Des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de l'information de Nanjing ont fait de grands progrès dans la prévision des vagues de chaleur marines en utilisant un système avancé d'assimilation des données océaniques. Leur approche, utilisant la technique du filtre de Kalman d'ensemble déterministe (EnKF), améliore considérablement la prévision des anomalies de température souterraine, qui sont cruciales pour comprendre et prédire le développement d'événements comme le Blob. Les résultats ont été publiés dans Atmospheric and Oceanic Science Letters.

L'étude a exploité deux schémas d'assimilation au sein du système mondial de prévision climatique développé par l'Université des sciences et technologies de l'information de Nanjing. Alors que le système de nudging SST se concentre uniquement sur les températures de surface de la mer, l’EnKF assimile une gamme plus large d’observations océaniques, de la surface aux profondeurs océaniques. Il a été démontré que cette approche globale améliore la précision des prévisions de température souterraine, en particulier dans la couche critique de 100 à 300 m de profondeur.

Les chercheurs ont découvert que le système EnKF surpassait le système de nudging SST pour prédire le transport de chaleur horizontal et vertical dans la couche inférieure de l'océan. Cette amélioration est attribuée à l'assimilation des données d'observation souterraines, essentielles à la prévision des conditions en haute mer.

"En assimilant davantage de données océaniques, en particulier les températures souterraines, nous pouvons mieux prédire la progression et les impacts des vagues de chaleur marines comme le Blob", explique l'auteur correspondant Jingjia Luo. "Nos résultats soulignent l'importance d'incorporer des observations océaniques détaillées dans les modèles climatiques."

L’équipe de recherche prévoit d’affiner davantage ses modèles et de continuer à étudier les mécanismes à l’origine des vagues de chaleur marines. Leurs travaux améliorent non seulement notre capacité à prédire ces événements extrêmes, mais contribuent également à une compréhension plus approfondie de la dynamique complexe de nos océans.

Ils apportent un soutien important à l’amélioration des futurs modèles de prédiction. Ce travail est crucial pour améliorer la surveillance des événements climatiques extrêmes et émettre des alertes en cas d'événements climatiques extrêmes, et est prometteur en fournissant une base scientifique pour une prise de décision pertinente.