В поисках ключа для прогнозирования волн жары в бассейне реки Янцзы за 20 дней
Под влиянием глобального потепления учащающиеся летние волны тепла оказывают все большее воздействие на здоровье людей и общественную инфраструктуру. Бассейн реки Янцзы в Китае — один из самых густонаселенных и экономически важных регионов, где вероятность возникновения волн жары высока, что приводит к значительным экономическим потерям. Увеличение заблаговременности и точности прогнозов для этого региона критически важно для предотвращения и смягчения последствий стихийных бедствий.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Advances in Atmospheric Sciences, профессор Пан-Чи Хсу и её команда из Нанкинского университета информации, науки и технологий оценили навык субсезонного прогнозирования волн жары в бассейне Янцзы. Учёные использовали долгосрочные ретроспективные прогнозные данные трёх оперативных моделей, разработанных Китайским метеорологическим управлением, Национальными центрами экологического прогнозирования США и Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды.
Команда обнаружила, что более высокий навык моделей в прогнозировании возникновения, интенсивности и продолжительности волн жары можно объяснить их способностью точно воспроизводить эволюцию фазы и амплитуду аномалий высокого давления, связанных с внутрисезонной осцилляцией, а также сухость почвы, вызванную уменьшением количества осадков, через связь «земля-атмосфера». Кроме того, способность прогнозировать возникновение волн тепла на более длительный срок (за 15–20 дней) тесно связана с точностью воспроизведения эволюции и амплитуды 30–90-дневной внутрисезонной циркуляции, а не 10–30-дневной. Смещения в аномалиях внутрисезонной циркуляции влияют на аномалии осадков и, следовательно, на влажность почвы, что сказывается на прогнозе интенсивности и продолжительности жары.
«В будущем мы продолжим работать над улучшением навыков субсезонного прогнозирования опасных погодных явлений», — говорит профессор Хсу. Её команда планирует глубже изучить ключевые факторы, влияющие на активность внутрисезонной осцилляции и связанное с ней взаимодействие суши и атмосферы, для более полного понимания источников предсказуемости.