Модели климата получают пользу от медицинских методов

Исследователи применили математические методы анализа медицинских изображений, чтобы привести климатические модели к большему согласию. Этот прорыв позволит ученым делать более точные прогнозы будущего климата при различных сценариях выбросов парниковых газов.

В настоящее время климатические модели часто расходятся даже в отношении ключевых особенностей климата, например, местоположения и времени муссонов. Им особенно сложно точно воспроизвести осадки, как в прогнозах на будущее, так и в симуляциях исторического климата. Ученые из Оксфордского университета адаптировали специализированное программное обеспечение FNIRT, используемое в медицинской визуализации для сопоставления анатомических особенностей у разных пациентов. Принцип «деформации» (warping) изображений — их растягивания и сжатия для совмещения областей интереса — был применен к выходным данным климатических моделей, чтобы привести их в лучшее соответствие с историческими наблюдениями.

Группа протестировала концепцию на экстремальном сценарии будущих изменений климата, при котором неконтролируемые выбросы CO₂ увеличивают его концентрацию в атмосфере в четыре раза. Применив методику к 14 климатическим моделям, исследователи добились значительного улучшения согласованности их прогнозов — в среднем на 15%, причем более двух третей поверхности Земли показали рост согласия. Как отмечает аспирант по атмосферной физике Адам Леви, долгосрочная цель — делать точные прогнозы среднего количества осадков в заданное время года при заданном сценарии выбросов CO₂. Сейчас команда работает над специальным программным обеспечением, созданным с нуля для работы с климатическими моделями, что может привести к ещё большему росту точности.