Vairāk

19.2. Klimats un laika apstākļi - ģeozinātnes

19.2. Klimats un laika apstākļi - ģeozinātnes


19.2. Klimats un laika apstākļi - ģeozinātnes

Laika apstākļi, klimats un sabiedrība Pētniecības pieredze studentiem

Šo laika, klimata un sabiedrības (WCS) REU rīkos Dienvidfloridas Universitāte (USF). Mums ir aizraujoša starpdisciplināra programma, kas koncentrēsies uz pieaugošajiem otrgadniekiem, apvienojot katru dalībnieku komandā ar citiem WCS REU studentiem un fizisko un sociālo zinātņu pētniekiem. Komandas veiks pētījumus par vienu no dažādām tēmām, sākot no sociālajiem un fiziskajiem faktoriem, kas ietekmē lēmumu pieņemšanu par viesuļvētru evakuāciju, līdz piekrastes reģionu sociālās, ekonomiskās un vides ievainojamības novērtēšanai līdz jūras līmeņa celšanai un bioloģiskajiem procesiem, kas saistīti ar klimatu mainīt.

Papildus intensīvai konsultāciju pieredzei, kas ilgst 9 nedēļas, programma piedāvā pieredzes bagātu mācīšanos, profesionālās pilnveides seminārus, attālinātus seminārus, kas piedāvā mijiedarbību ar nacionālajiem un starptautiskajiem zinātniekiem, apmācības par sociālo un fizisko pētījumu metodēm un starpnozaru perspektīvām par sociālajiem un fiziskajiem aspektiem, un smagu laika apstākļu un klimata katastrofu ietekme.

Studentiem tiek izmaksāta stipendija USD 500 nedēļā kopā ar bezmaksas mājokli, pārtikas stipendija, ceļa nauda uz/no Tampas, FL un ceļojuma pabalsts, lai prezentētu savus pētījumus valsts konferencē.


Bililign grupas pētījumi

Pētījumi Bililign grupā ietver spektroskopisko metožu un teorētisko metožu izmantošanu atmosfēras pielietojumos: Galvenais mērķis ir laboratorijā un laukā izmērīt biomasas dedzināšanas (BB) aerosola optiskās un fizikāli ķīmiskās īpašības, lai izprastu BB aerosola lomu klimatā. , reģionālie laika apstākļi, gaisa kvalitāte un veselība. Mēs pētām:

1) Kā relatīvā mitruma (RH) fotoķīmiskās novecošanās morfoloģija un degšanas apstākļi, degvielas veids ietekmē BB aerosolu, kas ražoti no Subsahāras Āfrikas biomasas degvielas, izmēru sadalījumu, optiskās īpašības un ķīmiskās īpašības.

2) Biomasas sadedzināšanas komplekso aerosolu toksicitāte

3) spēkstaciju emisiju un ugunsgrēku emisiju lauka mērījumi un to ietekme uz gaisa kvalitāti.

Bililign Group iezīme amerikāņu zinātnieku aplādē: saite

Bililign grupas prezentācijas Amerikas ģeofizikas savienībā 2020: link1, link2, link3, link4, link5


19.3 Klimata pārmaiņu sekas

Mēs visi esam pieredzējuši klimata pārmaiņu ietekmi pēdējās desmitgades laikā. Tomēr klimatologiem nav vienkārši izveidot saikni starp sasilšanas klimatu un īpašiem laika apstākļiem, un lielākā daļa pamatoti nevēlas attiecināt klimata pārmaiņām kādu konkrētu notikumu. Šajā ziņā labākie klimata pārmaiņu rādītāji ir tie, kurus mēs varam noteikt vairāku gadu desmitu laikā, piemēram, temperatūras izmaiņas, kas parādītas 19.10. Attēlā, vai jūras līmeņa paaugstināšanās, kas parādīta 19.13. Attēlā. Kā jau minēts, jūras līmenis kopš 1750. -līmeņa kāpums, jo tas jau peld okeānā).

19.13. Attēls. Prognozētais jūras līmeņa pieaugums līdz 2100, parādot iespējamo diapazonu (pelēks) un iespējamo maksimumu [Pielāgots SE no: http://nca2014.globalchange.gov/report/our-changing-climate/sea-level-rise#intro -2. iedaļa, pamatojoties uz Parris et al., 2012, NOAA datiem]

Prognozes par jūras līmeņa celšanos līdz šī gadsimta beigām ir ļoti atšķirīgas. Tas lielā mērā ir tāpēc, ka mēs nezinām, kuram no iepriekš minētajiem klimata pārmaiņu scenārijiem (19.12. Attēls) mēs visciešāk sekosim, taču daudzi ir robežās no 0,5 m līdz 2,0 m. Viena no problēmām jūras līmeņa celšanās prognozēšanā ir tā, ka mums nav skaidras izpratnes par to, kā lielas ledus loksnes, piemēram, Grenlande un Antarktīda, reaģēs uz turpmāko sasilšanu. Vēl viena problēma ir tā, ka okeāni nekavējoties nereaģē uz sasilšanu. Piemēram, ņemot vērā pašreizējo sasilšanu, mēs jau esam apņēmušies nākotnē paaugstināt jūras līmeni no 1,3 līdz 1,9 m, pat ja mēs šodien varētu apturēt klimata pārmaiņas. Tas notiek tāpēc, ka paiet desmitiem līdz gadsimtiem, līdz atmosfēras sasilšana tiek pārnesta okeānu dziļumā un pilnībā ietekmē lielos ledājus. Lielākā daļa šīs apņemšanās pieaugs nākamā gadsimta laikā, bet daži tiks aizkavēti ilgāk. Un katru desmitgadi, kad turpinās pašreizējie klimata pārmaiņu tempi, šis skaitlis palielinās vēl par 0,3 m. Citiem vārdiem sakot, ja mēs neveiksim straujas izmaiņas, līdz šī gadsimta beigām mēs tiksim ieslēgti 3 m nākotnē.

2008. gada ziņojumā Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) lēsa, ka līdz 2070. gadam aptuveni 150 miljoniem piekrastes rajonos dzīvojošo cilvēku varētu rasties plūdu risks jūras līmeņa paaugstināšanās, vētras intensitātes pieauguma kopējās ietekmes dēļ, un zemes iegrimšana. Riska objekti (ēkas, ceļi, tilti, ostas utt.) Ir aptuveni 35 triljonu ASV dolāru (35 000 000 000 000 ASV dolāru) apmērā. Valstis, kurās iedzīvotāji visvairāk pakļauti plūdiem, ir Ķīna, Indija, Bangladeša, Vjetnama, ASV, Japāna un Taizeme. Dažas no lielākajām riska pilsētām ir Šanhaja, Guandžou, Mumbaja, Kolkata, Daka, Hošimina, Tokija, Maiami un Ņujorka.

Viens no citiem riskiem piekrastes iedzīvotājiem, izņemot jūras līmeņa celšanos, ir tāds, ka klimata sasilšana ir saistīta arī ar tropisko vētru (piemēram, viesuļvētras vai taifūni) intensitātes palielināšanos, kas gandrīz vienmēr rada nopietnus plūdus no spēcīga lietus un vētras pārspriegumi. Daži nesenie piemēri ir Ņūorleāna 2005. gadā ar viesuļvētru Katrīna un Ņūdžersija un Ņujorka 2012. gadā ar viesuļvētru Sandy (19.14. Attēls).

19.14. Attēls Kazino piestātnes, Seaside Heights, Ņūdžersija, postījumi no viesuļvētras Sandy, 2012. gada novembris [https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/cb/Hurricane_Sandy_New_Jersey_Pier.jpg]

Tropiskās vētras iegūst enerģiju no siltā jūras ūdens iztvaikošanas tropiskajos reģionos. Atlantijas okeānā tas vasarā notiek no 8 ° līdz 20 ° Z. 19.15. Attēlā ir redzamas tropiskās Atlantijas okeāna jūras virsmas temperatūras (SST) izmaiņas (zilā krāsā) salīdzinājumā ar Atlantijas okeāna viesuļvētras jaudas daudzumu laika posmā no 1950. līdz 2008. gadam (sarkanā krāsā). Kopš 1975. gada sasilšanas ir palielinājusies ne tikai Atlantijas viesuļvētru kopējā intensitāte, bet arī korelācija starp viesuļvētrām un jūras virsmas temperatūru šajā laika periodā ir ļoti spēcīga.

19.15. Attēls Saistība starp Atlantijas okeāna tropisko vētru kumulatīvo gada intensitāti un Atlantijas okeāna virsmas temperatūru [Pēc SE no datiem: http://wind.mit.edu/

Tā kā siltais gaiss spēj aizturēt vairāk ūdens nekā auksts gaiss, pēdējā gadsimta laikā vispārējā globālā tendence ir pieaugošais nokrišņu daudzums (19.16. Attēls).

