Razlučivanje Arktika za predviđanje zimske vremenske situacije

Svake jeseni, kada se Sjeverna hemisfera kreće prema zimi, Judah Cohen počinje sastavljati složenu atmosfersku zagonetku. Cohen, istraživač u MIT-ovom Odjelu za građevinski i okružni inženjering (CEE), proučava kako uvjeti u Arktiku određuju zimske vremenske prilike u Europi, Aziji i Sjevernoj Americi. Njegovo istraživanje seže u njegovo postdoktorsko razdoblje s Bacardi i Stockholm Water Foundations Professor Dara Entekhabi, koji su proučavali pokrivenost snijegom u sibirskom području i njenu vezu s vremenskim prognozama.

Zimska prognoza teži na El Niño–Southern Oscillation (ENSO) dijagnostike, koje su tropska Pacifička Ocean i atmosferska stanja koja utječu na vremensku situaciju širom svijeta. Međutim, Cohen ističe da je ENSO relativno slab ove godine. “Kada je ENSO slab, tad su klimatski indikatori iz Arktika posebno važni,” kaže Cohen.

Cohen nadzire visoke latitudne dijagnostike u svojoj podsezonskoj prognozi, kao što su oktobarska pokrivenost snijegom u Sibiru, rane sezonske promjene temperature, veličina arktičkog morskog leda i stabilnost polarne vrtloge. “Ovi indikatori mogu iznenađujuće detaljno pričati o nadolazećoj zimi,” kaže.

Jedna od Cohenovih najkonzistentnijih prediktora podataka je oktobarska vremenska situacija u Sibiru. Ove godine, kada je Sjeverna hemisfera doživjela izuzetno topli oktobar, Sibir je bio hladniji od normalnog s ranim snježnim padom. “Hladne temperature u paru s ranom pokrivenošću snijegom tendencijalno jačaju formiranje hladnih zračnih masa koje se kasnije mogu raširiti po Europi i Sjevernoj Americi,” kaže Cohen – vremenski uzorci koji su povijesno povezani s češćim hladnim periodima kasnije u zimi.

Tople oceanске temperature u Barents–Kara moru i “istočni” faza kvazidvogodišnje oscilacije također sugeriraju potencijalno slabiju polarnu vrtlogu u ranom zimskom razdoblju. Kada se ova perturbacija spoji s površinskim uvjetima u prosincu, dovodi do niže od normalnih temperatura u dijelovima Euroazije i Sjeverne Amerike ranije u sezoni.

AI podsezonska prognoza

AI vremenski modeli su napravili impresionantne napredke u kratkoročnim prognozama (jedan do deset dana), ali ovi napretci još nisu primijenjeni na dulje razdoblje. Podsezonska prognoza koja pokriva dva do šest tjedana ostaje jednom od najvećih izazova u ovoj oblasti.

To praznina je razlog zašto bi ova godina mogla biti prekretnica za podsezonsku vremensku prognozu. Tim istraživača koji rade s Cohenom osvojio je prvo mjesto za jesen u 2025. AI WeatherQuest podsezonskoj prognozi, održanoj od strane Europskog centra za srednjoročnu vremensku prognozu (ECMWF). Izbori procjenjuju koliko dobro AI modeli uhvaćaju uzorke temperature tijekom više tjedana, gdje je prognoza povijesno bila ograničena.

Pobjednički model kombinirao je prepoznavanje uzoraka strojnog učenja s istim arktičkim dijagnosticima koje je Cohen usavršavao tijekom desetljeća. Sustav je pokazao značajne dobiti u prognozi više tjedana, nadmašivši vodeće AI i statističke bazne linije.

“Ako bi ova razina performansi zadržala tijekom više sezona, to bi moglo predstavljati pravi korak naprijed za podsezonsku prognozu,” kaže Cohen.

Model je također otkrio potencijalnu hladnu valnu u sredini prosinca za istočnu obalu SAD-a puno ranije nego što je to obično. Prognoza je bila široko objavljena u medijima u realnom vremenu. Ako se potvrdi, Cohen objašnjava, to bi pokazalo kako kombiniranje arktičkih indikatora s AI-om moglo bi produžiti rok za predviđanje utjecajne vremenske situacije.

“Označavanje potencijalnog ekstremnog događaja tri do četiri tjedna unaprijed bi bio vodotok,” dodaje. “To bi davalo tvrtkama, transportnim sustavima i javnim ustanovama više vremena za pripremu.”

Što ova zima može donijeti

Cohenov model pokazuje veću vjerojatnost hladnijih od normalnih uvjeta u dijelovima Euroazije i središnjoj Sjevernoj Americi kasnije u zimi, s najjačim anomalijama vjerojatno u sredini sezone.

“Još smo rano, a uzorci se mogu pomaknuti,” kaže Cohen. “Ali sastojci za hladniji zimski uzorak su tu.”

Kao što se brzo zagrijavanje Arktika ubrzava, njegov utjecaj na ponašanje zime postaje sve vidljiviji, čineći ga sve važnijim za razumijevanje tih veza za planiranje energije, transporta i javne sigurnosti. Cohenov rad pokazuje da Arktik skriva neiskorištenu podsezonsku prognozu, a AI može pomoći otključati ga za vremenska razdoblja koja su dugo bila izazov za tradicionalne modele.

U listopadu, Cohen se čak pojavio kao ključ u The New York Times, objasnivši kako se Arktik i AI mogu koristiti za predviđanje zimske vremenske situacije.

Česta pitanja

Kako AI pomaže u podsezonskoj prognozi?

AI pomaže u podsezonskoj prognozi tako što može prepoznati složene uzorke i veze u podacima koje ljudski istraživači možda ne bi mogli primijetiti. Strojno učenje i duboko učenje omogućavaju modelima da se treniraju na velikim skupovima podataka i da naprave preciznije prognoze.

Koliko je važan Arktik za zimsku vremensku situaciju?

Arktik je izuzetno važan za zimsku vremensku situaciju jer se brzo zagrijavanje Arktika ubrzava, što dovodi do promjena u globalnim vremenskim uzorcima. Hladne temperature i rana pokrivenost snijegom u Arktiku mogu utjecati na formiranje hladnih zračnih masa koje se raširu po Sjevernoj hemisferi.

Može li AI poboljšati točnost zimskih prognoza?

AI ima potencijal poboljšati točnost zimskih prognoza, posebno u podsezonskom razdoblju. Istraživački timovi koriste AI modele za prepoznavanje složenih uzoraka i veza u podacima, što može pomoći u napravljanju preciznijih prognoza. Međutim, važno je da se AI modeli redovno ažuriraju i provjeravaju za poboljšanje točnosti.

Koji su najvažniji indikatori za zimsku vremensku situaciju?

Najvažniji indikatori za zimsku vremensku situaciju uključuju pokrivenost snijegom u Sibiru, rane sezonske promjene temperature, veličinu arktičkog morskog leda i stabilnost polarne vrtloge. Ovi indikatori mogu pružiti važne informacije o nadolazećoj zimskoj vremenskoj situaciji.

Koliko daleko u naprijed mogu AI modeli predviđati vremensku situaciju?

AI modeli mogu predviđati vremensku situaciju nekoliko tjedana unaprijed, što je značajno za planiranje i pripremu. Istraživački timovi rade na poboljšanju točnosti podsezonskih prognoza, što može pomoći u napravljanju informiranijih odluka o pripremi za nadolazeću vremensku situaciju.