В 1997 году Тихий океан разогрелся так, что кораллы побелели от Индонезии до Галапагосов, а наводнения и засухи прокатились по пяти континентам. Такие события, которые климатологи называют экстремальными Эль-Ниньо, случаются раз в несколько десятилетий, и чтобы понять, насколько часто они будут приходить в будущем, нужны тысячи лет наблюдений. Прямое моделирование климата на такие сроки требует вычислительных мощностей, сравнимых с прогнозом погоды на сто тысяч лет вперёд. Авторы новой работы предлагают обходной путь: не ждать редкого события, а размножать его траектории, как садовник размножает редкий сорт черенками.

Алгоритм TEAMS (Transition-Enhanced Adaptive Multilevel Splitting) работает как селекционер. Берётся ансамбль из 16 коротких симуляций, каждая длиной 25 лет, и на каждом шаге отбираются только четверть траекторий с самыми высокими пиками температуры в восточной части Тихого океана. От этих «родителей» порождаются «потомки» с крошечным случайным возмущением температуры поверхности океана (амплитуда 0,1°C) за 7,5 лет до пересечения порога. Процесс повторяется 50 раз, и суммарная стоимость всех прогонов составляет 100 000 модельных лет — в пять раз меньше, чем эталонное прямое моделирование длиной 500 000 лет.

Сравнение с эталоном показало, что TEAMS воспроизводит оценки времени возврата экстремальных Эль-Ниньо вплоть до 60 000 лет. Распределение блочных максимумов, взвешенное по вероятностям ветвления, хорошо совпало с эталоном, особенно в хвосте, где сосредоточены самые сильные события. Любопытно, что порог температуры быстро рос в первых поколениях, но затем выходил на плато около 4,2°C, что указывает на возможную внутреннюю границу экстремальности в модели. Успешность порождения потомков, превышающих порог, составила около 77%, а анализ траекторий показал, что малое возмущение может сначала вызвать Ла-Нинью, а затем усилить последующий Эль-Ниньо через не-нормальный рост возмущений.

До этой работы было неясно, можно ли получить статистику экстремальных Эль-Ниньо без prohibitively длинных симуляций. Теперь показано, что алгоритм воспроизводит распределение и времена возврата в модели Zebiak-Cane при затратах в пять раз меньше эталонных. Приём, которым это достигнуто, прост и элегантен: ветвление траекторий с малыми возмущениями порождает потомков, которые чаще достигают экстремальных порогов, а вероятностные веса корректируют смещение выборки. Метод можно переносить на дорогие глобальные климатические модели для оценки рисков редких Эль-Ниньо уже сегодня.

Размножение шторма из одной траектории, которое началось с черенков в 1997 году, теперь даёт целое семейство экстремальных событий, готовых к статистическому анализу. Вместо того чтобы ждать, пока редкий гость постучится в дверь, мы научились приглашать его сотни раз и записывать каждый визит.