Forskare anslutna till University of Texas i Austin har utvecklat en strategi som mer exakt förutspår säsongsbunden nederbörd över den asiatiska monsunregionen och kan ge konkreta förbättringar av vattenresurshanteringen på den indiska subkontinenten, påverkar mer än en femtedel av världens befolkning.

Med hjälp av satellitdata om snöpaketets storlek och omfattning på den tibetanska platån och i Sibirien, laget skapade bättre klimatsmodelsimuleringar som förutsäger variation i monsunregn nästa säsong. Den nya forskningen publicerades online i Miljöforskningsbrev .

"Vi fokuserar på tidsskalan bortom de 14 dagarna av väderprognoser till längre, säsongsutsikter, "sade Peirong Lin, för närvarande en postdoc vid Princeton University som hjälpte till att leda detta forskningsprojekt medan en doktorand vid UT Jackson School of Geosciences. "Detta är en mycket viktig tidsskala eftersom vattenresursförvaltare måste känna till prognosmånaderna före monsunstart för beslut om resurser och jordbruk."

Monsunvindar och regnet som följer med dem drivs av temperaturskillnaden mellan land och hav. Nuvarande klimatprognoser bygger på datormodeller som använder allmänna cirkulationsmodeller, markfuktighet och andra faktorer. Den nya modellen använder kompletterande satellitdata för att förbättra dessa prognoser genom att återkomma till en historiskt erkänd koppling mellan snöpaketets egenskaper och monsunstyrkan över den asiatiska monsunregionen, särskilt på den indiska subkontinenten.

"För indiska monsuner, det var empiriskt känt för nästan 140 år sedan att nederbörd på sommaren var kopplat till snöpackning i Himalaya, "sade Zong-Liang Yang, professor vid Jackson Schools institution för geologiska vetenskaper. "Men med vår nya modell, vi har nu en djupare förståelse för de sammankopplade processerna, och vi kan kvantifiera en sådan koppling som förutsäger monsunsäsongens styrka från snöpaket. "

Den nya forskningen använder både bredden och djupet av vintersnöar för att mer exakt simulera monsuner. Informationen som begränsar de nya modellerna kommer från två satelliter:Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) som tillhandahåller data om snötäcke, och Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) med gravitationsinformation som bestämmer snödjupet. Kombinerad, observationerna gör de modellerade snöförhållandena mer realistiska och visar att tungt snöpaket - med långsammare uppvärmning av landmassa i jämförelse med havet - leder till svagare monsuner. Omvänt, mildare vintersnö leder till starkare monsuner.

Forskningen finner också att snö i Tibet och Sibirien har olika roller för att dämpa monsunregn. Snön på den tibetanska platån är relativt tunn jämfört med Sibiriens. Detaljerad analys i forskningsrapporten visar att det tibetanska snöpaketet förbättrar några veckors prognos. Det är den sibiriska snön som smälter senare på sommaren, därmed ha en längre inverkan på klimatsystemet, som påverkar förutsägelser med större ledtid och längre in i toppmonsunsäsongen.

Det finns förbehåll för denna forskning. Monsunerna påverkar en mycket större region i världen, men lagets simuleringar visade att de mest uttalade prognoserna endast erhölls på den indiska subkontinenten, och de var inte lika effektiva över Östasien.

"Prognosen förbättras mestadels över den indiska subkontinenten troligtvis på grund av att indisk monsun är mer känslig för snöförändringar på land, "sade Lin." Den östasiatiska monsunen kan vara mer komplex. "

Fortfarande, laget hoppas att den nya strategin som utvecklats av deras forskning kommer att användas för att förbättra säsongsprognoser bortom den indiska subkontinenten, med framtida forskning som utökar de nuvarande simuleringarna.

"Det arbete vi utförde vid Jackson School leder området, men det kommer att ta tid innan dessa idéer implementeras i operativa modelleringssystem i operativa centra, "sa Yang." Men vårt mål är att minska forsknings-till-drift-klyftan och hitta sätt att använda många av de underutnyttjade satelliterna som kan informera långsiktiga väderprognoser. "