Введение
Динамические модели для сезонного прогнозирования заметно улучшились за последние десятилетия, главным образом, благодаря прогрессу, как в оценке начальных атмосферных условий, так и в физике моделей, поддерживаемой в дальнейшем вычислительными возможностями. Тем не менее, они по-прежнему демонстрируют низкую квалификацию во внетропических широтах.
Окружение Средиземного моря особенно подвержено этому низкому навыку, вызванному либо отсутствием предсказуемости, либо ошибками в системах прогнозирования, что усугубляется его сложной орографией и распределением между сушей и океаном. Кроме того, Средиземноморский регион расположен в переходной зоне между засушливым поясом Северной Африки и умеренными зонами над Европой.
Другой отличительной чертой является тип осадков: на большей части области, высокая доля годовых осадков является конвективной, что означает высокую пространственную и временную изменчивость. Средние ожидаемые осадки за трехмесячный период могут быть достигнуты за один день для особенно интенсивных явлений для климатического обслуживания.
В этом контексте проект Средиземноморской сети обслуживания, основанной на климатических аспектах, разработанных в рамках таких инициатив, как Европейское исследовательское пространство которого является улучшение климатического обслуживания в этом регионе, поиск новых источников предсказуемости и разработка различных инструментов и продуктов.
В частности, один из рабочих пакетов MEDSCOPE состоит из набора экспериментов по чувствительности, предназначенных для изучения новых источников предсказуемости, которые могут привести к улучшению наше понимание механизмов и процессов, вовлеченных в сезонные сроки.
В результате экспериментов по чувствительности, проведенных в рамках проекта MEDSCOPE, будут предложены новые конкретные предикторы для средиземноморского региона. Побочным продуктом этого исследования станет разработка эмпирической системы сезонного прогнозирования, объединяющей предикторы, поступающие из новых источников предсказуемости, представленных в экспериментах по чувствительности.
1. Выбор модели
Здесь мы представляем предварительную (бета) версию эмпирической системы сезонного прогнозирования. Цель этой бета-версии двояка: во-первых, создать эталонную версию на основе стандартных предикторов, использующих известные источники предсказуемости, и, во-вторых, сравнить ее навыки в Средиземноморье с современными динамическими системами.
Результаты текущей работы в рамках проекта, обеспечивающие новые специфические предикторы для Средиземноморского региона, могут быть легко добавлены к этой предварительной версии.
Навыки новой системы будут оцениваться по отношению к этой справочной версии. Иден и другие, разработали глобальную эмпирическую систему сезонного прогнозирования, основанную на многолинейной регрессии (MLR), используя несколько глобальных климатических индексов в качестве предикторов, и создавая вероятностный результат с использованием остатков от регрессии.
Эта система демонстрирует способность производить умелые прогнозы по нескольким регионам мира, несмотря на сокращение числа используемых предикторов. Ван и соавторы показали, используя MLR, что тщательный отбор предикторов может дать умелое предсказание зимнего NAO.
Бета-версия эмпирической системы сезонного прогнозирования, описанная здесь, следует той же процедуре, основанной на MLR, предложенной этими двумя исследованиями, поскольку этот тип моделей требует только очень скромных вычислительных ресурсов и обладает дополнительным преимуществом простоты изменения.
Вторая версия эмпирической системы сезонного прогнозирования, включающая результаты результатов проекта MEDSCOPE, будет разработана и оценена во второй части проекта.
2 Методология
2.1 Разделение в подрегионах
Учитывая расширение средиземноморского региона, его большую сложность (как орографическое, так и распределение так и наземно-океаническое распределение) и местоположение, субрегионы в пределах этого домена подвержены воздействию различных факторов в разное время года.
Чтобы улучшить навыки системы, эмпирическая модель будет использовать различные наборы предикторов для каждого климатологически однородного определенного субрегиона в пределах средиземноморского региона и каждого сезона.
Выбор предикторов из пула, перечисленного в таблице 1, основан на их высокой корреляции с осадками на обширных территориях в субрегионе и для каждого конкретного сезона. Одной из проблем этого типа моделей, в которых предикторы могут изменяться в пространстве, является чрезмерная шумность прогнозов, показывающих очень разные результаты для соседних точек сетки.
Например, Значения вероятности для нижней терцили над точкой сетки на юго-западе Турции рассчитываются для FMA 2018 года с использованием 2 разных наборов предикторов (таблица S1 в приложении, строка FMA, столбцы Турция и Восточное Средиземноморье), получая 61% и 37%.
В качестве компромисса между выбором наилучших предикторов для каждой точки и прогнозированием моделей сглаженных аномалий синоптической шкалы домен делится на подрегионы, и для каждого будет выбрано подмножество предикторов из пула, один из них в целом.
Чтобы избежать резких переходов в пространстве и времени, предикторы будут ограничены частичным совпадением между соседними субрегионами и последовательными сезонами (например, январь-март и февраль-апрель).
Для дальнейшего сглаживания переходов между подрегионами они были определены с большим количеством совпадений.
Короче говоря, субрегионы были определены в поисках компромисса между охватывающими основные земельными участками и странами (добавляя области перекрытия между ними) и климатологической однородностью.
Чтобы соответствовать этому последнему признаку, были рассчитаны эмпирические ортогональные функции (EOF) для годовых осадков, а их модели приняты во внимание для определения субрегионов.
