İklim biliminin en temel metodolojik sorularından biri şudur: Tek bir gözlem serisine bakarak, o serideki değişikliklerin ne kadarının dış zorlamalardan (örneğin artan sera gazı konsantrasyonları), ne kadarının ise sistemin kendi doğal iç dalgalanmalarından kaynaklandığını nasıl anlayabiliriz?
Bu soruyu yanıtlamak için bilim dünyasında iki ana yaklaşım kullanılıyor. Birincisi, aynı iklim modelinin onlarca farklı başlangıç koşuluyla çalıştırıldığı büyük topluluk simülasyonları. Bu yöntemde istatistiksel ortalama alınarak iç değişkenlik bastırılıyor ve zorlanmış sinyal ortaya çıkarılıyor. İkincisi ise tek bir kayıt üzerinde çalışan doğrusal yöntemler. Ancak bu yöntemlerin ciddi kısıtları var: Doğrusal ters modeller (LIM) dış zorlama faktörlerini görmezden gelirken, doğrusal regresyon iklim sisteminin kendi dinamiklerini dışarıda bırakıyor.
Yeni çalışmada tanıtılan PullbackDMDc yöntemi, her iki eksikliği de gidermeyi amaçlıyor. Yöntem, özerk olmayan dinamik sistemler teorisinden ve 'kontrolle dinamik mod ayrıştırması' (DMDc) tekniğinden besleniyor. Temel fikir şu: Dış zorlama, sistemin bir girdisi olarak modele dahil ediliyor ve iklim sistemi doğrusal stokastik bir çerçevede tanımlanıyor. Pullback çekici kavramı ise sistemin zamana bağlı dış koşullara nasıl uyum sağladığını matematiksel olarak ifade ediyor.
Bu sayede yöntem, tek bir iklim realizasyonunu —yani gerçek dünya gözlem kaydını— zorlanmış bileşen ve iç değişkenlik bileşeni olarak iki ayrı parçaya ayırabiliyor. Bu ayrıştırma, iklim projeksiyonlarının güvenilirliğini artırabilir ve ekstrem hava olaylarının insan kaynaklı iklim değişikliğine atfedilmesi çalışmalarında daha sağlam bir metodolojik zemin sunabilir.
Çalışma henüz ön baskı (preprint) aşamasında olup arXiv'de yayımlandı. Yöntemin gerçek dünya veri setleri üzerindeki performansı ve geniş iklim modeli topluluklarıyla karşılaştırmalı doğrulaması, önümüzdeki süreçte bilim camiasının yakından takip edeceği konular arasında yer alacak.