Почему дожди в Африке зависят от далёких океанов и как модели путаются в этих связях ✛

Оригинал: "Impact of dynamical regionalization on precipitation biases and teleconnections over West Africa"
arXiv:2401.14364 · 2024-01-25 · CC BY 4.0 · 2 мин
Региональные модели климата лучше слышат Средиземное море, но хуже — Тихий океан.

Летом небо над Западной Африкой темнеет, и начинается сезон дождей, который кормит сотни миллионов людей. Эти дожди приносит западноафриканский муссон — ветер, который тянет влажный воздух с океана на сушу. Но сила дождей зависит от температуры воды в трёх далёких местах: тёплое течение Эль-Ниньо в Тихом океане, Средиземное море и экваториальная Атлантика. Как именно каждый из них влияет на дожди, учёные проверяют с помощью компьютерных моделей.

Есть два вида моделей. Глобальные модели покрывают всю планету, но крупными клетками, как пиксели на старой фотографии. Региональные модели берут маленький участок, например Западную Африку, и считают его гораздо подробнее, как увеличительное стекло. Логично думать, что подробная модель лучше передаст и связи с океаном. Но учёные сравнили 8 глобальных моделей и 11 региональных с реальными наблюдениями за 26 лет и увидели неожиданное.

Переводчик, который усиливает один голос океана и заглушает другой

Региональные модели действительно лучше слышат Средиземное море: если вода там тёплая, они правильно показывают больше дождей в Сахеле. Зато они хуже слышат Эль-Ниньо. Глобальные модели знают, что тёплый Тихий океан обычно означает засуху в Сахеле, а региональные этот сигнал теряют, потому что Тихий океан находится далеко за пределами их маленькой области. Третий сигнал, из Атлантики, проверить не удалось: за эти годы он всегда выступал вместе с Эль-Ниньо, и разделить их было невозможно, как услышать тихий голос, когда рядом кричат.

Вывод простой: нет одной лучшей модели. Для прогноза засух от Эль-Ниньо лучше брать глобальную модель, а для влияния Средиземного моря — региональную. Это как переводчик, который отлично передаёт одного собеседника, но заглушает другого. Поэтому перед тем как предсказывать дожди, нужно понять, какой океан важнее в этот раз, и выбрать подходящий инструмент.

Региональная модель SMHI-RCA4, прогнанная с разными глобальными моделями, стабильно создаёт ложную засуху над Конго. Этот дефект воспроизводится и в других региональных моделях, что указывает на общую проблему параметризации конвекции в этой части Африки.

AV = (X_{GCM} - X_{OBS})^2 - (X_{RCM} - X_{OBS})^2
AV — добавленная ценность; X_GCM, X_RCM, X_OBS — значения переменной (например, осадков) в глобальной модели, региональной модели и наблюдениях соответственно. Положительное AV означает, что региональная модель ближе к наблюдениям, чем глобальная.
Понятия
ERA5 муссон реанализ телеконнекция связанная модель общей циркуляции межгодовая изменчивость энсо ансамблевый прогноз климатическая сеть распространение экваториальных волн тропосферная двухлетняя осцилляция весенний барьер предсказуемости многомерный индекс ЭНСО модель Джина–Тиммермана буйковые станции TAO/TRITON атлантическая мультидекадная осцилляция IRI связь океана и атмосферы Ниньо 4 gpcp