Войти в почту

Ученые создали модель прогноза природного феномена Эль-Ниньо

Сотрудники Лаборатории моделирования климатических систем Института прикладной физики (ИПФ) РАН (Нижний Новгород) создали модель для прогноза динамики природного феномена Эль-Ниньо, способную конкурировать с аналогичными зарубежными разработками. Об этом говорится в сообщении на официальном сайте Российской академии наук, опубликованном в понедельник.

В РФ создали модель прогноза Эль-Ниньо
© Wikimedia Commons

Явления Эль-Ниньо и Ла-Нинья представляют собой противоположные фазы так называемого "Южного колебания Эль-Ниньо" - одной из главных составляющих изменчивости глобального климата Земли на временных отрезках в несколько лет. Они существенно влияют на погодные режимы, в частности, на вероятность возникновения экстремальных погодных условий во многих частях земного шара. Теплая (Эль-Ниньо) или холодная (Ла-Нинья) аномалия температуры поверхности океана (ТПО) в тропической зоне Тихого океана повторяются с нерегулярным временным интервалом продолжительностью от двух до семи лет.

"Как показывается в работе, созданная модель способна конкурировать с ведущими мировыми моделями, предсказывающими динамику Эль-Ниньо", - говорится в сообщении на сайте РАН.

В работе ученых ИПФ РАН для прогноза Эль-Ниньо применяется разработанная в институте стохастическая модель на основе искусственных нейронных сетей, которая сначала "учится" воспроизводить эволюцию ТПО в тропиках за прошлые десятилетия, начиная с 1960 года, а затем используется для прогноза.

"В этой процедуре изменяющиеся во времени пространственно распределенные данные ТПО представляются в виде комбинации нескольких "скрытых" пространственно-временных структур, выявление которых является ключевым элементом разработанного алгоритма. Алгоритм осуществляет новый метод поиска таких структур, который учитывает причинно-следственные связи, присутствующие в анализируемых данных измерений ТПО, что приводит к лучшему [по сравнению с аналогичными прогнозами] воспроизведению эволюции ТПО", - отмечается в сообщении.

Исследование проведено при поддержке гранта правительства РФ.