在过去的 40 年里，印度夏季季风的开始被预测提前三个月，直到今天的精度最高。结果表明，基于机器学习的更长季节性预测可能是减轻未来全球变暖下不稳定季风系统后果的一种方式。德国波茨坦气候影响研究所 (PIK Potsdam) 的 Takahito Mitsui 博士和 Niklas Boers 博士在《环境研究快报》上发表了研究结果。这项工作是欧洲 TiPES 项目的一部分，由 Niels Bohr 研究所、丹麦哥本哈根大学和 PIK Potsdam 协调。
数百万人以及自然栖息地都依赖于印度夏季风的降水。然而，全球变暖已经在改变季风系统，并将进一步增加未来降水模式的变化以及季风的发生和持续时间。季节性预报可能会根据印度季风为农民和其他人提供早期预警，以便提前计划并减轻年际变化的后果。
来自德国 PIK Potsdam 的气候科学家现在使用机器学习提供改进的三个月季前预报。预测使用自 1948 年以来的数据，因此涵盖了最近十年的气候变化。这项工作为进一步研究预测未来几十年印度夏季风的开始提供了有希望的基础，因为加速的全球变暖可能会改变这一季风系统背后的动态。
比较印度洋和印度次大陆对流层温度的重建数据，科学家们利用两个地区之间温度平衡的变化来预测季风的开始。与使用传统天气预报模型预测三个月范围内印度季风爆发的早期尝试相比，由此产生的 +/- 4.8 天的准确度是一个改进。
“我们可以乐观地确认，即使未来几十年全球气候变化加速，也应该有可能预测未来季风的开始。事实上，我们的预测方法在过去 40 年里运作良好，在此期间，全球已经逐渐变暖，”三井孝仁说。
“我们的研究揭示了机器学习方法在预测季风爆发等气候现象方面的巨大潜力。最终，我们的目标是将传统的天气预报模型与机器学习模型(例如这里提出的模型)相结合，这有望导致更熟练的预测，” Niklas Boers 说。
然而，尚未研究在全球变暖程度更高的世界中进行准确预测的可能性。在不断变化的全球气候中，印度季风系统的前景在科学上存在争议。当前的季风系统可能会转向更不规则的状态。但随着全球变暖，区域陆地和海面温度之间的季节性不平衡发生变化，它也可能只是逐渐改变。
“我们将能够通过全球变暖情景下的气候模型模拟来检验这一点。如果我们的方法可以或无法提前预测印度季风系统中可能出现的故障，那么我们将能够更自信地回答，”Takahito Mitsui 说。
TiPES 项目是关于地球系统临界点的欧盟地平线 2020 跨学科气候科学项目。18 个合作机构在 10 多个国家/地区开展合作。TiPES 由丹麦哥本哈根大学 Niels Bohr 研究所和德国波茨坦气候影响研究所协调和领导。
