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今年南极海冰可能恢复正常:去年南极海冰面积创新低系多因素所致
杨学祥,杨冬红
关键提示:美国科学家新近分析认为,2016年底至2017年初南极海冰面积创下有记录以来新低,是热带和极地地区多重气象因素联合作用导致。2016年底,南极海冰面积出现大幅下降,至2017年3月已降到约211万平方公里,创1979年有卫星记录以来最低值。研究人员说,厄尔尼诺、拉尼娜和南极风力变化产生的影响约占三分之二,其余三分之一可能是强烈风暴所致。
我们的研究表明,潮汐组合对拉尼娜发展的影响在2016年7-10月的检验中得到证实。南极半岛海冰最大面积异常对拉尼娜的影响在2016年9月22日得到证实。日食发生在赤道对拉尼娜的影响在2016年9月1-18日得到证实。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1011775.html
导致拉尼娜夭折的关键因素为2016年9月22日南极半岛海冰面积最大值的异常减少和2016年最热新纪录(见相关报道)。
南极半岛海冰:海冰面积最大值导致秘鲁寒流增强,有利于拉尼娜发展,海冰面积最小值导致秘鲁寒流减弱,不利于拉尼娜发展。
受2016年9月22日南极半岛海冰最大面积异常减少的影响,拉尼娜指数也异常增加,从-1跳升到0.4附近,形成最大的数据间断(见图1)。
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今年南极海冰可能恢复正常,拉尼娜有起死回生的迹象。如果2017年9月22日南极海冰最大面积出现正异常,拉尼娜事件就会卷土重来。
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相关报道
南极海冰面积创新低系多因素所致
2017-09-06 10:07
来源:东方网作者:字号: T|T 责任编辑:程雪
新华社北京9月5日电美国科学家新近分析认为,2016年底至2017年初南极海冰面积创下有记录以来新低,是热带和极地地区多重气象因素联合作用导致。
美国华盛顿大学研究人员近日在美国《地球物理通讯》杂志上发表论文说,2016年厄尔尼诺现象特别强烈,随后的拉尼娜现象相对较弱,加上环绕南极的风比平常年份弱得多,众多因素共同促使南极海冰意外减少。
厄尔尼诺是太平洋赤道中东部海域水温异常升高的现象,会导致南极罗斯海东部、阿蒙森海和别林斯高晋海等海域异常温暖。拉尼娜现象与厄尔尼诺相反,但2016年拉尼娜现象较弱,导致南极海域表面水温较高的现象持续时间比往年更长,妨碍海水结冰。
此外,环绕南极的风会将浮冰吹离海岸,给新的海冰腾出空间,2016年风力减弱也对海冰形成造成了不利影响。
2016年底,南极海冰面积出现大幅下降,至2017年3月已降到约211万平方公里,创1979年有卫星记录以来最低值。研究人员说,厄尔尼诺、拉尼娜和南极风力变化产生的影响约占三分之二,其余三分之一可能是强烈风暴所致。
与北极海冰急剧减少相比,南极海冰面积比较稳定,近年来甚至出现小幅增长,2016年底的大幅下降完全出乎意料。研究人员认为,这种多重不利因素碰到一起的情况非常罕见,从概率上来说300年才会发生一次。
研究人员说,从全球变暖趋势来看,南极海冰面积变化的大趋势可能会在今后十年里从略微增长转为缓慢下降,但由于各年份具体气象因素可能差异很大,上述预测存在很大的不确定性。
http://henan.china.com.cn/tech/2017/0906/5612035.shtml
2016年至2017年初拉尼娜现象极有可能形成不了事件
已有 8577 次阅读 2017-1-8 07:02
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我们在2016年10月21日预计,2016年10月21-23日南极半岛海冰继续减少,配合21-23日潮汐组合不利于拉尼娜发展,10月23-30日拉尼娜会继续减弱,达到新的指数高峰。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1010063.html
10月22日拉尼娜指数为-0.236,10月23日拉尼娜指数为-0.227,预测被证实。
拉尼娜指数在10月28-31日潮汐组合中有所降低
我们在10月24日指出,10月22日拉尼娜指数为-0.236,高于与拉尼娜的-0.5标准。这种状况,会在10月28-31日潮汐组合中有所降低,但拉尼娜总体减弱的趋势不会改变。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1010488.html
这一预测的到证实:24日拉尼娜增强,指数由22日的-0.236降低为-0.294,降低幅度为0.058,到31日为止,将继续保持降低趋势,原因在于10月28-31日潮汐组合比较强劲。
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我们在2016年10月26日指出,25日拉尼娜增强,指数由-0.294降低为-0.399,降低幅度为0.105,到31日为止,将继续保持降低趋势,原因在于10月28-31日潮汐组合比较强劲,这可以从近期的强冷空气活动得到证明。
受南极半岛海冰异常减少的影响,徳雷克海峡通道扩大,秘鲁寒流减弱,拉尼娜发展受阻,2016年10月15-17日潮汐组合无力使拉尼娜发展,10月21-23日潮汐组合却配合南极半岛海冰减少,阻碍拉尼娜发展,拉尼娜有夭折的危险。