19.16. Attēls. Globālās nokrišņu anomālijas, salīdzinot ar vidējo laika posmu no 1901. līdz 2000. gadam [NASA, no: http://www.epa.gov/climatechange/science/indicators/weather-climate/precipitation.html]

Līdzīga tendence ir vērojama Britu Kolumbijā, pamatojoties uz laika apstākļiem no 1945. līdz 2005. gadam 29 stacijām, kas izplatītas visā provincē (19.17. Attēls). No šīm stacijām 19 uzrāda nokrišņu pieaugumu, bet 10 - samazinājumu, lai gan samazinājums ir mazāks par 12%, bet daži pieaugumi ir lielāki par 48%. Pamatojoties uz šo staciju datiem, tiek lēsts, ka 2005. gadā Britu Kolumbijā nokrita aptuveni par 60 mm/gadā vairāk nokrišņu nekā 1945. gadā. Tas ir aptuveni seši mēneši no Freizera upes vidējās plūsmas.

19.17. Attēls. Nokrišņu daudzuma izmaiņas laika posmā no 1945. līdz 2005. gadam 29 stacijām Britu Kolumbijā [pēc SE, izmantojot datus no vides Kanādas]

Lai gan kopējais nokrišņu daudzums (kopējais lietus daudzums un sniegs) laika posmā no 1945. līdz 2005. gadam pieauga 19 no 29 stacijām, sniega daudzums samazinājās katrā stacijā. Tā ir satraucoša tendence ziemas kūrortu un hidroelektrostaciju dambju operatoriem, Wildfire Management Branch, cilvēkiem, kuri dzer ūdeni no rezervuāriem, kurus papildina sniegs, un cilvēkiem, kuri ēd pārtiku, kas audzēta visā Kanādas rietumu daļā un tiek apūdeņota ar ūdeni, kas iegūts no kušanas. sniegs.

Vingrinājums 19.4 Nokrišņi un ENSO

Šajā diagrammā ir parādīti ikmēneša nokrišņu dati par Pentiktonu no 1950. līdz 2005. gadam kopā ar ENSO (El Niño Southern Oscillation) indeksa vērtībām. Augstas ENSO indeksa vērtības atbilst spēcīgiem El Niño notikumiem, piemēram, 1983. un 1998. gadam. Aprakstiet saistību starp ENSO un nokrišņiem B.C. dienvidu iekšienē. Tas ne vienmēr ir konsekventas attiecības.

SE, izmantojot nokrišņu datus no Environment Canada un ENSO datus no http://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/table.html

Ir pierādīts, ka klimata pārmaiņu dēļ slimību un kaitēkļu ģeogrāfiskais diapazons, jo īpaši kukaiņu izraisītais vai pārnēsātais, attiecas uz mēreniem reģioniem. Rietumnīlas vīruss un Laima slimība ir divi piemēri, kas jau tieši ietekmē kanādiešus, savukārt tropu drudzis varētu būt problēma nākotnē. Kanādiešus netieši ietekmē arī kaitēkļu, piemēram, kalnu priedes vaboles, skaita pieaugums (19.18. Attēls).

19.18. Attēls. Kalnu priežu vaboļu bojājumi Manninga parkā, Britu Kolumbijā [https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/7/7c/Pine_Beetle_in_Manning_Park.jpg]

Kopsavilkums par klimata pārmaiņu ietekmi uz dabas katastrofām ir dots 19.19. Attēlā. Galvenie katastrofu veidi, kas saistīti ar klimatu, ir plūdi un vētras, bet arī ārkārtējas temperatūras ietekme uz veselību kļūst par lielu satraukumu. Desmitgadē no 1971. līdz 1980. gadam ekstremālās temperatūras bija 2001. gada 2010. gada piektā izplatītākā dabas katastrofa, tās bija trešās.

19.19. Attēls. Dažādu veidu katastrofu skaits laika posmā no 1971. līdz 2010. gadam [No WMO mirstības un ekonomisko zaudējumu atlanta, laika apstākļu, klimata un ūdens ekstremālo apstākļu atlants, 2014. gads]

Vairākas nedēļas 2010. gada jūlijā un augustā milzīgs karstuma vilnis skāra Krievijas rietumus, jo īpaši apgabalu uz dienvidaustrumiem no Maskavas, un zinātnieki ir paziņojuši, ka veicinošs faktors ir klimata pārmaiņas. Plašā teritorijā temperatūra paaugstinājās līdz vairāk nekā 40 ° C, pat par 12 ° C virs normas, un daudzviet valstī plosījās kūlas ugunsgrēki (19.20. Attēls). Vairāk nekā 55 000 nāves gadījumu ir saistīti ar karstumu un elpošanas problēmām, kas saistītas ar ugunsgrēkiem.

19.20. Attēls. Temperatūras anomālijas Krievijā un kaimiņu reģionos 2010. gada jūlijā [http://earthobservatory.nasa.gov/IOTD/view.php?id=45069]

19.5. Uzdevums Kā jūs varat samazināt savu ietekmi uz klimatu?

Ja atskatāties uz 19.11. Attēlu un ar to saistīto tekstu, varat viegli redzēt, kuri mūsu dzīvesveida aspekti ir visvairāk atbildīgi par klimata pārmaiņām. Padomājiet par to, kā jūs varētu mainīt savu dzīvesveidu, lai samazinātu ietekmi uz klimatu. Tas var būt atkarīgs no jūsu dzīvesvietas un pakāpes, kādā fosilais kurināmais tiek izmantots jūsu izmantotās elektroenerģijas ražošanai, taču tas, visticamāk, ietver to, kā, cik tālu, cik ātri un cik bieži pārvietojaties.

Ja jūs uzskatāt, ka nav lielas jēgas mainīt savu dzīvesveidu, jo citi to nedarīs vai tāpēc, ka jūsu ieguldījums ir tikai neliela daļa no problēmas, paturiet prātā, ka mums visiem ir iespēja rādīt piemēru kam citi var sekot. Un atcerieties amerikāņu antropoloģes Mārgaretas Mīdas vārdus: “Nekad nešaubieties, ka neliela domīgu, apņēmīgu pilsoņu grupa var mainīt pasauli. Patiešām, tā ir vienīgā lieta, kas jebkad bijusi. ”


19.3 Klimata pārmaiņu sekas

Lai gan mēs visi esam pieredzējuši klimata pārmaiņu ietekmi pēdējās desmitgades laikā, klimatologiem nav vienkārši izveidot saikni starp sasilšanas klimatu un īpašiem laika apstākļiem, un lielākā daļa no tiem pamatoti nevēlas piedēvēt kādu konkrētu notikumu klimata pārmaiņām. Šajā ziņā labākie klimata pārmaiņu rādītāji ir tie, kurus mēs varam noteikt vairāku gadu desmitu laikā, piemēram, temperatūras izmaiņas, kas parādītas 19.2.2. Attēlā, vai jūras līmeņa paaugstināšanās, kas parādīta 19.3.1. Kā jau minēts, jūras līmenis kopš 1750. -līmeņa kāpums, jo tas jau peld okeānā).

19.3.1. Attēls. Prognozētais jūras līmeņa pieaugums līdz 2100, parādot iespējamo diapazonu (pelēks) un iespējamo maksimumu.

Prognozes par jūras līmeņa celšanos līdz šī gadsimta beigām ir ļoti atšķirīgas. Tas lielā mērā ir tāpēc, ka mēs nezinām, kuram no iespējamiem klimata pārmaiņu scenārijiem mēs visciešāk sekosim, taču daudzi ir diapazonā no 0,5 m līdz 2,0 m. Viena no problēmām, prognozējot jūras līmeņa celšanos, ir tā, ka mums nav skaidras izpratnes par to, kā lielas ledus loksnes, piemēram, Grenlande un Antarktīda, reaģēs uz turpmāko sasilšanu. Vēl viena problēma ir tā, ka okeāni nekavējoties nereaģē uz sasilšanu. Piemēram, ņemot vērā pašreizējo sasilšanu, mēs jau esam apņēmušies nākotnē paaugstināt jūras līmeni no 1,3 līdz 1,9 m, pat ja mēs varētu apturēt klimata pārmaiņas jau šodien. Tas notiek tāpēc, ka paiet desmitiem līdz gadsimtiem, līdz atmosfēras sasilšana tiek pārnesta okeānu dziļumā un pilnībā ietekmē lielos ledājus. Lielākā daļa šīs apņemšanās pieaugs nākamā gadsimta laikā, bet daži tiks aizkavēti ilgāk. Un katru desmitgadi, kad turpinās pašreizējie klimata pārmaiņu tempi, šis skaitlis palielinās vēl par 0,3 m. Citiem vārdiem sakot, ja mēs neveiksim straujas izmaiņas, līdz šī gadsimta beigām mēs būsim ieslodzīti aptuveni 3 m nākotnē.

