Сезонные дожди Ирана подчиняются трём океаническим пульсам

Оригинал: "Spatial Analysis of Seasonal Precipitation over Iran: Co-Variation with Climate Indices"
arXiv:2001.09757 · 2020-01-15 · CC BY 4.0 · 3 мин
Три климатических индекса объясняют, где и насколько сезонные осадки Ирана отклоняются от нормы.

Контекст

Иран расположен в засушливом и полузасушливом регионе, где осадков выпадает меньше трети среднемирового уровня. Изменчивость осадков от года к году огромна: засуха 2018 года сократила их на 53% по сравнению со средним за 49 лет, а в 2019 году осадки выросли на 50% и вызвали разрушительные наводнения на севере и юго-западе. При этом население страны выросло с 50 до 80 миллионов человек за 30 лет, что делает управление водными ресурсами критически важным. Работа стоит в общем русле исследований связей климатических индексов с осадками, но соседние работы в архиве сосредоточены на других регионах или методах: одни изучают оживление старых погодных летописей, другие — изменение интенсивности дождей, третьи — предсказание Эль-Ниньо. Данная статья заполняет пробел по Ирану, рассматривая все сезоны и три индекса одновременно.

Методы

Авторы использовали данные 103 синоптических станций Ирана с непрерывными рядами не менее 30 лет (1987–2016), отобранных из 220 станций после проверки на тренды, однородность и случайность. Для каждой станции сезонные суммы осадков сопоставлялись с месячными значениями SOI, NAO и PDO за предыдущие 12 месяцев. Вычислялся коэффициент корреляции Спирмена, из 12 значений для каждого индекса выбирался месяц с наибольшей по модулю корреляцией при уровне значимости 0,05. Затем значения индексов разбивались на пять фаз (сильная отрицательная, отрицательная, нейтральная, положительная, сильная положительная), и для каждой фазы рассчитывалось процентное отклонение сезонных осадков от долгосрочной нормы.

Результаты

SOI, NAO и PDO оказывают наибольшее влияние на сезонные осадки, причём SOI — самое сильное. Значимая корреляция с зимними осадками обнаружена на 72, 53 и 51 станции для SOI, PDO и NAO соответственно, с весенними — на 74, 16 и 51 станции, с осенними — на 89, 33 и 38 станциях. Летом влияние слабее всего: значимые связи лишь на 30, 25 и 47 станциях. В целом SOI значимо коррелирует с осадками более чем на 70% станций в осенний, зимний и весенний сезоны. Корреляции в основном лежат в диапазоне от -0,6 до 0,6. В зимний сезон SOI действует противоположно PDO и NAO: Эль-Ниньо (отрицательные SOI) усиливает осадки почти по всей стране, тогда как тёплая фаза PDO и холодная фаза NAO их уменьшают. В другие сезоны единой картины нет, каждый индекс влияет по-своему в разных регионах. В нейтральной фазе все индексы чаще всего ведут к снижению осадков. Уменьшение осадков может достигать 100% (то есть полного отсутствия дождей в сезон), а увеличение — превышать 100% от нормы.

Значение

Работа отличается от соседних исследований тем, что охватывает всю территорию Ирана, все четыре сезона и три климатических индекса одновременно, а также впервые количественно оценивает процентное изменение осадков для разных фаз индексов. Соседние работы в архиве либо посвящены другим регионам, либо используют иные подходы: например, анализ старых летописей или предсказание Эль-Ниньо за полтора года. Здесь же даётся готовая карта чувствительности осадков Ирана к глобальным климатическим сигналам, что напрямую применимо для планирования водных ресурсов.

Развитие

Тема может развиваться в сторону вероятностных прогнозов: вместо среднего изменения осадков для каждой фазы индекса можно оценивать вероятность того или иного сценария. Также перспективно изучение физических механизмов, связывающих океанические аномалии с атмосферной циркуляцией над Ираном, и включение дополнительных индексов, таких как индекс Индийского океана. Увеличение длины рядов данных повысит надёжность корреляций.

Влияние

Результаты могут использоваться в гидрологии, сельском хозяйстве и управлении водными ресурсами, особенно при планировании работы плотин и ирригационных систем. Они также полезны для систем раннего предупреждения о засухах и наводнениях.

Следующие шаги

Следующим шагом могла бы стать разработка вероятностной модели, связывающей фазы климатических индексов с ожидаемым количеством осадков для каждой станции. Также необходимо исследовать физические механизмы обнаруженных корреляций, чтобы отличить причинно-следственные связи от совпадений.

Ключевые проблемы

Для гидрологии и климатологии Ирана остаётся нерешённой проблема надёжного сезонного прогноза осадков. Данная работа показывает, что крупномасштабные климатические индексы объясняют значительную часть изменчивости, но корреляция не означает причинности, и для практического прогноза необходимо понимание физических механизмов.

В некоторых районах Ирана, например в Язде, среднегодовое количество осадков составляет всего 51 мм, тогда как на побережье Каспия в Бандар-э-Анзали выпадает 1730 мм в год — разница в 34 раза. При этом фаза Эль-Ниньо может увеличить сезонные осадки более чем вдвое даже в засушливых регионах.

\rho = 1 - \frac{6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}
Мера монотонной связи между двумя переменными, где d_i — разность рангов, n — число наблюдений

Ключевые числа

  • Число станций: 103
  • Минимальная длина ряда: 30 лет
  • Максимальное уменьшение осадков: до 100%
  • Максимальное увеличение осадков: более 100%
  • Доля станций со значимой корреляцией SOI осенью: 86%
Понятия
североатлантическая осцилляция индекс южной осцилляции индекс Эль-Ниньо энсо весенний барьер предсказуемости эль-ниньо межгодовая изменчивость осадки муссон NOAA CPC ла-нинья аномалия осадков сезонный цикл эффект конденсатора Индийского океана диполь индийского океана естественная изменчивость начало муссона сезонный форсинг буйковые станции TAO/TRITON телеконнекция