Искусственный интеллект позволяет предсказывать события Эль-Ниньо в Южной Атлантике за несколько месяцев

Впервые с помощью методов машинного обучения удалось достичь точного предсказания экстремальных потеплений в тропической Атлантике, известных как Атлантическое и Бенгельское Эль-Ниньо. Это стало возможным благодаря новому подходу, разработанному исследователями под руководством Мари-Лу Башелери, чья работа опубликована в журнале Science Advances.

Традиционные климатические модели с низким разрешением не могли точно предсказывать эти события из-за неспособности корректно воспроизводить динамику апвеллинга — процесса подъема глубинных холодных вод к поверхности. Это приводило к значительным температурным ошибкам и неточным прогнозам. Новый метод на основе искусственного интеллекта анализирует карты температуры океана, выявляет ключевые паттерны и позволяет делать точные прогнозы на два месяца вперед, опираясь на реальные физические механизмы.

Возможность предсказывать эти потепления крайне важна для региона. События Атлантического и Бенгельского Эль-Ниньо оказывают значительное влияние на морские экосистемы, климат Африки и даже на явление Эль-Ниньо в Тихом океане (ENSO). Точные прогнозы позволят управлять рыболовством, например, ограничивая вылов в периоды экстремальных событий, чтобы снизить нагрузку на популяции рыб.

«Впервые стало возможным предсказывать эти события, преодолев проблему ошибок моделей, используя другой подход. Над прогнозированием в этом регионе бились десятилетиями. Вот почему результаты Мари-Лу так впечатляют», — говорит профессор Ноэль Кинлисайд, научный руководитель исследования. Сейчас команда работает над созданием общедоступной информационной панели (dashboard) с прогнозами и сотрудничает с Национальным институтом рыболовства Анголы (INIP), чтобы адаптировать информацию под нужды пользователей.