Эль-Ниньо и индийский муссон: связь под давлением ✎

Оригинал: "Reconsidering the relationship of the El Niño--Southern Oscillation and the Indian monsoon using ensembles in Earth system models"
arXiv:1803.08909 · 2018-03-23 · arXiv non-exclusive · собственный разбор · 3 мин
Ансамблевые расчёты показали, что связь между Эль-Ниньо и индийским муссоном усилилась в XX веке, но не меняется в сценариях будущего.

Контекст

Климатологи давно пытаются понять, как Эль-Ниньо (тёплое течение в Тихом океане) влияет на индийский муссон. Обычно во время Эль-Ниньо муссон слабеет, но в последние десятилетия эта связь стала менее заметной. Проблема в том, что традиционные методы анализа используют временные средние, которые ненадёжны в меняющемся климате. Данная работа стоит на отшибе: рядом исследования по предсказанию Эль-Ниньо, оживлению старых летописей о погоде и нейросетям для прогноза засухи, но никто не применял ансамблевый подход к этой конкретной связи. Авторы заполняют пробел, используя концепцию мгновенного аттрактора, чтобы корректно разделить вынужденный сигнал и внутреннюю изменчивость.

Методы

Авторы взяли ансамбли из двух моделей: CESM (35 реализаций) и MPI-ESM (до 100 реализаций). Они выбрали две простые переменные: разность давления на уровне моря между Таити и Дарвином (показатель Эль-Ниньо) и осадки над Северной Индией (показатель муссона). Чтобы избежать ошибок временного усреднения, они использовали мгновенный аттрактор: ансамбль траекторий, который после 40 лет забывает начальные условия и описывает все возможные состояния климата при данном воздействии. Затем они вычисляли коэффициент корреляции между переменными в каждый момент времени по ансамблю, а не по времени. Для проверки стационарности применяли тесты Колмогорова-Смирнова, t-тест и тест Манна-Кендалла.

Результаты

В модели MPI-ESM с историческим воздействием (1890-2005) корреляция между Эль-Ниньо и муссоном усилилась, особенно в последние два десятилетия. В сценарии RCP8.5 (2006-2099) и при росте CO2 на 1% в год корреляция осталась стабильной. В модели CESM изменений не обнаружено. Значения корреляции для летнего сезона (июнь-август) в MPI-ESM около 0.4, что согласуется с наблюдениями, а в CESM близки к нулю. Средние значения давления и осадков смещаются линейно в фазовом пространстве, но наклон сильно зависит от сезона: осадки растут в основном во время муссона, а давление — в конце года. Это опровергает гипотезу об универсальной связи между ними.

Значение

Работа отличается от соседей методом: вместо временных рядов используются ансамбли, сходящиеся к мгновенному аттрактору. Это позволяет впервые надёжно отделить вынужденный отклик от внутренней изменчивости для данной телесвязи. Результаты показывают, что усиление связи в XX веке не противоречит наблюдениям, если учесть методологические ошибки прошлых исследований. Отсутствие изменений в будущих сценариях ставит под сомнение использование радиационного воздействия как единственного фактора. Сезонность наклона исключает применение эмерджентных ограничений между этими переменными.

Развитие

Тема может развиваться через изучение роли различных факторов воздействия (аэрозоли, вулканизм, CO2) по отдельности. Также важно определить низкочастотные моды внутренней изменчивости, которые могут маскировать вынужденный сигнал. Увеличение размера ансамблей позволит уточнить временную эволюцию корреляции. Возможно применение этого подхода к другим телесвязям, например, между Эль-Ниньо и осадками в Африке или Австралии.

Влияние

Результаты повлияют на климатическое моделирование и прогнозирование муссона, а также на интерпретацию палеоклиматических данных.

Следующие шаги

Провести аналогичный анализ для других моделей и сценариев, а также исследовать механизмы, связывающие вулканизм и усиление телесвязи.

Ключевые проблемы

Связь с фундаментальной проблемой климатологии: как отделить вынужденный сигнал от внутренней изменчивости в нестационарной системе. Работа показывает, что временные средние могут давать ложные тренды, и предлагает ансамблевый подход как решение.

Разность давления между Таити и Дарвином, использованная в работе, лежит в основе Южного колебания — индекса, который метеорологи вычисляют уже более века.

r = \frac{\langle p_{diff} P \rangle - \langle p_{diff} \rangle \langle P \rangle}{\sqrt{(\langle p_{diff}^2 \rangle - \langle p_{diff} \rangle^2)(\langle P^2 \rangle - \langle P \rangle^2)}}
Угловые скобки обозначают усреднение по ансамблю, а не по времени

Ключевые числа

  • размер ансамбля MPI-ESM: до 100 реализаций
  • размер ансамбля CESM: 35 реализаций
  • корреляция в MPI-ESM: около 0.4
  • радиационное воздействие к 2100 году: 8.3 Вт/м²
  • период сходимости к аттрактору: 40 лет
Понятия
многомерный индекс ЭНСО энсо южная осцилляция эль-ниньо модель Джина–Тиммермана южная осцилляция весенний барьер предсказуемости индекс Эль-Ниньо телеконнекция модель осциллятора с подзарядкой буйковые станции TAO/TRITON межгодовая изменчивость муссон начало муссона ла-нинья связь океана и атмосферы ERSST эффект конденсатора Индийского океана естественная изменчивость относительный они ансамблевый прогноз