I noen områder i verden er det nå mulig å varsle klimaendringer opp til ti år på forhånd.
Det er for eksempel mulig å varsle hvorvidt vi forventer at de neste årene skal bli spesielt varme og nedbørsrike. Slik informasjon om nedbørsmengder og temperatur er for viktig flere næringer og beslutningstakere, inkludert fiskerinæringen, kraftselskap og jordbruksnæringen.
Subpolare strøk i Nord-Atlanteren er et av de områdene som peker seg ut med høyest forutsigbarhet eller prediktabilitet. Dette området har også en betydelig påvirkning på klimaet over Vest-Europa.
Passos har brukt den norske klimavarslingsmodellen og observasjoner for å undersøke tre ulike aspekter: hvordan ulike metoder for dataassimilering (hvordan observasjoner blir tatt opp i en modell) påvirker prediksjonsevnen i Nord-Atlanteren og Arktis regionen, forholdet mellom forskjellige fysiske mekanismer som gir prediktabilitet på lengre tidsskala (fra tiår til tiår), samt hvordan dataassimilering i havet forbedrer varsling av klimaet i Europa.
Funnene i doktorgradsoppgaven bygger opp under utviklingen av dynamiske varslingssystemer og bidrar til å gjøre dem operasjonelle i nær framtid.
Personalia
Leilane Passos (f. 1985) er født og oppvokst i Vitória, Brazil, og har en mastergrad i i Fysisk Oseanografi fra Universitetet i São Paulo.
I 2019 påbegynte hun doktorgraden i klimadynamikk ved Geofysisk Institutt, Universitetet i Bergen, og har i denne perioden også vært tilknyttet Bjerknessenteret for klimaforskning. Veilederne under doktorgradsarbeidet har vært Helene R. Langehaug (NERSC), Marius Årthun (UiB), og Tor Eldvik (UiB).