На пути к климатическому прогнозированию

Исследователи из Центра Бьеркнеса исследуют потенциал сезонного и декадного климатического прогнозирования. В новом исследовании, опубликованном в Tellus A, Франсуа Кунильон и его соавторы тестируют прогнозы с использованием усовершенствованного метода инициализации, доказавшего свою эффективность в прогнозировании погоды и оперативной океанографии.

Это направление всё ещё находится в зачаточном состоянии. В отличие от обычных климатических проекций, которые отображают долгосрочные изменения под внешними воздействиями, предсказания на сезонные и декадные масштабы времени зависят как от начального состояния системы, так и от внешних факторов. Поэтому для повышения точности прогноза необходимо стартовать с начального состояния, максимально близкого к реальному климату. В частности, для региона Северной Европы повышение точности может быть достигнуто за счёт лучшего представления о переносе тепла в Норвежское море, что, в свою очередь, влияет на осадки и температуру в Скандинавии.

Используемый метод инициализации — ансамблевый фильтр Калмана. Он применяет статистику из ансамбля прогнозов для оценки взаимосвязи между наблюдаемыми данными (например, температурой поверхности моря, SST) и всеми переменными модели. Норвежская система климатического прогнозирования (NorCPM), объединяющая Норвежскую модель земной системы с этим фильтром, в идеализированных условиях показала декадную предсказуемость для атлантической меридиональной циркуляции и теплосодержания в норвежских морях, близкую к пределу предсказуемости самой модели.