Эль-Ниньо-Южное колебание (ENSO) является единственным наиболее влиятельным фактором год от года глобальной изменчивости климата. Возникнув в тропической части Тихого океана, это природное климатическое явление работает в три различных фазы: теплая фаза (El Niño), прохладная фаза (La Niña) и нейтральная фаза. Сдвиги между этими фазами вызывают каскад атмосферных реакций, которые эффективно перетасовывают глобальные погодные условия, принося разрушительные наводнения в некоторые регионы, одновременно сея разрушительные наводнения в некоторых регионах. От разрушения муссонных дождей в Азии до утихания или усиления сезонов ураганов в Атлантике, социальные и экономические ставки, связанные с прогнозированием ENSO, огромны. Понимание механики, исторических последствий и передовой науки, стоящей за прогнозированием этих событий, имеет важное значение для повышения устойчивости в мире с меняющимся климатом.

Климатический двигатель: определение Эль-Ниньо и Ла-Нинья

Чтобы понять крайности Эль-Ниньо и Ла-Нинья, необходимо сначала понять «нормальное» или нейтральное состояние тропической части Тихого океана. В нейтральных условиях сильные восточные пассаты дуют от побережья Южной Америки в сторону Азии. Эти ветры толкают теплые поверхностные воды на запад, накапливая их в массивном теплом бассейне вблизи Индонезии и северной Австралии. Этот процесс заставляет термоклину — границу между теплыми поверхностными водами и холодными глубокими водами — быть глубоко на западе (примерно 150 метров) и мелководным на востоке (около 50 метров). В восточной части Тихого океана это позволяет холодной, богатой питательными веществами воде подниматься на поверхность, поддерживая обширную морскую экосистему.

Этот температурный градиент приводит в движение циркуляцию Уокера, крупномасштабную петлю воздуха, которая поднимается над теплым западным Тихим океаном, течет на восток высоко в атмосфере, опускается над более прохладным восточным Тихим океаном, а затем течет обратно на запад вдоль поверхности. ENSO представляет собой нарушение этой стабильной системы.

Эль-Ниньо: Теплая фаза

Во время Эль-Ниньо, торговые ветры значительно ослабевают. Бассейн теплой воды, которая обычно накапливается в западной части Тихого океана, сплющивается на восток через океан. Это выплескивание подавляет подъем холодной воды в восточной части Тихого океана, что приводит к аномально теплым температурам поверхности моря (SSTs) вдоль побережий Эквадора и Перу. Это потепление сдвигает всю циркуляцию Уокера. Восходящий воздух и сильные осадки, которые обычно происходят над западной частью Тихого океана, мигрируют к центральной и восточной части Тихого океана. Этот сдвиг осадков является основным механизмом, через который Эль-Ниньо вызывает изменения в глобальных погодных условиях, процесс, известный как «телесвязи».

Ла-Нинья: Прохладная фаза

Ла-Нинья часто описывается как противоположность Эль-Ниньо, но более точно характеризуется как усиление нормального состояния. Во время Ла-Нинья пассаты теплой воды в западной части Тихого океана дуют даже сильнее, чем обычно. Это усиливает нагромождение холодной воды на востоке. Результатом является более крутой температурный градиент по Тихому океану, чем обычно. Циркуляция Уокера усиливается, приводя к более тяжелым, чем обычно, осадкам в западной части Тихого океана и более сухим, чем обычно, условиям в восточной части Тихого океана. События Ла-Нинья часто длятся дольше, чем события Эль-Ниньо, и могут происходить спина к спине, образуя «двойной» или даже «тройной» Ла-Нинья.

Глобальные телекоммуникационные сети и экстремальные погодные явления

Сила ENSO заключается в его способности влиять на погоду за тысячи миль от источника. Эти далеко идущие эффекты называются телесвязями. Они происходят потому, что сдвиг в тропическом тихоокеанском нагреве изменяет всю глобальную циркуляцию атмосферы, включая положение струйных потоков.

Влияние Эль-Ниньо на подпись

Смещение теплой воды и конвекции в центральную и восточную части Тихого океана имеет предсказуемые последствия.

