Модели точнее предсказывали состояние системы Эль-Ниньо и Южного колебания (ENSO) на год вперёд, если расчёт начинался во время Ла-Ниньи. К такому выводу пришли исследователи CSIRO и Мельбурнского университета, сравнив более 7500 исторических прогнозов из климатических моделей девяти стран. О результатах, опубликованных в журнале Science Advances, университет сообщил 23 октября 2026 года.
ENSO включает две противоположные фазы, Эль-Ниньо и Ла-Нинью, а также нейтральное состояние. Эти изменения в Тихом океане влияют на погоду по всему миру. В анализе прогнозы, начатые при Ла-Нинье, хорошо работали даже на горизонте 12 месяцев. Расчёты с нейтрального состояния были заметно менее надёжными.
Что известно о причине
Исследование выявило связь между состоянием океана в начале прогноза и качеством результата через год, но не установило, какой именно физический процесс объясняет преимущество Ла-Ниньи.
Возможный контекст даёт отдельная работа, опубликованная в Nature в 2024 году. Её авторы показали, что долгосрочная предсказуемость ENSO может зависеть не только от экваториальной части Тихого океана, но и от состояния климатических режимов в других океанах. Их влияние сохраняется во времени, а сила связей с ENSO меняется в зависимости от сезона. Это объяснение не доказывает механизм результата нового исследования.
Иными словами, для прогноза важна не только точка старта в Тихом океане: информация о состоянии других частей океана тоже может влиять на расчёт. Но исследование 2026 года не показало, какой вклад эти факторы внесли в обнаруженную разницу.
Разным условиям могут подойти разные методы
По сообщению Мельбурнского университета, традиционные модели, основанные на физических процессах, хуже справлялись, когда расчёт начинался при нейтральных условиях. Статистические методы и машинное обучение могут улучшить прогнозы в таких ситуациях, однако количественную оценку возможного улучшения авторы не приводят.
До применения выводов в оперативных системах прогнозирования нужны дополнительные исследования. В другой области научной работы могут пригодиться услуги по подготовке научных статей.

Фото: Zelch Csaba / Pexels