banner
Центр новостей
Нашими предложениями одинаково восхищаются как на местной, так и на международной арене.

Региональная и временная изменчивость муссонных осадков бабьего лета в зависимости от южного колебания Эль-Ниньо

Jun 01, 2023

Том 13 научных отчетов, номер статьи: 12643 (2023) Цитировать эту статью

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Муссонные осадки бабьего лета (ISMR) демонстрируют значительную изменчивость, влияя на продовольственную и водную безопасность густонаселенного Индийского субконтинента. Два доминирующих пространственных режима изменчивости ISMR связаны с южным колебанием Эль-Ниньо (ENSO) и силой полупостоянного муссонного впадины, а также связанной с этим изменчивостью в муссонных депрессиях соответственно. Хотя надежная телесвязь между ENSO и ISMR была хорошо установлена ​​на протяжении нескольких десятилетий, основные движущие силы, приводящие к изменяющейся во времени взаимосвязи между моделями ENSO и ISMR в разных регионах страны, не совсем понятны. Наш анализ показывает последовательное увеличение мощности телекоммуникационной связи между ENSO и ISMR от умеренной до существенно высокой в ​​период с 1901 по 1940 год. Эта усиленная связь оставалась стабильной и сильной в период с 1941 по 1980 год. Однако в последний период с 1981 по 2018 год телекоммуникационная связь снова последовательно снижалась. до умеренной силы. Мы обнаружили, что отношения ENSO-ISMR демонстрируют отчетливую региональную изменчивость с меняющимися во времени отношениями на севере, центральной и южной Индии. В частности, телекоммуникационная связь демонстрирует растущую связь с северной Индией, уменьшающуюся связь с центральной Индией и постоянную связь с южной Индией. Теплые аномалии ТПО над восточной частью Тихого океана соответствуют общему уменьшению ИСМР, а теплые аномалии ТПО над Индийским океаном соответствуют уменьшению количества осадков над севером и увеличению над югом Индии.В центральном регионе Индии наблюдались наиболее существенные изменения во взаимоотношениях ENSO и ISMR. Это изменение соответствует изменчивости муссонной впадины и впадин, находящихся под сильным влиянием Тихоокеанского десятилетнего колебания и Североатлантического колебания, которые регулируют относительное доминирование двух пространственных мод ISMR. Применяя метод PCA-Biplot, наше исследование подчеркивает значительное влияние различных климатических факторов на два доминирующих пространственных режима ISMR, которые объясняют развивающийся характер отношений ENSO-ISMR.

Ежегодно Индийский субконтинент получает около 78% годового количества осадков в течение сезона юго-западных муссонов с июня по 1 сентября. Межгодовые колебания количества муссонных осадков бабьего лета (ISMR) составляют лишь около 9% от среднего значения, но оказывают значительное социально-экономическое воздействие2,3, особенно на сельскохозяйственный сектор, наличие воды и ВВП страны4,5. В межгодовых масштабах времени на ISMR влияют несколько климатических явлений, связанных между океаном и атмосферой, таких как Южное колебание Эль-Ниньо (ENSO), диполь Индийского океана (IOD), Тихоокеанское десятилетнее колебание (PDO), Атлантическое меридиональное колебание (AMO) и Атлантическое зональное колебание. Режим (АЗМ)6,7,8,9,10,11,12,13,14. ЭНСО, являющийся крупнейшим тропическим модулятором индийского муссона, также является крупнейшим межгодовым климатическим сигналом в тропиках15,16. Изменения в зональной циркуляции Уокера во время Эль-Ниньо вызывают аномальное опускание территории Индии, тем самым подавляя муссонную циркуляцию и последующее сокращение количества осадков на Индийском субконтиненте17,18. Все западные прибрежные пояса, муссонная зона и восточные регионы страдают от засух, связанных с Эль-Ниньо.

В целом на межгодовую изменчивость ISMR7 влияют два основных фактора. Одним из них является внешнее воздействие, возникающее в ответ на изменчивость и изменение климата. Вторая — внутренняя составляющая, обусловленная внутрисезонной деятельностью, проявляющейся через активную и переломную фазы муссона10,19,20. Межгодовая изменчивость ISMR происходит частично из-за внешнего воздействия, а частично из-за внутреннего воздействия21.