  • Америка:] Эль-Ниньо обычно приносит более влажные, чем в среднем, условия в южный ярус Соединенных Штатов, от Калифорнии до Флориды, часто приводя к наводнениям и оползням. И наоборот, Тихоокеанский Северо-Запад имеет тенденцию быть более теплым и более сухим. Южная Америка видит интенсивные дожди и наводнения на западном побережье (Эквадор, Перу) и более сухие условия в Амазонке и северо-восточной Бразилии.
  • Азия и Океания:] Австралия, Индонезия и части Юго-Восточной Азии часто испытывают сильную засуху во время Эль-Ниньо. Это увеличивает риск лесных пожаров в Австралии и лесных пожаров в Индонезии. Индийский муссон имеет тенденцию быть слабее, что приводит к более сухим условиям на субконтиненте.
  • Атлантические ураганы:] Эль-Ниньо производит сильные западные ветры верхнего уровня через тропическую Атлантику. Это увеличивает вертикальный сдвиг ветра, который разрывает развивающиеся тропические циклоны. Следовательно, годы Эль-Ниньо обычно связаны с активностью ураганов ниже среднего уровня в Атлантике.
  • Африка: Южная Африка становится более сухой во время Эль-Ниньо, в то время как Восточная Африка (особенно Африканский Рог) часто испытывает осадки выше среднего, которые могут привести к наводнениям.

Влияние подписи Ла-Нинья

Ла-Нинья имеет тенденцию вызывать противоположные эффекты, хотя региональные детали могут варьироваться:

  • Америка:Южные США становятся суше, часто усугубляя засуху на юго-западе и в Техасе.Тихоокеанский северо-запад становится прохладнее и влажнее. В Южной Америке западное побережье становится суше, а Амазонка и северо-восточная Бразилия получают больше осадков.
  • Азия и Океания:] Ла-Нинья приносит более сильные осадки и повышенный риск наводнений в Австралию, Индонезию и Юго-Восточную Азию. Индийский муссон обычно сильнее. Это может привести к разрушительным оползням и потерям сельского хозяйства.
  • Атлантические ураганы:] Ла-Нинья уменьшает вертикальный сдвиг ветра в Атлантике, создавая условия, весьма благоприятные для развития ураганов.Ла-Нинья годы исторически связаны со многими из наиболее активных и разрушительных сезонов атлантических ураганов, включая 2005, 2017 и 2020 годы.
  • Африка:] Ла-Нинья часто приносит более сухие условия на Африканский Рог, способствуя засухе и более влажным условиям в Южной Африке.

Исторические крайности: тематические исследования

1997-1998 Супер Эль-Ниньо

Это было в то время самым сильным событием Эль-Ниньо в истории. Это вызвало ущерб в размере около 35 миллиардов долларов во всем мире. Перу пережило проливные дожди, которые вызвали широкомасштабные наводнения и оползни, в то время как Индонезия и Малайзия пострадали от сильной засухи, которая привела к разгулу лесных пожаров. Массовое обесцвечивание кораллов произошло на рифах мира из-за экстремального тепла океана.

2015-2016 Супер Эль-Ниньо

Соперничая с событием 1997-98 годов, Эль-Ниньо побил рекорды температуры поверхности. Это способствовало экстремальной засухе в Юго-Восточной Азии, худшему в истории обесцвечиванию кораллов и сильной засухе в Амазонии. Это также значительно изменило глобальные погодные условия, приведя к волнам тепла и штормам в разных частях мира. Это событие подтолкнуло прогнозные модели к их пределам.

2020-2023 Тройная нинья

Впервые в XXI веке событие Ла-Нинья сохранялось три года подряд. Это «тройное падение» имело длительное воздействие. Это способствовало катастрофическим наводнениям в Австралии и Юго-Восточной Азии, ухудшило продолжающуюся засуху на Африканском Роге и подпитывало гиперактивные сезоны ураганов в Атлантике 2020, 2021 и 2022 годов. Это событие подняло новые вопросы о том, как потепление климата может влиять на частоту и продолжительность этих холодных фаз. Всемирная метеорологическая организация обеспечила обширный охват этого редкого события.

Оригинальное название: Predicting ENSO

Учитывая огромное социальное воздействие, прогнозирование наступления, интенсивности и продолжительности Эль-Ниньо и Ла-Нинья за несколько месяцев до этого является главным приоритетом для науки о климате.

Барьер предсказуемости весны

Наиболее значительным препятствием в прогнозировании ENSO является «барьер предсказуемости весны». В Северном полушарии система океан-атмосфера в тропической части Тихого океана наиболее нестабильна в течение весны (март-апрель-май). Это время, когда события ENSO часто возникают или переходят между фазами. Связь между океаном и атмосферой слаба, что делает крайне трудным для моделей фиксировать последовательный сигнал. Прогнозы, сделанные весной, общеизвестно ненадежными, но именно в это время наиболее необходимы ранние предупреждения для сельскохозяйственного планирования и готовности к стихийным бедствиям.

