Более точный метод разрешения пространственных погодных паттернов может улучшить прогнозы изменения климата

Исследователи из Университета науки и технологий имени короля Абдаллы (KAUST) Ин Сунь и Юйсяо Ли разработали быструю и гибкую статистическую схему для повышения точности моделирования изменения климата, используя комбинацию подхода «разделяй и властвуй» и математических методов. Их работа направлена на улучшение учёта пространственной нестационарности в климатических моделях для больших и географически сложных регионов.

Пространственная нестационарность возникает, когда статистические характеристики наблюдаемого параметра, такие как температура или количество осадков, меняются в пространстве. Понимание и точное описание пространственной ковариации (взаимосвязи измерений в разных точках) критически важно для прогнозирования погоды и для даунскейлинга — перевода результатов глобального климатического моделирования с грубого масштаба на более детальный локальный уровень. Новый метод эффективно балансирует между точностью и вычислительной сложностью, разделяя пространственную область на подобласти и оценивая функции ковариации для каждой из них, что позволяет описать сложные нестационарные особенности.

«Поскольку наш метод основан на более реалистичных допущениях, анализы с его использованием могут помочь учёным лучше понять погоду и климат», — отмечает Юйсяо Ли. Исследователи продемонстрировали эффективность и повышенную точность своей схемы, моделируя осадки с высоким пространственным разрешением для большого региона. Этот подход также применим для интерполяции экологических процессов в ненаблюдаемых локациях.