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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厄尔尼诺指数进入下降区间:2020年10月15日午报

已有 1605 次阅读 2020-10-15 18:43 |个人分类:科技点评|系统分类:科研笔记| 厄尔尼诺, 拉尼娜, 潮汐组合, 南极海冰

厄尔尼诺指数进入下降区间:2020年10月15日午报

                             杨学祥, 杨冬红(吉林大学)

       关键提示: 潮汐组合类型转换具有13.6天周期,即双周循环an,这在图1-2中都有明显的表现。晚除此之外,两周之内厄尔尼诺指数往往出现两个峰值和两个谷值,即次一级的7天周期。这一 周期在气温变化中也有明显的表现(见图)。

       潮汐不仅有13.6天周期,而且存在7.1天和9.1天周期。1921年杜德生对月亮和太阳引潮力位进行了严格的调和级数展开,在展开中约有90项长周期成分。其中振幅超过这90项长周期振幅之和的0.5%的共有20个,在这20个中就有9天项和7天项(见图1)。

nino342020-10-14-12.png

图1 2020年10月14日12时厄尔尼诺指数为-1.093,比10月14日00时厄尔尼诺指数为-1.093,增0.000,增速停止,进入停止区间。

nino342020-10-14-18.png

图2 2020年10月14日18时厄尔尼诺指数为-1.099,比10月14日12时厄尔尼诺指数为-1.093,减0.006,增速变减速,进入下降区间。

        9月2日18时厄尔尼诺指数为-0.706 进入谷值。9月5日00时厄尔尼诺指数为-0.661进入峰值。9月6日12时厄尔尼诺指数为-0.690进入谷值。9月10日00时厄尔尼诺指数为-0.733进入谷值。9月17日00时厄尔尼诺指数为-0.694进入峰值。9月22日12时厄尔尼诺指数为-0.948进入谷值。9月26日12时厄尔尼诺指数为-0.863进入峰值。9月28日18时厄尔尼诺指数为-0.878进入谷值。9月30日18时厄尔尼诺指数为-0.825进入峰值。10月7日00时厄尔尼诺指数为-0.865进入谷值。10月8日18时厄尔尼诺指数为-0.828进入峰值。2020年10月11日00时厄尔尼诺指数为-1.007进入今年最低。10月13日00时厄尔尼诺指数为-1.098进入谷值。

       2020年2月南极海冰面积达到极小值,德雷克海峡通道扩大导致秘鲁寒流减弱,厄尔尼诺指数处于较高值;此后南极海冰面积不断增大,将在9月达到最大值,使厄尔尼诺指数快速下降。强潮汐加快了这一进程。

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        9月下旬南极海冰面积不断增大,将达到最大值。拉尼娜进入高潮。

        2020年10月南极半岛海冰减少,赤道东太平洋海温上升。此因素导致的拉尼娜高潮已经过去。


图3 南极海冰增加趋势和白令海峡热异常对比:2020年9月24日、28日和2020年10月13日(白色为海冰,红色为热异常)南极半岛海冰比较:2020年10月南极半岛海冰减少,赤道东太平洋海温上升。

 

2020年10月潮汐组合预报:强潮汐时期

已有 1637 次阅读 2020-1-8 13:13 |个人分类:潮汐预警|系统分类:论文交流| 潮汐组合, 潮汐预警, 日月大潮, 近地潮, 月亮赤纬角

                202010月潮汐组合预报:强潮汐时期

                                吉林大学:杨学祥,杨冬红 

中科院国家天文台:韩延本,马利华

 

20202-5月、9-12月为强潮汐时期,1月、6-8月为弱潮汐时期。6-8月弱潮汐时期导致潮汐南北震荡减弱,有利于长江巨洪的发生,与1998年相似。

 

潮汐组合A102日为月亮赤纬角最小值北纬0.0000度,102日为日月大潮,104日为月亮远地潮,三者强叠加,潮汐强度大,地球扁率变大,自转变慢,有利于拉尼娜发展(强),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(强)。

潮汐组合B 109日为月亮赤纬角最大值北纬24.3658度,1010日为日月小潮,两者强叠加,潮汐强度小,地球扁率变小,地球自转变快,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)。