2008. gada ziņojumā Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija (OECD) lēsa, ka līdz 2070. gadam aptuveni 150 miljoniem piekrastes rajonos dzīvojošo cilvēku varētu rasties plūdu risks jūras līmeņa paaugstināšanās, vētras intensitātes pieauguma kopējās ietekmes dēļ, un zemes iegrimšana. Riska objekti (ēkas, ceļi, tilti, ostas utt.) Ir aptuveni 35 triljonu ASV dolāru (35 000 000 000 000 ASV dolāru) apmērā. Valstis, kurās iedzīvotāji visvairāk pakļauti plūdiem, ir Ķīna, Indija, Bangladeša, Vjetnama, ASV, Japāna un Taizeme. Dažas no lielākajām riska pilsētām ir Šanhaja, Guandžou, Mumbaja, Kolkata, Daka, Hošimina, Tokija, Maiami un Ņujorka.

19.3.2. Attēls Kazino piestātnes, Seaside Heights, Ņūdžersija, postījumi no viesuļvētras Sandy, 2012. gada novembris.

Viens no citiem riskiem piekrastes iedzīvotājiem, izņemot jūras līmeņa celšanos, ir tāds, ka klimata sasilšana ir saistīta arī ar tropisko vētru (piemēram, viesuļvētras vai taifūni) intensitātes palielināšanos, kas gandrīz vienmēr rada nopietnus plūdus no spēcīga lietus un vētras pārspriegumi. Daži nesenie piemēri ir Ņūorleāna 2005. gadā ar viesuļvētru Katrīna un Ņūdžersija un Ņujorka 2012. gadā ar viesuļvētru Sandy (19.3.2. Attēls).

19.3.3. Attēls Saistība starp Atlantijas okeāna tropisko vētru kumulatīvo gada intensitāti un Atlantijas okeāna virsmas temperatūru.

Tropiskās vētras iegūst enerģiju no siltā jūras ūdens iztvaikošanas tropiskajos reģionos. Atlantijas okeānā tas vasarā notiek no 8 ° līdz 20 ° Z. 19.3.3. Attēlā parādītas Atlantijas okeāna tropiskā okeāna jūras virsmas temperatūras (SST) izmaiņas (zilā krāsā), salīdzinot ar Atlantijas okeāna viesuļvētras jaudas daudzumu laika posmā no 1950. līdz 2008. gadam (sarkanā krāsā). Kopš 1975. gada sasilšanas ir palielinājusies ne tikai Atlantijas viesuļvētru kopējā intensitāte, bet arī korelācija starp viesuļvētrām un jūras virsmas temperatūru šajā laika periodā ir ļoti spēcīga.

Tā kā siltais gaiss spēj noturēt vairāk ūdens nekā auksts gaiss, pēdējā gadsimta laikā vispārējā globālā tendence ir palielinājusies nokrišņu daudzums (19.3.4. Attēls).

19.3.4. Attēls. Nokrišņu anomālijas pasaulē, salīdzinot ar vidējo rādītāju laika posmā no 1901. līdz 2012. gadam. 19.3.5. Attēls. Nokrišņu daudzuma izmaiņas laika posmā no 1945. līdz 2005. gadam 29 stacijām Britu Kolumbijā. [Attēla apraksts]

Līdzīga tendence ir vērojama Britu Kolumbijā, pamatojoties uz laika apstākļiem no 1945. līdz 2005. gadam 29 stacijām, kas izplatītas visā provincē (19.3.5. Attēls). No šīm stacijām 19 liecina par nokrišņu pieaugumu, bet 10 - par samazināšanos. Lai gan visi samazinājumi ir mazāki par 12%, daži pieaugumi ir lielāki par 48%. Pamatojoties uz šo staciju datiem, tiek lēsts, ka 2005. gadā Britu Kolumbijā nokrita aptuveni par 60 mm/gadā vairāk nokrišņu nekā 1945. gadā. Tas ir aptuveni seši mēneši no Freizera upes vidējās plūsmas.

Lai gan kopējais nokrišņu daudzums (kopējais lietus daudzums un sniegs) laika posmā no 1945. līdz 2005. gadam pieauga 19 no 29 stacijām, sniega daudzums samazinājās katrā stacijā. Tā ir satraucoša tendence daudziem no mums, tostarp: ziemas kūrortu un hidroelektrostaciju operatoriem un lietotājiem, ugunsgrēku pārvaldības nodaļai, cilvēkiem, kuri dzer ūdeni no rezervuāriem, kurus papildina sniegs, un cilvēkiem, kuri ēd pārtiku, kas audzēta visā Kanādas rietumos. un to apūdeņo ar ūdeni, kas iegūts no kūstoša sniega.

Vingrinājums 19.4 Nokrišņi un ENSO

19.3.6. Attēls. Ikmēneša nokrišņi Pentiction un ENSO indeksā no 1950. līdz 2005. gadam.

19.3.6. Attēlā ir parādīti ikmēneša nokrišņu dati Pentikonā, BC no 1950. līdz 2005. gadam (nepārtraukta līnija) kopā ar ENSO (El Niño Southern Oscillation) indeksa vērtībām (punktētā līnija). Augstas ENSO indeksa vērtības atbilst spēcīgiem El Niño notikumiem, piemēram, 1983. un 1998. gadam. Aprakstiet saistību starp ENSO un nokrišņiem B.C. dienvidu iekšienē.

Tas ne vienmēr ir konsekventas attiecības.

19.3.7. Attēls. Kalnu priežu vaboļu bojājumi Manninga parkā, Britu Kolumbijā.

Ir pierādīts, ka klimata pārmaiņu dēļ slimību un kaitēkļu ģeogrāfiskais diapazons, jo īpaši kukaiņu izraisītais vai pārnēsātais, attiecas uz mēreniem reģioniem. Rietumnīlas vīruss un Laima slimība ir divi piemēri, kas jau tieši ietekmē kanādiešus, savukārt tropu drudzis varētu būt problēma nākotnē. Kanādiešus netieši ietekmē arī kaitēkļu, piemēram, kalnu priedes vaboles, skaita pieaugums (19.3.7. Attēls).

19.3.8. Attēls. Dažādu veidu katastrofu skaits laika posmā no 1971. līdz 2010. gadam. [Attēla apraksts]

Kopsavilkums par klimata pārmaiņu ietekmi uz dabas katastrofām ir sniegts 19.3.8. Attēlā. Galvenie katastrofu veidi, kas saistīti ar klimatu, ir plūdi un vētras, bet arī ārkārtējas temperatūras ietekme uz veselību kļūst par lielu satraukumu. Desmitgadē no 1971. līdz 1980. gadam ekstremālās temperatūras bija 2001. gada 2010. gada piektā izplatītākā dabas katastrofa, tās bija trešās.

Vairākas dienas gan 2019. .9). Rakstīšanas laikā (2019. gada augusts) šo notikumu upuru skaits nav zināms. Tiek lēsts, ka līdzīgs notikums Krievijā 2010. gadā izraisīja vairāk nekā 55 000 nāves gadījumu.

19.3.9. Attēls. Maksimālā temperatūra visā Eiropā 2019. gada 25. jūlijā

19.5. Uzdevums Kā jūs varat samazināt savu ietekmi uz klimatu?

Ja atskatāties uz 19.2.3. Attēlu un ar to saistīto tekstu, varat viegli redzēt, kuri mūsu dzīvesveida aspekti ir visvairāk atbildīgi par klimata pārmaiņām. Padomājiet par to, kā jūs varētu mainīt savu dzīvesveidu, lai samazinātu ietekmi uz klimatu. Tas var būt atkarīgs no jūsu dzīvesvietas un pakāpes, kādā fosilais kurināmais tiek izmantots jūsu izmantotās elektroenerģijas ražošanai, taču tas, visticamāk, ietver to, kā, cik tālu, cik ātri un cik bieži pārvietojaties.

Ja jūs uzskatāt, ka nav lielas jēgas mainīt savu dzīvesveidu, jo citi to nedarīs vai tāpēc, ka jūsu ieguldījums ir tikai neliela daļa no problēmas, paturiet prātā, ka mums visiem ir iespēja rādīt piemēru kam citi var sekot. Un atcerieties amerikāņu antropoloģes Mārgaretas Mīdas vārdus:

Nekad nešaubieties, ka neliela domīgu, apņēmīgu pilsoņu grupa var mainīt pasauli. Patiešām, tā ir vienīgā lieta, kāda jebkad bijusi.

