Невидимая нить между океаном и дождями становится прочнее ✎

Оригинал: "Nonlinear forced change and nonergodicity: The case of ENSO-Indian monsoon and global precipitation teleconnections"
arXiv:2009.02155 · 2020-09-04 · arXiv non-exclusive · собственный разбор · 1 мин
Связь между тёплым течением в Тихом океане и дождями в Индии усиливается, но неравномерно, как верёвка, которую плетут рывками.

Раз в несколько лет вода в Тихом океане у берегов Южной Америки становится теплее обычного. Это явление называют Эль-Ниньо. Оно влияет на погоду по всему миру, и особенно на дожди в Индии. Когда Эль-Ниньо приходит, муссонные дожди часто слабеют, и случается засуха.

Эль-Ниньо — это тёплое течение в Тихом океане, которое меняет погоду на всей планете.

Учёные хотели узнать, меняется ли эта связь со временем. Они запустили одну и ту же климатическую модель 63 раза с небольшими отличиями в начальных условиях. Получилось 63 варианта будущего. Во всех вариантах связь между Эль-Ниньо и дождями в Индии усиливалась. Но усиливалась она неравномерно: в одни годы быстрее, в другие медленнее. Как верёвка, которую плетут рывками, она становится прочнее, но не плавно.

Это открытие важно для прогнозов. Если связь меняется неравномерно, то старые данные могут подвести. Нужно постоянно обновлять модели, чтобы точнее предсказывать засухи и наводнения в Индии. Ведь от этих дождей зависит урожай и жизнь сотен миллионов людей.

Тест неэргодичности показал, что даже при линейном изменении корреляции во времени могут возникать смещения, если меняются средние значения или стандартные отклонения. В данном случае эти тривиальные вклады оказались незначимыми, что подтверждает истинную нелинейность вынужденного отклика.

r = \frac{1}{\sqrt{1 + (\sigma_\xi / a \sigma_\Phi)^2}}
Формула показывает, что усиление корреляции может быть вызвано ростом изменчивости ЭНЮК, ростом коэффициента регрессии или уменьшением шума.
a = r \frac{\sigma_\Psi}{\sigma_\Phi}
Позволяет оценить коэффициент регрессии, зная корреляцию и стандартные отклонения переменных.
v = \sum_{t=1}^{T} \sum_{n=1}^{N} (\hat{z}_{\tau,t,n} - \hat{z}_t)^2
Сумма квадратов разностей между временными и ансамблевыми z-преобразованиями корреляций; большие значения указывают на неэргодичность.
Понятия
энсо межгодовая изменчивость телеконнекция весенний барьер предсказуемости многомерный индекс ЭНСО модель Джина–Тиммермана южная осцилляция эль-ниньо индекс Эль-Ниньо буйковые станции TAO/TRITON начало муссона муссон естественная изменчивость сезонный форсинг южная осцилляция ла-нинья модель осциллятора с подзарядкой связь океана и атмосферы относительный они диполь индийского океана ансамблевый прогноз