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Variabilidade regional e temporal das chuvas das monções do verão indiano em relação à oscilação sul do El Niño

Jun 11, 2023

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 12643 (2023) Citar este artigo

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As chuvas das monções de verão indiano (ISMR) apresentam uma variabilidade significativa, afetando a segurança alimentar e hídrica do densamente povoado subcontinente indiano. Os dois modos espaciais dominantes da variabilidade ISMR estão associados ao El Niño Oscilação Sul (ENSO) e à força do vale semipermanente das monções, juntamente com a variabilidade relacionada nas depressões das monções, respectivamente. Embora a teleconexão robusta entre ENSO e ISMR esteja bem estabelecida há várias décadas, os principais impulsionadores que levam à relação variável no tempo entre os padrões ENSO e ISMR em diferentes regiões do país não são bem compreendidos. A nossa análise mostra um aumento consistente de uma força de teleconexão moderada a substancialmente forte entre ENSO e ISMR de 1901 a 1940. Esta relação fortalecida permaneceu estável e forte entre 1941 e 1980. No entanto, no período recente de 1981 a 2018 a teleconexão diminuiu consistentemente novamente para uma força moderada. Descobrimos que a relação ENSO-ISMR exibe variabilidade regional distinta com relações que variam no tempo no norte, centro e sul da Índia. Especificamente, a teleconexão apresenta uma relação crescente para o norte da Índia, uma relação decrescente para a Índia central e uma relação consistente para o sul da Índia. As anomalias quentes de TSM sobre o leste do Oceano Pacífico correspondem a uma diminuição geral no ISMR, enquanto as anomalias quentes de TSM sobre o Oceano Índico correspondem a uma diminuição nas chuvas no norte e um aumento no sul da Índia.A região central da Índia experimentou a variação mais substancial na relação ENSO-ISMR. Esta variação corresponde à variabilidade do vale e das depressões das monções, fortemente influenciada pela Oscilação Decadal do Pacífico e pela Oscilação do Atlântico Norte, que regulam a dominância relativa dos dois modos espaciais do ISMR. Ao aplicar a técnica PCA-Biplot, nosso estudo destaca os impactos significativos de vários fatores climáticos nos dois modos espaciais dominantes do ISMR que respondem pela natureza evolutiva da relação ENSO-ISMR.

Todos os anos, o subcontinente indiano recebe cerca de 78% da sua precipitação anual durante a estação das monções do sudoeste, de Junho a Setembro1. As variações interanuais da precipitação das monções de verão indiano (ISMR) são apenas cerca de 9% da sua média, mas têm um impacto socioeconómico significativo2,3, especialmente no setor agrícola, na disponibilidade de água e no PIB do país4,5. Nas escalas de tempo interanuais, o ISMR é afetado por vários fenômenos climáticos acoplados oceano-atmosférico, como o El Niño Oscilação Sul (ENSO), Dipolo do Oceano Índico (IOD), Oscilação Decadal do Pacífico (PDO), Oscilação Meridional do Atlântico (AMO) e Zonal do Atlântico. Modo (AZM)6,7,8,9,10,11,12,13,14. Sendo o ENSO o maior modulador tropical das monções indianas, é também o maior sinal climático interanual nos trópicos15,16. As mudanças na circulação zonal de Walker durante o El Niño causam subsidência anômala sobre a massa de terra indiana, suprimindo assim a circulação das monções e uma subsequente redução nas chuvas no subcontinente indiano17,18. Toda a zona costeira ocidental, zona de monções e regiões orientais são afectadas devido às secas relacionadas com o El Niño.

Geralmente, existem dois principais contribuintes para a variabilidade interanual do ISMR7. Uma delas é a forçante externa, que se origina em resposta à variabilidade e às mudanças climáticas. O segundo é o componente interno devido à atividade intrasazonal manifestada através das fases ativa e de pausa das monções10,19,20. A variabilidade interanual do ISMR ocorre em parte devido ao forçamento externo e em parte devido ao forçamento interno21.