Attēlu apraksti

  • Barkerville
  • Chilliwack
  • Comox
  • Fort Nelson
  • Zelta
  • Princis Džordžs
  • Qustsino
  • Kalēji
  • Terase
  • Viktorija Gonzalesa
  • Abbotsform
  • Agassiz
  • Estevan Point
  • Kaslo
  • Stevestons
  • Fort St James
  • Jāņa cietoksnis
  • Bella Kūla
  • Fernija
  • Pentiktons
  • Vavenby
  • Dease ezers
  • Kamloops
  • Masset
  • Viljamsa ezers
  • Atlin
  • Fauquier
  • Hedlijs

[Atgriezties 19.3.5. Attēlā]
19.3.8. Attēla apraksts: Kopš pagājušā gadsimta septiņdesmitajiem gadiem ziņoto katastrofu skaits desmitgadēs ir nepārtraukti pieaudzis. Pagājušā gadsimta septiņdesmitajos gados astoņdesmitajos gados tika ziņots par 743 katastrofām, par deviņdesmitajiem gadiem - par 1534, par 2386, bet 2000. gados - par 3496. Kopā plūdi un vētras veido apmēram trīs ceturtdaļas no ziņotajām katastrofām katru desmitgadi, kam seko masveida kustība slapja, sausums, ekstremāla temperatūra un ugunsgrēki. [Atgriezties 19.3.8. Attēlā]


Tīmekļa portāls NOAA Climate.gov nodrošina zinātni un pakalpojumus klimatam gudrai valstij

Tīmekļa portāls NOAA Drought.gov nodrošina integrētu sausuma uzraudzības un prognozēšanas sistēmu federālā, pavalsts un vietējā līmenī

NOAA Nacionālā operatīvo modeļu arhīva un izplatīšanas sistēma (NOMADS) ir projekts, kas nodrošina gan reāllaika, gan retrospektīvu formātu neatkarīgu piekļuvi klimata un laika modeļu datiem

NOAA visaptverošā lielo masīvu datu pārvaldības sistēma (CLASS) ir elektroniska NOAA vides datu bibliotēka

NOAA klimata datu ierakstīšanas programma nodrošina stabilu, ilgtspējīgu un zinātniski pamatotu pieeju klimata ierakstu sagatavošanai un saglabāšanai no satelīta datiem

Climate Data Online pirmā versija, kas nodrošina piekļuvi vairākām datu kopām, kuras vēl nav migrētas uz pašreizējo versiju

Attēlu un amp publikāciju sistēma (IPS) nodrošina piekļuvi ikmēneša publikācijām dažādām datu kopām, kā arī sērijas publikācijām un citiem dokumentiem

Meklējiet NCDC Storm Events Database, lai atrastu dažāda veida vētras, kas reģistrētas jūsu novadā

Smago laika apstākļu datu saraksts (SWDI) ir integrēta datubāze par ASV laika apstākļu rekordiem

Analīzes un prognožu diagrammu sistēma ir arhīva un piekļuves sistēma atsevišķiem Valsts laika dienesta (NWS) darbības produktiem


Publicēts

2016. gadā paredzēts pārspēt pat 2015. gada temperatūras rekordus.

Ļoti iespējams, ka 2016. gads būs viskarstākais gads līdz šim, un pasaules temperatūra būs pat augstāka par rekordlielu 2015. gada temperatūru. Saskaņā ar novērtējumu provizoriskie dati liecina, ka 2016. gada globālā temperatūra ir aptuveni par 1,2 ° C augstāka nekā pirmsindustriālā līmeņa Pasaules meteoroloģijas organizācija (WMO).

Globālā temperatūra no 2016. gada janvāra līdz septembrim ir bijusi aptuveni par 0,88 ° C (1,58 ° F) augstāka par vidējo (14 ° C) pārskata periodā no 1961. līdz 1990. gadam, ko WMO izmanto kā bāzes līniju. Gada pirmajos mēnešos temperatūra paaugstinājās spēcīgā El Niño notikuma dēļ 2015.-16. Provizoriskie dati par oktobri liecina, ka tie ir pietiekami augstā līmenī, lai 2016. gads paliktu pareizajā karstākā gada nosaukumā. Tas nozīmētu, ka 16 no 17 karstākajiem reģistrētajiem gadiem ir bijis šis gadsimts (1998. gads bija otrs).

Arī ilgtermiņa klimata pārmaiņu rādītāji ir rekordlieli. Galveno siltumnīcefekta gāzu koncentrācija atmosfērā turpina pieaugt līdz jauniem rekordiem. Arktikas jūras ledus saglabājās ļoti zemā līmenī, īpaši 2016. gada sākumā un oktobra atkārtotas sasalšanas periodā, un Grenlandes ledus sega kūst ļoti agri.

Okeāna siltumu veicināja El Niño pasākums, veicinot koraļļu rifu balināšanu un jūras līmeņa paaugstināšanos virs vidējā līmeņa.

Nāvējošākais notikums līdz šim 2016. gadā ir bijis viesuļvētra Metjū, kas bija Haiti vissliktākā humānā palīdzība kopš 2010. gada zemestrīces. Visu gadu ārkārtējie laika apstākļi izraisīja ievērojamus sociālekonomiskos zaudējumus visos pasaules reģionos.

“Vēl gads. Kārtējais rekords. Augstās temperatūras, kuras mēs redzējām 2015. gadā, ir paredzēts pārspēt 2016. gadā, ”sacīja WMO ģenerālsekretārs Petteri Taalas. Papildu siltums no spēcīgā El Niño pasākuma ir pazudis. Globālās sasilšanas izraisītais karstums turpināsies, ”viņš sacīja.

“Krievijas Arktikas daļās temperatūra bija par 6 ° C līdz 7 ° C augstāka par vidējo ilggadējo. Daudzi citi Arktikas un subarktiskie reģioni Krievijā, Aļaskā un Kanādas ziemeļrietumos bija vismaz par 3 ° C virs vidējā. Mēs esam pieraduši mērīt temperatūras ierakstus pakāpes daļās, un tāpēc tas ir citādi, ”sacīja Taalass.

“Klimata pārmaiņu dēļ ir pieaudzis ārkārtēju notikumu rašanās un ietekme. “Reiz paaudzē” karstuma viļņi un plūdi kļūst regulārāki. Jūras līmeņa celšanās ir palielinājusi vētras uzplūdus, kas saistīti ar tropiskajiem cikloniem, ”viņš teica.

“Parīzes nolīgums stājās spēkā rekordīsā laikā un ar rekordlielām globālām saistībām. Pasaules meteoroloģijas organizācija atbalstīs Parīzes nolīguma īstenošanu darbībā, ”viņš sacīja.

“WMO strādā, lai uzlabotu siltumnīcefekta gāzu emisiju uzraudzību, lai palīdzētu valstīm tās samazināt. Labākas klimata prognozes no nedēļām līdz gadu desmitiem palīdzēs tādām svarīgām nozarēm kā lauksaimniecība, ūdenssaimniecība, veselība un enerģētika plānot un pielāgoties nākotnei. Vairāk uz ietekmi balstītas laika prognozes un agrīnās brīdināšanas sistēmas glābs dzīvības gan tagad, gan turpmākajos gados. Ir ļoti nepieciešams stiprināt katastrofu agrīnās brīdināšanas un īpaši jaunattīstības valstu klimata pakalpojumu iespējas. Tas ir spēcīgs veids, kā pielāgoties klimata pārmaiņām, ”sacīja Taalas.

WMO publicēja provizorisko paziņojumu par 2016. gadu, lai informētu Apvienoto Nāciju Organizācijas klimata pārmaiņu konferenci, kas notiek Marrākešā, Marokā (COP22). Galīgais paziņojums tiks publicēts 2017. gada sākumā. Pirmo reizi novērtējumā iekļauts ANO partneru ieguldījums humānās ietekmes jomā.

Tas papildina ziņojumu par globālo klimatu 2011. – 2015. Gadam, kas tika iesniegts arī COP22, lai sniegtu ilgtermiņa ainu par klimatu un risinātu daudzu gadu notikumus, piemēram, sausumu. Šis ziņojums parādīja, ka no 79 pētījumiem, ko publicēja Amerikas Meteoroloģijas biedrības biļetens laikā no 2011. līdz 2014. gadam, vairāk nekā puse atklāja, ka cilvēku izraisītās klimata pārmaiņas veicināja attiecīgo galējo notikumu. Daži pētījumi atklāja, ka ārkārtēja karstuma varbūtība palielinājās par 10 vai vairāk reizēm.

