Повышение точности прогнозов морских тепловых волн с помощью усовершенствованной ассимиляции океанологических данных

Исследователи из Нанкинского университета информации, науки и технологий добились прогресса в прогнозировании морских тепловых волн, применив усовершенствованную схему ассимиляции океанологических данных. Их подход, использующий технику детерминированного ансамблевого фильтра Калмана (EnKF), значительно улучшает прогнозирование аномалий температуры в подповерхностном слое океана, что критически важно для понимания и предсказания развития таких событий, как "Капля" — мощная морская тепловая волна в северо-восточной части Тихого океана в 2013–2016 годах. Результаты опубликованы в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters.

В исследовании использовались две схемы ассимиляции данных в глобальной системе прогноза климата. В то время как схема SST nudging фокусируется только на температуре поверхности моря, метод EnKF ассимилирует более широкий спектр океанологических наблюдений, от поверхности до глубины. Такой комплексный подход повышает точность прогнозов подповерхностной температуры, особенно в критическом слое 100–300 м. Метод EnKF показал лучшие результаты в прогнозировании горизонтального и вертикального переноса тепла в нижнем слое океана, что связано с использованием данных подповерхностных наблюдений.

«Ассимилируя больше океанологических данных, особенно подповерхностных температур, мы можем лучше прогнозировать развитие и последствия морских тепловых волн, подобных "Капле"», — отмечает автор-корреспондент Цзинцзя Ло. Эта работа важна для улучшения мониторинга и предупреждения об экстремальных климатических явлениях и может стать научной основой для принятия решений.