Климат Индии: узор из хаоса и порядка ✎

Оригинал: "Recurrence analysis of meteorological data from climate zones in India"
· Joshin John Bejoy, G. Ambika
arXiv:2401.09438 · 2023-12-20 · CC BY-NC-SA 4.0 · собственный разбор · 2 мин
Рекуррентный анализ 75 лет метеоданных выявил, как климатическая динамика Индии менялась от хаоса к регулярности и обратно.

Семьдесят пять лет метеонаблюдений в Индии, если разложить их на график, напоминают кардиограмму огромного организма. Вместо одного ровного пульса — пятнадцать разных линий, каждая со своим ритмом. Где-то сердцебиение ровное, как у спящего человека, а где-то сбивается, словно после быстрого бега. Учёные решили не просто измерить среднюю температуру в этих точках, а понять, как меняется сам характер пульса: становится ли он более предсказуемым или, наоборот, хаотичным.

Для этого они взяли данные о температуре и влажности с 1948 по 2022 год в 15 локациях, покрывающих все климатические зоны Индии: от холодных пустынь Ладакха до влажных тропиков Кочина. Каждую точку данных превратили в состояние в абстрактном пространстве, где близкие состояния означают похожую погоду. Затем, двигаясь по времени с окном примерно в семь лет, они смотрели, как часто погода возвращается к уже виденным состояниям. Если возвращается часто и регулярно — динамика предсказуемая, как маятник. Если редко и беспорядочно — как броуновское движение.

Рекуррентный анализ — это метод поиска повторяющихся состояний в данных. Представьте, что вы смотрите на капли дождя на стекле: если капли падают через равные промежутки, их легко предсказать. Если же они барабанят хаотично, то предсказать следующую каплю невозможно. Так и здесь: повторяемость состояний говорит о регулярности климатической динамики.

Результаты оказались неожиданными. Почти все 15 точек пережили сдвиг к более хаотичной динамике в 1972–1979 годах. В эти годы случились сильные Эль-Ниньо 1972–73 и Ла-Нинья 1973–76 — тёплое и холодное течения у берегов Перу, которые влияют на погоду по всему миру. Климат Индии, как чувствительный оркестр, сбился с ритма под действием этих далёких событий. А после 2000 года динамика снова стала более регулярной, будто оркестр нащупал прежний темп. При этом для влажности картина иная: до 1970 года преобладала регулярность, затем начались разрозненные сдвиги, и кластеры сформировались по-другому.

Кластеры, полученные из рекуррентных мер, не совпадают с классификацией климатических зон Кёппена-Гейгера. Например, Ладакх, Манали и Таванг — холодные и высокогорные точки — объединились в один кластер, а Мумбаи и Бхопал, разделённые сотнями километров, попали в другой. Это значит, что динамика объединяет регионы, которые климатологи считали разными.

Работа показывает, что климатические сдвиги — это не просто изменение температуры или влажности, а перестройка самого характера изменчивости. Для понимания климатических рисков нужно учитывать не только географию, но и нелинейные связи между атмосферой, океаном и сушей. И хотя применение результатов пока ограничено, они дают методологический ориентир для анализа климатической динамики в других странах с муссонной циркуляцией.

Вернёмся к кардиограмме. Теперь видно, что у климата Индии не один пульс, а целая сеть ритмов, которые время от времени синхронизируются или расходятся. И если мы хотим понять, когда ждать аритмии, нужно слушать не средние значения, а сам ритм.

Окно анализа длиной 5000 временных шагов соответствует примерно 7 годам — это сравнимо с типичным периодом Эль-Ниньо. Такой выбор позволил «поймать» целый цикл ЭНСО внутри одного окна и увидеть его влияние на динамику.

Понятия
муссон межгодовая изменчивость начало муссона климат тропосферная двухлетняя осцилляция сезонный цикл диполь индийского океана энсо мода изменчивости тихоокеанская декадная осцилляция эффект конденсатора Индийского океана модель Джина–Тиммермана Ниньо 4 сезонный форсинг весенний барьер предсказуемости аномалия температуры комнатная температура климатическая сеть Ниньо 3.4 ERA5