Bilim insanları, Tropik Pasifik'teki deniz yüzeyi sıcaklığı değişimlerini analiz etmek için yapay zeka destekli yeni bir yöntem geliştirdi. Bu çalışma, El Niño-Güney Salınımı (ENSO) gibi küresel iklimi etkileyen olayların daha doğru tahmin edilmesi açısından önemli bir adım.
Araştırmacılar, Koopman operatörü öğrenmesi adı verilen matematiksel yaklaşımı kullanarak, karmaşık doğrusal olmayan iklim dinamiklerini spektral koordinatlarda analiz ettiler. Bu yöntem, geleneksel tahmin modellerinin aksine, fizik bilgisini makine öğrenmesi algoritmalarıyla birleştiriyor.
Çalışmada kullanılan teknik, kernel Genişletilmiş Dinamik Mod Ayrışımı ile artık minimizasyonu ve psödospektral analizi kombinasyonuna dayanıyor. Bu yaklaşım, yüksek boyutlu gözlem verilerinden anlam çıkarmada karşılaşılan zorlukları aşmak için tasarlandı.
ERA5 ve HadISST veri setleri üzerinde yapılan testlerde, sistem 19 robust frekans bandı tespit etti. Bu bulgular, Tropik Pasifik'teki iklim değişkenliğinin altında yatan dinamik yapının daha iyi anlaşılmasına katkı sağlıyor.
Yeni yaklaşım, özellikle uzun vadeli iklim tahminlerinde daha tutarlı sonuçlar elde edilmesi açısından umut verici. El Niño ve La Niña olaylarının önceden tahmin edilebilmesi, tarım, balıkçılık ve afet yönetimi gibi alanlarda kritik önem taşıyor.