Izceļ:

Temperatūras

Globālā temperatūra no 2016. gada janvāra līdz septembrim bija aptuveni par 1,2 ° C virs pirmsindustriālā līmeņa un par 0,88 ° C (1,58 ° F) virs 1961. – 1990. Tie bija īpaši silti gada pirmajos mēnešos, un mēneša rekordlielās novirzes februārī bija +1,12 ° C ( +2,02 ° F), bet martā - +1,09 ° C ( +1,96 ° F). Operatīvie oktobra dati no Eiropas vidēja diapazona laika prognožu centra ERA-Starpposma atkārtotas analīzes liecina, ka oktobra temperatūras anomālijas bija līdzīgas maija līdz septembrim.

Lielākajā daļā sauszemes teritoriju temperatūra pārsniedza 1961.-90. Arktikas Krievijas daļās ap Ob upes grīvu un Novaja Zemliju tie bija par 6 ° C līdz 7 ° C virs vidējā. Daudzi citi Arktikas un subarktiskie reģioni Krievijā, Aļaskā un Kanādas ziemeļrietumos bija vismaz par 3 ° C virs vidējā. Vairāk nekā 90% ziemeļu puslodes sauszemes teritoriju ārpus tropiem bija vismaz par 1 ° C virs vidējā. Dienvidu puslodē temperatūra nebija tik ekstremāla, taču daudzos apgabalos joprojām bija par 1 ° C vai vairāk virs vidējā, tostarp Dienvidamerikas ziemeļos, Austrālijas ziemeļos un austrumos un lielā daļā Āfrikas.

Vienīgā lielā sauszemes teritorija ar temperatūru zem vidējās bija Dienvidamerikas subtropu daļa (Argentīnas ziemeļi un centrālā daļa, Paragvajas daļas un Bolīvijas zemiene).

Lielākajā daļā okeāna apgabalu temperatūra bija virs normas. Tas veicināja ievērojamu koraļļu balināšanu un jūras ekosistēmu traucējumus dažos tropu ūdeņos, tostarp Lielajā barjerrifā pie Austrālijas austrumu krastiem, un Klusā okeāna salu valstīs, piemēram, Fidži un Kiribati. Lielā Barjerrifa daļās tika ziņots par koraļļu mirstību līdz 50%.

Visievērojamākā jūra, kuras temperatūra ir zemāka par normālo, bija Dienvidu okeāns uz dienvidiem no 45 ° dienvidiem (īpaši ap Dreikas pāreju starp Dienvidameriku un Antarktīdu, kur temperatūra vietām bija vairāk nekā par 1 ° C zem normas).

Globālais jūras līmenis no 2014. gada novembra līdz 2016. gada februārim pieauga par 15 milimetriem El Niño rezultātā, kas ir krietni virs tendences pēc 1993. gada-3 līdz 3,5 mm gadā, un 2016. gada sākuma vērtības sasniedza jaunus rekordus. Kopš februāra jūras līmenis ir saglabājies diezgan stabils.

Siltumnīcefekta gāzu koncentrācija

Gada vidējā globālā oglekļa dioksīda koncentrācija 2015. gadā pirmo reizi sasniedza 400 promiles (ppm). Sākotnējie novērojumi liecina par jauniem rekordiem 2016. gadā. Grima ragā (Austrālija), CO2 augustā vidēji bija 401,42 ppm, salīdzinot ar 398,13 ppm 2015. gada augustā. Mauna Loa (Havaju salas) vidējā nedēļas CO koncentrācija2 gada 23. oktobrī bija 402,07 ppm, salīdzinot ar 398,50 ppm tajā pašā laikā 2015. gadā, savukārt 2016. gada maija vērtība 407,7 ppm bija augstākā mēneša vērtība.

Ledus un sniega sega

Arktikas jūras ledus apjoms visu gadu bija krietni zem normas. Sezonālais minimums septembrī bija 4,14 miljoni kvadrātkilometru, kas ir vienāds ar sekundi (ar 2007. gadu) zemākais apjoms pēc 2012. gada. Ziemas maksimums martā bija zemākais līdz šim. Arī rudens sasalšana ir bijusi daudz lēnāka nekā parasti, jūras ledus apjoms oktobra beigās ir zemākais visu gadu.

Pēc vairāku gadu rādītājiem, kas bija krietni virs normas, 2016. gada sākumā Antarktikas jūras ledus apjoms samazinājās līdz gandrīz normālajam līmenim. Sezonas maksimums sasniedza gandrīz mēnesi agrāk nekā parasti. Oktobra beigās tas joprojām bija krietni zem normas.

Vasaras kušana uz Grenlandes ledus klājuma ievērojami pārsniedza 1990. – 2013. Gada vidējo rādītāju, īpaši strauji kūstot jūlijā, bet bija mazāka nekā rekordlielajā kušanas gadā-2012. gadā.

Lielas ietekmes notikumi

Daudziem laika apstākļiem 2016. gadā bija liela ietekme. Nozīmīgākais upuru ziņā bija viesuļvētra Metjū oktobrī. Saskaņā ar Haiti valdības datiem novembra sākumā viesuļvētras rezultātā tika apstiprināti 546 nāves gadījumi un 438 ievainoti. Pēc Haiti šķērsošanas Metjū izsekoja uz ziemeļiem un turpināja nodarīt postījumus Kubā un Bahamu salās, pirms tam sekoja gar ASV austrumu krastu un nokļuva Dienvidkarolīnā, izraisot lielus plūdus.

Taifūns Lionroka izraisīja postošus plūdus un smagus zaudējumus Korejas Tautas Demokrātiskajā Republikā, un ciklons Vinstons bija vissmagākais tropu reģions, kas ietekmējis Fidži. Kopumā 2016. gada 31. oktobrī visā pasaulē ir bijuši 78 tropiskie cikloni, kas ir tuvu vidējam ilgtermiņa rādītājam.

Jandzi baseinam Ķīnā bija visnozīmīgākā vasara plūdi kopš 1999. gada nogalinot 310 cilvēkus un nodarot zaudējumus aptuveni 14 miljardu ASV dolāru apmērā. Plūdos un zemes nogruvumos Šrilankā maija vidū bojā gājuši vai pazuduši vairāk nekā 200 cilvēku, un vairāki simti tūkstoši cilvēku ir pārvietoti. Sāhelas sezonas nokrišņu daudzums, kas pārsniedz normu, izraisīja ievērojamus plūdus Nigēras upes baseinā, un upe Mali sasniedza augstāko līmeni aptuveni 50 gadu laikā.

Bija vairāki majori karstuma viļņi 2016. gads sākās ar ārkārtēju karstuma vilni Āfrikas dienvidos, ko vēl vairāk pastiprināja sausums. Daudzas stacijas uzstādīja visu laiku rekordus, tostarp 42,7 ° C Pretorijā un 38,9 ° C Johannesburgā 7. janvārī. Taizemē 28. aprīlī tika sasniegts valsts rekords - 44,6 ° C. 19. maijā Phalodi Indijā sasniedza jaunu rekordu - 51,0 ° C. Tuvajos Austrumos un Āfrikas ziemeļos dažkārt vasarā notika rekordliela vai gandrīz rekordaugsta temperatūra. Mitribah (Kuveita) 21. jūlijā reģistrēja 54,0 ° C, kas, ratificējot ar standarta WMO procedūrām, būs augstākā reģistrētā temperatūra Āzijā. Nākamajā dienā Basrā (Irāka) tika reģistrēta 53,9 ° C un Delhoranā (Irāna) - 53,0 ° C.

Visvairāk postošais ugunsgrēks Kanādas vēsturē notika maijā Fortmakera pilsētā Albertā. Ugunsgrēks galu galā nodega aptuveni 590 000 hektāru platībā un bija Kanādas dārgākā dabas katastrofa. Tas noveda pie pilnīgas pilsētas evakuācijas un galu galā iznīcināja 2400 ēkas, radot 4 miljardus Kanādas dolāru (3 miljardus ASV dolāru) apdrošinātos zaudējumus un vēl vairākus miljardus citu zaudējumu.

Vairākums sausums ietekmēja vairākas pasaules daļas, lielākā daļa no tām bija saistītas ar El Niño notikumu, kam bija liela ietekme uz nokrišņiem. Dienvidāfrika piedzīvoja otro slikto lietus sezonu pēc kārtas 2015.-16. Lielākajā daļā reģiona parasti ir maz lietus laikā no maija līdz oktobrim, un Pasaules pārtikas programma lēš, ka 17 miljoniem cilvēku būs nepieciešama palīdzība “liesās sezonas” laikā pirms nākamās ražas novākšanas 2017. gada sākumā.

