Оценка возможных изменений повторяемости событий Эль-Ниньо и Ла-Нинья к концу XXI века по моделям проекта CMIP6

от

Е.Н. Воскресенская1, О.В. Марчукова1, В.В. Афанасьева2

1Институт природно-технических систем, РФ, г. Севастополь, ул. Ленина, 28

2Филиал МГУ им. М.В. Ломоносова в городе Севастополе,

РФ, г. Севастополь, ул. Героев Севастополя, 7

E-mail: elena_voskr@mail.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2021-4-14-21

УДК 551.583 

Реферат:

   Проведена оценка качества воспроизведения аномалий ТПО в экваториальной зоне Тихого океана при Эль-Ниньо (ЭН) и Ла-Нинья (ЛН) в моделях проекта CMIP6 (KIOST-ESM, MIROC-ES2L и INM-CM4-8) путем сравнения с реальными событиями в период с 1950 по 2014 гг.  по данным массива ERSSTv5. Показано, что ансамблевая оценка количества, интенсивности и продолжительности ЭН и ЛН достаточно хорошо соответствует реальным условиям.  На этом основании проведены соответствующие ансамблевые расчеты их будущих возможных изменений в период 2021–2085 гг. относительно исторического периода 1950–2014 гг. для двух возможных сценариев: оптимального (SSP2-4.5) и крайне неблагоприятного (SSP5-8.5).

   При оптимальном сценарии SSP2-4.5 повторяемость событий ЭН уменьшится на 30%. Однако, принимая во внимание то, что ансамбль моделей как раз на эту величину занижал их количество при сравнении с реальными данными, то следует считать, что повторяемость ЭН не изменится. При этом их средняя интенсивность и продолжительность также сохранятся. В то же время, количество ЛН возрастет на 26,6%, их средняя интенсивность уменьшится всего на 3%, а продолжительность событий останется неизменной.

   По экстремальному сценарию развития SSP5-8.5 формирование ЭН снизится на 40%.  В трактовке результата по сравнению с реально наблюденными ЭН, их количество уменьшится на 10%, их средняя интенсивность снизится на 13%, а продолжительность увеличится на 20%. Количество ЛН в ближайшие 65 лет увеличится в два раза, однако их интенсивность и продолжительность незначительно уменьшится на 2–4%.

Ключевые слова: Эль-Ниньо, Ла-Нинья, CMIP6, температура поверхности океана, долгосрочный прогноз.

Для цитирования: Воскресенская Е.Н., Марчукова О.В., Афанасьева В.В. Оценка возможных изменений повторяемости событий Эль-Ниньо и Ла-Нинья к концу XXI века по моделям проекта CMIP6 // Системы контроля окружающей среды. 2021. Вып. 4 (46). C. 14–21.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Enfield D.B. and Mestas-Nunez A.M. Multiscale Variabilities in Global Sea Surface Temperatures and Their Relationships with Tropospheric Climate Patterns. Journal of Climate, 1999, Vol. 12, pp. 2719–2733. DOI: 10.1175/1520-0442(1999)012<2719: MVIGSS>2.0.CO;2
  2. Goddard L. and Dilley M. El Niño: Catastrophe or opportunity. Journal of Climate, 2005, Vol. 18, pp. 651–665. DOI: 10.1175/JCLI-3277.1
  3. Philander S.G. El Niño, La Niña and the Southern Oscillation. Academic Press, San Diego, CA, 1989, 293 р. DOI: 10.1126/science.248.4957.904
  4. Rasmusson E.M. and Wallace J.M. Meteorological aspects of El Niño/Southern Oscillation. Science, 1983, Vol. 222, pp. 1195–1202. DOI: 10.1126/science.222.4629.1195
  5. Larkin N.K. and Harrison D.E. On the defnition of El Niño and associated seasonal average U.S. weather anomalies. Geophysical Research Letters, 2005, Vol. 32, L13705. DOI: 10.1029/2005GL022738
  6. Marchukova O.V., Voskresenskaya E.N., and Lubkov A.S. Diagnostics of the La Niña events in 1900–2018. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 2020, Vol. 606, pp. 012036. DOI: 10.1088/1755-1315/606/1/012036
  7. Glantz M.H. La Niña and its impacts: facts and speculations. Publ. The United Nations University, New York, 2002, 271 р.
  8. Lubkov A.S., Voskresenskaya E.N., and Marchukova O.V. Application of neural networks for model prediction of El Niño and La Niña, including their types. Meteorology and Hydrology, 2020, No 11, pp. 806–813. DOI: 10.3103/S1068373920110084
  9. Meinshausen M., Nicholls Z.R., Lewis J., Gidden J. et al. The shared socio-economic pathway (SSP) greenhouse gas concentrations and their extensions to 2500. Geosci. Model Dev., 2020, Vol. 13, pp. 3571–3605. DOI: 10.5194/gmd-13-3571-2020
  10. Wittenberg A., Rosati A., Lau N., and Ploshay J. GFDL’s CM2 Global Coupled Climate Models. Part III: Tropical Pacific climate and ENSO. J. Clim., 2006, Vol. 19, pp. 698–722. DOI:10.1175/JCLI3631.1
  11. Riahi K., van Vuuren D.P., Kriegler E., Edmonds J. et al. The shared socioeconomic pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global Environmental Change, 2017, Vol. 42, pp. 153–168. DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009
  12. O’Neill B.C., Tebaldi C., van Vuuren D.P., Eyring V. et al. The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geosci. Model Dev., 2016, Vol. 9, pp. 3461–3482. DOI:10.5194/gmd-9-3461-2016
  13. Huang B., Thorne P.W., Banzon V.F., Boyer T. et al. Extended Reconstructed Sea Surface Temperature version 5 (ERSSTv5), Upgrades, validations, and intercomparisons. J. Climate, 2017, Vol. 30, pp. 8179–8205. DOI: 10.1175/JCLI-D-16-0836.1
  14. https://esgf-index1.ceda.ac.uk/search/ cmip6-ceda / (date of appeal: 25.09.2021).
  15. Patra P.K., Hajima T., Saito R., Chandra N., et al. Evaluation of earth system model and atmospheric inversion using total column CO2 observations from GOSAT and OCO-2. Progress in Earth and Planetary Science, 2021, Vol. 8. DOI: 10.1186/s40645-021-00420-z
  16. Bandara J.S. and Cai Y. The impact of climate change on food crop productivity, food prices and food security in South Asia. Economic Analysis and Policy, 2014, Vol. 44, pp. 451–465. DOI:10.1016/j.eap.2014.09.005
  17. Hajima T., Yamamoto A., Kawamiya M., Su X. et al. Millennium time-scale experiments on climate-carbon cycle with doubled CO2 concentration. Progress in Earth and Planetary Science, 2020, Vol.7. DOI: 10.1186/s40645-020-00350-2
  18. Voskresenskaya E.N. and Marchukova O.V. Spatial classification of La Nina events. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2017, Vol. 53, pp. 111–119. DOI: 10.1134/S0001433817010133

Loading