Прогноз Эль-Ниньо

В лаборатории создана эмпирическая модель для прогноза Эль-Ниньо в реальном времени на основе анализа температуры поверхности океана (по данным NOAA_ERSST, NOAA/OAR/ESRL PSD, Boulder, Colorado, USA, http://www.esrl.noaa.gov/psd/). Модель основана на редукции размерности данных с помощью разложения на линейные динамические моды (ЛДМ) и эмпирической реконструкции стохастического оператора эволюции ЛДМ в форме искусственной нейронной сети (ИНС).

Изначально модель обучена на 48-летнем интервале с января 1960 по декабрь 2007. Эта процедура определеляет оптимальные структурные параметры ЛДМ и ИНС, такие как число нейронов в ИНС и др. Чтобы сделать прогноз с любого момента времени после декабря 2007, мы заново обучаем модель по 48-летнему интервалу, оканчивающемуся интересуемым моментом времени, с использованием тех же самых структурных параметров ЛДМ и ИНС.

Подробности метода см. в статье [Gavrilov, A., Seleznev, A., Mukhin, D., Loskutov, E., Feigin, A., & Kurths, J. (2018). Linear dynamical modes as new variables for data-driven ENSO forecast. Climate Dynamics, 1–18, http://doi.org/10.1007/s00382-018-4255-7 ]

Приведенный рисунок показывает последний сделанный нашей моделью прогноз аномалий индекса Nino 3.4. Базовый период для вычисления аномалий - с 1981 по 2010. Черная линия показывает конец интервала обучения модели, т.е. последнее наблюдаемое значение индекса. Синяя линия соответствует значениям индекса, предсказанным моделью. Затененной синей областью показан 65% доверительный интервал, даваемый моделью. Пунктирные линии показывают уровень нулевой аномалии и пороги величиной в 0.5 градусов выше и ниже нулевой аномалии.

Данный рисунок обновляется каждый месяц. Пожалуйста, смотрите наши предыдущие прогнозы по ссылкам ниже.

Наши предыдущие прогнозы Эль-ниньо (год-месяц):
2019-10   2019-11   2019-12