Humanitārās sekas

Ikgadējās un ilgtermiņa izmaiņas klimata sistēmā var pastiprināt sociālo, humāno un vides spiedienu. Saskaņā ar Starptautiskās Migrācijas organizācijas datiem ir sagaidāms, ka iedzīvotāju migrācija palielināsies, jo biežākas un, iespējams, intensīvākas ar laika apstākļiem saistītas katastrofas, konkurence un konflikti par sarūkošajiem resursiem, kā arī jūras līmeņa paaugstināšanās padara piekrastes un zemās zonas nedzīvojamas.

Saskaņā ar Apvienoto Nāciju Organizācijas Augstā komisāra bēgļu jautājumos datiem) 2015. gadā 113 valstīs bija 19,2 miljoni jaunu pārvietojumu, kas saistīti ar laika apstākļiem, ūdeni, klimatu un ģeofiziskiem apdraudējumiem, kas ir vairāk nekā divas reizes vairāk nekā konflikti un vardarbība. No tiem ar laika apstākļiem saistīti apdraudējumi izraisīja 14,7 miljonu pārvietošanu. Augstāko absolūto skaitļu ziņā dominēja Dienvidāzija un Austrumāzija, taču tas neietekmēja nevienu pasaules reģionu. Līdzvērtīgi dati par 2016. gadu vēl nav pieejami.

Ārkārtējiem laika apstākļiem un klimatam raksturīgajiem notikumiem, kurus 2015./2016.gadā ietekmēja spēcīgā El-Niño, bija būtiska negatīva ietekme uz lauksaimniecību un nodrošinātību ar pārtiku. Saskaņā ar Pārtikas un lauksaimniecības organizācijas datiem šie notikumi skāra vairāk nekā 60 miljonus cilvēku visā pasaulē.

Pasaules meteoroloģijas organizācija ir Apvienoto Nāciju Organizācijas sistēmas autoritatīvā balss par laika apstākļiem, klimatu un ūdeni

Lai iegūtu vairāk informācijas, sazinieties ar: WMO Media Officer Clare Nullis [email protected]. Tālr. 41797091397.

Globālās temperatūras anomālijas tiek aprēķinātas, izmantojot trīs globālās datu kopas: HadCRUT4.5.0.0, ko kopīgi izstrādāja Met Office Hadley centrs un Austrumanglijas Universitātes, Apvienotās Karalistes Klimatisko pētījumu vienība, GISTEMP analīze (2016. gada versija), ko sagatavojusi Nacionālā Aeronautikas un kosmosa administrācija Godāra kosmosa pētījumu institūts (NASA GISS) un NOAA Apvienotā sauszemes okeāna globālās virsmas temperatūras analīzes datu kopa (versija 4.0), ko izstrādājusi NCEI. WMO also uses European Centre for Medium Range Weather Forecasting ERA-Interim reanalysis data. Copernicus ECMWF press release available here

A number of definitions exist for the pre-industrial period, the most commonly used being 1850-99 and 1880-99. The value of 1.2 °C is valid (to the nearest 0.1 °C) whichever of these periods is chosen.

Information on humanitarian and environmental impacts was provided by the UN High Commissioner for Refugees, the International Organization for Migration, the World Food Programme, the Food and Agriculture Organization of the United Nations and the UN Environment Programme


19.2: Climate and Weather

Frequently asked questions area available to help the public better understand the climate system and how climate patterns in far off places affect our weather patterns.

  • Fact Sheets
  • El Niño/La Niña - Frequently Asked Questions on El Niño/La Niña.
  • El Niño/La Niña Cycle (Tutorial) - El Niño/La Niña Tutorial.
  • El Niño and Climate Impacts - Technical discussion of El Niño's oceanic and atmospheric conditions and their global climate impacts.
  • La Niña and Climate Impacts - Technical discussion of La Niña's oceanic and atmospheric conditions and their global climate impacts.
  • SST Niño Regions - Graphical depiction of the regions (i.e. "NINO Boxes") most commonly used in the diagnosis and forecast of El Nino.
  • Other El Niño Links - Links to the most informative El Niño/La Niña links on the web.

Monographs - The Office of Global Programs together with the University Consortium on Atmospheric Research in consultation with CPC and others produces a series of monographs written for the layperson called Reports to the Nation on Our Changing Planet. These monographs are used by many science teachers in their earth sciences classes.

Barnston, A.G., C. F. Ropelewski, 1992: Prediction of ENSO episodes using canonical correlation analysis. J. Climate, 5, 1316-1345.

Barnston, A.G., M. Chelliah and S.B. Goldenberg, 1997: Documentation of a highly ENSO-related SST region in the equatorial Pacific. Atmosphere-Ocean, 35, 367-383.

Barnston, A. G., M. H. Glantz, and Y. He, 1999: Predictive skill of statistical and dynamical climate models in SST forecasts during the 1997-98 El Nino episode and the 1998 LNa Nina onset. Bullis. Am. Met. Soc., 80, 217-243.

Halpert, M. S. and C. F. Ropelewski, 1992: Surface temperature patterns associated with the Southern Oscillation. J. Climate, 5, 577-593.

Higgins, R.W., Y. Zhou and H.-K. Kim, 2001: Relationships between El Nino-Southern Oscillation and the Arctic Oscillation: A Climate-Weather Link. NCEP/Climate Prediction Center ATLAS 8.

Higgins, R. W., V. E. Kousky, H.-K. Kim, W. Shi, and D. Unger, 2002: High frequency and trend adjusted composites of United States temperature and precipitation by ENSO phase, NCEP/Climate Prediction Center ATLAS No. 10, 22 pp.

Hoerling, M. P., and A. Kumar. 1997. Why do North American climate anomalies differ from one El Nino event to another? Geophysical Research Letters, 24 (1 May): 1059-1062.

Hoerling, M. P., and A. Kumar, 1997: Origins of extreme climate states during the 1982-83 ENSO winter. J. Climate, 10, 2859-2870.

Hoerling, M. P., and A. Kumar, 2000: Understanding and predicting extratropical teleconnections related to ENSO. In El Niño and the Southern Oscillation: Multi-scale Variationsnd Global and Regional Impacts, H.F. Diaz and V. Markgraf (Eds.), Cambridge University Press, 57-88.

Hoerling, M. P., A. Kumar, and T. Xu, 2001: Robustness of the nonlinear climate response to ENSO's extreme phases. J. Climate, 14, 1277-1293.

Kousky, V.E., M.T. Kayano, and I.F.A Cavalcanti, 1984: The Southern Oscillation: Oceanic-atmospheric circulation changes and related rainfall anomalies. Tellus, 36A, 490-504.

Kousky, V. E. 1997. Warm (El Nino) episode conditions return to the tropical Pacific. Mariners Weather Log 41, no.1 (Spring): 4-7.

Kousky, V. E. and R. W. Higgins, 2004: An Alert Classifications System for Monitoring and Assessment of the ENSO Cycle, Wea and Forecasting, 22, 353-371

Kumar, A., and M. P. Hoerling, 1997: Interpretation and implications of observed inter-El Niño variability. J. Climate, 10, 83-91.

Kumar, A., and M. P. Hoerling, 1998: Annual cycle of Pacific/North American seasonal predictability associated with different phases of ENSO. J. Climate, 11, 3295-3308.

Kumar, A., A. Barnston, P. Peng, M. P. Hoerling, and L. Goddard, 2000: Changes in the spread of the seasonal mean atmospheric states associated with ENSO. J. Climate, 13, 3139-3151.

Kumar, A., and M. P. Hoerling, 2003: The nature and causes for the delayed atmospheric response to El Niño. J. Climate, 16, 1391-1403.

Leetma, Ants. 1989. The interplay of El Nino and La Nina. Oceanus, 32 (Summer) : 30-3434

Leetmaa, A. 1999: The first El Niño observed and forecasted from start to finish. Bullis. Am. Met. Soc., 80, 111-112.

Rasmusson, E. M. and T. H. Carpenter, 1982: Variations in tropical sea surface temperature and surface wind fields associated with the Southern Oscillation / El. Nino. Pirmd. Veja. Rev., 110, 354-384.

Rasmusson, E. M., T. H. Carpenter, 1983: The relationship between eastern equatorial Pacific sea surface temperatures and rainfall over India and Sri Lanka. Pirmd. Veja. Rev., 111, 517-528.

Rasmusson, E. M., and J. M. Wallace, 1983: Meteorological aspects of El Nino / Southern Oscillation. Science, 222, 1195-1202.

Rasmusson, E. M. and K. Mo, 1993: Linkages between 200-mb tropical and extratropical circulation anomalies during the 1986-1989 ENSO cycle. J. Climate, 6, 595-616.

