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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12月18日午报:拉尼娜指数17日接近峰值

已有 1832 次阅读 2016-12-18 12:25 |个人分类:科技点评|系统分类:观点评述| 拉尼娜, 地球自转, 潮汐组合, 寒潮, 预测检验

1218午报:拉尼娜指数17日接近峰值

                                                                        杨学祥,杨冬红

 

关键提示:

我们在20161212指出,关注拉尼娜指数在13-15日潮汐组合的波动上升和双十二寒潮对拉尼娜的影响。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1020121.html

我们在16日早报中指出,事实证明,由于拉尼娜指数在13-15日潮汐组合的波动上升和双十二寒潮对拉尼娜的影响,拉尼娜指数谷值推迟到15日发生,16日以后开始进入峰值。

关注20161213-15日潮汐组合导致的拉尼娜指数上升。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1021028.html

事实上,2016121600拉尼娜指数为-0.617,比121518-0.629增速0.012,进入新的上行区间。

2016121612时拉尼娜指数为-0.549,比121600时的-0.617增速0.068,加速变快,进入新的上行区间。预计21日前达到峰值。双十二寒潮推迟了谷值的发生。

2016121700拉尼娜指数为-0.498,比121612-0.549增速0.051,加速变慢,进入新的上行区间,拉尼娜指数高于标准值-0.5预计21日前达到峰值

2016121712拉尼娜指数为-0.476,比121700-0.498增速0.022,加速继续变慢,进入新的上行区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5,已经接近峰值,预计21日前达到峰值

2016121718拉尼娜指数为-0.481,比121712-0.476减速0.005,加速变减速,进入新的波动区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5,已经接近峰值,预计21日前达到峰值

1  2016121700拉尼娜指数为-0.498,比121612-0.549增速0.051,加速变慢,进入新的上行区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5预计21日前达到峰值

2  2016121712拉尼娜指数为-0.476,比121700-0.498增速0.022,加速继续变慢,进入新的上行区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5,已经接近峰值,预计21日前达到峰值

3  2016121718拉尼娜指数为-0.481,比121712-0.476减速0.005,加速变减速,进入新的波动区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5,已经接近峰值,预计21日前达到峰值

 

预测对比

 

我们在28日指出,20161118-123地球自转加速阶段,不利于拉尼娜发展;配合1129-122潮汐组合,拉尼娜减弱将会成为主要趋势。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1017210.html

我们在20161018指出:

潮汐组合A1129为日月大潮, 122月亮赤纬角极大值南纬18.90812度,两者弱叠加,潮汐强度大,地球扁率变小,自转变快,有利于厄尔尼诺发展(强),潮汐使赤道空气向两极流动,可激发地震火山活动和暖空气活动,有利于低层偏南风的发展,带来较多水汽,造成部分地方出现大雾天气(强)。

验证:124进入新的波动峰值0.152,高于上一轮峰值-0.417,拉尼娜减弱非常明显。

潮汐组合B129为月亮赤纬角最小值南纬0. 00066度。127为日月小潮。两者强叠加,潮汐强度小,地球扁率变大,自转变慢,有利于拉尼娜发展(),潮汐使两极空气向赤道流动,可激发地震火山活动和冷空气活动()

本次拉尼娜指数下降幅度关系到拉尼娜是否夭折。

拉尼娜指数在201612 7-9日潮汐组合转入低谷,5日下降到0.0816日下降到0.0467日下降到-0.1388日下降到-0.2679日下降到-0.39610日下降到-0.55011日下降到-0.6071200时继续保持-0.6071212时继续保持-0.607,进入新的谷值-0.607。高于1128的谷值-0.817,拉尼娜减弱非常明显。

2016121518拉尼娜指数为-0.629,比121512-0.628减速0.001,进入新的谷值-0.629,稳定状态不会有大的改变,1215-0.629成为新的谷值。双十二寒潮推迟了谷值的发生。

 

潮汐组合C1215为月亮赤纬角最大值北纬18.93661度,1214为日月大潮,1213为月亮近地潮。三者强叠加,潮汐强度大,地球扁率变小,地球自转变快,有利于厄尔尼诺发展(强),潮汐使赤道空气向两极流动,可激发地震火山活动和暖空气活动,有利于低层偏南风的发展,带来较多水汽,造成部分地方出现大雾天气(强)。

