शुरुआती अनिश्चितता आमतौर पर संख्यात्मक मॉडल में शामिल किए गए अवलोकनों से उत्पन्न होती है। हालांकि, अवलोकनों में बड़े पैमाने पर वृद्धि को लागू करना महंगा और चुनौतीपूर्ण है। इस समस्या पर काबू पाने के लिए अवलोकनों की संख्या में वृद्धि की गई। इसलिए, सबसे अच्छे अवलोकन सरणियों के लिए एक प्रभावी और कुशल अवलोकन रणनीति विकसित करना महत्वपूर्ण है।

वर्तमान में सबसे अच्छे अवलोकन स्थानों को निर्धारित करने के लिए दो विधियां हैं। पहली, शुरुआती खामियों में सबसे अधिक वृद्धि की तलाश करना है, जो भविष्यवाणी को प्रभावित करने वाली मानी जाती हैं।

दूसरी विधि एनसेम्बल एसिमिलेशन तकनीक के आधार पर विकसित की गई थी। यह विधि अनुक्रमिक अवलोकन विधि के साथ जुड़े सबसे अच्छे अवलोकन स्थानों को खोजने का प्रयास करती है, जिसमें शामिल बदलाव, संवेदनशीलता विश्लेषण और कणों को छनना शामिल है, ताकि सबसे अच्छे अवलोकनों को अपनाकर भविष्यवाणी में होने वाली गलतियों को अलग किया जा सके।

वहीं वैज्ञानिक एक अन्य विधि को लागू करके उष्णकटिबंधीय पश्चिमी प्रशांत क्षेत्र में समुद्र की स्थिति के बारे में अवलोकन नेटवर्क में सुधार करने की बात कर  रहे हैं।

ईएनएसओ, अल नीनो और दक्षिणी दोलन का छोटा रूप है। अल नीनो-दक्षिणी दोलन (ईएनएसओ) सबसे प्रभावशाली अंतर-वार्षिक दोलन है और यह दुनिया भर की जलवायु पर भारी असर डालता है। ट्रॉपिकल पैसिफिक ऑब्ज़र्वेशन सिस्टम (टीपीओएस), ईएनएसओ की घटनाओं को समझने, उनकी निगरानी करने और पूर्वानुमान लगाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

नेशनल साइंस रिव्यू पत्रिका में प्रकाशित अध्ययन में कहा गया है कि, दुर्भाग्य से, पश्चिमी प्रशांत क्षेत्र में कई घाट खराब हो गए हैं, जिससे ईएनएसओ को सटीक रूप से मॉडल करने और पूर्वानुमान लगाने की हमारी क्षमता में बाधा आ रही है।

इस समस्या से निजात पाने के लिए, टीपीओएस 2020 नामक एक अंतरराष्ट्रीय परियोजना शुरू की गई है। परियोजना में, चीन द्वारा शुरू किया गया क्षेत्रीय अवलोकन कार्यक्रम पश्चिमी प्रशांत क्षेत्र में एक बोया लेआउट योजना तैयार करना चाहता है।

अध्ययन का उद्देश्य सबसे अनुकूल स्थानों में रणनीतिक रूप से महंगे और सीमित दलदल वाले प्लवों को तैनात करके ईएनएसओ की भविष्यवाणी को बढ़ाना है। चीन में होहाई विश्वविद्यालय के नेतृत्व में शोध टीम ने, अधिकतम दीर्घकालिक सारणी डिजाइन के लिए एक नया दृष्टिकोण पेश किया है। उनकी नई विधि पारंपरिक तकनीकों की सीमाओं को प्रभावी ढंग से पार करते हुए, इलाके में बदलाव की भविष्यवाणी के लक्ष्य से अलग करने में मदद करता है।

अध्ययन में कहा गया है कि, टीपीओएस 2020 की आवश्यकताओं के आधार पर, अध्ययन में पश्चिमी प्रशांत क्षेत्र में एक सबसे अच्छे मूरिंग सरणी की पहचान करने के लिए नए दृष्टिकोण को लागू किया है। यह सबसे अच्छे सरणी ईएनएसओ की भविष्यवाणियों से जुड़ी अनिश्चितता को काफी कम कर देती है, जिससे उनकी सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ जाती है।

इसकी प्रभावकारिता को देखते हुए, प्रस्तावित दृष्टिकोण का स्थिर अवलोकन नेटवर्क स्थापित करने में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने की उम्मीद है।