ЭНСО – это нерегулярный цикл теплых и холодных климатических явлений, называемых Эль-Ниньо и Ла-Ниньо. В обычные годы сильные восточные пассаты дуют из Америки в сторону Юго-Восточной Азии, но в год Эль-Ниньо эти ветры уменьшаются, а иногда даже меняются местами.
Теплая вода, скопившаяся в западной части Тихого океана, течет обратно в Америку, изменяя атмосферное давление и влажность, вызывая засухи в Азии и более частые штормы и наводнения в Северной и Южной Америке. Обратный паттерн называется Ла-Нина, когда океан в восточной части Тихого океана холоднее обычного.
Команда использовала Систему субсезонно-сезонного (S2S) прогнозирования состояния океана / атмосферы (GEOS-S2S-2) Управления глобального моделирования и ассимиляции НАСА (GMAO) для моделирования трех прошлых событий ENSO: сильного Эль-Ниньо в 2015 году, сильного Эль-Ниньо в 2017 году. Ла Нина и слабые Эль-Ниньо 2018.
На основе миссии NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP), прошлой миссии NASA-CONAE (Аргентинское космическое агентство) «Водолей» и миссии Европейского космического агентства по изучению солености почвы в океане (SMOS), они сравнили точность модели прогноза для каждого из трех событий. с и без ассимиляции данных SSS при инициализации моделей.
Другими словами: начальные условия прогона одной модели включали данные SSS, а другая – нет.
Добавление ассимиляции данных SSS в модель GEOS помогло более точно отобразить глубину и плотность верхнего слоя океана, что привело к лучшему представлению крупномасштабной циркуляции в ответ на ЭНСО. В результате прогнозы моделей для трех тематических исследований более точно отражали фактические наблюдения по сравнению с тем, что модели прогнозировали в то время.
«В наших трех тематических исследованиях мы изучили различные фазы ENSO», – сказал Эрик Хаккерт, научный сотрудник Центра космических полетов имени Годдарда НАСА в Гринбелте, штат Мэриленд, и ведущий автор исследования. «Для большого Эль-Ниньо в 2015 году усвоение данных о солености ослабило сигнал – наша первоначальная модель переоценивала амплитуду явления.
Для двух других событий ЭНСО прогнозы изначально предсказывали неверный знак: например, в 2017 году модель без данных о солености предсказывала Эль-Ниньо, а в реальном океане – Ла-Ниньо. Однако для каждого случая, который мы исследовали, добавление солености спутника к инициализации улучшало прогнозы."
Это исследование является одним из первых, в котором данные SSS были включены в инициализацию прогноза для глобальной связанной модели взаимодействий между океаном, атмосферой, сушей, аэрозолями и морским льдом. GEOS и другие модели, используемые для прогнозирования событий ENSO, обычно не включают SSS. Однако соленость поверхности океана играет важную роль в океанских течениях, испарении и взаимодействии с атмосферой, а также в передаче тепла от тропиков к полюсам.
Более холодная и соленая вода плотнее и тяжелее, чем более теплая и свежая вода, а крупномасштабные сдвиги температуры и осадков во время событий ЭНСО изменяют циркуляцию океана и взаимодействие между водой и атмосферой.
Обе фазы цикла ENSO влияют на экосистемы, экономику, здоровье человека и риск лесных пожаров, что делает прогнозы ENSO жизненно важными для многих людей во всем мире, сказал Хаккерт.
«Например, прогнозы и наблюдения убедительно показали, что в 1997 году произойдет большое Эль-Ниньо, которое приведет к засухе на северо-востоке Бразилии», – сказал он. "Это позволило правительству Бразилии выступить с заявлением для фермеров, занимающихся натуральным хозяйством, с призывом сажать засухоустойчивую кукурузу вместо высокоурожайных сортов.
В этом случае хорошие прогнозы ЭНСО вместе с действиями правительства могли спасти много жизней. Это всего лишь один пример многих социально-экономических преимуществ для расширения полезных прогнозов Эль-Ниньо."
Включение спутниковых данных SSS также делает модели полезными для более длительных периодов – точные прогнозы ENSO без данных солености охватывают только 4 месяца, в то время как прогнозы с данными SSS охватывают 7 месяцев, сказал Хаккерт.
"Вместо одного сезона уверенности в своем прогнозе у вас есть два сезона", – сказал Хаккерт. "Если ваш вегетационный период длится шесть месяцев, более долгосрочный прогноз качества даст вам лучшее понимание того, нужно ли высаживать высокопродуктивные или засухоустойчивые сорта. Другой пример: у вас есть достаточно времени, чтобы починить крышу, если вы живете в Южной Калифорнии (поскольку Эль-Ниньо обычно приносит дождливые условия на юг США)."
По словам Хаккерта, наличие доступа к текущим записям спутниковых данных SSS необходимо для того, чтобы прогнозы были точными и надежными.
«В современных системах прогнозов спутниковые наблюдения и наблюдения за океаном оптимально сочетаются с использованием моделей и методов ассимиляции данных, чтобы помочь определить состояние океана», – сказал он. "Это исследование показывает, что добавление спутникового SSS к набору текущих наблюдений помогает охарактеризовать приповерхностное состояние океана, что приводит к улучшенным сезонным прогнозам. Мы рекомендуем, чтобы другие системы прогнозных моделей по всему миру внедрили SSS в свои системы."