La palette de l'océan : pourquoi El Niño n'est pas toujours le même ✛

Original: "On the archetypal `flavours', indices and teleconnections of ENSO revealed by global sea surface temperatures"
arXiv:2406.08694 · 2024-06-12 · CC BY 4.0 · 1 min
El Niño a différentes nuances, et une nouvelle méthode aide à les distinguer.

Un peintre qui dessine l'océan ne se contente pas d'un seul bleu. Il a l'outremer, l'azur, le turquoise, de nombreuses nuances. De même, El Niño, ce courant chaud au large du Pérou, n'est pas toujours identique. Parfois, l'eau chaude s'accumule au centre du Pacifique, parfois à l'est, et cela influence les pluies et les sécheresses dans différents pays.

Auparavant, les scientifiques divisaient souvent El Niño en deux types : El Niño de l'est et El Niño du centre. Mais cela ne suffit pas. Dans une nouvelle étude, ils ont appliqué une méthode qui ne cherche pas les états moyens, mais les plus extrêmes, comme les couleurs pures sur une palette. Ces états extrêmes sont appelés archétypes. En prenant des cartes de température de l'océan sur 41 ans, l'algorithme a trouvé quatre archétypes principaux : des variantes chaudes et froides au centre et à l'est.

Lorsque le nombre d'archétypes a été augmenté à huit, des nuances supplémentaires sont apparues, par exemple la naissance et la disparition d'El Niño. Et le niveau de la mer s'est révélé être un meilleur indicateur que la température de surface.

Désormais, au lieu de simplement dire « El Niño ou La Niña », on peut parler en termes de probabilités : à quel point l'état actuel ressemble à tel ou tel type. Cela aide à mieux prévoir la météo et à se préparer aux conséquences. La palette de l'océan s'est enrichie, et le peintre peut écrire plus précisément le tableau du climat.

L'un des plus grands El Niño du Pacifique est, celui de 1982-1983, était si inhabituel qu'il n'a pas été remarqué au début par les systèmes de surveillance traditionnels, car les anomalies chaudes sont apparues là où on ne les attendait pas.

\arg\min_{C,S} \|X - XCS\|_F^2
On cherche des matrices C et S à éléments non négatifs et à sommes de lignes égales à un, telles que le produit XCS approxime au mieux les données X.
\Delta_{i_{max}}^p(t) = 1 - \frac{1}{p-1} \left( \frac{1}{S_{i_{max} t}} - 1 \right)
Le score vaut 1 si à un instant donné un archétype a une probabilité de 1 (état pur), et 0 si les p archétypes sont équiprobables (état neutre ou mélangé).
F^S_{s \times p} = \frac{\sum_t F_{st} S^T_{pt}}{\sum_t S_{pt}}
Moyenne pondérée dans le temps du champ F, où les poids sont les probabilités d'appartenance de chaque instant à l'archétype p, issues de la matrice S.
Scientifiques
Emile ClapeyronDavid CharbonneauR. A. RossiterD. B. McLaughlinMichel MayorDidier Queloz
Notions
ENSO El Niño index Jin-Timmermann model El Niño Multivariate ENSO Index La Niña ERSST relative ONI Southern Oscillation NOAA CPC Teleconnection NOAA PMEL / TAO TAO/TRITON moorings spring predictability barrier zebiak cane model equatorial wave propagation OISST v2.1 Pacific decadal oscillation sea surface temperature anomaly UAH satellite record