如果10月28-31日潮汐组合仍然无力扭转拉尼娜减弱的趋势,拉尼娜夭折的风险将逐步增大。
关注10月28-31日潮汐组合对拉尼娜的影响。
目前的趋势是:南极半岛海冰的影响远远高于潮汐组合的影响。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1010396.html
我们在2016年10月27日指出,26日拉尼娜增强,指数由25日的-0.399降低为26日的-0.576,降低幅度为0.177,到31日为止,将继续保持降低趋势,原因在于10月28-31日潮汐组合比较强劲,这可以从近期的强冷空气活动得到证明。
潮汐组合影响正在继续增强。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1011085.html
我们在2016年10月28日指出,27拉尼娜快速增强,指数由26日的-0.576降低为27日的-0.841,降低幅度为0.256,到31日为止,将继续保持降低趋势,原因在于10月28-31日潮汐组合比较强劲,这可以从近期的强冷空气活动得到证明。
潮汐组合影响正在继续增强。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1011303.html
我们在2016年10月29日指出,28日拉尼娜快速增强,指数由27日的-0.841降低为28日的-0.948,降低幅度为0.107,降低速度开始减慢,预计到31日为止,将继续保持降低趋势,原因在于10月28-31日潮汐组合比较强劲,这可以从近期的强冷空气活动得到证明。
潮汐组合影响正在继续增强。
我们预计:
如果10月29-31日拉尼娜指数突破2016年9月12日最低点,就表明9月1日日食在赤道事件积累的拉尼娜能量还未释放完毕,则本次拉尼娜将逐步形成,并能持续到2016年年底。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1001753.html
9月22日南极半岛海冰面积最大值异常减少事件的影响正在减弱。
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关注2016年29-31日拉尼娜指数变化。
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我们在2016年10月30日指出,29日拉尼娜快速增强,指数由28日的-0.948降低为29日的-1.019,降低幅度为0.061,降低速度开始减慢,预计到31日为止,将继续保持降低趋势,原因在于10月28-31日潮汐组合比较强劲,这可以从近期的强冷空气活动得到证明。
潮汐组合影响正在继续增强。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1011530.html
我们在30日预计:
10月29-31日拉尼娜指数已经突破2016年9月12日最低点,表明9月1日日食在赤道事件积累的拉尼娜能量还未释放完毕,则本次拉尼娜将逐步形成,并能持续到2016年年底,甚至2017年。2016年10月30日至11月1日附近将形成本次拉尼娜指数谷值,与2016年9月12日最低点的差距表明此次拉尼娜的强度,根据增速减慢的情况,谷值不会低于-1.2。
潮汐组合A:11月8日为日月小潮,11月4日月亮赤纬角极大值南纬18.73690度,两者弱叠加,潮汐强度小,地球扁率变小,自转变快,有利于厄尔尼诺发展(弱),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(弱)。
11月4-8日潮汐组合会形成拉尼娜指数的新峰值,强度不大。此后,拉尼娜指数继续存在13.6天的波动变化,受以下三个条件的制约:
2016年11月的潮汐组合有利于拉尼娜的发展;
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2016年12月的潮汐组合不利于拉尼娜的发展;
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1009483.html
2016年11月18日-1月23日地球自转加速阶段,不利于拉尼娜发展;
2016年11月末的拉尼娜谷值大小决定本次拉尼娜可能持续的时间。
拉尼娜指数与潮汐组合有明显的相关性,我们在历次潮汐组合预报中均已明确指出。
气温变化、雾霾和地震的13.6天周期
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并影响天气变化。月亮赤纬角极大值在18.6度至28.6度之间变化,从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6年周期。月亮赤纬角在0度至极大值之间变化,从而导致地球自转变化和全球气温变化的18.6天周期。
详细的雾霾、气温、地震的13.6天周期对比数据可在科学网查找。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-963245.html
结论
潮汐组合对拉尼娜发展的影响在2016年7-10月的检验中得到证实。
南极半岛海冰最大面积异常对拉尼娜的影响在2016年9月22日得到证实。
日食发生在赤道对拉尼娜的影响在2016年9月1-18日得到证实。
http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1011775.html
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