Существует ряд факторов, затрудняющих долгосрочные климатические прогнозы. В новых исследованиях рассматривается вопрос о том, как повысить предсказуемость моделей путем отделения климатических сигналов от шума. Климатическая система Земли хаотична и нелинейна. Эта обстоятельство накладывает ограничения на то, насколько хорошо учёные могут прогнозировать статистику климата, связанную с температурой, осадками и другими переменными. Постоянное улучшение климатического моделирования за последние несколько десятилетий привело к значительному прогрессу в сезонном прогнозировании климата, однако прогнозирование климата на протяжении десятилетий оказалось более сложным.
В масштабах десятилетий колебания климата обусловлены как внутренней динамикой, такой как колебания Эль–Ниньо-Южная Осцилляция, так и внешними факторами (например, извержениями вулканов). Пределы и механизмы этих явлений до сих пор не до конца поняты, что накладывает ограничения на долгосрочную предсказуемость климата.
Чжан и Киртман исследовали предсказуемость климата на протяжении десятилетий. Авторы применили стратегию интерактивного ансамбля к модели климатической системы сообщества (CCSM4) с целью уменьшения атмосферных шумов на границе раздела атмосферы и океана. Другими словами, они уменьшили кратковременную изменчивость климатической модели. Уменьшая этот шум, авторы изолировали климатический сигнал в модели и смогли количественно оценить, как шум влияет на предсказуемость. Для оценки предсказуемости они применили нелинейный метод локального показателя Ляпунова, впервые использованный в климатическом моделировании.
В ходе исследования было установлено, что подход интерактивного ансамбля недооценивает десятилетнюю предсказуемость по сравнению с оценками, полученными на основе данных наблюдений. Однако результаты свидетельствуют о том, что предсказуемость варьируется в зависимости от региона. Например, прогнозы в Северной Атлантике более успешны, в то время как Индийский и Южный океаны оказались менее предсказуемы, чем в контрольных модельных экспериментах.
Авторы также оценили предсказуемость температуры подповерхностного слоя океана в Северной Атлантике. В регионах без внешних климатических воздействий интерактивный ансамблевый метод привел к снижению предсказуемости. В областях, характеризующихся как внутренней, так и внешней динамикой, предсказуемость возросла. Однако механизмы этих закономерностей требуют дальнейшего изучения.
Хотя исследование не решает проблему качества долгосрочной предсказуемости климатическими моделями, полученные результаты позволяют предположить, что предсказуемость в масштабах десятилетий связана как с внутренней изменчивостью климата, так и с динамикой океана. (Geophysical Research Letters, https://doi.org/10.1029/2018GL081307, 2019).

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/improving-climate-predictions-over-decades?utm_source=eos&utm_medium=email&utm_campaign=EosBuzz060719