Рыбак в Квинсленде замечает: в иные годы люциан ловится хуже, хотя сети те же и лодка та же. Причина прячется не в самом улове, а в температуре воды несколькими месяцами раньше, когда мальки только вылуплялись. Тёплое течение пришло не на весь год, а лишь на несколько недель, и этот короткий эпизод решил судьбу целого поколения рыбы. Учёные долго бились над тем, как вытащить такой эпизод из шумного потока измерений, не потеряв его силу и не размазав по всему ряду.

Авторы статьи предлагают универсальное сито. Представьте кухонное сито, через которое просеивают муку: мелкие частицы проваливаются, крупные комки остаются. Индекс IMPIT работает похоже, только вместо муки через него пропускают временной ряд, а вместо размера ячеек настраивают два параметра: длину памяти и чувствительность к интенсивности. Короткая память ловит резкие всплески, длинная собирает плавные волны. Чувствительность решает, какие эпизоды считать крупными комками, а какие пропустить как пыль.

Проверка на реальных данных показала, что сито работает. Для люциана в водах Квинсленда индекс на основе температуры поверхности моря объяснил колебания уловов лучше, чем сырые значения температуры. Для гребешка значимым оказался эпизод тёплой воды в определённый сезон, а для урожайности пшеницы в Новом Южном Уэльсе индекс, построенный на индексе Южного колебания (числе, описывающем фазу Эль-Ниньо), уловил влияние эпизодов Эль-Ниньо и Ла-Нинья на итоговый сбор. Во всех трёх случаях модель с индексом IMPIT дала более высокую объясняющую способность, чем модель с исходным рядом.

Рыбак из Квинсленда теперь может узнать заранее, каким будет улов, не дожидаясь конца сезона. Достаточно прогнать температуру воды за прошлые месяцы через сито IMPIT, и число на выходе подскажет, стоило ли тёплое течение того, чтобы менять маршрут. Природа продолжает шуметь, но теперь у нас есть инструмент, который слышит в этом шуме отдельные голоса.