Субсезонное и сезонное прогнозирование (S2S) играет решающую роль в раннем предупреждении экстремальных погодных явлений и предотвращении рисков стихийных бедствий. Особенно это касается Восточной Азии, где экстремальные холода регулярно вызывают масштабные катастрофы, нарушая транспортное сообщение, энергоснабжение и повседневную жизнь миллионов людей. Однако существующие S2S-модели имеют ограниченные прогностические возможности, особенно за пределами двухнедельного горизонта.
В новом исследовании "High-skill members among subseasonal forecast ensemble of extreme cold events in East Asia", опубликованном в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters, ученые Синьли Лю и Цзинчжи Су представили революционный подход к прогнозированию экстремальных холодов. Используя данные Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) и реанализа ERA5, исследователи обнаружили, что хотя усредненный ансамблевый прогноз имеет ограниченную точность после двух недель, отдельные члены ансамбля демонстрируют значительно более высокую прогностическую способность.
Ключевым открытием стало то, что высококвалифицированные члены ансамбля могут точно предсказывать быстрые изменения температуры воздуха у поверхности и интенсивность минимальной температуры во время экстремальных холодов. Исследование показало, что точность прогноза напрямую зависит от корректного предсказания атмосферной циркуляции в Евразии, включая давление на уровне моря и геопотенциальную высоту 500 гПа.
«Наше исследование демонстрирует, что не менее 10% членов ансамбля последовательно показывают высокую прогностическую способность», — отмечает Цзинчжи Су, ведущий автор исследования. Это открытие имеет огромное значение для повышения точности прогнозов экстремальных холодов в регионе.
Авторы предлагают несколько практических рекомендаций для улучшения прогнозирования. Во-первых, необходимо сосредоточиться на выявлении высококвалифицированных членов ансамбля, используя исторические аналоги или методы искусственного интеллекта. Во-вторых, следует присваивать таким членам больший вес в ансамблевых прогнозах.
Исследователи также рекомендуют увеличить количество членов ансамбля и оптимизировать системы прогнозирования путем распределения больших весов высококвалифицированным членам. Такой подход позволит значительно повысить точность прогнозов экстремальных холодов за пределами стандартного двухнедельного горизонта.
Результаты исследования открывают новые возможности для метеорологических служб Восточной Азии. Более точные долгосрочные прогнозы экстремальных холодов позволят лучше подготовиться к природным катаклизмам, минимизировать экономический ущерб и защитить население от негативных последствий резких похолоданий.
Изображение носит иллюстративный характер
В новом исследовании "High-skill members among subseasonal forecast ensemble of extreme cold events in East Asia", опубликованном в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters, ученые Синьли Лю и Цзинчжи Су представили революционный подход к прогнозированию экстремальных холодов. Используя данные Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) и реанализа ERA5, исследователи обнаружили, что хотя усредненный ансамблевый прогноз имеет ограниченную точность после двух недель, отдельные члены ансамбля демонстрируют значительно более высокую прогностическую способность.
Ключевым открытием стало то, что высококвалифицированные члены ансамбля могут точно предсказывать быстрые изменения температуры воздуха у поверхности и интенсивность минимальной температуры во время экстремальных холодов. Исследование показало, что точность прогноза напрямую зависит от корректного предсказания атмосферной циркуляции в Евразии, включая давление на уровне моря и геопотенциальную высоту 500 гПа.
«Наше исследование демонстрирует, что не менее 10% членов ансамбля последовательно показывают высокую прогностическую способность», — отмечает Цзинчжи Су, ведущий автор исследования. Это открытие имеет огромное значение для повышения точности прогнозов экстремальных холодов в регионе.
Авторы предлагают несколько практических рекомендаций для улучшения прогнозирования. Во-первых, необходимо сосредоточиться на выявлении высококвалифицированных членов ансамбля, используя исторические аналоги или методы искусственного интеллекта. Во-вторых, следует присваивать таким членам больший вес в ансамблевых прогнозах.
Исследователи также рекомендуют увеличить количество членов ансамбля и оптимизировать системы прогнозирования путем распределения больших весов высококвалифицированным членам. Такой подход позволит значительно повысить точность прогнозов экстремальных холодов за пределами стандартного двухнедельного горизонта.
Результаты исследования открывают новые возможности для метеорологических служб Восточной Азии. Более точные долгосрочные прогнозы экстремальных холодов позволят лучше подготовиться к природным катаклизмам, минимизировать экономический ущерб и защитить население от негативных последствий резких похолоданий.
