Low-Frequency Wind Field Variability in the Chilean Upwelling Region

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

This paper analyzes the impact of changes in surface wind (SW) speed and direction in the northern and southern parts of the Chilean upwelling (CA) on the interannual and interdecadal variability of the Ekman upwelling index. Satellite data were used for the period 1988 – 2022’s. It is shown that the increase in wind speed in the northern part of the CA region during 1997–2004 was mainly accompanied by the change in the direction of SW in the coastal zone which favors the upwelling intensification. For other periods (with the exception of certain years) this pattern was not case. In general, wind speed changes in the northern part of the CA region impact a little bit more effectively the changes in the upwelling index than changes in the SW direction. In the southern CA part, the change in the Ekman upwelling index is mostly determined by the change in the SW speed. Long-term variability of wind speed in the upwelling zone is realized in the form of a multidecadal oscillation, the period of which is estimated at 65-70 years which coincides with the typical period of the Atlantic multidecadal oscillation.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

A. Polonsky

Institute of Natural and Technical Systems

Autor responsável pela correspondência
Email: apolonsky5@mail.ru
Rússia, Sevastopol

A. Serebrennikov

Institute of Natural and Technical Systems

Email: apolonsky5@mail.ru
Rússia, Sevastopol

Bibliografia

  1. Abrahams A., Schlegel R.W., Smit A.J. Variation and Change of Upwelling Dynamics Detected in the World’s Eastern Boundary Upwelling Systems // Front. Mar. Sci. 2021. V. 8. 626411. https://doi.org/10.3389/fmars.2021.626411
  2. Aguirre C., García-Loyola S., Testa G., Silva D., Farías L. Insight into anthropogenic forcing on coastal upwelling off south-central Chile // Elementa: Sci. Anthropocene. 2018. V. 6(1). 59. https://doi.org/10.1525/elementa.314
  3. Aguirre C., Pizarro O., Strub P.T., Garreaud, R., Barth J.A. Seasonal dynamics of the near-surface alongshore flow off central Chile // J. Geophys. Res. Ocean. 2012. 117. https://doi.org/10.1029/2011JC007379
  4. Ancapichún S., Garcés-Vargas J. Variability of the Southeast Pacific Subtropical Anticyclone and its impact on sea surface temperature off north-central Chile // Cienc. Mar. 2015. V. 41. P. 1–20.
  5. Averyanova Е.А., Polonsky А.B. Issledovanie izmenchivosti turbulentnykh potokov tepla s ispolzovaniem razlozheniya na empiricheskie ortogonalnye funktsii // Zaklyuchitelnyy otchet po NIR “Fundamentalnye issledovaniya protsessov v klmaticheskoy sisteme, opredelyayushchikh prostranstvenno-vremennuyu ismenchivost prirodnoy sredy globalnogo i regionalnogo masshtabov”, registratsionnyy № NIOKTR 121122300074-7. 2023. P. 19–27.
  6. Bakun A. Global climate change and intensification of coastal ocean upwelling // Science. 1990. V. 247. P. 198–201. https://doi.org/10.1126/science.247.4939.198
  7. Bakun A., Black B.A., Bograd S.J., García-Reyes M., Miller A.J., Rykaczewski R.R., et al. Anticipated effects of climate change on coastal upwelling ecosystems // Curr. Clim. Change Rep. 2015. V. 1. P. 85–93. https://doi.org/10.1007/s40641-015-0008-4
  8. Bello M., Barbieri M., Salinas S., Soto L. Surgencia costera en la zona central de Chile, durante el ciclo El Niño-La Niña 1997–1999. In El Niño-La Niña 1997–2000. // Sus Efectos en Chile. CONA, Chile, Valparaíso. 2004. P. 77–94.
  9. Bordbar M.H., Mohrholz V., Schmidt M. The Relation of Wind-Driven Coastal and Offshore Upwelling in the Benguela Upwelling System // J. of phys. Oceanography, 2021. V. 51. P. 3117–3133. https://doi.org/10.1175/JPO-D-20-0297.1
  10. Carr M.E., Kearns E.J. Production regimes in four Eastern Boundary Current systems // Deep Sea Res. 2003. Part II: Top. Stud. Oceanogr. V. 50. P. 3199–3221.
  11. Center of mass, 2023. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Center_of_mass (date of access: 10.12.2023).
  12. Climate Data Store, 2023. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp (date of access: 10.12.2023).
  13. Cropper T.E., Hanna E., Bigg G.R. Spatial and temporal seasonal trends in coastal upwelling off Northwest Africa, 1981–2012 // J. Deep-Sea Research. 2014. Part I. V. 86. P. 94–111. https://doi.org/10.1016/j.dsr.2014.01.007
  14. FAO. El Estado Mundial de la Pesca y la Acuicultura 2016. Contribución a la Seguridad Alimentaria y la Nutrición Para Todos; Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura: Roma, Italia. 2016. 224 p.
