Международная группа ученых нашла первые прямые доказательства связи, казалось бы, случайных погодных систем в океане с климатом в глобальном масштабе, используя механический, а не статистический анализ, сообщает «phys.org».
В океане есть погодные условия, похожие на те, с которыми мы сталкиваемся на суше, но в других временных и длительных масштабах, говорит ведущий автор Бенджамин Сторер, научный сотрудник группы турбулентности и сложных потоков Алуи. Погодные условия на суше могут длиться несколько дней и иметь ширину около 500 километров, в то время как океанические погодные условия, такие как закрученные вихри, длятся три-четыре недели, но составляют примерно одну пятую от их размера.
Ученые давно предполагали, что эти вездесущие и, казалось бы, случайные движения в океане связаны с климатическими масштабами, но это всегда было расплывчато, потому что было неясно, как распутать эту сложную систему, чтобы измерить их взаимодействие.
Ученые разработали структуру, которая может сделать именно это. То, что они обнаружили, было не тем, чего ожидали люди, потому что для этого требуется посредничество атмосферы.
Использовав математический метод, разработанный Aluie в 2019 году, они увидели, что океанские погодные системы одновременно активизируются и ослабевают при взаимодействии с климатическими масштабами, причем в соответствии с моделью, отражающей глобальную циркуляцию атмосферы. Исследователи также обнаружили, что атмосферная полоса вблизи экватора, называемая «межтропической зоной конвергенции», которая производит 30% глобальных осадков, вызывает интенсивную передачу энергии и вызывает турбулентность океана.
Изучать такое сложное движение жидкости, происходящее в нескольких масштабах, непросто, но у него есть преимущества перед предыдущими попытками связать погоду с изменением климата. Ученые считают, что работа команды создает многообещающую основу для лучшего понимания климатической системы.
Существует большой интерес к тому, как глобальное потепление и изменение климата влияют на экстремальные погодные явления», — говорит Алуйе. «Обычно такие исследования основываются на статистическом анализе, который требует обширных данных, чтобы иметь уверенность в неопределенности. Мы применяем другой подход, основанный на механистическом анализе, который смягчает некоторые из этих требований и позволяет нам легче понять причинно-следственную связь».