main concepts scientists sections
ПростоПопулярноПодробно

Эль-Ниньо: маятник, который раскачивают сезонные порывы

Оригинал: "A Non-Gaussian Stochastic Model for the El Niño Southern Oscillation"
· L. T. Giorgini, W. Moon, N. Chen, J. S. Wettlaufer
arXiv:2012.09858 · 2020-12-18 · CC BY 4.0 · 2 мин
Физика атмосферы и океана
Случайные ветровые толчки и годовой ритм вместе объясняют, почему Эль-Ниньо приходит нерегулярно, но всегда к концу года.

В тропической части Тихого океана живёт маятник. Его положение — это температура воды в зоне Niño 3.4, а сила тяжести — годовой цикл, который тянет систему то в тёплую, то в холодную сторону. Случайные порывы ветра бьют по маятнику, и каждый удар либо усиливает качание, либо гасит его. Иногда толчки складываются так, что маятник взлетает высоко — и наступает Эль-Ниньо, тёплое течение, которое перекраивает погоду от Индонезии до Перу.

Долгое время оставалось загадкой, почему этот маятник качается неритмично. Он привязан к календарю: пик тепла почти всегда приходится на ноябрь или декабрь. Но сила и длительность каждого Эль-Ниньо меняются от случая к случаю. Весной прогнозы особенно ненадёжны — это называют весенним барьером предсказуемости. Авторы работы решили собрать маятник заново, чтобы понять, какие именно детали рождают такую смесь порядка и хаоса.

Модель начинается с двух уравнений: одно для температуры поверхности океана, другое для глубины термоклина — границы между тёплой и холодной водой. Коэффициенты, которые описывают, как быстро система возвращается к равновесию, меняются от месяца к месяцу. Эти сезонные коэффициенты оценивают напрямую по статистике индекса Niño 3.4 с 1870 года.

Затем в систему добавляют третье уравнение — для ветровых порывов, коротких сильных ветров в западной части Тихого океана. Их сила не постоянна: когда океан уже тёплый, порывы становятся мощнее. Это и есть мультипликативный шум — случайность, амплитуда которой зависит от состояния самого маятника. Именно такая нелинейная связь превращает обычное гауссово распределение температуры в асимметричное, с тяжёлыми хвостами, как в реальных наблюдениях.

Хитрость в том, что ветровые порывы и глубину термоклина не измеряют напрямую так же долго, как температуру. Авторы используют условно-гауссову структуру: если температура известна, остальные переменные остаются гауссовыми. Это даёт замкнутые формулы для восстановления скрытых величин.

Результат впечатляет: восстановленная глубина термоклина коррелирует с прямыми измерениями на уровне 0.9. Модель воспроизводит месячные стандартные отклонения температуры и её автокорреляцию на временах до трёх лет. Фазовая привязка к концу года возникает сама собой, потому что амплитуда шума растёт весной, а затухание сильнее всего осенью. Весенний барьер предсказуемости тоже объясняется: в марте и апреле случайные толчки настолько сильны, что предсказать судьбу маятника на полгода вперёд почти невозможно.

Раньше было неясно, как совместить три вещи в одной простой модели: сезонную привязку, негауссову статистику и восстановление скрытых переменных. Теперь стало понятно, что ключ — в мультипликативном шуме ветровых порывов и периодических коэффициентах. Такой гибрид физики и статистики даёт точность выше, чем у глобальных климатических моделей, при вычислительных затратах, близких к нулю. Маятник, который раскачивают сезонные порывы, оказался не метафорой, а рабочим инструментом.

Весь граф →

Ветровые порывы в западной части Тихого океана длятся всего несколько дней, но их накопленный эффект сравним с энергией целого сезона.

\dot{x}(t) = a(t)x(t) + \omega(t)h(t) + \alpha_1\tau(t) + N(t)\xi_x(t)
Скорость изменения температуры зависит от сезонной обратной связи, глубины термоклина, ветровых порывов и случайного шума.
\dot{h}(t) = -\omega(t)x(t) + \lambda h(t) + \alpha_2\tau(t) + \sigma\xi_h(t)
Термоклин реагирует на температуру океана, собственное затухание, ветровые порывы и шум.
\dot{\tau}(t) = d_{\tau}\tau(t) + \rho(x)\xi_{\tau}(t)
Ветровые порывы затухают со временем и возбуждаются шумом, амплитуда которого растёт с температурой океана.
Понятия
энсо южная осцилляция эль-ниньо многомерный индекс ЭНСО модель Джина–Тиммермана индекс Эль-Ниньо модель осциллятора с подзарядкой южная осцилляция весенний барьер предсказуемости ERSST ла-нинья естественная изменчивость стохастическая динамическая система буйковые станции TAO/TRITON вспышка западных ветров межгодовая изменчивость сезонный цикл нелинейный спектральный анализ Лапласиана распространение экваториальных волн NOAA CPC относительный они