Potsdam İklim Etkisi Araştırma Enstitüsü, Pekin Normal Üniversitesi ve JUSTUS-LIEBIG-Üniversitesi Giessen'den bir araştırma ekibi, El Niño olaylarını meydana gelmeden bir yıl önce tahmin etmenin bir yolunu buldu. Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı'nda yayınlanan ekip, görünüşte rastgele hava olaylarını daha iyi tahmin etmek için karmaşıklığa dayalı yaklaşımlarını açıkladı. El Niño, Batı Pasifik Okyanusu'nun bazı bölgelerindeki su yüzeyi sıcaklığının normalden daha fazla ısındığı ve ardından doğuya doğru sızdığı bir hava olayıdır.
Bilim adamları bu tür olaylar hakkında daha fazla bilgi edinmeye istekliler çünkü bunlar dünyanın bazı yerlerinde aşırı yağışlara ve diğer bölgelerde kuraklık koşullarına neden olabilirler. Ne zaman olacaklarını bilmek, bu iki bölgede yaşayan insanlara kendileri için plan yapmaları için zaman verecektir. Şu ana kadar, hava durumu uzmanlarının yapabileceği en iyi şey, altı ay önceden tahminler sunmaktır. Bu yeni çalışmada, araştırmacılar bir yıl önceden oldukça doğru tahmin olduğunu düşündükleri şeyi keşfettiler. Yeni yöntem, karmaşıklık teorisine dayanan yeni bir deniz yüzeyi sıcaklığı veri analizi yöntemini kullanır.
Doğu Pasifik'i kare hücrelere bölmek ve her bir hücrenin sıcaklığını yakındaki diğer hücrelerle ve daha uzaktaki diğer hücrelerle karşılaştırmaktan oluşur. Bu karşılaştırma, sıcaklık verilerindeki düzensizliğin derecesini ölçebilir. Daha sonra, her yıldaki bozukluk derecesini karşılaştırarak bir model keşfedildi: yüksek derecede bozukluğun olduğu bir yılı genellikle ikinci yıldaki bir El Niño olayı izler. Bu model keşfedildikten sonra, araştırmacılar, geçmişteki El Niño olaylarını tahmin etmek için 1984'ten 2018'e kadar yıllık yüzey sıcaklığı verilerini analiz ettiler. Bu yöntem, 10 El Niño olayından 9'unu doğru bir şekilde tahmin etti (3 yanlış pozitif ile).
Ayrıca, önceki yıldaki bozukluk seviyesi ne kadar yüksekse, sonraki El Niño olayının da o kadar güçlü olduğu bulundu. Araştırmacılar, El Niño'nun artık bir yıl önceden oldukça doğru bir şekilde tahmin edilebileceği sonucuna vardı. Ekvator doğu Pasifik'te anormal derecede aralıklı ısınma ile karakterize edilen El Niño olayı, dünya çapında felaketlere neden olabilse de, ölçeğine ilişkin güvenilir tahminler hala yaklaşık 6 ay öncesiyle sınırlıdır. Uyarı süresinin bu önemli ölçüde uzatılması, en ciddi hasarlardan bazılarının hafifletilmesine yardımcı olacaktır. Yeni araştırma, uyarı süresini iki katına çıkaran bilgi entropisine dayanan bir yöntem.
Bu yöntem, bu çalışmanın bulgularına dayanmaktadır, yani bir takvim yılının entropisi, ertesi yıl başlayan El Niño olaylarının yoğunluğu ile güçlü bir korelasyona sahiptir. Bu, El Niño etkinliğinin başlangıcını ve yoğunluğunu bir yıl önceden tahmin edebilir. El Niño Güney Salınımı (ENSO), en önemli yıllar arası iklim olaylarından biridir. ENSO'nun ekonomi, toplum ve ekosistem üzerindeki ciddi etkisi nedeniyle, erken ve güvenilir ENSO tahminleri önemli bir hedef olmaya devam etmektedir. Son yıllarda çeşitli dinamik ve istatistiksel tahmin modelleri geliştirilmiş olsa da, "bahar öngörülebilirlik engeli" uzun vadeli (6 aydan fazla) tahmin için hala büyük bir zorluktur.
Bu engeli aşmak için, Nino 3.4 alanındaki anormal sıcaklığın zaman serilerinden oluşan sistemin karmaşıklığını (bozukluğunu) ölçmek için yeni geliştirilen analiz aracı: Sistem Örnek Entropisi (SysSampEn) kullanılır. Araç birkaç yakın yüzey sıcaklığı ve deniz yüzeyi sıcaklığı veri setine uygulandığında, tüm veri setlerinde El Niño'nun boyutu ile önceki takvim yılının SysSampEn (karmaşıklık) arasında güçlü bir pozitif korelasyon olduğu bulundu. Çalışmalar, bu korelasyonun El Niño'nun yoğunluğunu 1 yıllık bir tahmin seviyesi ve yüksek doğrulukla tahmin etmemize izin verdiğini göstermiştir (yani, tek bir veri seti tarafından tahmin edilen ortalama değerin ortalama karekök hatası = 0.23 ° C).
Telif Hakkı Science X Network / Bob Yirka, Phys
Referans Süreli "Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri"
DOI: 10.1073 / pnas.1917007117
Brocade Park Bilim, Teknoloji, Bilimsel Araştırma, Popüler Bilim