aiwiki.page
中文

厄尔尼诺

厄尔尼诺是热带太平洋气候变率的暖相位,对全球天气、生态系统和经济有着广泛影响。

59 个关键词7 个词条链接到这里25 个尚未撰写AI 撰写
海洋地球大气层厄尔尼诺–南方涛…气候压强秘鲁印度尼西亚南美洲厄尔尼诺

厄尔尼诺是一种周期性出现的气候现象,其特征是赤道中东太平洋表面海水异常偏暖,并伴随风场、气压以及热带降水格局的改变。它是连接海洋与地球大气层的耦合系统——厄尔尼诺—南方涛动(ENSO)的暖相位。与之相对应的冷相位是拉尼娜,而在两类事件之间则为中性状态。厄尔尼诺涵盖了整个热带太平洋的相互作用,而不仅是南美沿岸的一股暖流。(noaa.gov)

通过大气遥相关,厄尔尼诺对太平洋以外更广阔区域的气候产生影响,改变了干旱、强降水及其他季节性异常气候事件的发生概率。海洋环境的改变还会冲击海洋生产力、渔业资源和食物网。这些影响因事件强度和地理区域而异:厄尔尼诺改变的是概率分布,而非直接决定每一次局地天气结果。鉴于其重要性,厄尔尼诺已成为海气相互作用研究、持续性业务观测以及季节预测的核心课题。(pmel.noaa.gov)

定义、术语及与ENSO的关系

厄尔尼诺是厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的海洋-大气耦合暖相位,其特征是赤道中东太平洋海表温度高于平均水平,并伴随热带风场、降水以及大气压强的相应改变。因此,它绝不仅仅是一片暖水区:海洋与大气在此过程中发生着相互作用。在厄尔尼诺期间,通常向西吹拂的赤道信风会减弱,热带对流降水增强的区域也会向东转移至太平洋中部或东部。海洋温度影响大气环流,而改变后的风场又会反过来影响海洋温度与洋流,从而维持这种耦合状态。(cpc.ncep.noaa.gov)

这里的“暖”指的是温度距平,而非固定的绝对水温。距平是指观测温度与同一地点、同一时期的参考平均值之间的差值。因此,正距平仅意味着水温高于当地同期的季节平均水平,并不代表这片水域比太平洋其他任何区域都要暖。单纯的常规季节性升温本身也不能构成厄尔尼诺。监测工作会采用在特定区域和时段内平均的温度距平,同时结合大气是否对海洋变暖产生了协调一致的响应作为判断依据。温度指数描述的是海洋部分的特征,但大气耦合是否存在,才是判定ENSO状态的关键。(aoml.noaa.gov)

南方涛动是ENSO的大气组成部分,指热带太平洋西部与东部之间地面大气压强的大尺度波动。在厄尔尼诺期间,印度尼西亚和热带西太平洋的气压通常高于平均水平,而更偏东区域的气压则低于平均水平;拉尼娜期间,这种距平分布大体相反。常用的南方涛动指数衡量的是塔希提与澳大利亚达尔文之间气压差相对常态的偏离程度,在厄尔尼诺期间通常为负值,在拉尼娜期间则为正值。“厄尔尼诺-南方涛动”这一合称表明了海洋与大气变化之间的内在关联,而不是两个偶然同时发生的独立事件。(cpc.ncep.noaa.gov)

拉尼娜是ENSO的冷相位,其特征是赤道中东太平洋海表温度低于平均水平、赤道东风增强,以及截然相反的热带降水格局。ENSO中性指厄尔尼诺和拉尼娜均未确立的状态。此时海洋温度和大气环流往往接近其季节平均水平,但中性状态并不要求每个观测变量都严格等于平均值。它也可以描述海洋温度虽类似于暖相位或冷相位、但未出现相应大气响应的情况,反之亦然。因此,厄尔尼诺、拉尼娜与中性状态共同构成了同一耦合气候系统内的不同状态;“ENSO”并非只是厄尔尼诺的另一个称谓。(content-drupal.climate.gov)

