Работа стоит на отшибе среди соседей, посвящённых наблюдениям экзопланет и атмосферным явлениям, но её тема — климатическая динамика Земли. Азиатский муссон представляет собой одну из самых мощных колебательных систем климата, однако его внутренняя изменчивость на внутрисезонных масштабах остаётся плохо понятой. Существующие модели геофизической гидродинамики в основном гамильтоновы, и ранее было показано, что гамильтонов распределённый хаос определяет поведение индексов AAO, AO, NAO и PNA. Поэтому естественно ожидать аналогичной динамики и для муссонных индексов.
Для анализа использовались ежедневные значения индексов ISMI, WNPMI, AUSMI, Niño 3 и Niño 4 за период с 1948 по 2015 годы (для Niño индексов — с 1981 по 2018). Внутрисезонная изменчивость выделялась вычитанием 121-дневного скользящего среднего, что удаляет межгодовые и годовые компоненты. Спектры мощности вычислялись методом максимальной энтропии, оптимальным для хаотических временных рядов. Полученные спектры сравнивались с теоретической формой растянутой экспоненты E(f) ∝ exp[-(f/f₀)^β] при β = 3/4 и β = 1/2.
Для ISMI спектр соответствует β = 3/4 с характерным временным масштабом T₀ = 1/f₀ ≈ 32 дня. Для WNPMI, AUSMI, Niño 3 и Niño 4 спектры соответствуют β = 1/2 с характерными временами T₀ ≈ 171, 143, 280 и 196 дней соответственно. Различие в значениях β между ISMI и WNPMI отражает различие в их географическом положении и источниках энергии. Сходство спектров WNPMI, AUSMI и индексов ЭНСО указывает на их динамическую связь, причём AUSMI, по-видимому, принадлежит расширенной системе ЭНСО на внутрисезонных масштабах.
Работа отличается от соседей по архиву тем, что применяет концепцию гамильтонова распределённого хаоса к климатическим индексам, тогда как соседние работы сосредоточены на астрофизических объектах и других атмосферных явлениях. Полученные значения β = 3/4 и β = 1/2 являются аналитическими предсказаниями для гамильтоновых систем, что подтверждает гамильтонову природу муссонной динамики. Это позволяет унифицировать описание различных климатических осцилляций в рамках единой теоретической схемы.
Тема может развиваться в направлении применения гамильтонова распределённого хаоса к другим климатическим индексам и к данным климатических моделей. Возможно исследование связи между параметром β и физическими характеристиками системы, такими как геометрия бассейна или интенсивность конвекции. Также перспективно изучение переходов между режимами с разными β при изменении внешних условий.
Результаты могут быть полезны для улучшения прогнозирования муссонной активности и явления ЭНСО на внутрисезонных масштабах, а также для проверки климатических моделей.
Следующим шагом может быть анализ данных реанализа и выходных данных климатических моделей для проверки воспроизводимости спектральных характеристик и их связи с параметрами моделей.
Связь с нерешёнными проблемами климатологии: понимание источников внутрисезонной изменчивости муссонов, механизмов взаимодействия муссонов и ЭНСО, а также предсказуемость этих явлений на масштабах от недель до месяцев.
Характерное время для ISMI (32 дня) близко к периоду лунного месяца, хотя прямой связи не предполагается. Для WNPMI характерное время (171 день) почти в полтора раза больше, чем для AUSMI (143 дня), что отражает разную инерцию циркуляционных систем.