Сезонные прогнозы ураганов: как модели видят связь Эль-Ниньо и циклонов
Контекст
Сезонные прогнозы тропических циклонов критически важны для планирования защиты населения и инфраструктуры в странах Атлантического бассейна, Карибского моря и Мексиканского залива. Известно, что Эль-Ниньо (тёплая фаза колебания температуры поверхности Тихого океана) подавляет образование ураганов в Атлантике, а Ла-Нинья (холодная фаза) усиливает. Работа стоит рядом с исследованиями, которые уже показали, что модели способны предсказывать общее число циклонов за сезон, но не проверяли, насколько хорошо они воспроизводят саму физическую связь между Эль-Ниньо и циклонами. В отличие от соседних работ, посвящённых общей предсказуемости или отдельным регионам, здесь впервые систематически оценивается именно телесвязь Эль-Ниньо и циклонов в шести оперативных моделях.
Методы
Авторы использовали данные шести европейских моделей сезонных прогнозов, входящих в систему Copernicus: UKMO, DWD, CMCC, ECMWF, MF5 и MF6. Для каждой модели анализировались прогнозы, стартующие в начале июня, за период 1993–2014 годов (22 сезона ураганов). Тропические циклоны идентифицировались по единому алгоритму отслеживания вихрей, основанному на завихренности ветра на уровнях 850 и 200 гПа. В качестве эталона использовались реанализ ERA5 и архив наблюдений IBTrACS. Связь между индексом Эль-Ниньо (температурой поверхности в области Niño 3.4) и числом циклонов оценивалась через коэффициенты корреляции и регрессии, а также через композитные карты плотности траекторий в годы Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Дополнительно анализировались корреляции с вертикальным сдвигом ветра и удельной влажностью на уровне 500 гПа. Неопределённость оценивалась бутстрепом (1000 повторных выборок).
Результаты
Все шесть моделей воспроизводят отрицательную связь между индексом Эль-Ниньо и общим числом циклонов в бассейне: в тёплые годы циклонов меньше, в холодные больше. Однако сила связи в моделях завышена по сравнению с реанализом: коэффициенты корреляции в моделях по модулю больше, чем в ERA5 и IBTrACS, хотя регрессионные коэффициенты меньше из-за заниженной межгодовой изменчивости числа циклонов. Пространственный анализ выявил серьёзные ошибки: в восточной части Карибского моря модели предсказывают значимую отрицательную корреляцию, которой нет в ERA5, а севернее 25° с.ш. модели дают резкий переход знака корреляции, не наблюдаемый в реальности. Композитные карты для лет Эль-Ниньо и Ла-Нинья также показывают, что модели улавливают общее снижение активности, но не воспроизводят тонкую структуру аномалий, особенно в Карибском бассейне и у Флориды. Анализ сдвига ветра показал, что модели переоценивают его связь с Эль-Ниньо в основной зоне развития циклонов, а связь между сдвигом и числом циклонов в субтропиках имеет неправильный знак. Влажность, напротив, моделируется достаточно хорошо и не объясняет ошибки.
Значение
Работа показывает, что, в отличие от соседних исследований, которые фокусировались на общей предсказуемости числа циклонов, здесь впервые выявлена систематическая ошибка в воспроизведении пространственной структуры телесвязи Эль-Ниньо и циклонов. Это означает, что даже при хорошем прогнозе общего числа ураганов региональные прогнозы для Карибского бассейна и субтропиков могут быть ненадёжными. Ошибка, вероятно, связана с неспособностью моделей правильно смещать границу ячейки Хэдли в ответ на Эль-Ниньо, что приводит к неверному распределению сдвига ветра. Это ставит под сомнение использование таких моделей для детальных прогнозов ураганной активности в отдельных регионах и указывает на необходимость улучшения физики атмосферной циркуляции.
Развитие
Тема может развиваться в сторону более длинных рядов ретроспективных прогнозов, что уменьшит неопределённость из-за малой выборки (всего 22 сезона). Также перспективно исследовать, как модели воспроизводят отклик ячейки Хэдли на разные типы Эль-Ниньо (восточно-тихоокеанский и центрально-тихоокеанский), поскольку это может по-разному влиять на сдвиг ветра. Улучшение параметризации сдвига ветра и взаимодействия с ячейкой Хэдли в моделях может повысить точность региональных прогнозов. Кроме того, можно применить аналогичный анализ к другим бассейнам, например, к западной части Тихого океана, где связь с Эль-Ниньо противоположна.
Влияние
Результаты повлияют на оперативные центры сезонного прогнозирования, которые используют эти модели для выпуска прогнозов ураганной активности. Они также важны для специалистов по климатическому моделированию, стремящихся улучшить воспроизведение крупномасштабной циркуляции.
Следующие шаги
Следующим шагом может быть анализ более длинных ретроспективных периодов (например, с 1981 года) для повышения статистической надёжности. Также стоит провести эксперименты с чувствительностью моделей к параметризации сдвига ветра и границы ячейки Хэдли.
Ключевые проблемы
Работа напрямую связана с нерешённой проблемой сезонного прогнозирования тропических циклонов: почему модели хорошо предсказывают общее число циклонов, но плохо их пространственное распределение. Это указывает на фундаментальные ограничения в воспроизведении атмосферной циркуляции, особенно отклика ячейки Хэдли на Эль-Ниньо, что остаётся открытым вопросом в климатическом моделировании.
В 2020 году, при Ла-Нинья, в Атлантике было зафиксировано рекордное число тропических циклонов — 30, что превысило даже предыдущий рекорд 2005 года.
Ключевые числа
- период анализа: 1993–2014 годы (22 сезона)
- количество моделей: 6 европейских сезонных прогнозов
- разрешение моделей: от 32 до 110 км
- среднее число циклонов в ERA5: 14.5 ± 4.4 за сезон
- среднее число циклонов в DWD: 2.9 ± 0.6 за сезон