Исследователи построили модель для прогнозирования частоты совместного возникновения волн жары и загрязнения воздуха в Китае
Ученые из Гонконгского баптистского университета (HKBU) разработали статистическую модель, которая использует паттерны весеннего потепления в западной части Тихого океана, западной части Индийского океана и море Росса для прогнозирования частоты совместного возникновения волн жары и загрязнения воздуха в Китае летом. Модель предоставляет полезную информацию для властей и населения, позволяя заранее принимать меры для смягчения ущерба от этих совместных опасностей. Результаты исследования опубликованы в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Совместное возникновение волн жары и загрязнения воздуха, особенно озонового, становится более частым и интенсивным на Северо-Китайской равнине, охватывающей густонаселенные регионы, такие как Пекин, Тяньцзинь, Хэбэй, Шаньдун, Хэнань, Аньхой и Цзянсу. Более 80% таких совместных событий в период с 2005 по 2021 год происходили преимущественно в дни аномальной жары. Воздействие этих совпадающих экстремальных явлений может наносить усиленный ущерб здоровью людей и экосистемам.
Исследователи обнаружили, что паттерны потепления поверхности моря (SST) в трех указанных океанических регионах весной связаны с частотой совместных событий летом. Аномалии температуры моря влияют на атмосферное давление, движение ветра, осадки и радиацию у поверхности — ключевые факторы, определяющие возникновение экстремальной жары и загрязнения воздуха на Северо-Китайской равнине. На основе этих выводов была создана регрессионная статистическая модель для сезонного прогнозирования.
«Если прогнозы указывают на увеличение экстремальных явлений в предстоящие летние месяцы, власти могут заблаговременно выпускать предупреждения и принимать меры, чтобы сельское хозяйство и уязвимые сообщества смогли смягчить неблагоприятные последствия. Также можно оптимизировать планы управления загрязняющими веществами и парниковыми газами», — отметил профессор Гао Мэн. В будущем команда надеется разработать модель, способную делать прогнозы на несколько лет вперед.