El Niño betyr uvanlig høy overflatetemperatur i det sentrale og østlige Stillehavet, nær ekvator. Det finnes også en lillebror i det tropiske Atlanterhavet. Dette fenomenet endrer nedbør langs Afrikas vestkyst og påvirker lokale marine økosystemer og fiske. Dette er viktig informasjon for mange land i Afrika, der matsikkerhet avhenger av tilgjengelighet på fisk.
Ingen har klart å varsle denne oppvarmingen, før nå.
-Vi er veldig begeistret fordi det er første gang vi faktisk har kunnet varsle slike værfenomener i den regionen, som er nyttig for samfunnet å vite om, sier Marie-Lou Bachèlery om sitt prosjekt som nettopp ble publisert i Science Advances.
Stor påvirkning
Det tropiske Atlanterhavet er avgrenset av den brasilianske kystlinjen i vest og den afrikanske kystlinjen i øst. Som en betydelig komponent i klimasystemene påvirker variasjoner i havet lokale værmønstre.
Sør-Atlanteren er en av regionene som skiller seg ut med ganske sterk oppvarming. Dette skaper problemer på flere områder og derfor har forskerne jobbet med å forstå hvordan de kan forutsi fenomenet.
-Min idè var å bruke klimamodeller til å varsle El Niño-fenomen utenfor kysten av Africa. Prosjektet ble finansiert gjennom et Marie Curie-stipend, men etter halvannet år med arbeid innså vi at det ikke fungerte og at vi var i en fastlåst situasjon, sier Bachèlery.
Klimamodellene sliter
På den tiden arbeidet Bachelery ved Geofysisk Institutt ved Universitetet i Bergen. Nå er hun tilsatt ved Euro-Mediterranean Center on Climate Change i Italia.
Klimamodeller sliter ofte med å forutsi varme hendelser i det tropiske Atlanterhavet på grunn av lav oppløsning. Modellene klarer ikke å gi nøyaktig representasjon av oppvelling, som er en prosess i havet som løfter vannmasser fra dypere nivåer til overflaten. Denne oppvellingen krever høyoppløselig modellering for å fange opp de fin-skala prosessene som er involvert. På bakgrunn av dette blir store systematiske feil i temperaturen i regionen, som igjen fører til flere feil og unøyaktige prediksjoner.
-Med innovative teknikker som maskinlæring og kunstig intelligens begynte jeg å tenke på mulighetene. I tillegg til at jeg kjenner regionen veldig godt. Jeg visste nøyaktig hvilke data jeg måtte legge inn for å forutsi disse hendelsene, forklarer Bachèlery.
– Spennende resultat
Professor Noel Keenlyside var Bachèlerys veileder og har jobbet med prediksjon i mange år. Første gang han jobbet med prediksjon i Atlanterhavsregionen var for femten-tjue år siden.
-For første gang er det faktisk mulig å forutsi disse hendelsene ved å bruke en annen tilnærming. Mange har forsøkt å få fram korrekte varslinger for dette områder i flere tiår, derfor er Marie-Lou`s resultater så spennende, sier Keenlyside.
Å kunne varsle perioder med varmt hav vil være svært nyttig, spesielt for fiskeriene.
-Når det blir ekstremt varmt kan fiskeriene begrense fiske i denne regionen for å redusere presset fra miljøet, forklarer Keenlyside.
Treffsikker
For å gjøre en beregning ga de maskinen kart over temperaturen i regionen de var interessert i. Deretter identifiserte maskinlæringsmodellen mønstre og områder som ga informasjon som førte til nøyaktige prediksjoner for de neste to månedene. Ved å få tilgang til denne informasjonen kan de representere fysiske mekanismer, ettersom prediksjonsmodellen er trent på ekte data.
-Maskinen gjorde ikke tilfeldige ting. Den baserte seg på reelle fysiske mekanismer som eksisterer. Det var den meste interessante delen for meg, sier Bachèlery.
