Климатологическая наука десятилетиями опиралась на средние значения: глобальная средняя температура, региональные тренды, аномалии. Это удобно, но среднее скрывает детали. В первое десятилетие XXI века потепление замедлилось, и средние тренды почти не показывали изменений, хотя в системе происходили сдвиги: менялись экстремумы, перестраивались тихоокеанские течения. Рядом с этой работой в архиве лежат исследования, которые тоже ищут сигналы за пределами среднего: одни отделяют погодный шум от климатического сигнала, другие смотрят, как два фактора управляют погодой на одинокой планете, третьи ловят ранние признаки климатических сдвигов. Все они движутся в одном направлении: от «что в среднем» к «что происходит с распределением». Данная работа делает следующий шаг и предлагает инструмент, который напрямую измеряет, насколько сильно изменилась вся форма распределения, а не только его центр.
Авторы взяли данные о температуре воздуха у поверхности из реанализа ERA5 с 1998 по 2012 год, пересчитали их на сетку 2,5 на 2,5 градуса и разделили период на две половины: 1998–2005 и 2005–2012. Для каждой точки планеты они построили распределения вероятностей температуры в эти два периода. Затем применили расстояние Вассерштейна (оно же «расстояние землекопа»): это метрика, которая показывает, сколько «работы» нужно, чтобы превратить одно распределение в другое. Чтобы понять, значимо ли отличие, использовали тест Монте-Карло: к исходным данным 500 раз добавляли белый шум и смотрели, попадает ли реальное расстояние в доверительный интервал шумовых расстояний. Если не попадает, значит, распределение изменилось не из-за случайности. Такой подход назвали Wasserstein Stability Analysis (WSA).
WSA нашёл два больших значимых сигнала. Первый — в центрально-восточной части Тихого океана: там расстояние Вассерштейна между распределениями 1998–2005 и 2005–2012 годов составило от 0,08 до 0,24, хотя линейный тренд температуры в этом регионе отсутствовал. Разбор распределений показал, что горячие экстремумы (выше двух стандартных отклонений, около 27 °C) стали случаться реже более чем на 10 дней в год, а холодные экстремумы (ниже минус двух стандартных отклонений, около 19 °C) — чаще на столько же. Это похоже на сдвиг к условиям Ла-Нинья, и согласуется с прежними выводами о том, что в период замедления потепления Тихий океан находился в отрицательной фазе Тихоокеанской декадной осцилляции. Второй сигнал — в Баренцевом и Карском морях. Там WSA показал значимое изменение распределения в точке B (66° в.д., 79° с.ш.), где средняя температура выросла с −10,2 °C до −6,5 °C, а стандартное отклонение уменьшилось. Причина — таяние морского льда: лёд раньше жёстко ограничивал максимальную температуру воздуха около точки замерзания, и распределение имело резкий пик. Когда льда стало меньше, ограничение ослабло, и пик сгладился. В точке C (131° в.д., 79° с.ш.), где ледяной покров сократился меньше, изменение распределения оказалось слабее и не прошло порог значимости.
Эта работа отличается от соседних исследований тем, что предлагает не ещё один способ усреднения или фильтрации, а прямой количественный тест на изменение всей формы распределения. Соседние работы часто ищут сигнал в средних значениях или в отдельных экстремумах; здесь же мерой служит расстояние между распределениями целиком, что позволяет улавливать сдвиги, которые не видны ни в среднем, ни в дисперсии по отдельности. Для климатологии это означает, что появляется инструмент для обнаружения изменений в режиме погоды, а не только в её среднем фоне. Кроме того, метод выявил физическое ограничение, которое обычно не обсуждают в контексте трендов: морской лёд работает как «потолок» для температуры воздуха, и его исчезновение меняет не только среднее, но и саму структуру изменчивости.
Сейчас WSA умеет только говорить, что распределение изменилось, но не показывает, в какую сторону: стало больше жары или холода. Это ограничение авторы называют главной задачей на будущее. Кроме того, метод пока применялся только к температуре воздуха у поверхности, но его можно использовать для осадков, ветра, давления и других переменных. Если удастся добавить направленность изменения, WSA может стать стандартным инструментом для мониторинга климатических сдвигов в реальном времени.
Метод может быть полезен для оценки климатических моделей: если модель не воспроизводит изменение распределения, которое видит WSA, это сигнал о систематической ошибке. Также он пригодится в анализе экстремальных явлений и в исследованиях морского льда, где ограничение температуры играет ключевую роль.
Ближайшие шаги включают разработку способа определять направление изменения распределения и применение WSA к другим климатическим переменным. Также авторы планируют детальнее разобрать разрозненные сигналы в Индийском океане и Южной Америке, которые остались за рамками этой статьи.
В климатологии остаётся открытым вопрос, как отделить внутреннюю изменчивость климатической системы от внешнего воздействия. Период замедления потепления показал, что средние тренды могут вводить в заблуждение, и нужны методы, чувствительные к перестройке распределений. WSA напрямую отвечает на этот вызов: он находит изменения, которые не сводятся к сдвигу среднего, и тем самым помогает увидеть, какие процессы реально меняют климат, а какие лишь шумят.
Расстояние Вассерштейна иногда называют «расстоянием землекопа», потому что оно показывает, сколько минимальной работы нужно, чтобы переместить кучу земли из одной формы в другую. В климате «куча земли» — это распределение температур, а «работа» — количество дней, на которые сдвинулись экстремумы.