Низкочастотная изменчивость поля ветра в области Чилийского апвеллинга

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или 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