Низкочастотная изменчивость поля ветра в области Чилийского апвеллинга

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье анализируется влияние изменения скорости и направления приповерхностного ветра (ПВ) в северной и южной частях Чилийского апвеллинга (ЧА) на межгодовую и междекадную изменчивость экмановского индекса апвеллинга. Использованы спутниковые данные за период 1988–2022 гг. Показано, что усиление скорости ветра в северной части ЧА на протяжении 1997–2003 гг. в основном сопровождалось таким изменением направления ПВ в прибрежной зоне, которое благоприятствует интенсификации апвеллинга. Для других периодов (за исключением отдельных лет) такая закономерность не была характерна. В целом, изменение скорости ветра в северной части ЧА в несколько большей степени влияет на изменение индекса апвеллинга, чем изменение направления ПВ. В южной части ЧА изменение экмановского индекса апвеллинга в большей степени определяется изменением скорости ПВ. Обсуждается роль динамики субтропического максимума атмосферного давления в юго-восточной части Тихого океана в формировании междесятилетней и междекадной изменчивости сгонного ветра в области ЧА. Выявлено, что долгопериодная изменчивость скорости ветра в апвеллинговой зоне реализуется в виде параболического тренда. Его можно интерпретировать как проявление мультидекадного колебания, период которого оценивается в 65–70 лет, что совпадает с типичным периодом Атлантической мультидекадной осцилляции.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. Б. Полонский

Институт природно-технических систем

Автор, ответственный за переписку.
Email: apolonsky5@mail.ru
Россия, Севастополь

А. Н. Серебренников

Институт природно-технических систем

Email: apolonsky5@mail.ru
Россия, Севастополь

Список литературы

  1. Аверьянова Е.А., Полонский А.Б. Исследование изменчивости турбулентных потоков тепла с использованием разложения на эмпирические ортогональные функции // Заключительный отчет по НИР “Фундаментальные исследования процессов в климатической системе, определяющих пространственно-временную изменчивость природной среды глобального и регионального масштабов”, регистрационный № НИОКТР 121122300074-7. 2023. С. 19–27.
  2. Вершовский М.Г., Кондратович К. В. Южно-тихоокеанский субтропический антициклон: интенсивность и локализация // Метеорология и гидрология. 2007. №12. С. 29–34.
  3. Полонский А.Б., Воскресенская Е.Н. О статистической структуре гидрометеорологических полей в Северной Атлантике // Морской гидрофизический журнал. 2004. №1. С. 14–25.
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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.
  8. 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
  9. 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
  10. 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.
  11. 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
  12. 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.
  13. Center of mass, 2023. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Center_of_mass (date of access: 10.12.2023).
  14. Climate Data Store, 2023. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp (date of access: 10.12.2023).
  15. 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
  16. 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.
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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
  24. 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
  25. 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
  26. Remote Sensing Systems, 2023. URL: https://www.remss.com (date of access: 10.12.2023).
  27. Shapiro S.S. and Wilk M.B. An analysis of variance test for normality (complete samples) // Biometrika, 1965. V. 52. P. 591–611
  28. 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
  29. 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.
  30. 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
  31. 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
  32. 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
  33. 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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Среднемесячная меридиональная компонента приповерхностного ветра, рассчитанная по спутниковым данным за январь 2020 г., когда апвеллинг максимально развит в ЮЧА (а) и за июнь 2020 г., когда он наиболее интенсивен в СЧА (б).

Скачать (275KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Взаимное распределение направления (A) и модуля вектора ПВ (W) за 1988 – 2022 гг., рассчитанное по ежедневным значениям для всего ЧА. Шкала под рисунком показывает относительную плотность распределения. Символом “•” показан центр масс (A = 94.6°, W = 5.5 м/с).

Скачать (132KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Межгодовые изменения координат центров масс взаимного распределения экмановского индекса апвеллинга (синяя кривая) и модуля вектора приповерхностного ветра за 1988–2022 гг., построенные по ежегодным данным для СЧА (слева) и ЮЧА (справа).

Скачать (269KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Межгодовые изменения координат центров масс скорости ветра и параболические аппроксимирующие полиномы (показаны красным цветом) для СЧА (слева) и ЮЧА (справа). CD – коэффициент детерминации полиномиальной регрессии.

Скачать (233KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Межгодовые изменения координат центров масс взаимного распределения EUI (синяя кривая) и направления ПВ (красная) за 1988–2022 гг., построенные по ежегодным данным для СЧА (слева) и ЮЧА (справа). Коэффициент корреляции между приведенными временными рядами для СЧА составляют 0.39, а для ЮЧА он незначим.

Скачать (278KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Межгодовые изменения координат центров масс взаимного распределения направления (красная кривая) и модуля вектора приповерхностного ветра (синяя) за 1988–2022 гг., построенные по ежегодным данным для СЧА (слева) и ЮЧА (справа).

Скачать (279KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Межгодовые изменения долготы (слева) и широты (справа) субтропического максимума давления в юго-восточной части Тихого океана.

Скачать (243KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Межгодовые изменения среднегодового приземного давления в субтропическом максимуме юго-восточной части Тихого океана. Координаты исследуемого района: –120° … –70° з.д. и –52° … –18° ю.ш. Период: 1988–2022 гг. Красным цветом показан параболический аппроксимирующий полином. CD – коэффициент детерминации этого полинома.

Скачать (161KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 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».