本次拉尼娜指数上升幅度关系到拉尼娜是否夭折。

事实证明,由于拉尼娜指数在13-15日潮汐组合的波动上升和双十二寒潮对拉尼娜的影响,拉尼娜指数谷值推迟到15日发生,16日以后开始进入峰值。

关注20161213-15日潮汐组合导致的拉尼娜指数上升。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1021028.html

1216晚报:2016121600时拉尼娜指数为-0.617,比121518时的-0.629增速0.012,进入新的上行区间预计21日前达到峰值。双十二寒潮推迟了谷值的发生。

1217早报:2016121612时拉尼娜指数为-0.549,比121600时的-0.617增速0.068,加速变快,进入新的上行区间预计21日前达到峰值

1217晚报:2016121700时拉尼娜指数为-0.498,比121612时的-0.549增速0.051,加速变慢,进入新的上行区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5预计21日前达到峰值

1218早报:2016121712时拉尼娜指数为-0.476,比121700时的-0.498增速0.022,加速继续变慢,进入新的上行区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5,已经接近峰值,预计21日前达到峰值

1218午报:2016121718时拉尼娜指数为-0.481,比121712时的-0.476减速0.005,加速变减速,进入新的波动区间,拉尼娜指数低于标准值-0.5,已经接近峰值,预计21日前达到峰值

 

潮汐组合D1221为日月小潮,1221为月亮赤纬角最小值南纬0. 00047度,1225为月亮远地潮。两者强叠加,三者弱叠加,潮汐强度小,地球扁率变大,自转变慢,有利于拉尼娜发展(),潮汐使两极空气向赤道流动,可激发地震火山活动和冷空气活动()

本次拉尼娜指数下降幅度关系到拉尼娜是否夭折。

潮汐组合E1229为月亮赤纬角最大值南纬18.95967度,1229为日月大潮。两者强叠加,潮汐强度大,地球扁率变小,地球自转变快,有利于厄尔尼诺发展(强),潮汐使赤道空气向两极流动,可激发地震火山活动和暖空气活动,有利于低层偏南风的发展,带来较多水汽,造成部分地方出现大雾天气(强)。

本次拉尼娜指数上升幅度关系到拉尼娜是否夭折。

本月天文奇点相对较集中,相互作用增强,可激发极端事件发生。20169-12月地震活动进入高潮。12月雾霾活动进入高潮。本月为地球自转加速阶段,不利于拉尼娜发展,潮汐组合类型也不利于拉尼娜发展。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1009483.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1020227.html 

 

厄尔尼诺指数存在13.6天月亮赤纬角变化周期

 

我们在2012-12-804:24指出:

地球自转确实存在13.6天和18.6年周期。李国庆发现月亮视赤纬角变化周期13.6天、27.3天与地球自转速度变化有明显的对应关系[12]。地球自转速度变化是地震的激发原因之一。赤纬角变化周期13.6天、27.3天和18.6年周期对厄尔尼诺指数存在明显影响[3-7]

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-640384.html

 

参考文献

1. LiGuoqing.27.3-dayand13.6-dayatmospherictide and lunar forcing onatmosphericcirculation [J].Adv.Atmos.Sci. 2005, 22:359-374.

2. 杨冬红,杨学祥.全球变暖减速与郭增建的“海震调温假说”.地球物理学进展.2008, Vol. 23 (6): 18131818

3. 杨学祥,杨冬红。20141-2月潮汐组合与雾霾对应的检验。2014天灾预测学术研讨会议论文集。2014224-237,万方数据库。

4. 杨冬红杨学祥.北半球冰盖融化与北半球低温暴雪的相关性[J]. 地球物理学进展, 2014, 29(2): 610-615.

5. 杨冬红,杨德彬。日食诱发厄尔尼诺现象的热-动力机制。世界地质。2010294):652-657.

6. 杨学祥,杨冬红。2014-2016年月亮赤纬角最小值时期雾霾进入高发期。2013天灾预测总结研讨学术会议论文集。2013,万方数据库。

7. 杨冬红,杨德彬,杨学祥。地震和潮汐对气候波动变化的影响。地球物理学报。2011544):926-934.

 



https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1021499.html

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