  15. Fuenzalida R., Schneider W., Garcés-Vargas J., Bravo L. Satellite altimetry data reveal jet-like dynamics of the Humboldt Current // J. Geophys. Res. Ocean. 2008. 113. https://doi.org/10.1029/2007JC004684
  16. Garc´ıa-Reyes M., Koval G., Sydeman W.J., Palacios D., Bedriñana-Romano L., DeForest K., Montenegro Silva C., Sepu´ lveda M. and Hines E. Most eastern boundary upwelling regions represent thermal refugia in the age of climate change // Front. Mar. Sci. 2023. V. 10. 1158472. https://doi.org/10.3389/fmars.2023.1158472
  17. Muñoz R., Odette A. V., Pedro A. F., Piero M., Marcus S., Gonzalo S. S. On the phenology of coastal upwelling off central-southern Chile // Dynamics of Atmospheres and Oceans. 2023. V. 104. 101405. https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2023.101405
  18. Oyarzún D., Brierley C. The future of coastal upwelling in the Humboldt current from model projections // Climate Dynamics. 2019. V. 52. Issue 1–2. P. 599-615. https://doi.org/10.1007/s00382-018-4158-7
  19. Patti B., Guisande C., Vergara A., Riveiro I., Maneiro I., Barreiro A., Bonanno A., Buscaino G., Cuttitta A., Basilone G. Factors responsible for the differences in satellite-based chlorophyll a concentration between the major global upwelling areas // Estuar. Coast. Shelf Sci. 2008. V. 76. P. 775–786. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2007.08.005
  20. Pinochet A., José G.-V., Carlos L., Francisco O. Seasonal Variability of Upwelling off Central-Southern Chile // Remote Sens. 2019. V. 11. 1737. https://doi.org/10.3390/RS11151737
  21. Polonsky A.B., Serebrennikov A.N. On the Change in the Sea Surface Temperature in the Benguela Upwelling Region: Part II. Long-Term Tendencies // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2020. V.56. No. 9. P. 970–978. https://doi.org/10.1134/ S0001433820090200
  22. Polonsky A.B., Serebrennikov A.N. Influence of Different Satellite Data on Surface Winds on Coastal Upwelling. Part 2: Pacific Ocean // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2021. V. 57. No. 12. P. 1670–1679. https://doi.org/10.1134/S0001433821120173
  23. Polonsky A.B., Serebrennikov A.N. What is the Reason for the Multiyear Trends of Variability in the Benguela Upwelling? // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2022. V. 58. № 12. P. 1450–1457. https://doi.org/10.1134/S0001433822120192
  24. Polonsky А.B., Voskresenskaya Е.N. O statisticheskoy strukture gidrometeorologicheskikh poley v Severnoy Atlantike // Morskoy gidrofizicheskiy zhurnal. 2004. №1. P. 14–25
  25. Remote Sensing Systems, 2023. URL: https://www.remss.com (date of access: 10.12.2023).
  26. Shapiro S.S. and Wilk M.B. An analysis of variance test for normality (complete samples) // Biometrika, 1965. V. 52. P. 591–611.
  27. Schneider W., Donoso D., Garcés-Vargas J., Escribano R. Water-column cooling and sea surface salinity increase in the upwelling region off central-south Chile driven by a poleward displacement of the South Pacific High // Prog. in Oceanogr. 2017. V.151. P. 38–48 http://dx.doi.org/10.1016/j.pocean.2016.11.004 0079-6611
  28. Schwing F.B., Farrell M.O., Steger J.M., Baltz K. Coastal upwelling indices west coast of North America 1946–1995 // NOAA Tech. Rep. NMFS SWFSC 231. 1996. 144 p. NOAA, Seattle, Wash.
  29. Schwing F.B., Mendelssohn R. Increased coastal upwelling in the California Current System. // J. of Geophys. Res.: Oceans. 1997. V. 102. Issue C2. P. 3421–3438. https://doi.org/10.1029/96JC03591
  30. Strub P.T., James C., Montecino V., Rutllant J.A., Blanco J.L. Ocean circulation along the southern Chile transition region (38°–46° S): Mean, seasonal and interannual variability, with a focus on 2014–2016 // Prog. Oceanogr. 2019. 172. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2019.01.004
  31. Tim N., Zorita E., Hünicke B. Decadal variability and trends of the Benguela Upwelling System as simulated in a high ocean-only simulation // Ocean Sci. 2015. V. 11. P. 483–502. https://doi.org/10.5194/os-11–483–2015
  32. Varela R., Álvarez I., Santos F., et al. Has upwelling strengthened along worldwide coasts over 1982-2010? // Sci. Rep. 2015. V. 5. 10016. https://doi.org/10.1038/srep10016
  33. Vershovskiy М.G., Kondratovich K.V. Yuzhno-tikhookeanskiy subtropicheskiy antitsiklon: intensivnost i lokalizatsiya // Meteorologiya i gidrologiya. 2007. №12. P. 29–34.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. The average monthly meridional component of the near-surface wind calculated from satellite data for January 2020, when upwelling was most developed in the Southern Hemisphere (a) and for June 2020, when it was most intense in the Northern Hemisphere (b).

