Прогнози вказують на можливість рекордного Ель-Ніньйо

Відредаговано: Svitlana Velhush

За останніми даними Національного управління океанічних і атмосферних досліджень США, імовірність формування потужного Ель-Ніньйо до кінця 2023 року перевищує 95 відсотків. Це явище вже почало проявлятися в екваторіальній частині Тихого океану, де температура поверхні води піднялася вище середніх показників на 1,5 градуса.

Потужний Ель-Ніньйо здатний порушити звичні погодні режими по всій планеті. В Австралії та Індонезії очікуються посухи, що вдарять по врожаях пшениці та рису, тоді як у Південній Америці — зливи та повені. Такі зрушення безпосередньо впливають на ціни на продовольство та енергоносії в десятках країн.

Причина посилення явища криється в послабленні пасатів, які зазвичай женуть теплі води на захід. Коли вітри вщухають, тепло накопичується біля узбережжя Південної Америки і поширюється вздовж екватора. Моделі метеорологічних служб показують, що поточний цикл за інтенсивністю може перевершити події 1997–1998 та 2015–2016 років.

Для наочності: якщо порівняти океан із велетенським термостатом, то вимкнення вентилятора-пасатів дозволяє теплу швидко заповнити всю кімнату. Саме це й фіксують супутникові вимірювання температури води протягом останніх місяців.

Наслідки вже відчутні у вигляді аномальної спеки в деяких регіонах та зміни траєкторій тропічних циклонів. Експерти наголошують, що точний масштаб впливу стане зрозумілим лише в міру розвитку явища протягом наступних кварталів.

50 Перегляди

Джерела

  • What to know about the predictions for a potentially record-breaking El Nino

Коментарі

Читайте більше статей на цю тему:

Korea Aerospace Industries says its AI module on the 12U BEE-1012 CubeSat, launched on Nuri Oct 7, passed an orbital pilot Oct 20. Given a simulated fault, it diagnosed cause and scope and sent back a fix plan. A main demo starts in December. Image Credit: Yonsei University

Image
Reply

Great paper from Anthropic on AI agents doing ML-for-science research. (bookmark it) If you build AI-scientist systems, this one is worth your time. They propose Agent4Sci, which gives frontier coding agents 20 scientific ML benchmarks across 11 domains and asks them to beat

Image
Reply
Знайшли помилку чи неточність?Ми розглянемо ваші коментарі якомога швидше.