Eventos climáticos extremos mais frequentes tornaram-se um grande desafio global. Para mitigar os custos humanos e econômicos desses eventos, os climatologistas criam consistentemente previsões climáticas futuras. Essas projeções ajudam os formuladores de políticas a desenvolver políticas climáticas acionáveis ​​para evitar os efeitos mais perigosos das mudanças climáticas. Devido ao alto volume de dados necessário para previsões precisas, os cientistas confiam em modelos climáticos executados por supercomputadores para fazer previsões e projetar mudanças no sistema climático. No entanto, uma compreensão física incompleta dos processos climáticos dinâmicos da Terra continua sendo uma grande limitação em relação à usabilidade do modelo climático.
Chibuike Ibebuchi, do Instituto de Geografia Física da Universidade de Würzburg, conduziu um estudo recente, publicado em Advances in Atmospheric Sciences, que aplicou uma abordagem de modelagem estatística climatológica sinótica chamada "tipagem de circulação com análise de componentes principais girados difusos".

Essa nova técnica foi projetada para melhorar a compreensão física dos mecanismos pelos quais as teleconexões, como o dipolo subtropical do Oceano Índico, afetam a variabilidade sazonal das chuvas na África Austral, uma região vulnerável a extremos climáticos. A tipagem de circulação considera tanto o espaço quanto o tempo para anomalias de chuva.

Ibebuchi acredita que melhorias na modelagem e projeção do clima podem avançar com mais pesquisas que visem obter uma melhor compreensão física dos processos climáticos nas escalas sinótica e global. Além disso, a pesquisa deve analisar como os processos climáticos sinóticos e de grande escala interagem com os climas regionais. Os pesquisadores podem conseguir isso aprimorando técnicas para quebrar efetivamente os conjuntos de dados climáticos através do espaço e do tempo para desvendar a variabilidade distinta (contínua) associada ao sistema climático.

Mais especificamente, para esses estudos subsequentes, Ibebuchi visa desenvolver e otimizar métodos estatísticos existentes para decompor ou quebrar conjuntos de dados para desvendar sinais de previsão climática fisicamente significativos. Isso inclui o diagnóstico de deturpações nos processos de modelagem climática. + Explorar mais

Dados observacionais e de modelagem ajudam a entender melhor o Terceiro Pólo