El Nino có thể tiếp diễn khắp khu vực Bắc bán cầu trong mùa đông
Băng trôi trên sông băng ở gần Kulusuk, Greenland. Ảnh: AFP/TTXVN
* Trung Quốc phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo giúp dự báo El Nino
Cơ quan Thời tiết Quốc gia (NWS) của Mỹ ngày 11/8 đưa ra dự báo về nguy cơ El Nino tiếp diễn khắp khu vực Bắc bán cầu trong khoảng thời gian từ tháng 12/2023 đến tháng 2/2024.
Theo NWS, trong tháng 7 vừa qua, El Nino tiếp diễn khi nhiệt độ bề mặt mặt biển vẫn cao trên mức trung bình và điều này được ghi nhận vùng biển Thái Bình Dương nằm trên đường xích đạo.
Với những diễn biến thời tiết gần đây, các nhà dự báo tin chắc hơn về nguy cơ tái diễn El Nino ở mức độ trầm trọng hơn với nhiệt độ có thể gia tăng 1,5 độ C hoặc hơn trong thời gian từ tháng 11/2023-tháng1/2024.
Tổ chức Khí tượng Thế giới hồi tháng 5 từng cảnh báo rằng El Nino có thể góp phần làm tăng nhiệt độ toàn cầu.
El Nino là hiện tượng nóng lên dị thường của lớp nước biển bề mặt ở khu vực xích đạo trung tâm và Đông Thái Bình Dương, thời gian kéo dài thường từ 8 đến 12 tháng, hoặc lâu hơn.
Thông thường, hiện tượng El Nino sẽ xuất hiện 3-4 năm 1 lần, song cũng có khi dày hơn hoặc thưa hơn.
Tuy nhiên, thực tế là biến đổi khí hậu làm cho hiện tượng El Nino xuất hiện với tần suất ngày càng nhiều hơn, trở thành một thách thức lớn đối với tất cả các quốc gia trên thế giới khi phải tìm cách ứng phó với các thảm họa thiên tai như nắng nóng, khô hạn, mưa lũ... do ảnh hưởng của hiện tượng này.
* Các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên các thuật toán học sâu để dự báo sự phát triển và hình thái của các hiện tượng El Nino ở khu vực trung tâm của Thái Bình Dương.
Trong nghiên cứu công bố mới đây trên tạp chí Advances in Atmospheric, các nhà khoa học cho rằng hiện tượng El Nino ở trung tâm Thái Bình Dương có thể tác động sâu rộng tới khí hậu toàn cầu, nên các dự báo chính xác sẽ có ý nghĩa quan trọng trong công tác chuẩn bị và giảm thiểu nguy cơ.
Dựa trên công nghệ mạng lưới thần kinh tích chập, các nhà nghiên cứu từ Viện vật lý khí quyển (IAP) thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc đã phát triển mô hình học sâu để dự báo các bất thường về nhiệt độ mặt biển ở vùng xích đạo của Thái Bình Dương.
Huang Ping, nhà khoa học tại IAP và là tác giả của nghiên cứu khẳng định: "Nghiên cứu này cho thấy tiềm năng của AI trong việc cải thiện dự báo những hiện tượng thời tiết quan trọng như El Nino, vốn có thể dẫn đến những tác động nghiêm trọng trên toàn cầu".
Theo nghiên cứu, mô hình AI ưu việt hơn so với các mô hình động lực học truyền thống về độ chính xác, đặc biệt trong dự báo các bất thường về nhiệt độ bề mặt biển tại vùng xích đạo phía Tây và trung tâm Thái Bình Dương.
Nghiên cứu cũng cho thấy mô hình lai kết hợp dự báo từ cả mô hình AI và mô hình động lực học đạt độ chính xác còn cao hơn đối với các hiện tượng El Nino ở trung tâm và phía Đông Thái Bình Dương.
Nhóm nghiên cứu có kế hoạch tiếp tục sử dụng thuật toán học sâu để mở rộng ứng dụng của các mô hình AI trong dự báo thời tiết theo mùa, nhằm cung cấp cảnh báo chính xác hơn và sớm hơn về các hiện tượng thời tiết quan trọng.
