Почему один Эль-Ниньо видно за два года, а другой — только за полгода

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 · 1 мин

Физика атмосферы и океана Прикладная статистика

Прогноз работает как фонарик в тумане: для одних событий свет достаёт далеко, для других гаснет почти сразу.

Фонарик в тумане высвечивает одни предметы и не достаёт до других. Так и прогноз Эль-Ниньо, тёплого пятна в Тихом океане, которое приносит засухи и наводнения по всему миру: одни события видны за два года, другие — только за полгода.

Чтобы понять, почему так, учёные запустили две тысячи вариантов будущего из одного и того же начального состояния. Каждый вариант — это как отдельный луч фонарика, слегка дрожащий от случайных порывов ветра. Если лучи долго летят вместе, будущее предсказуемо; если быстро разбегаются — нет.

Оказалось, что тёплые пятна в центре океана лучи держат вместе около двадцати месяцев, а у берегов Южной Америки — всего шесть-десять. Холодные события, Ла-Нинья, видны ещё дальше.

Практическая польза проста: метеорологи теперь знают, для каких событий стоит пытаться давать долгий прогноз, а для каких это бессмысленно. И знают, что улучшать нужно не только средний луч, но и то, как сильно лучи дрожат.

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

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

Почему один Эль-Ниньо видно за два года, а другой — только за полгода