Ett team av forskare vid universiteten i Lincoln, Sheffield och Reading har utvecklat en ny metod för att förbättra förutsägelsen av säsongsbetonade väderförhållanden i Storbritannien och nordvästra Europa.
Modellen erbjuder ett kraftfullt verktyg i strävan att bättre förstå förändringar i atmosfärisk cirkulation samt göra mer exakta säsongsbetonade väderprognoser. Det kan också gynna många sektorer, inklusive livsmedels-, energi-, fritids- och turismindustrin.
Studien resulterade i två publicerade artiklar, en i Meteorological Applications och en annan i International Journal of Climatology .
För att förutsäga säsongsmässigt väder över nordvästra Europa, förlitar sig stora väderprognoser för närvarande på dyra superdatormodeller. För att komplettera dessa konventionella metoder använde gruppen en AI och maskininlärningsmetod känd som NARMAX (icke-linjära AutoRegressive Moving Average-modeller med eXogena ingångar) för att förutsäga tillståndet för den nordatlantiska jetströmmen och atmosfärisk cirkulation, som båda är starkt kopplade till ytan lufttemperatur och nederbördsavvikelser.
NARMAX har använts framgångsrikt inom många andra forskningsområden, och i det här fallet gjordes tidiga förutsägelser för både sommar och vinter, för flera olika luftcirkulationsmönster som vanligtvis påverkar den nordatlantiska regionen och efterföljande nordvästeuropeiskt säsongsväder.
Studieresultaten visade hög noggrannhet för båda årstiderna och alla tre undersökta cirkulationsmönster. Detta är viktigt eftersom de konventionella och dyrare superdatormodellerna kämpar för att exakt förutsäga säsongsbetonade atmosfäriska förhållanden över detta område på sommaren, och tenderar att underskatta variationer från år till år för båda säsongerna.
Dessutom har NARMAX-metoden använts för att analysera möjliga orsaker till atmosfäriska cirkulationsförändringar. Denna information kan användas för tolkning och för att förbättra superdatormodellens utdata.
Detta genombrott kan spela en avgörande roll för att förbättra säsongsprognoser, samt informera om utvecklingen av framtida väderprognosmodeller, särskilt under sommarmånaderna.
Dr. Ian Simpson, forskarassistent vid University of Lincoln, kommenterade:"Vi har visat starka kopplingar mellan cirkulations- och jetströmsmönster och säsongsbetonade ytväderförhållanden i nordvästra Europa.
"Efter att ha använt NARMAX-modeller för att producera säsongsprognoser av cirkulationsmönster, kan vi översätta dessa till förutsägelser av säsongsbetonade vädermönster, t.ex. temperatur- och nederbördsavvikelser, i nordvästra Europa som kommer att vara av intresse för en mängd olika intressenter.
"Att tillhandahålla mer exakta säsongsprognoser kommer till exempel att hjälpa livsmedelsindustrin, vilket hjälper bönderna att få en uppfattning om den sannolika avkastningen för säsongen och hur man bäst kan optimera grödesystem och planera för skörden."
Edward Hanna, professor i klimatvetenskap och meteorologi vid University of Lincoln, tillade:"Detta är ett spännande projekt som har sammanfört olika discipliner och experter inom meteorologisk vetenskap och maskininlärning med syftet att förbättra säsongsbetonade väderförutsägelser och tillämpa resultaten på slutanvändare.
"Våra publicerade artiklar visar stor potential för NARMAX-modellering att spela en viktig roll för att hjälpa till att förfina nästa generation av superdatorprognosmodeller, som har varit historiskt hungriga för beräkningar, och för att förbättra säsongsprognoser."
Dr. Yiming Sun, forskningsassistent vid University of Sheffield, sa:"Vi har utvecklat och tillämpat en NARMAX-maskininlärningsmetod för att förutsäga säsongstillståndet för den nordatlantiska atmosfäriska cirkulationen och jetströmmen.
"Modellen har visat en hög grad av prediktiv noggrannhet jämfört med de dynamiska modellerna. Därför kan NARMAX användas för att förbättra säsongsprognosskickligheten och informera utvecklingen av dynamiska superdatormodeller."
Mer information: Yiming Sun et al, Probabilistiska säsongsprognoser för nordatlantens atmosfäriska cirkulation med hjälp av komplexa systemmodelleringar och jämförelse med dynamiska modeller, Meteorological Applications (2024). DOI:10.1002/met.2178
Ian Simpson et al, North Atlantic atmospheric circulation index:kopplingar till sommar- och vintertemperatur och nederbörd i nordvästra Europa, inklusive persistens och variabilitet, International Journal of Climatology (2024). DOI:10.1002/joc.8364
Tillhandahålls av University of Lincoln
