Az ENSO (El Niño-Southern Oscillation) egy klimatikus jelenség, amely a Csendes-óceánon zajló tengerfelszíni hőmérséklet és a légköri nyomás ingadozásait jelenti. A szakértők körében kifejezetten népszerű kutatási témának számít az egyenlítői csendes-óceáni ENSO-jelenség, nem véletlenül, hiszen hatása a világ távoli szegleteiben is érezhető. A 2023-as évben tapasztalt rendkívüli meleg például nagy részben egy erőteljes El Niño eseménynek volt köszönhető. Abban az esetben, ha a szakértők meg tudják jósolni az ENSO-t, akkor arra is rálátásunk lesz, hogy egy-egy szezonnak milyen prediszpozíciója lesz például a hőmérsékletet vagy a csapadékot illetően. 

A MATE kutatója által bemutatott XDROM+ modell egy erőforrásigényesebb paraméterbecslési módszert alkalmazva, jelentősen javítja az előrejelzés pontosságát az eddigi, legmodernebb módszerekhez képest. Az ENSO kritikus szerepet játszik a csapadék, a hőmérséklet és a szélsőséges időjárási események alakításában világszerte, az ázsiai monszunoktól az európai aszályokig. A megbízhatóbb előrejelzések segítenek abban, hogy az egyes országok jobban felkészülhessenek ezekre a környezeti hatásokra. A szezonális előrejelzések kulcsa az óceánok nagy hőkapacitása. Az óceánok tulajdonságait leíró XDROM+ modell lehet egy szárazföldi időjárás-előrejelző rendszer alapja is, amelyből hazánk akár az aszályos időszakok előrejelzése kapcsán is profitálhat. 

Dr. Bódai Tamás – a tudományos publikációkon túl – kifejlesztett egy online elérhető, előrejelző szolgáltatást (egy Matlab Web App formájában), amelynek célja, hogy a legmodernebb tudományos ismeretek egy egyszerű web böngésző használatával bárki számára elérhetőek legyenek. 

A MATE kutatója a szezonális előrejelző rendszerek fejlesztését a norvégiai Bergenben található Bjerknes Klímakutató Központban, Noel Sebastian Keenlyside professzor és Dr. Pratik Kad vendégeként is folytatta. Adam Scaife, a UK Met Office szezonális előrejelzésekért felelős vezetőjének meglátása szerint „az új rendszer magas előrejelző ereje az indiai monszun tekintetében egy figyelemreméltó fejlemény”. 

A kutatás és a szolgáltatásfejlesztés a HUN-REN Cloud  erőforrások segítségével és a Pannónia Mobilitási Program  továbbá a MATE Kutatói Kiválóság Programjának  támogatásával valósulhat meg. 

Forrás: MATE

A borítókép illusztráció, forrás: Adobe Stock