Эль-Ниньо: у каждого события свой предел предсказуемости

Оригинал: "Quantifying the Predictability of ENSO Complexity Using a Statistically Accurate Multiscale Stochastic Model and Information Theory"

· Xianghui Fang, Nan Chen

arXiv:2203.02657 · 2022-03-05 · CC BY 4.0 · 3 мин

Физика атмосферы и океана Прикладная статистика

Модель с шумом и теория информации показали, что одни типы Эль-Ниньо предсказуемы за два года, а другие ускользают уже через полгода.

Контекст

Эль-Ниньо — Южное колебание (ЭНСО) — главный межгодовой климатический сигнал тропиков. Долгое время его считали симметричным циклом, но наблюдения показывают разнообразие: события различаются по месту максимального потепления, интенсивности и длительности. Существующие модели прогнозируют индекс Niño3.4 на 6–12 месяцев вперёд, однако вопрос о пределе предсказуемости оставался открытым. Работа стоит в русле исследований, где соседние труды изучали предсказание Эль-Ниньо за полтора года, гравитационные карты галактик нейросетью, квантовые ресурсы у горизонта и форму детали как источник свойств материала. Отличие данной статьи в том, что она впервые количественно разделяет предсказуемость разных типов событий внутри самой сложности ЭНСО, а не оценивает её одним числом.

Методы

Авторы строят каркас на основе теории информации. Из наблюдений вычисляют климатологическую плотность вероятности и автокорреляционную функцию. Затем используют недавно разработанную многосштабную стохастическую модель ЭНСО, которая воспроизводит не только крупномасштабную динамику, но и статистику: не-гауссовы распределения, сезонную фазовую привязку, спектры и память. Для каждого начального состояния запускают ансамбль из 2000 членов и следят, как прогностическое распределение удаляется от климатологического. Мерой служит относительная энтропия (информационный выигрыш), которую раскладывают на сигнальную и дисперсионную части. Гауссово приближение проверяют на точность.

Результаты

Разные события ЭНСО имеют резко различные пределы предсказуемости. Для восточно-тихоокеанских Эль-Ниньо начало события предсказать трудно: информация теряется за 6–10 месяцев. Для центрально-тихоокеанских событий обнаружена универсальная тенденция: за 20 месяцев до пика информационный выигрыш остаётся значимым, что позволяет предсказывать их появление примерно за два года. Ла-Нинья предсказуемы сильнее обоих типов Эль-Ниньо, особенно при старте с фазы Эль-Ниньо. Дисперсионная часть вносит заметный вклад в предсказуемость восточной части, а сигнальная доминирует в центральной. В сценарии усиления циркуляции Уокера предсказуемость центрально-тихоокеанской температуры растёт летом и осенью. Гауссово приближение оказалось точным, что упрощает расчёты для сложных моделей.

Значение

Работа показывает, что единый предел предсказуемости для всего ЭНСО слишком груб. В отличие от соседних исследований, которые часто дают среднюю оценку по всему ряду, здесь предсказуемость вычислена для каждого отдельного события. Это меняет взгляд на весенний барьер предсказуемости: с точки зрения статистики он не является фундаментальным ограничением. Результаты также подчёркивают важность учёта всего ансамбля, а не только среднего, поскольку дисперсия несёт самостоятельную информацию.

Развитие

Тема может развиваться в сторону применения каркаса к более сложным моделям — промежуточным и полным моделям общей циркуляции. Гауссово приближение позволяет обойтись меньшими ансамблями. Другой путь — использование информационного выигрыша для выбора моделей в мультимодельных прогнозах и для оценки влияния ассимиляции данных на предел предсказуемости.

Влияние

Результаты могут повлиять на оперативное прогнозирование ЭНСО, указав, какие события стоит пытаться предсказывать на длинных сроках, а какие принципиально непредсказуемы. Это также даёт ориентир для разработчиков моделей: улучшать нужно не только среднее, но и разброс ансамбля.

Следующие шаги

Следующий шаг — проверить выводы на промежуточных и полных климатических моделях. Также важно понять, как ассимиляция данных меняет предел предсказуемости и можно ли его расширить с помощью связанной ассимиляции океана и атмосферы.

Ключевые проблемы

В науке об атмосфере остаётся нерешённым вопрос о том, почему одни события ЭНСО предсказуемы лучше других и какова роль случайных порывов ветра. Работа напрямую связывает предсказуемость с начальными условиями и вкладом разных временных масштабов, что приближает к пониманию пределов прогноза в хаотической климатической системе.

Весь граф →

Информационный выигрыш для центрально-тихоокеанских Эль-Ниньо остаётся значимым за 20 месяцев до события, хотя среднее по ансамблю в отдельных случаях всё ещё далеко от истины: часть членов ансамбля «угадывает» событие, а часть — нет.

P(p(t), p_{clim}) = \int p(t, u) \log\left(\frac{p(t, u)}{p_{clim}(u)}\right) du

Мера дополнительной информации в прогнозе по сравнению с климатологией

P = \frac{1}{2}(\bar{u} - \bar{u}_{clim})^2 R_{clim}^{-1} - \frac{1}{2}\log(R R_{clim}^{-1}) + \frac{1}{2}(R R_{clim}^{-1} - 1)

Разложение на сигнальную часть (различие средних) и дисперсионную (различие ковариаций)

E = 1 - \exp(-P)

Переводит информационный выигрыш в интервал от 0 до 1

Ключевые числа

заблаговременность для CP Эль-Ниньо: около 20 месяцев
предсказуемость EP Эль-Ниньо: 6–10 месяцев
размер ансамбля: 2000 членов
период наблюдений: 1982–2019
порог аномалии для события: 0.5 °C

Понятия

весенний барьер предсказуемости многомерный индекс ЭНСО индекс Эль-Ниньо энсо ERSST южная осцилляция эль-ниньо прогноз распространение экваториальных волн ансамблевый прогноз модель Джина–Тиммермана NOAA PMEL TAO NOAA CPC теория информации оценка неопределённости межгодовая изменчивость буйковые станции TAO/TRITON модель Зебиака–Кейна объём тёплой воды южная осцилляция ла-нинья

Я автор