全球变化- 杨学祥工作室分享 http://blog.sciencenet.cn/u/杨学祥 吉林大学地球探测科学与技术学院退休教授,从事全球变化研究。

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今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

已有 2086 次阅读 2018-3-10 08:43 |个人分类:全球变化|系统分类:科研笔记| 厄尔尼诺, 南极半岛海冰, 日食, 拉尼娜, 流感

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

原创 中国汇易网 2018-03-07 09:36:17

此轮拉尼娜可谓一波多折,自上轮超长厄尔尼诺于2016年5月份结束之后并一直悬而未决,期间经历了2016年年底的引而不发,2017年上半年一度反转为厄尔尼诺迹象,但下半年又再次逆转为拉尼娜现象,且2018年伊始全球并极端天气频现。在北极出现史上最高温达2摄氏度,同比偏高30摄氏度的背景下,欧洲极寒多地降大雪,寒流已致至少56人死亡,美国东北部遭“炸弹气旋”袭击,狂风和雨雪袭扰数千万人,2月底3月初我国东北地区出现今冬最强降雪,局地暴雪雪量高达10-18毫米。如果说2016年和2017年全球农产品市场还相对较为平静的话,今年就没那么幸运了:

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

阿根廷大豆Pampas地区2月份降雨为30年来最低水平,见下图。在Chivilcoy地区,农户Bernardo Romano称种的大豆和玉米只有正常大小的一半左右。目前市场主流预测阿根廷大豆产量在4300-4500万吨,较去年的5750万吨下降约1250-1450万吨。

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

澳大利亚小麦:ABARES称,澳大利亚农户将于下月晚些时候开始种植小麦,尽管播种面积预期略微减少,但是小麦产量将会达到2370万吨,较上年的2120万吨增加11.8%,因为拉尼娜带现象提振澳大利亚小麦单产潜力。

澳大利亚油菜籽:ABARES预计2018/19年度澳大利亚油菜籽产量为400万吨,较上年的370万吨高8%。

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

美国小麦:干旱和寒冷天气对美国冬小麦造成损害,在冬小麦头号产区堪萨斯州,小麦优良率评级仅为13%,在俄克拉荷马州,冬小麦评级优良的比例只有6%,虽然上周评级略有改善,但干旱仍可能对主要小麦产区的作物造成损害。下为美国NOAA3月份天气展望图:

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

阿根廷大豆产量下降直接引发了全球农产品市场的一轮涨势,上周五芝加哥期货交易所(CBOT)豆粕和大豆期货价格创下自2016年夏季以来的最高水平,而玉米期货价格创下八个月来的最高水平。经过了跨度长达3年的超长拉尼娜天气的影响过后,全球天气模型会走向何处呢?据美国海洋大气管理局(NOAA)2月底发表文章指出,拉尼娜在3-5月消退的可能性已经达到55%。监控数据显示,从2017年12月初到1月下旬,海水表层以下约50至200米之间的区域,形成拉尼娜的偏冷海水的势头已经减弱,没有了稳定的低温水源,意味着拉尼娜将逐步熄火。从以下图片也可看出,目前NINO1+2区域水温已呈现快速上升趋势,NINO3区域水温也开始稳步上升。

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

拉尼娜扰动全球市场,今年后期我们会迎来厄尔尼诺吗?

同时,根据我国全球变化专家杨学祥称,目前拉尼娜衰退 厄尔尼诺正在回归,根据日食-厄尔尼诺系数来看,厄尔尼诺在2018年下半年发生的可能性较大,但20189月南极半岛海冰海冰面积最大值的异常减少是关键因素。20182月南极半岛海冰面积最小值的异常减少是拉尼娜衰退的重要因素(南极半岛海冰面积异常减少造成的秘鲁寒流减弱,不利于拉尼娜,有利于厄尔尼诺)。不过,我们知道,天气预测向来是一波多折,进展相对诡异,后期天气趋势变化我们将继续关注。

https://www.toutiao.com/i6530010628944298503/


拉尼娜现象有70%的概率在今年春天结束 夏季恢复正常有争议

已有 217 次阅读 2018-3-9 16:17

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1103055.html

 