Ropelewski, C. F., and M. S. Halpert, 1986: North American precipitation and temperature patterns associated with the El Nino/ Southern Oscillation (ENSO). Pirmd. Veja. Rev., 114, 2352-2362.

Ropelewski, C. F., and M. S. Halpert ,1987: Global and regional scale precipitation patterns associated with the El Nino/ Southern Oscillation. Pirmd. Veja. Rev., 115, 1606-1626.

Ropelewski, C.F. and P.D. Jones, 1987: An extension of the Tahiti-Darwin Southern Oscillation Index. Pirmd. Veja. Rev, 115, 2161-2165.

Ropelewski, C. F., and M. S. Halpert, 1989: Precipitation patterns associated with the high index phase of the Southern Oscillation. J. Climate, 2, 268-284.

Ropelewski, C. F., and M. S. Halpert, 1996: Quantifying Southern Oscillation-precipitation relationships. J. Climate, 9, 1043-1059.

Xue, Y. and A. Leetmaa, 2000: Forecast of tropical pacific SST and sea level using a Markov model. accepted by Geophys. Res. Lett.

Xue, Y., A. Leetmaa, and M. Ji, 2000: ENSO prediction with Markov models: the impact of sea level. J. Climate, 13, 849-871.

NWS is working on improving approaches for communication of the NWS climate products. Under this project Climate Prediction Center (CPC) is currently gathering feedback on potential changes to the headlines used in their El Niño-Southern Oscillation (ENSO) Alert System using this online survey. Please complete this survey and send it to your partners &mdash we need as large a sample of NWS stakeholders as possible. The survey will take 15 minutes at maximum of your time.


Temperatūra

In the atmosphere, 500-millibar height pressure anomalies correlate well with temperatures at the Earth's surface. The average position of the upper-level ridges of high pressure and troughs of low pressure&mdashdepicted by positive and negative 500-millibar height anomalies on the May 2021 and March&ndashMay 2021 maps&mdashis generally reflected by areas of positive and negative temperature anomalies at the surface, respectively.

Monthly Temperature: May 2021

The May 2021 global surface temperature was 0.81°C (1.46°F) above the 20th century average of 14.8°C (58.6°F). This value tied with 2018 as the sixth warmest May in the 142-year record. May 2021 was also the 45th consecutive May and the 437th consecutive month with temperatures, at least nominally, above the 20th century average.

According to the May 2021 temperature percentile map, the month of May was characterized by much-warmer-than-average temperatures across parts of northern, western, and southeastern Asia, Africa, northern South America and across parts of the Pacific, Atlantic, and the Indian oceans. The most notable warm temperature departures from average were observed across parts of western and northern Asia and northern Africa, where temperatures were at least 2.5°C (4.5°F) above average. Record-warm May temperatures were observed across parts of northern Africa, western Asia, and small areas across the Atlantic Ocean and the South Pacific Ocean. This encompassed only 3.0% of the world's surface with a record-warm May temperature&mdashthe tenth highest May percentage for record-warm May temperatures since records began in 1951.

Cooler-than-average May temperatures were observed across parts of North America, the eastern Pacific Ocean, central Europe, and central Asia and India. There was a small area in eastern India that had a record-cold May temperature, encompassing only 0.1% of the world surface with a record-cold May temperature. The European temperature for May 2021 was 0.41°C (0.74°F) above average and was the coolest May since 2004. Several central European countries had their coolest May in at least 10 years. Of note, Germany had its coldest May since 2010, with a temperature that was 2.4°C (4.3°F) below the 1991&ndash2020 period. The United Kingdom's national temperature was 1.3°C (2.3°F) below the 1981&ndash2010 average and was the coldest for May since 1996. North America also had a temperature departure for May that was above average however, it was also the coolest May since 2011.

Asia, as a whole, had a May temperature that was 1.91°C (3.44°F) above average, resulting in Asia's second highest temperature departure for May on record. This value was 0.21°C (0.38°F) shy of tying the record warm May set in 2020. In China, Hong Kong had its warmest May on record, with a mean temperature departure of 2.7°C (4.9°F) above average. According to the Hong Kong Observatory, Hong Kong had a total of 14 hot nights [daily minimum temperature &ge 28.0°C (82.4°F)]&mdashthe most number of hot nights in May on record. Meanwhile, Africa and the Caribbean region had their sixth and ninth warmest May on record, respectively.

May Ranks and Records
Maijs Anomaly Rangs
(out of 142 years)
Ieraksti
°C °F Gads (-i) °C °F
Globāls
Zeme +1.27 ± 0.11 +2.29 ± 0.20 Warmest 6th 2020 +1.38 +2.48
Coolest 137th 1917 -0.92 -1.66
Okeāns +0.63 ± 0.14 +1.13 ± 0.25 Warmest 8. vieta 2016 +0.80 +1.44
Coolest 135th 1911 -0.54 -0.97
Land and Ocean +0.81 ± 0.13 +1.46 ± 0.23 Warmest 6th 2016, 2020 +0.94 +1.69
Coolest 137th 1917 -0.56 -1.01
Ties: 2018
Ziemeļu puslode
Zeme +1.47 ± 0.11 +2.65 ± 0.20 Warmest 3rd 2020 +1.61 +2.90
Coolest 140th 1907 -0.98 -1.76
Okeāns +0.74 ± 0.14 +1.33 ± 0.25 Warmest 7th 2020 +0.95 +1.71
Coolest 136th 1911 -0.55 -0.99
Land and Ocean +1.02 ± 0.13 +1.84 ± 0.23 Warmest 4 2020 +1.20 +2.16
Coolest 139th 1917 -0.63 -1.13
Southern Hemisphere
Zeme +0.78 ± 0.11 +1.40 ± 0.20 Warmest 16th 2019 +1.28 +2.30
Coolest 127th 1917 -1.27 -2.29
Ties: 2009
Okeāns +0.56 ± 0.15 +1.01 ± 0.27 Warmest 11th 2016 +0.73 +1.31
Coolest 132nd 1911 -0.53 -0.95
Land and Ocean +0.59 ± 0.14 +1.06 ± 0.25 Warmest 12th 2016 +0.79 +1.42
Coolest 131st 1911 -0.53 -0.95

The most current data can be accessed via the Global Surface Temperature Anomalies page.

Seasonal Temperature: March&ndashMay 2021

The three-month period of March&ndashMay 2021 was the eighth highest in the 142-year record for the globe at 0.82°C (1.48°F) above average. The March&ndashMay period is defined as the Northern Hemisphere's meteorological spring and the Southern Hemisphere's meteorological autumn. For the Northern Hemisphere, as a whole, the March&ndashMay period was the sixth warmest such period on record with a temperature departure of +1.06°C (+1.91°F). Meanwhile, the Southern Hemisphere had the 11th warmest autumn on record. Although the Southern Hemisphere had an above-average autumn temperature, it was the coolest autumn since 2013.

During March&ndashMay 2021, much-warmer-than-average temperatures were observed across parts of North America, South America, Africa, Asia, and across the northern, western, and southern Pacific, Atlantic, and Indian oceans. Record-warm temperatures during the three-month period were limited to small areas across the Middle East, southeastern Asia, and the western Pacific Ocean. Meanwhile, according to the percentiles map, cooler-than-average seasonal temperatures were observed across parts of the North Atlantic Ocean, the eastern and central Pacific Ocean, central Europe, India, and southeastern Australia. However, no land or ocean areas had a record-cold seasonal temperature.

Regionally, Africa and Asia had their fifth and seventh warmest March&ndashMay period on record. In Asia, the Hong Kong Observatory reported that Hong Kong had its warmest March&ndashMay period on record. In Oceania, New Zealand had its 10th warmest autumn since national records began in 1909. According to NIWA, no region across New Zealand had below-average autumn temperatures.

In contrast, in Europe, Austria had its coldest spring temperature in 34 years. De Bilt, Netherlands had a spring temperature that was 1.8°C (3.2°F) below average and the coolest spring since 2013.