ISMR демонстрирует большую пространственную изменчивость с избытком и дефицитом осадков в разных регионах субконтинента. Межгодовая изменчивость ISMR становится более очевидной, если мы рассмотрим пространственную изменчивость количества осадков. Мишра и др.22 определили две основные пространственные закономерности изменчивости ISMR и заметили, что эти два режима ISMR в основном связаны с ЭНЮК и силой полупостоянного муссонного минимума соответственно. Они отмечают, что известность муссонной впадины тесно связана с частотой муссонных депрессий, образующихся над Бенгальским заливом. Примечательно, что вторая модель ISMR имеет тенденцию к снижению на протяжении последнего столетия (1901–2018 гг.) из-за ослабления муссонной циркуляции и уменьшения количества муссонных депрессий23,24,25,26,27. В результате происходит сокращение количества осадков в основных муссонных районах центрально-восточной Индии и западного побережья Индии23,24. Однако их исследование не изучает, как эта изменчивость и связанные с ней телекоммуникационные связи проявляются на региональном уровне, в разных частях страны в разные периоды времени. Сила муссонной впадины и частота депрессий также связаны с условиями температуры поверхности моря (ТПМ) после ЭНЮК. Чоудари и др.28 обнаружили, что явления Эль-Ниньо приводят к потеплению северной части Индийского океана в течение последующего лета. Это потепление в первую очередь обусловлено взаимодействием воздуха и моря, происходящим в тропической части Индийского океана. Хотя эти исследования помогают получить общее представление о взаимосвязи ENSO и ISMR, региональная изменчивость и ее долгосрочные изменения менее изучены29,30,31,32. Поскольку влияние ENSO неодинаково для разных регионов страны, понимание региональной взаимосвязи ENSO и ISMR важно также для выявления и улучшения навыков прогнозирования муссонов.

 0.05). Therefore, these two climate modes are not discussed further in our study. Regardless, a subsequent mode of ISMR variability linked to the Atlantic Niño related variability cannot be entirely dismissed. Figure 2a represents the correlation matrix of different climate indices. This gives the correlation between different climate indices with PC1 and PC2. The PC1 and PC2 in the PCA biplot is different from the PC1 and PC2 of ISMR variability. Here in the biplot PC1 and PC2 refer to a leading mode of covariability between different climate modes. Since PC1 and PC2 are two independent processes their correlation is very low (-0.03). The PCA-biplot (Fig. 2b), represents the interrelationship between different climate modes. In two dimensional biplot space, an arrow represents a variable and its length denotes the percentage of variance. The unit circle implies the maximum correlation value one. There are two independent processes ISMR PC1 and ISMR PC2. The processes that cluster around ISMR PC1 are related to each other and those which cluster around ISMR PC2 are interrelated. The processes close to x-axis are grouped under one category and the ones close to y-axis are grouped under other. We observe that PC1 is connected with ENSO, IOD, PDO and IPO. Meanwhile, PC2 is associated with the NAO, IPO, PDO and IOB mode index along with monsoon trough (MT) strength and depression frequency (MDF). MT is connected to both PC1 and PC2. Physically it means that MT is related to both ENSO and internal factors related to monsoon variability. PDO, IPO, and MT contribute to both PC1 and PC2 spatial patterns of rainfall. The biplot space does not explain the QBO well (the length of arrow is short). From the biplot we can infer that the MDF vector and the PDO vector has an out of phase relationship. This finding aligns with the study by Vishnu et al.13 that over the past seven decades the monsoon depressions that form over the Bay of Bengal has an out of phase relationship with PDO due to the variation in the relative humidity. The natural climate variability is driven by various climatic oscillations and understanding the physical mechanism for the variation in the spatial and temporal scale variability of ISMR is still complex as it is influenced by large scale atmospheric, oceanic and coupled climate phenomena53./p>

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0442%282001%29014%3C2376%3APROACO%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 30" data-doi="10.1175/1520-0442(2001)0142.0.CO;2"Article ADS Google Scholar /p>