Два человека говорят одновременно, и по громкости голосов не понять, кто кому отвечает. Так и с климатом: тёплая вода у берегов Перу и дожди в Австралии часто меняются вместе, но кто на кого влияет? Обычный способ, корреляция, просто отмечает, что оба события происходят почти одновременно. Но это не говорит о причине и не показывает задержку. А ведь океан греет воздух, и ответ может прийти через несколько месяцев.

Новый способ, причинность Грейнджера, работает как переводчик, который следит за порядком реплик. Он спрашивает: если знать, какой была температура океана в прошлом, можно ли точнее предсказать дожди в другом месте? Если да, значит, сигнал действительно передаётся. Учёные проверили оба способа на данных с 1980 по 2018 год. Оба нашли известные связи: засухи в Австралии, дожди в Амазонии. Но новый способ увидел ещё и связь с дождями в центральной Индии и на юге Калифорнии, где старый способ молчал.

Новый способ оказался устойчивым: выводы не менялись, когда данные сглаживали по-разному, от недели до месяца. Это как переводчик, который понимает смысл и при быстрой речи, и при медленной. Теперь учёные могут искать связи между любыми климатическими явлениями и лучше предсказывать дожди и засухи. А найденные новые связи, например с Индией, требуют объяснения, и это может привести к открытиям.