March&ndashMay Ranks and Records
March&ndashMay Anomaly Rangs
(out of 142 years)
Ieraksti
°C °F Gads (-i) °C °F
Globāls
Zeme +1.37 ± 0.12 +2.47 ± 0.22 Warmest 8. vieta 2016 +1.92 +3.46
Coolest 135th 1898 -0.91 -1.64
Okeāns +0.61 ± 0.15 +1.10 ± 0.27 Warmest 8. vieta 2016 +0.82 +1.48
Coolest 135th 1911 -0.52 -0.94
Land and Ocean +0.82 ± 0.15 +1.48 ± 0.27 Warmest 8. vieta 2016 +1.12 +2.02
Coolest 135th 1911, 1917 -0.55 -0.99
Ziemeļu puslode
Zeme +1.61 ± 0.15 +2.90 ± 0.27 Warmest 5 2016 +2.16 +3.89
Coolest 138th 1898 -0.99 -1.78
Okeāns +0.72 ± 0.14 +1.30 ± 0.25 Warmest 7th 2020 +0.95 +1.71
Coolest 136th 1904, 1911, 1917 -0.49 -0.88
Land and Ocean +1.06 ± 0.14 +1.91 ± 0.25 Warmest 6th 2016 +1.38 +2.48
Coolest 137th 1917 -0.61 -1.10
Southern Hemisphere
Zeme +0.79 ± 0.12 +1.42 ± 0.22 Warmest 14th 2019 +1.31 +2.36
Coolest 129th 1917 -0.98 -1.76
Ties: 2003
Okeāns +0.53 ± 0.16 +0.95 ± 0.29 Warmest 11th 2016 +0.78 +1.40
Coolest 132nd 1911 -0.53 -0.95
Land and Ocean +0.57 ± 0.15 +1.03 ± 0.27 Warmest 11th 2016 +0.86 +1.55
Coolest 132nd 1911 -0.55 -0.99

Year-to-date Temperature: January&ndashMay 2021

The January&ndashMay 2021 global surface temperature was also the eighth warmest such period on record, with a temperature departure of 0.77°C (1.39°F) above average. Although the year-to-date global surface temperature was above average, this was the smallest temperature departure for January&ndashMay since 2014. Looking ahead, the year 2021 is very likely to rank among the ten warmest years on record, with less than 2% chance to rank among the five warmest years on record, according to a statistical analysis done by NCEI scientists.

During the first five months of the year, much-warmer-than-average conditions were observed across parts of the northern and western Pacific Ocean, North America, South America, Africa, the southern half of Asia, as well as the Atlantic and Indian oceans. Record-warm temperature departures from average were present across parts of southern Asia and in small areas across southern South America, northern Africa, and the Pacific and Atlantic oceans. Meanwhile, cooler-than-average January&ndashMay temperatures were observed across the eastern and central tropical Pacific Ocean, the southern U.S., and a small area in the North Atlantic Ocean. However, no land or ocean areas has a record-cold January&ndashMay temperature.

Regionally, Africa's year-to-date temperature was 1.28°C (2.30°F) above average and the third highest for the January&ndashMay period on record. Only January&ndashMay of 2010 and 2016 were warmer. Nine of the 10 warmest January&ndashMays on record for Africa have occurred since 2005, with 1998 among the 10 warmest. Asia and South America had their eighth and ninth warmest January&ndashMay period on record, respectively. The Caribbean region also had its eighth warmest year-to-date on record.

Oceania and Europe had an above-average year-to-date however, the year-to-date values were the smallest for the January&ndashMay period since 2012 and 2013, respectively. The Hawaiian region also had an above-average January&ndashMay, which was the smallest temperature departure from average since 2013.

January&ndashMay Ranks and Records
January&ndashMay Anomaly Rangs
(out of 142 years)
Ieraksti
°C °F Gads (-i) °C °F
Globāls
Zeme +1.27 ± 0.16 +2.29 ± 0.29 Warmest 8. vieta 2016 +1.97 +3.55
Coolest 135th 1893 -1.00 -1.80
Ties: 2010
Okeāns +0.59 ± 0.17 +1.06 ± 0.31 Warmest 8. vieta 2016 +0.85 +1.53
Coolest 135th 1904, 1911 -0.50 -0.90
Land and Ocean +0.77 ± 0.17 +1.39 ± 0.31 Warmest 8. vieta 2016 +1.15 +2.07
Coolest 135th 1904, 1911, 1917 -0.55 -0.99
Ziemeļu puslode
Zeme +1.50 ± 0.19 +2.70 ± 0.34 Warmest 7th 2016 +2.22 +4.00
Coolest 136th 1893 -1.17 -2.11
Okeāns +0.72 ± 0.16 +1.30 ± 0.29 Warmest 6th 2016 +0.95 +1.71
Coolest 137th 1904 -0.52 -0.94
Ties: 2015
Land and Ocean +1.02 ± 0.17 +1.84 ± 0.31 Warmest 6th 2016 +1.43 +2.57
Coolest 137th 1893 -0.73 -1.31
Southern Hemisphere
Zeme +0.69 ± 0.14 +1.24 ± 0.25 Warmest 17th 2016 +1.32 +2.38
Coolest 126th 1917 -0.91 -1.64
Okeāns +0.50 ± 0.17 +0.90 ± 0.31 Warmest 12th 2016 +0.78 +1.40
Coolest 131st 1911 -0.52 -0.94
Land and Ocean +0.53 ± 0.16 +0.95 ± 0.29 Warmest 13th 2016 +0.86 +1.55
Coolest 130th 1911, 1917 -0.53 -0.95
Ties: 2005


Space Weather Impacts On Climate

All weather on Earth, from the surface of the planet out into space, begins with the Sun. Space weather and terrestrial weather (the weather we feel at the surface) are influenced by the small changes the Sun undergoes during its solar cycle.

The most important impact the Sun has on Earth is from the brightness or irradiance of the Sun itself. The Sun produces energy in the form of photons of light. The variability of the Sun's output is wavelength dependent different wavelengths have higher variability than others. Most of the energy from the Sun is emitted in the visible wavelengths (approximately 400 – 800 nanometers (nm)). The output from the sun in these wavelengths is nearly constant and changes by only one part in a thousand (0.1%) over the course of the 11-year solar cycle.

At Ultraviolet or UV wavelengths (120 – 400 nm), the solar irradiance variability is larger over the course of the solar cycle, with changes up to 15%. This has a significant impact on the absorption of energy by ozone and in the stratosphere. At shorter wavelengths, like the Extreme Ultraviolet (EUV), the Sun changes by 30% - 300% over very short timescales (i.e. minutes). These wavelengths are absorbed in the upper atmosphere so they have minimal impact on the climate of Earth. At the other end of the light spectrum, at Infrared (IR) wavelengths (800 – 10,000 nm), the Sun is very stable and only changes by a percent or less over the solar cycle.

The total wavelength-integrated energy from sunlight is referred to as the Total Solar Irradiance (TSI). It is measured from satellites to be about 1365.5 Watts/m2 at solar minimum to 1366.5 Watts/m2 at solar maximum. An increase of 0.1% in the TSI represents about 1.3 Watts/m2 change in energy input at the top of the atmosphere. This energy is scattered, reflected, and absorbed at various altitudes in the atmosphere, but the resulting change in the temperature of the atmosphere is measurable. It should be noted that the change in climate due to solar variability is likely small, but more research needs to be done.

There are other types of space weather that can impact the atmosphere. Energetic particles penetrate into the atmosphere and change the chemical constituents. These changes in minor species such as Nitrous Oxide (NO) can have long lasting consequences in the upper and middle atmosphere, however it has not been determined if these have a major impact on the global climate of Earth.

The duration of solar minimum may also have an impact on Earth's climate. During solar minimum there is a maximum in the amount of Cosmic rays, high energy particles whose source is outside our Solar system, reaching earth. There is a theory that cosmic rays can create nucleation sites in the atmosphere which seed cloud formation and create cloudier conditions. If this were true, then there would be a significant impact on climate, which would be modulated by the 11-year solar cycle.


  • 49.0 mm 1.93 inches
  • 1943
  • 49.0 mm 1.93 inches
  • 1943
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 45.0 mm 1.77 inches
  • 1999
  • 45.0 mm 1.77 inches
  • 1999
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 51.2 mm 2.02 inches
  • 1993
  • 51.2 mm 2.02 inches
  • 1993
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 30.0 mm 1.18 inches
  • 1998
  • 30.0 mm 1.18 inches
  • 1998
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 32.4 mm 1.28 inches
  • 1998
  • 32.4 mm 1.28 inches
  • 1998
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 50.0 mm 1.97 inches
  • 1962
  • 50.0 mm 1.97 inches
  • 1962
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 45.4 mm 1.79 inches
  • 1993
  • 45.4 mm 1.79 inches
  • 1993
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 33.4 mm 1.31 inches
  • 1987
  • 33.4 mm 1.31 inches
  • 1987
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 87.1 mm 3.43 inches
  • 1944
  • 87.1 mm 3.43 inches
  • 1944
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 30.0 mm 1.18 inches
  • 1992
  • 30.0 mm 1.18 inches
  • 1992
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.

  • 39.9 mm 1.57 inches
  • 1958
  • 39.9 mm 1.57 inches
  • 1958
  • 0.0 cm 0.0 inches
  • 0.0 cm 0.0 inches

Note that more recent Averages and Extremes information for this location may be available. Please visit the Historical Climate Data's Almanac Averages and Extremes page.