Где прогноз погоды на сезон действительно работает в Китае ✎

Оригинал: "Skill and reliability of seasonal forecasts for the Chinese energy sector"
arXiv:1703.06662 · 2017-03-20 · arXiv non-exclusive · собственный разбор · 1 мин
Климатическая модель GloSea5 хорошо предсказывает зимние ветры у побережья Китая и летнюю жару в Пекине, но в других местах её прогнозы почти бесполезны.

Карта Китая похожа на пустыню с редкими зелёными оазисами. В этих оазисах климатическая модель GloSea5 умеет предсказывать погоду на три месяца вперёд, а в пустыне её прогнозы не лучше случайного угадывания. Учёные двадцать лет проверяли эту модель задним числом, чтобы найти, где ей можно верить.

Самый большой оазис — зимние ветры над Южно-Китайским морем. Модель предсказывает их с точностью 0.78 из 1.00, потому что эти ветры зависят от Эль-Ниньо — тёплого течения в Тихом океане, которое меняет погоду по всему миру. Когда Эль-Ниньо активен, ветры стихают, и модель это улавливает.

Второй оазис — летняя жара в Пекине. Даже если убрать общее потепление климата, модель всё равно предсказывает температуру лучше, чем простое «будет как обычно». Это значит, что она ловит настоящий сигнал, а не просто повторяет тренд.

Но за пределами этих мест пустыня. Летние ветры и зимняя температура почти нигде не прогнозируются. В том же Южно-Китайском море, где зимой модель отличная, летом её точность падает почти до нуля. Это как компас, который работает в ясную погоду, но бесполезен в тумане.

Для энергетики Китая это важно. Страна строит много солнечных и ветровых станций, и ей нужно знать заранее, будет ли зима ветреной, а лето жарким. Пока что доверять можно только оазисам, но этого уже хватает, чтобы начать пробные сервисы для Южно-Китайского моря и Пекина. Если улучшить модель, зелёных пятен станет больше.

Корреляция 0.78 для зимних ветров в Южно-Китайском море сопоставима с мастерством прогнозов Эль-Ниньо, которое считается золотым стандартом сезонного прогнозирования. При этом в том же регионе летом корреляция падает до 0.13, то есть прогноз полностью теряет силу.

BSS = (RES - REL) / UNC
BSS положителен, если разрешающая способность прогноза превышает его ненадёжность, нормированную на неопределённость климатологии
ROCSS = 2 * AROC - 1
Площадь под ROC-кривой AROC преобразуется так, что 0 означает отсутствие навыка, а 1 — идеальное разделение событий
Понятия
навык прогноза NOAA CPC Ниньо 4 IRI прогнозирование сезонный цикл весенний барьер предсказуемости распространение экваториальных волн прогноз вспышка западных ветров прогнозирование солнечных вспышек океанический индекс нино ла-нинья муссон модель Джина–Тиммермана сезонный форсинг температура поверхности моря ERA5 ERSST энергетический дисбаланс земли