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來自波茨坦氣候影響研究所、北京師範大學和JUSTUS-LIEBIG-University Giessen的一組研究人員已經找到了一種方法，可以在厄爾尼諾事件發生前一年預測它們。其研究發表在《美國國家科學院院刊》上，該小組描述了他們基於複雜性的方法，以更好地預測看似隨機的天氣事件。厄爾尼諾現象是一種天氣事件，太平洋西部一些地區的水面溫度比正常情況下變暖，然後向東滲漏。 ... 科學家們急於了解更多關於這類事件的信息，因為它們可能會導致世界某些地區的過度降雨，以及其他地區的乾旱狀況。知道它們什麼時候會發生，會讓生活在這兩個地區的人們有時間為它們做計劃。到目前為止，天氣專家所能做的最好的事情就是提前六個月提供預測。在這項新研究中，研究人員提前一年發現了他們認為相當準確的預測。新方法採用了一種新的，基於複雜性理論的海面溫度數據分析方法。 ... 它包括將太平洋東部劃分成正方形的單元，並將每個單元的溫度與其附近其他單元和距離更遠的其他單元進行比較。這樣的比較能測量溫度數據中的無序程度。然後，通過比較每年的無序程度，發現了一種模式：高度無序的年份往往緊隨其後的是第二年厄爾尼諾事件。一旦發現了這種模式，研究人員就分析了1984年至2018年的年度地表溫度數據，以預測過去的厄爾尼諾事件。該方法正確預測了10個厄爾尼諾事件中的9個(有3個假陽性)。 ... 此外還發現，前一年的紊亂程度越高，隨後的厄爾尼諾事件就越強烈。研究人員得出結論：現在可以相當準確地提前一年預測厄爾尼諾現象。儘管以赤道東太平洋異常間歇性變暖為特徵的厄爾尼諾事件可能在全球各地引發災難，但對其規模的可靠預測仍限於提前約6個月。這一預警時間的顯著延長將有助於減輕一些最嚴重損害。新研究是一種依賴信息熵的方法，它使預警時間翻了一番。 ... 這一方法是基於本研究發現，即一歷年的熵與次年開始的厄爾尼諾事件的強度有很強相關性。從而能夠提前1年預測厄爾尼諾事件的開始和強度。厄爾尼諾南方濤動(ENSO)是最突出的年際氣候現象之一。由於ENSO對經濟、社會和生態系統的嚴重影響，早期和可靠的ENSO預測仍然是一個重要目標。儘管近幾十年來發展了各種動力和統計預報模式，但「春季可預報性障礙」仍然是長期(6個月以上)預報的一大挑戰。 ... 為了克服這一障礙，新研究開發的這個分析工具：系統樣本熵(SysSampEn)，用來度量由尼諾3.4區域溫度異常時間序列組成的系統複雜性(無序性)。當將該工具應用於幾個近地表氣溫和海面溫度數據集時，發現在所有數據集中，厄爾尼諾現象的大小與上一歷年的SysSampEn(複雜性)之間存在很強的正相關關係。研究表明，這種相關性使我們能夠以1年的預測水平和高精度（即，單個數據集預測的平均值的均方根誤差=0.23°C）來預測厄爾尼諾的強度。 ... 博科園｜Copyright Science X Network/Bob Yirka,Phys 參考期刊《美國國家科學院院刊》 DOI: 10.1073/pnas.1917007117 博科園｜科學、科技、科研、科普

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文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/science/r64ay4x.html

博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010114736

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