Как беспорядок в океане предсказывает Эль-Ниньо ✎

Оригинал: "Complexity based approach for El Nino magnitude forecasting before the "spring predictability barrier""
arXiv:1909.03789 · 2019-09-09 · arXiv non-exclusive · собственный разбор · 1 мин
Чем беспорядочнее температура воды в Тихом океане в этом году, тем сильнее будет Эль-Ниньо в следующем.

Океан — это не спокойная ванна, а живое одеяло из пятен тёплой и холодной воды. Эти пятна постоянно двигаются, и их узор то простой, то запутанный. Учёные обнаружили, что по запутанности этого узора можно предсказать Эль-Ниньо — тёплое течение, которое приходит раз в несколько лет и меняет погоду по всему миру.

Раньше прогнозы теряли точность весной, и предсказать силу Эль-Ниньо за год было почти невозможно. Новый метод смотрит не на саму температуру, а на её беспорядок: чем хаотичнее ведут себя температурные пятна в одном году, тем сильнее будет Эль-Ниньо в следующем. Для одного набора данных совпадение почти идеальное — 99 из 100.

Для 2018 года метод предсказал слабое Эль-Ниньо, и наблюдения это подтвердили.

Это как слушать шум толпы: по громкости и беспорядочности гула можно догадаться, что скоро что-то произойдёт, даже не разбирая отдельных слов. Теперь у нас есть такой «слухач» для океана.

Для события 1997 года, одного из сильнейших за столетие, энтропия предыдущего года была максимальной за весь период наблюдений. Значение SysSampEn для 1996 года составило 1.25, что почти вдвое выше, чем для годов без Эль-Ниньо.

В романе Кима Стэнли Робинсона «Сорок знаков дождя» учёные пытаются предсказать резкие изменения климата, используя нелинейные методы анализа данных. SysSampEn — реальный шаг в этом направлении: мера сложности позволяет увидеть сигнал там, где классические модели слепы.

SysSampEn(m,p,l_{eff},\gamma) = -\log\left(\frac{A}{B}\right)
A — число пар похожих подпоследовательностей длины m+p, B — число пар похожих подпоследовательностей длины m. Энтропия тем выше, чем меньше вероятность того, что похожие отрезки останутся похожими при удлинении.
Понятия
весенний барьер предсказуемости энсо южная осцилляция эль-ниньо индекс Эль-Ниньо многомерный индекс ЭНСО модель Джина–Тиммермана ла-нинья буйковые станции TAO/TRITON ERSST южная осцилляция NOAA CPC распространение экваториальных волн модель осциллятора с подзарядкой NOAA PMEL TAO прогноз межгодовая изменчивость объём тёплой воды сезонный цикл относительный они ансамблевый прогноз