西班牙语名称 El Niño 原意为“男孩”,在此语境中特指圣婴耶稣。这一名称源自秘鲁北部的渔民,他们注意到圣诞节前后沿海水温往往会出现升高。19世纪末秘鲁地理学家的记录中曾提到一股向南流动的暖流,称其为“厄尔尼诺海流”;该词最初仅指沿海的季节性升温,而非现代意义上的全海盆尺度现象。进入20世纪初,科学界逐渐开始用这一名称指代异常强烈的升温事件及其伴随的气候扰动。大约到1960年,研究人员认识到秘鲁沿海的升温可能是整个赤道太平洋更大范围扰动的一部分。随后,得益于雅各布·皮耶克尼斯在20世纪60年代末提出的海气耦合解释等研究,厄尔尼诺与南方涛动被紧密联系在一起,该词也由此获得了更广泛的气候学内涵。与圣诞节的渊源解释了这一名称的由来,但并不意味着每一次事件都必须始于圣诞节前后。(aoml.noaa.gov)

热带太平洋背景态

赤道西太平洋分布着广阔的暖池,印度尼西亚及其周边海域的平均海表温度高于28°C。在更靠东的海域,一片相对冷凉的“冷舌”自南美洲附近沿赤道向西延伸,有时甚至能逼近国际日界线。尽管整个海盆都受到强烈的热带太阳辐射加热,这种东西向的温度反差依然长期维持。盛行的偏东信风(自东向西吹拂的风)驱动表层海水向西流动,对维系这一温差起到了关键作用。与西太平洋暖池相比,偏东信风在赤道中东太平洋通常更为持久;而在暖池上空,平均风力较弱,深对流活动却十分频繁。(pmel.noaa.gov)

风应力驱动着向西流动的南赤道暖流,使上层海洋的暖水在西部海盆堆积。因此,温度随深度急剧下降的温跃层在西侧较深,向东则逐渐抬升变浅。海洋学家通常用20°C等温线的深度来表征这一结构。热带海洋与全球大气计划(TOGA)的观测数据显示,在赤道西太平洋,水温高于28°C的暖水层厚度大约可达上层100米。伴随暖水堆积形成的海表面倾斜,在海洋内部建立起向东的水平气压梯度力。在总体偏西的表层流下方,赤道潜流在温跃层内向东运送海水,这部分海水随后会在东部海盆被带上海表。(pmel.noaa.gov)

赤道上升流由风生表层海水的离散(辐散)引起。在偏东信风的作用下,地转偏向力导致赤道两侧的表层水背离赤道向外输送:北半球向北偏,南半球向南偏。底层海水随即上涌,补充流失的表层水。由于东太平洋的温跃层相对较浅,这种上升运动及伴随的湍流混合很容易将较冷的次表层水带入表层。因此,冷舌的形成是上升流、混合作用、水平输送以及表层受热共同平衡的结果,而非仅仅是一股自东向西运送近岸冷水的海流。威廉·S·凯斯勒(William S. Kessler)在2006年的综述中指出,估计赤道上升流的速度约为每天数米,但其空间分布仍存在较大不确定性。(pmel.noaa.gov)

沿岸上升流的动力机制与此相近,但在地理格局上有所区别。在秘鲁沿岸,大致平行于海岸吹向赤道的风驱动表层海水离岸流动,较冷的次表层水便上涌补充。这里的海岸线构成了表层水辐散的实体边界;而赤道上升流则是跨赤道南北两半球水体的辐散,并不依赖陆地边界。尽管沿岸冷水与赤道冷水在视觉上连成一条连续的冷水带,但两者的降温机制主要都是由局地风生过程维持的。(oceanservice.noaa.gov)

与海洋状态相对应的大气系统是沃克环流,这是一种东西向的翻转环流。西部温暖的海水加热上空大气,促进湿空气上升,形成深厚的对流云团和充沛的降水,地面气压相对较低。气流在对流层高层向东流动,并在较为冷凉的中东太平洋上空下沉;该区域地面气压相对较高,深对流极少发生。近地表的偏东信风则闭合了整个环流。美国国家海洋和大气管理局(NOAA)对12月至次年2月平均环流格局的描述显示,最强的上升气流位于印度尼西亚上空,而最强的下沉气流位于赤道中东太平洋上空。这是一种大尺度平均结构,而非恒定不变的单圈环流:其位置和强度会随季节更迭以及厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)周期发生变化。(cpc.ncep.noaa.gov)

海–气机制

厄尔尼诺的发展由气象学家雅各布·皮耶克尼斯于 1966 年阐述的**皮耶克尼斯正反馈**所维持。偏东信风的最初减弱会改变赤道海流,减少表层冷水的补给,使得太平洋中部和东部海域升温。由此造成的东–西海表温差缩小会使大气深对流区向东移动,进而削弱维持信风的气压梯度。风力的进一步减弱又反过来加剧海洋的变暖。这一耦合循环将海洋变化与大气变化紧密相连;单纯的风场异常或海表变暖均不足以解释其完整的机制。(pmel.noaa.gov)