Baixar (275KB)
Metadados
3. Fig. 2. The mutual distribution of the direction (A) and the modulus of the PV vector (W) for 1988 – 2022, calculated from daily values for the entire CH. The scale below the figure shows the relative density of the distribution. The “•” symbol indicates the center of mass (A = 94.6°, W = 5.5 m/s).

Baixar (132KB)
Metadados
4. Fig. 3. Interannual changes in the coordinates of the centers of mass of the mutual distribution of the Ekman upwelling index (blue curve) and the modulus of the near-surface wind vector for 1988-2022, plotted from annual data for the NVA (left) and UVA (right).

Baixar (269KB)
Metadados
5. Fig. 4. Interannual changes in the coordinates of the centers of mass of the wind velocity and parabolic approximating polynomials (shown in red) for the NVA (left) and UVA (right). CD is the coefficient of determination of the polynomial regression.

Baixar (233KB)
Metadados
6. Fig. 5. Interannual changes in the coordinates of the centers of mass of the mutual distribution of EUI (blue curve) and the direction of PV (red) for 1988-2022, plotted from annual data for the NAV (left) and UVA (right). The correlation coefficient between the given time series for the NE is 0.39, and for the UA it is insignificant.

Baixar (278KB)
Metadados
7. Fig. 6. Interannual changes in the coordinates of the centers of mass of the mutual distribution of the direction (red curve) and the modulus of the near-surface wind vector (blue) for 1988-2022, plotted from annual data for the NVA (left) and UVA (right).

Baixar (279KB)
Metadados
8. Fig. 7. Interannual changes in longitude (left) and latitude (right) of the subtropical maximum pressure in the southeastern Pacific Ocean.

Baixar (243KB)
Metadados
9. Fig. 8. Interannual changes in the average annual surface pressure in the subtropical maximum of the southeastern Pacific Ocean. Coordinates of the studied area: -120° ... -70° N and -52° ... -18° S. Period: 1988-2022. The red color shows a parabolic approximating polynomial. CD is the coefficient of determination of this polynomial.

Baixar (161KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».