Подготовиться к засухам, предсказав Эль-Ниньо, позволило новое исследование
Естественные температурные циклы мирового океана сильно влияют на погодные условия по всему миру. Пики максимальных и минимальных температур ранее с уверенностью могли прогнозировать примерно за 6 месяцев. Сейчас ученые выявили алгоритм, позволяющий предсказывать их минимум за год, что дает больше время на подготовку, возможность снизить риски.
Эль-Ниньо – Южное колебание (ЭНЮК) — крупномасштабный климатический феномен естественного происхождения, который заключается в колебаниях температур океанской воды в центральной и восточной зонах экваториального пояса Тихого океана в сочетании с изменениями в атмосфере этих районов. Эль‑Ниньо и Ла-Нинья — океанические компоненты данного феномена, а Южная осцилляция — его атмосферным компонент. Протекает он в виде нерегулярных циклов продолжительностью от двух до семи лет и состоит из трех фаз: Эль-Ниньо, Ла‑Нинья и нейтральной фазы. Первая из них обычно длится 12–18 месяцев. Это период повышения температуры поверхностного слоя морской воды и связанного с этим замедления подъема холодных и богатых биогенами вод вдоль побережий Перу и Эквадора. В фазе Ла-Нинья, напротив средняя температура поверхностных морских вод в центральной и восточной частях Тихого океана становится ниже нормы, а преобладающие поверхностные ветры, дующие с востока на запад, усиливаются.
Австралийские ученые проанализировали более 7 500 исторических прогнозов ЭНЮК, составленных на основе климатических моделей, разработанных в 9 странах. В результате они обнаружили, что понимание, в каком фазе находится Тихий океан — Эль-Ниньо, Ла-Нинья или в нейтральном состоянии — на момент составления прогноза, может дать информацию, какой этап наступит через год.
Прогнозы, составленные в период Ла-Нинья, дали точный результат даже при прогнозировании событий, связанных с Южным колебанием Эль-Ниньо, на год вперед. Но предсказания в нейтральной фазе оказались гораздо менее надежными. Повысить точность традиционных моделей, основанных на физических законах, которые не справляются с прогнозами в нейтральных условиях, помогает машинное обучение и статистические модели.
Авторы отмечают, что полученные результаты позволяют по-новому оценить достоверность долгосрочных климатических прогнозов. Более того, исследование поможет улучшить систему раннего оповещения, понять каким прогнозам можно доверять больше, и предупреждать общественность о явлениях Эль-Ниньо гораздо раньше. Исследование повышает предсказуемость ЭНЮК, дает возможность подготовиться к засухам, наводнениям и другим климатическим явлениям, связанным с Эль-Ниньо и Ла-Нинья.
