Исследователь усовершенствовал модель для прогнозирования пыльных условий за несколько месяцев вперед

Исследователь из Университета Канзаса разработал усовершенствованную методику прогнозирования пыльных условий за несколько месяцев до их возникновения. Это обещает менеджерам транспортных систем, климатологам и людям, страдающим от проблем со здоровьем, значительно больше времени на подготовку. Обычные методы прогнозирования пыли в воздухе дают предупреждение лишь за несколько дней.

Метод, детально описанный в новой статье в Geophysical Research Letters, представляет собой статистическую модель, использующую данные наблюдений и результаты современной динамической модели сезонного прогнозирования. Этот подход позволил команде под руководством Бинг Пу точно предсказать запыленность на юго-западе и в центральной части США весной — одном из самых пыльных сезонов в стране. Модель объяснила около 63% вариаций запыленности на юго-западе и около 71% на Великих равнинах за период с 2004 по 2016 год.

Этот долгосрочный прогноз важен, поскольку пыльные бури наносят вред здоровью, сельскому хозяйству и транспорту, а их частота может возрастать из-за изменения климата. Высокий уровень пыли в воздухе может вызывать легочные заболевания, снижать видимость на дорогах и приводить к закрытию аэропортов. Кроме того, пыльные частицы влияют на радиационный бюджет и региональный гидроклимат, усиливая засухи и модулируя муссоны.

«Транспортные системы и здоровье людей больше всего выиграют от этой долгосрочной способности прогнозировать пыль и качество воздуха», — сказала Бинг Пу. Она выразила надежду, что в будущем какая-либо организация или государственное агентство сможет регулярно использовать эту модель для сезонных прогнозов запыленности. В настоящее время команда работает над улучшением модели, чтобы включить в нее влияние таких факторов, как Эль-Ниньо-Южное колебание и антропогенная деятельность.