Кто главный в прогнозе погоды на месяц ✛

Оригинал: "An Earth-System-Oriented View of the S2S Predictability of North American Weather Regimes"
arXiv:2409.08174 · 2024-09-12 · CC BY 4.0 · 1 мин
Атмосфера, океан и суша по очереди помогают предсказывать погоду на срок от недели до двух месяцев.

Представьте оркестр, который играет без дирижёра. Сначала вступают духовые, потом струнные, а иногда солирует ударник. Так и погода над Северной Америкой: атмосфера, океан и суша по очереди берут на себя главную роль, когда нужно предсказать погоду на срок от недели до двух месяцев.

Погодные режимы — это устойчивые картины движения воздуха, которые определяют, будет ли зима тёплой или лето дождливым. Их четыре, плюс бывают дни без выраженного режима. Учёные обучили компьютерные модели, каждая из которых получала данные только из одного источника: например, температуру океана или влажность почвы. Так можно было понять, кто из «музыкантов» важнее на разных сроках.

В первые две недели главную роль играет атмосфера. Она быстро меняется и помнит недавнее состояние. Но к восьмой неделе океан и суша догоняют её, потому что они меняются медленно и сохраняют информацию дольше.

Сезон тоже влияет на расстановку сил. Зимой и летом предсказать погоду легче, чем весной и осенью, потому что атмосфера чаще застревает в одном из режимов. Для одних режимов важнее океан, для других — морской лёд или влажность почвы. Если метеорологи будут знать, какой источник информации важнее в конкретной ситуации, прогнозы на месяц станут точнее.

Частота режима «Нет режима» меняется от 18% зимой до 44% летом, что делает летние прогнозы особенно трудными: атмосфера чаще находится в переходном состоянии без ярко выраженной крупномасштабной структуры.

В романе Кима Стэнли Робинсона «Сорок знаков дождя» учёные пытаются предсказать резкие изменения погодных режимов из-за остановки Гольфстрима. Данное исследование перекликается с этой идеей: оно показывает, какие медленные компоненты Земной системы могут служить ранними индикаторами смены режимов циркуляции.

F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}
Среднее гармоническое точности и полноты, используемое как целевая метрика при оптимизации гиперпараметров
Учёные
Ludwig BoltzmannHenri PoincaréJohn von NeumannJosiah Willard Gibbs
Понятия
весенний барьер предсказуемости заблаговременность прогноза прогноз сезонный цикл NOAA CPC NOAA PMEL TAO вспышка западных ветров сезонный форсинг IRI южная осцилляция североатлантическая осцилляция эль-ниньо энсо буйковые станции TAO/TRITON прогнозирование космическая погода естественная изменчивость предсказуемость модель Джина–Тиммермана климат