Đại dương bao phủ hơn 72% bề mặt trái đất, có tác động rất lớn đến chu trình cacbon làm thay đổi thời tiết và khí hậu toàn cầu. Tuy nhiên, các phương pháp dự báo hiện hành về tình trạng của đại dương vẫn còn bị giới hạn ở sự chính xác. Vì vậy, các nhà nghiên cứu tại Đại học Missouri đã áp dụng mô hình thống kê phức tạp để tăng độ chính xác về dự báo đại dương. Điều này có thể giúp các nhà dự báo dự đoán các hiện tượng như El Nino và các chuỗi sinh vật đại dương – một trong các hệ sinh thái lớn nhất thế giới.
“Các đại dương thực sự là một phần hết sức quan trọng trong hệ môi trường của thế giới vì không những tiềm năng các-bon và nhiệt chứa trong nó, mà còn vì khả năng ảnh hưởng đến các sự kiện thời tiết khí quyển lớn như hạn hán, bão và lốc xoáy”. “Đồng thời, nó có vai trò quan trọng trong quy trình cung cấp nguồn thủy sản cho loài người” theo Chris Wikle, một giáo sư về thống kê tại trường MU College of Arts and Science đã cho biết.
Sự bao la của đại dương trên thế giới làm cho việc dự đoán những thay đổi của nó là một nhiệm vụ hết sức khó khăn cho các nhà hải dương học và khoa học khí hậu. Các nhà khoa học phải sử dụng quan sát trực tiếp từ một mạng lưới hạn chế các phao đại dương và tàu kết hợp với hình ảnh vệ tinh chất lượng khác nhau để tạo ra mô hình vật lý và sinh học của đại dương. Wikle và Ralph Milliff, nhà nghiên cứu cấp cao tại Đại học Colorado, đã thông qua một mô hình thống kê “Mô hình phân cấp Bayes” cho phép họ kết hợp nhiều nguồn thông tin cũng như kiến thức khoa học trước đó. Phương pháp của họ đã giúp cải thiện dự đoán nhiệt độ mặt nước biển và các hiện tượng gió trên đại dương, trong đó có tính năng quan trọng như tần số của cơn lốc xoáy trong vòng cơn lốc và sự phân bố của sinh vật phù du ở các vùng ven biển – một hệ sinh quyển quan trọng của chuỗi thức ăn trong đại dương.
Wikle nói rằng “Nate Silver-phóng viên của tờ The New York Times đã biết kết hợp các nguồn thông tin khác nhau để hiểu và dự đoán tốt hơn về sự không chắc chắn liên quan đến cuộc bầu cử”. “Vì vậy, chúng tôi phát triển phương pháp thống kê phức tạp hơn để kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau như – hình ảnh vệ tinh, dữ liệu từ phao đại dương và tàu, và kinh nghiệm khoa học để hiểu rõ hơn khí quyển trên đại dương và chính nó. Điều này giúp dự đoán tốt hơn trạng thái của biển Địa Trung Hải, và dự đoán trước thời gian dài khi dẫn tới hiện tượng El Nino và La Nina. Missouri cũng giống như hầu hết các vùng trên thế giới, đều chịu ảnh hưởng bởi El Nino và La Nina (như hạn hán, lũ lụt và lốc xoáy) và mức ảnh hưởng thấp nhất đến tất cả chúng ta qua tác động của nó đó là nguồn cung cấp thực phẩm hải sản.”
El Nino là hiện tượng nhiệt độ nước đại dương ấm lên theo định kỳ phát triển ngoài khơi bờ biển phía tây của Nam Mỹ và có thể gây ra những thay đổi khí hậu trên Thái Bình Dương và Mỹ. Còn hiện tượng La Nina là ngược lại, nó ảnh hưởng đến sự thay đổi không khí trên cả đất liền. Wikle và các đồng nghiệp của ông cảm thấy rằng, thông qua phương pháp thống kê này và các mô hình hiện đang phát triển, việc hiểu biết hơn về các hiện tượng và các tác động liên quan của nó sẽ giúp dự báo tốt hơn các sự kiện thảm họa tiềm tàng, cụ thể như hiện tượng biến đổi khí hậu.
Phạm Anh Tuấn
Nguồn: http://www.sciencedaily.com/releases/2014/03/140318154927.htm