Погодные режимы — это устойчивые крупномасштабные структуры циркуляции воздуха, определяющие периоды жары, морозов, снегопадов и ливней на срок до нескольких недель. При долгосрочных оценках погоды они выходят на первый план, однако их выявление остается сложной научной задачей.
Сотрудники Института прикладной физики Российской академии наук предложили новый подход к моделированию таких режимов, которые позволят увеличить срок надежных прогнозов.
Можно сказать, что режимы образуют «скелет» атмосферной циркуляции, на который нанизано все сложное многообразие наблюдаемых погодных сценариев. Поэтому для того, чтобы продвинуться в понимании предсказуемости атмосферы на больших временах, необходимо научиться надежно идентифицировать режимы и их свойства, а также прогнозировать их эволюцию в меняющемся климате. Оригинальный подход, который мы предложили, является важным шагом к решению этих задач и открывает перспективы к увеличению дальности прогноза погодных аномалий.
Новый метод основан на скрытой марковской модели*. Он не только идентифицирует режимы погоды, но и анализирует их продолжительность, влияние на погоду и вероятности смены. Анализ данных за 70 лет позволил выявить четыре ключевых зимних режима. Ученые установили их связь с аномалиями температуры в России, изменчивостью в масштабе десятилетий и глобальными явлениями, например такими, как Эль-Ниньо.
Метод уже применяют для совершенствования национальной климатической модели в рамках международного проекта CMIP. Исследование опубликовано в журнале Nature Scientific Reports.
*Марковская модель — это математическая модель для систем, которые случайным образом меняют свои состояния, причем следующее состояние зависит только от текущего, а не от всей предыдущей истории.
