Influence of Westerly Wind Events stochasticity on El Niño amplitude: the case of 2014 vs. 2015
Autor: | Aurore Voldoire, Martin Puy, Matthieu Lengaigne, Pedro N. DiNezio, Jérôme Vialard, Magdalena Balmaseda, Gurvan Madec, Eric Guilyardi, Michael J. McPhaden, Christophe E. Menkès |
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Přispěvatelé: | Processus de la variabilité climatique tropicale et impacts (PARVATI), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - 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Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2019 |
Předmět: |
Atmospheric Science
010504 meteorology & atmospheric sciences Atmospheric circulation Climate change [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph] 010502 geochemistry & geophysics Atmospheric sciences 01 natural sciences El Nino predictors Westerly Wind Events El Niño Predictability 0105 earth and related environmental sciences El Niño predictors Tropical pacific Easterly wind events 16. Peace & justice Extreme El Nino events La Niña Amplitude 13. Climate action Climatology Warm water Extreme El Niño events Geology El Nino |
Zdroj: | Climate Dynamics Climate Dynamics, 2019, 52 (12), pp.7435-7454. ⟨10.1007/s00382-017-3938-9⟩ Climate Dynamics, Springer Verlag, 2019, 52 (12), pp.7435-7454. ⟨10.1007/s00382-017-3938-9⟩ |
ISSN: | 0930-7575 1432-0894 |
DOI: | 10.1007/s00382-017-3938-9⟩ |
Popis: | International audience; The weak El Niño of 2014 was preceded by anomalously high equatorial Pacific Warm Water Volume (WWV) and strong Westerly Wind Events (WWEs), which typically lead to record breaking El Nino, like in 1997 and 2015. Here, we use the CNRM–CM5 coupled model to investigate the causes for the stalled El Niño in 2014 and the necessary conditions for extreme El Niños. This model is ideally suited to study this problem because it simulates all the processes thought to be critical for the onset and development of El Niño. It captures El Niño preconditioning by WWV, the WWEs characteristics and their deterministic behaviour in response to warm pool displacements. Our main finding is, that despite their deterministic control, WWEs display a sufficiently strong stochastic component to explain the distinct evolutions of El Niño in 2014 and 2015. A 100-member ensemble simulation initialized with early-spring equatorial conditions analogous to those observed in 2014 and 2015 demonstrates that early-year elevated WWV and strong WWEs preclude the occurrence of a La Niña but lead to El Niños that span the weak (with few WWEs) to extreme (with many WWEs) range. Sensitivity experiments confirm that numerous/strong WWEs shift the El Niño distribution toward larger amplitudes, with a particular emphasis on summer/fall WWEs occurrence which result in a five-fold increase of the odds for an extreme El Niño. A long simulation further demonstrates that sustained WWEs throughout the year and anomalously high WWV are necessary conditions for extreme El Niño to develop. In contrast, we find no systematic influence of easterly wind events (EWEs) on the El Niño amplitude in our model. Our results demonstrate that the weak amplitude of El Niño in 2014 can be explained by WWEs stochastic variations without invoking EWEs or remote influences from outside the tropical Pacific and therefore its peak amplitude was inherently unpredictable at long lead-time. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |