El inicio del monzón de verano indio se ha pronosticado con tres meses de anticipación durante los últimos 40 años con la mayor precisión hasta el día de hoy. El resultado indica que los pronósticos estacionales más largos basados ​​en el aprendizaje automático pueden ser una forma de mitigar las consecuencias de un sistema monzónico errático bajo el calentamiento global futuro. Dr. Takahito Mitsui y Dr. Niklas Boers del Instituto de Investigación del Impacto Climático de Potsdam (PIK Potsdam), Alemania, publicó los resultados en Cartas de investigación ambiental . El trabajo es parte del proyecto europeo TiPES, Coordinado desde el Instituto Niels Bohr, Universidad de Copenhague, Dinamarca y PIK Potsdam.

Millones de personas, así como los hábitats naturales, dependen de las precipitaciones del monzón de verano de la India. Calentamiento global, sin embargo, ya está cambiando el sistema de los monzones y aumentará aún más la variación en los patrones de precipitación, así como el inicio y la duración de los monzones en el futuro. Los pronósticos estacionales pueden proporcionar alertas tempranas para los agricultores y otras personas que dependen del monzón indio para planificar con anticipación y mitigar las consecuencias de las variabilidades interanuales.

Los científicos del clima de PIK Potsdam, Alemania ahora proporciona un pronóstico preestacional de tres meses mejorado mediante el aprendizaje automático. Las predicciones utilizan datos desde 1948 y, por lo tanto, cubren los cambios climáticos de los últimos decenios. El trabajo proporciona una base prometedora para futuras investigaciones con el fin de predecir el inicio del monzón de verano indio en las próximas décadas. ya que el calentamiento global acelerado podría cambiar la dinámica detrás de este sistema de monzones.

Al comparar los datos reconstruidos de las temperaturas troposféricas sobre el Océano Índico y el subcontinente Índico, los científicos utilizaron un cambio en el equilibrio de temperatura entre dos áreas para predecir el inicio del monzón. La precisión resultante de +/- 4.8 días es una mejora en comparación con los intentos anteriores que utilizan modelos tradicionales de predicción del clima para pronosticar el inicio del monzón indio en un rango de tres meses.

"Podemos confirmar con un nivel de optimismo que debería ser posible predecir la aparición de futuros monzones incluso cuando el cambio climático global se acelera en las próximas décadas. De hecho, nuestro método de predicción funciona bien durante los últimos 40 años, durante el cual ya se ha producido un calentamiento global gradual, "dice Takahito Mitsui.

"Nuestro estudio revela el gran potencial de los métodos de aprendizaje automático para pronosticar fenómenos climáticos como el inicio del monzón. En última instancia, Nuestro objetivo es combinar los modelos tradicionales de predicción del tiempo con modelos de aprendizaje automático como el propuesto aquí. lo que, con suerte, conducirá a pronósticos aún más hábiles, "dice Niklas Boers.

La posibilidad de predicciones precisas en un mundo con un calentamiento global mucho mayor, sin embargo, aún no ha sido investigado. Las perspectivas del sistema monzónico indio en un clima global cambiante se debaten científicamente. El actual sistema de monzones podría inclinarse a un estado más irregular. Pero también podría simplemente cambiar gradualmente a medida que los desequilibrios estacionales entre las temperaturas sobre las masas terrestres regionales y las superficies marinas cambien con el calentamiento global.

"Podremos examinar esto con las simulaciones del modelo climático en escenarios de calentamiento global. Entonces podremos responder con más confianza si nuestro método puede o no puede predecir alguna posible falla en el sistema del monzón indio de antemano". "dice Takahito Mitsui.

El proyecto TiPES es un proyecto interdisciplinario de ciencia del clima Horizonte 2020 de la UE sobre puntos de inflexión en el sistema terrestre. Dieciocho instituciones asociadas trabajan juntas en más de diez países. TiPES está coordinado y dirigido por el Instituto Niels Bohr de la Universidad de Copenhague, Dinamarca y el Instituto de Potsdam para la Investigación del Impacto Climático, Alemania.

El proyecto TiPES ha recibido financiación del programa europeo de investigación e innovación Horizonte 2020, acuerdo de subvención número 820970.