климатических моделей.

Это достижение критически важно, поскольку ENSO оказывает глобальное воздействие на погоду, вызывая засухи, наводнения, неурожаи и дефицит продовольствия. Традиционные оперативные модели не могли успешно прогнозировать ENSO с опережением более чем на год. Хотя современные модели искусственного интеллекта (ИИ) показывают схожую точность, их «черный ящик» не позволяет понять физические причины прогнозируемости, что снижает уверенность в их работе в условиях меняющегося климата.

«В отличие от «черного ящика» моделей ИИ, наша модель XRO предлагает прозрачный взгляд на механизмы физики перезарядки-разрядки экваториальной части Тихого океана и её взаимодействия с другими климатическими паттернами», — пояснил Фэй-Фэй Цзинь, профессор атмосферных наук в SOEST. Модель также выявила недостатки в новейшем поколении климатических моделей, которые мешают точному прогнозу ENSO.

«Мы теперь можем умело прогнозировать с большим опережением это «разнообразие ENSO», что критически важно, поскольку разные типы событий ENSO по-разному влияют на глобальный климат», — отметил соавтор исследования Филип Томпсон. Новая модель также улучшает предсказуемость других климатических явлений, таких как Индоокеанский диполь. Эти достижения открывают путь для улучшения глобальных климатических моделей и подготовки общества к климатическим рискам.