O ISMR apresenta grande variabilidade espacial com excedentes e défices de precipitação em diferentes regiões do subcontinente. A variabilidade interanual do ISMR é mais evidente quando consideramos a variabilidade espacial das chuvas. Mishra et al.22 identificaram dois padrões espaciais principais de variabilidade do ISMR e notaram que esses dois modos do ISMR estão principalmente relacionados ao ENSO e à força do vale semipermanente das monções, respectivamente. Eles observam que a proeminência do vale das monções está intimamente relacionada à frequência das depressões das monções que se formam sobre a Baía de Bengala. Notavelmente, o segundo padrão de ISMR tem uma força decrescente ao longo do último século (1901–2018) devido ao enfraquecimento da circulação das monções e ao declínio do número de depressões das monções23,24,25,26,27. Como resultado, há uma redução nas chuvas nas principais áreas de monções do centro-leste da Índia e na costa oeste da Índia23,24. No entanto, o seu estudo não explora como esta variabilidade e as teleconexões associadas se manifestam regionalmente, em diferentes partes do país e em diferentes períodos de tempo. A força do vale das monções e a frequência da depressão também estão relacionadas às condições de temperatura da superfície do mar (TSM) pós-ENSO. Chowdary et al.28 descobriram que os eventos do El Niño resultam no aquecimento do norte do Oceano Índico durante o verão seguinte. Este aquecimento é impulsionado principalmente pelas interações ar-mar que ocorrem no Oceano Índico tropical. Embora estes estudos sejam úteis para obter conhecimentos gerais sobre a relação ENSO-ISMR, a variabilidade regional e as suas mudanças a longo prazo são menos compreendidas29,30,31,32. Uma vez que o efeito do ENSO não é o mesmo para diferentes regiões do país, compreender a relação regional ENSO-ISMR também é importante para identificar e melhorar as competências de previsão de monções.

 0.05). Therefore, these two climate modes are not discussed further in our study. Regardless, a subsequent mode of ISMR variability linked to the Atlantic Niño related variability cannot be entirely dismissed. Figure 2a represents the correlation matrix of different climate indices. This gives the correlation between different climate indices with PC1 and PC2. The PC1 and PC2 in the PCA biplot is different from the PC1 and PC2 of ISMR variability. Here in the biplot PC1 and PC2 refer to a leading mode of covariability between different climate modes. Since PC1 and PC2 are two independent processes their correlation is very low (-0.03). The PCA-biplot (Fig. 2b), represents the interrelationship between different climate modes. In two dimensional biplot space, an arrow represents a variable and its length denotes the percentage of variance. The unit circle implies the maximum correlation value one. There are two independent processes ISMR PC1 and ISMR PC2. The processes that cluster around ISMR PC1 are related to each other and those which cluster around ISMR PC2 are interrelated. The processes close to x-axis are grouped under one category and the ones close to y-axis are grouped under other. We observe that PC1 is connected with ENSO, IOD, PDO and IPO. Meanwhile, PC2 is associated with the NAO, IPO, PDO and IOB mode index along with monsoon trough (MT) strength and depression frequency (MDF). MT is connected to both PC1 and PC2. Physically it means that MT is related to both ENSO and internal factors related to monsoon variability. PDO, IPO, and MT contribute to both PC1 and PC2 spatial patterns of rainfall. The biplot space does not explain the QBO well (the length of arrow is short). From the biplot we can infer that the MDF vector and the PDO vector has an out of phase relationship. This finding aligns with the study by Vishnu et al.13 that over the past seven decades the monsoon depressions that form over the Bay of Bengal has an out of phase relationship with PDO due to the variation in the relative humidity. The natural climate variability is driven by various climatic oscillations and understanding the physical mechanism for the variation in the spatial and temporal scale variability of ISMR is still complex as it is influenced by large scale atmospheric, oceanic and coupled climate phenomena53./p>

2.0.CO;2" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1175%2F1520-0442%282001%29014%3C2376%3APROACO%3E2.0.CO%3B2" aria-label="Article reference 30" data-doi="10.1175/1520-0442(2001)0142.0.CO;2"Article ADS Google Scholar /p>