Модели: Динамический vs. Статистический

Ученые используют два основных типа моделей для прогнозирования ENSO. Статистические модели анализируют исторические отношения между предикторами (такими как ветры и SST) и будущими состояниями ENSO. Они вычислительно просты, но полагаются на предположение, что прошлые отношения будут верны. Динамические модели решают сложные физические уравнения, управляющие океаном и атмосферой. Они моделируют климатическую систему с первых принципов. В последние десятилетия динамические модели в целом превосходили статистические модели, особенно в прогнозировании событий более чем на 6 месяцев вперед. Однако ни одна модель не идеальна, и синоптики полагаются на консенсус нескольких моделей для руководства своими прогнозами.

Достижения в наблюдениях

Качество прогнозов принципиально ограничено доступностью данных. Революционное развертывание массива буев TAO/TRITON по экваториальной части Тихого океана в 1990-х годах обеспечило данные в реальном времени о температурах океана, течениях и ветрах, значительно улучшив навыки прогнозирования. Сегодня спутники обеспечивают непрерывные глобальные измерения высоты поверхности моря, ветров поверхности океана и цвета океана. Программа автономного профилирования Argo теперь дает исследователям глубокое, почти в реальном времени представление о тепловом содержании верхнего океана. Эти системы наблюдения являются основой прогнозирования ENSO. Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) Climate.gov ENSO page предлагает всеобъемлющий взгляд на используемые сети сбора данных.

Изменение климата: злобный ключ в работе

Возможно, наиболее актуальным и сложным вопросом является то, как антропогенное изменение климата повлияет на цикл ENSO. Климатические модели показывают ряд возможных вариантов будущего. Хотя нет окончательного консенсуса относительно того, будут ли события Эль-Ниньо или Ла-Нинья учащаться, появляется все больше свидетельств того, что гидрологический цикл, связанный с ENSO, будет усиливаться. Это означает, что засухи, вызванные Эль-Ниньо в некоторых регионах, могут стать более серьезными, а наводнения, вызванные Ла-Нинья в других, могут быть более катастрофическими.

Кроме того, существует сильная теория, что экстремальные события «Супер Эль-Ниньо», которые приносят разрушительные глобальные воздействия, могут стать более частыми по мере потепления тропической части Тихого океана. фоновое потепление глобального океана также означает, что даже умеренное Эль-Ниньо теперь будет происходить на вершине более высокой базовой температуры, увеличивая вероятность экстремальных температурных рекордов, морских тепловых волн и событий обесцвечивания кораллов. Понимание этого взаимодействия между естественной изменчивостью и долгосрочным потеплением является предметом интенсивных исследований. Такие институты, как Международный исследовательский институт климата и общества (IRI) в Колумбийском университете [[FLT: 1]] находятся на переднем крае изучения этой динамики и предоставления оперативных прогнозов.

Обещание машинного обучения

В последние несколько лет в область прогнозирования ENSO вошел новый игрок: искусственный интеллект. Алгоритмы машинного обучения (ML), особенно модели глубокого обучения, обучаются на обширных наборах данных исторических климатических наблюдений. Эти модели не связаны ограничениями уравнений на основе физики. Они могут идентифицировать сложные, нелинейные паттерны в данных, которые могут пропустить традиционные модели. Основное исследование 2019 года в Nature продемонстрировало, что сверточная нейронная сеть может предсказать события Эль-Ниньо с очень высокой степенью мастерства до 18 месяцев вперед, здорово преодолевая весенний барьер предсказуемости. Хотя модели машинного обучения не являются серебряной пулей и требуют тщательной подготовки и проверки, они представляют собой мощный новый инструмент в инструменте прогнозирования, предлагая потенциал для более ранних и более точных предупреждений.

Готовимся к неопределенному климатическому будущему

Эль-Ниньо и Ла-Нинья не являются изолированными метеорологическими курьезами. Они являются фундаментальными выражениями климатической системы Земли, которые оказывают глубокое и предсказуемое воздействие на общества, экономики и экосистемы по всему миру. В то время как современная наука достигла замечательного успеха в прогнозировании этих событий за несколько месяцев до этого, сохраняются значительные прогностические проблемы, особенно в отношении их взаимодействия с изменением климата. «тройной капель» Ла-Нинья и «супер» Эль-Ниньо последних десятилетий служат суровым напоминанием о нашей уязвимости. Маржа для ошибок сокращается. Продолжающиеся инвестиции в сети наблюдения океана, высокопроизводительные вычисления для динамического моделирования и инновационные исследования, такие как приложения машинного обучения, - это не просто академическое стремление. Это критический компонент построения устойчивого глобального общества, способного противостоять мощным крайностям, которые Тихий океан в своем великом циклическом танце посылает нам. Для общего обзора всего цикла, запись в Википедии на ENSO [[FLT: 1]] остается ценным ресурсом.