Вокруг этой работы лежат исследования солнечных циклов, палеоклиматических летописей и предсказания Эль-Ниньо за полтора года. Соседние работы строят статичные сети или следят за одной мерой, тогда как здесь впервые прослеживают эволюцию сразу нескольких глобальных характеристик сети. Такой подход помещает статью в русло поиска предвестников климатических сдвигов, но с более богатым инструментарием, чем у предшественников.
Исходные данные — ежедневные аномалии приземной температуры воздуха из реанализа NCEP/NCAR за 62 года, пересчитанные на почти изотропную икосаэдрическую сетку из 10 242 узлов, чтобы избежать искажений от сгущения точек у полюсов. Для каждого скользящего окна длиной один год со сдвигом 30 дней вычисляли попарные корреляции Пирсона с нулевым лагом. В сеть включали только 0,5% самых сильных связей, то есть около 262 тысяч рёбер из более чем 52 миллионов возможных. Затем для каждого окна считали четыре глобальные характеристики: среднюю длину пути, транзитивность, глобальный коэффициент кластеризации и расстояние Хэмминга между соседними окнами.
Транзитивность и средняя длина пути сети резко возрастают во время сильных эпизодов Эль-Ниньо восточного типа, например в 1982/83 и 1997/98 годах, тогда как глобальный коэффициент кластеризации падает. Эти всплески совпадают с появлением «локализованных структур» — плотно связанных областей в тропической части Тихого океана. Эль-Ниньо центрального типа, такие как 1990/91 и 2004/05, почти не оставляют следа в этих характеристиках. Вулканические извержения, особенно Пинатубо в 1991 году, дают схожий, но запаздывающий на несколько месяцев сигнал. Расстояние Хэмминга между соседними окнами показывает двойной пик вокруг восточных Эль-Ниньо, отражая перестройку связей при возникновении и исчезновении структур.
В отличие от соседних работ, которые используют одну меру или фиксированный порог, здесь одновременный анализ нескольких характеристик позволяет функционально различать типы Эль-Ниньо. Это первая демонстрация того, что климатическая сеть может разделять восточный и центральный типы без обращения к индексам температуры поверхности океана. Работа также впервые показывает заметный отклик сети на вулканические извержения, что расширяет применимость метода за пределы ЭНСО.
Подход можно распространить на связанные климатические сети, объединяющие несколько наблюдаемых величин, таких как температура океана и атмосферное давление. Дальнейшее изучение локальных структур и анизотропии связей может выявить физические механизмы, стоящие за различием типов Эль-Ниньо. Возможно, эволюция сети даст ранние признаки наступающего эпизода за несколько месяцев до его пика.
Метод полезен для климатологии, где он дополняет традиционный анализ главных компонент, и для наук о Земле в целом, где сети уже применяются к гидрологии и сейсмологии.
Проверить, можно ли по всплескам транзитивности и расстояния Хэмминга предсказывать тип и силу приближающегося Эль-Ниньо. Сравнить поведение сети с индексами, основанными на температуре поверхности океана, для независимой классификации эпизодов.
Работа касается открытого вопроса о физических различиях между восточным и центральным типами Эль-Ниньо. Климатология до сих пор не имеет единой классификации этих эпизодов, и сетевой подход предлагает независимый взгляд на их пространственно-временную организацию.
Плотность рёбер в сети составляет всего 0,5%, то есть из более чем 52 миллионов возможных пар узлов соединены лишь около 262 тысяч. При этом сеть всё равно улавливает глобальные климатические события.