拉尼娜现象有70%的概率在今年春天结束 夏季恢复正常有争议

                                杨学祥

 

日本气象厅:拉尼娜现象有70%的概率在今年春天结束,预计夏季气候恢复正常

2018-03-09 12:49:58

 陆行

    日本气象厅:拉尼娜现象有70%的概率在今年春天结束,预计夏季气候恢复正常

http://www.fx678.com/C/20180309/201803091249582031.html

 

日食-厄尔尼诺系数及其预测

 

厄尔尼诺卷土重来:2017可能发生,2018一定发生(见表1)。

2017-2018年日食6次发生在两极和中纬度地区,因此,厄尔尼诺发生2017-2018年的可能性很大。仅凭日食-厄尔尼诺系数还不能完全确定厄尔尼诺就一定爆发,2000年就是一个实例。2000年日食-厄尔尼诺系数为12,但拉尼娜从1998年持续到2001年。冷海温控制了赤道太平洋。当时的条件是:

1995-1997年为月亮赤纬角最小值,1997-1998年发生了最强厄尔尼诺事件,1995-2000年没有发生8.5级以上特大地震(大震可能导致深海冷水上翻,使海温下降,中小型地震和火山可能导致海温增加)。

目前的情况与之很相似:

2014-2016年为月亮赤纬角最小值,2015-2016年发生了最强厄尔尼诺事件,2013-2017年没有发生8.5级以上特大地震。

 

日食- 厄尔尼诺系数及其预测(据林振山等,1999

 

日食时间  中午见食纬度  日食中心区    ri      R1      R2     预测(实况)

2014-04-29  p              极区      3

2014-10-23  p              极区      3        6      4

2015-03-20  p              极区      3

2015-09-13  p              极区      3        6      12  厄尔尼诺(超级厄尔尼诺)

2016-03-09  12             低纬     -1

2016-09-01 -2              赤道      -1       -2      4  拉尼娜(2017-2018年正在发生)

2017-02-26 -37              中纬     1

2017-08-21  38             中纬      1        2      0

2018-02-15  p              极区      3

2018-07-13  p              极区      3

2018-08-11  p              极区      3        9      11  极强厄尔尼诺

2019-01-06  p              极区      3

2019-07-02 -18              低纬     -1

2019-12-26   1             赤道     -2         4           拉尼娜

2020-06-21  30             中纬      1

2020-12-14 -40              中纬     1         2       6

注:原文表的数据从1948年开始。黑体字为赵得秀预测。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1051477.html

 

根据表1,厄尔尼诺在2018年下半年发生的可能性较大。20189月南极半岛海冰海冰面积最大值的异常减少是关键因素。20182月南极半岛海冰面积最小值的异常减少是拉尼娜衰退的重要因素(南极半岛海冰面积异常减少造成的秘鲁寒流减弱,不利于拉尼娜,有利于厄尔尼诺)。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1051732.html

 

结论

 

流感流行在2018年下半年发生的可能性较大,必须具备以下条件:

20189月南极半岛海冰海冰面积最大值的异常减少;

强厄尔尼诺在2018年下半年发生;

2018年发生严重低温冻害;

2019年为太阳黑子谷值。

目前不具备流感大流行的条件。

 

参考文献:

 

杨冬红,杨学祥。流感世界大流行的气候特征。沙漠与绿洲气象。200713):1-8

Upgrade influenza pandemic warning: possible pandemic nextyear 流感大流行预警:2008年可能发生流感大流行。发表人:yxx119  发表时间:20081271457分来源:View SinglePosthttp://www.flu.org.cn/scn/news-14085.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1094778.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1097519.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1097625.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1102911.html




https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1103153.html

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