潮汐组合C1016日为月亮赤纬角最小值南纬0.0000度,1017日为日月大潮,1017日为月亮近地潮,三者强叠加,潮汐强度最大,地球扁率变大,地球自转变慢,有利于拉尼娜发展(最强),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(最强)。

潮汐组合D 1022日为月亮赤纬角最大值南纬24.4228度,1023日为日月小潮,两者强叠加,潮汐强度小,地球扁率变小,地球自转变快,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)。

潮汐组合E1029日为月亮赤纬角最小值北纬0.0000度,1031日为日月大潮,1031日为月亮远地潮,三者强叠加,潮汐强度大,地球扁率变大,地球自转变慢,有利于拉尼娜发展(最强),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(强)。

本月天文奇点相对较集中,相互作用最强,可激发极端事件发生,地震火山活动进入活跃期。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1213347.html 

         10月1-4日气温下降与潮汐组合相符,拉尼娜与潮汐组合逆行,与南极海冰减少有关。2021年2月南极半岛海冰进入极小期,拉尼娜可能向厄尔尼诺转化。

        10月5-6日 气温下降、拉尼娜发展与潮汐组合相符。

        10月15日 气温下降、拉尼娜发展与潮汐组合相符。


2020-2021年拉尼娜强劲冬季我国将出现强极寒

        我们在2015年9月4日指出相关条件:

        一、学者赵得秀预测,2019年和2023年将发生拉尼娜事件。拉尼娜使我国发生极寒的重要原因之一。

        二、2020年地球冬至时的公转半径由极小值变为极大值,导致地球接受太阳能量变小。

       据任振球的研究,木星、土星、天王星和海王星使地球冬至时的公转半径发生相当稳定的准周期变化,与全球尤其北半球气温变化的间隔60年振动相一致。在本世纪初的低温期和60~70年代相对偏冷期,当时(1901和1960年)地球冬至时的公转半径分别延长了94(相当于日地距离的0.6%)和57万km;在30~40年代和80年代后的暖期,地球冬至时的公转半径(1940和2000年)分别缩短了76和44万km。2000~2020年地球冬至时的公转半径由极小值变为极大值,他推测2020年前后全球气候将进入相对冷期[12]。

       三、2023-2025年月亮赤纬角最大值导致极寒出现,全球进入拉马德雷冷位相时期变冷高潮。所以,2000-2030年拉马德雷冷位相时期的前十年变暖停滞(对应2005-2007年月亮赤纬角最大值),中间十年变暖持续(对应2014-2016年月亮赤纬角最小值),后十年变冷高峰(对应2023-2025年月亮赤纬角最小值)。

       四、太阳将进入不寻常且时间较长的“超级安静模式”,大约从2020年开始,太阳黑子活动或许会消失几年甚至几十年。太阳黑子活动或许将进入“冬眠”,这种情况自17世纪以来从未出现。

       2014-2015年的最热值与2014-2016年月亮赤纬角最小值对应得关注,2023-2025年的最冷年与2023-2025年月亮赤纬角最大值对应更值得关注。

       2015年的厄尔尼诺事件增大最热年发生的可能性,2016-2017年预测为拉尼娜年,是全球变冷的信号。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-918404.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-893363.html 

          我们在10月11日指出,拉尼娜高潮至少持续到11月:

   潮汐组合C1016日为月亮赤纬角最小值南纬0.0000度,1017日为日月大潮,1017日为月亮近地潮,三者强叠加,潮汐强度最大,地球扁率变大,地球自转变慢,有利于拉尼娜发展(最强),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(最强)。

   潮汐组合B1112日为月亮赤纬角最小值南纬0.0005度,1115日为日月大潮,1114日为月亮近地潮,三者弱叠加,两者强叠加,潮汐强度最大,地球扁率变大,地球自转变慢,有利于拉尼娜发展(最强),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(最强)。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1213357.html

  潮汐组合C 1216日为月亮赤纬角最大值南纬24.5251度,1215日为日月大潮,1213日为月亮近地潮,三者弱叠加,两者强叠加,潮汐强度小,地球扁率变小,地球自转变快,有利于厄尔尼诺发展(最强),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(最强)。

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1213372.html

http://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1253913.html




https://blog.sciencenet.cn/blog-2277-1254506.html

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