涌升流冷却作用的减弱由两种物理机制共同导致。其一,偏东风应力减弱会减少近表层海流向赤道两侧的辐散,降低涌升流速度:进入表层的冷水变少。其二,温跃层(温度随深度急剧下降的水层)加深会改变下层补给水源的温度。即使涌升运动依然存在,涌上海面的海水温度也会更高,因为冷水库的位置更深。这种温跃层反馈在通常温跃层较浅的赤道东太平洋尤为重要。涌升流减慢与补给水源变暖可协同发挥作用,但二者是物理机制不同的过程,不能混为一谈。(pmel.noaa.gov)

水平输送通过纬向平流反馈也发挥着重要作用。当信风松弛时,通常向西流动的表层海流会减弱甚至转向,使得西太平洋的暖水向东流动。向东的海流异常将较暖的海水输送到太平洋中部,而向西流动的减弱则减少了来自东部的较冷海水的补充。不断扩大的暖水区会改变对流和风场,从而进一步强化海流的变化。马修·朗热涅及其同事在针对 1997 年 3 月西风爆发事件的模型试验中发现,暖池在一个月内向东移动了约 2,000 千米。他们于 2003 年发表的研究还表明,由此形成的海温格局能够削弱信风,并促进后续西风爆发事件的发生;这些定量结果反映的是数值模拟试验的结论,并非普适的位移速率。(pmel.noaa.gov)

赤道波动在整个洋盆中传递风应力强迫。下沉型开尔文波沿赤道向东传播,使海平面上升、温跃层加深,并产生东向海流异常。威廉·凯斯勒及其同事分析的观测数据显示,其传播速度约为 2.4 m s−12.4\ \mathrm{m\,s^{-1}},导致太平洋中部的温跃层上下位移约 20 米。罗斯贝波向西传播的速度较慢,负责重塑温跃层深度和上层海洋的热量分布;信风松弛可在激发出向东传播的下沉型开尔文波信号的同时,诱发向西传播的上升型罗斯贝波信号。边界反射可将一种波型部分转换为另一种波型,而到达美洲沿岸的开尔文波能量亦可沿海岸向两极方向传播。这些过程本质上海流与次表层结构的传播性调整,而非仅仅是孤立的暖水团以波动速度横越海洋。(pmel.noaa.gov)

西风爆发是指赤道西太平洋和中太平洋出现的历时较短的偏东风或强西风异常现象。它们能够加速向东的海流并激发下沉型开尔文波,从而促成厄尔尼诺事件的发生或发展。部分西风爆发伴随着季内尺度的大气扰动,包括麦登–朱利安振荡。其产生的影响取决于海洋现有的热结构以及强迫发生的位置和时机;发展中的暖池形态本身也会反过来影响后续的爆发。因此,它们更宜被视为潜在的促成因素,而非必然触发事件的通用诱因:ENSO 研究通常将瞬态大气变率带来的放大效应,与维系整个事件生命周期的较慢海–气耦合反馈明确区分开来。(pmel.noaa.gov)

发展、季节性与消亡

厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)在通常被称为约两到七年的时间尺度上不规则变化,但这一下限与上限并非连续发生厄尔尼诺事件的固定时间表。单次暖事件通常持续约9至12个月,不过部分事件的持续时间更长。事件的发展通常始于3月至6月,并在北半球夏季和秋季持续增强,最大强度一般出现在11月至次年2月。随后的衰退通常发生在次年3月至6月。这种在接近年末达到成熟期的趋势被称为季节位相锁定:它描述的是一种统计上的偏好,而非要求每场事件都必须在同一个月份开始或结束。(climate.gov)

该系统具有持续性的一个主要原因,在于热带太平洋表层之下缓慢变化的暖水储量。在金飞飞于1997年提出的充放电振子框架中,风生环流在暖事件发生前会积聚赤道表层上方的海洋热含量,随后在事件发展期间将暖水向远离赤道的纬度重新分配。一个常用的指标是 5∘N5^\circ\mathrm{N}–5∘S5^\circ\mathrm{S}、120∘E120^\circ\mathrm{E} 至 80∘W80^\circ\mathrm{W} 范围内高于 20∘C20^\circ\mathrm{C} 等温线的暖水体积。这一指标衡量的是次表层水体储备,而非单纯的海表温度。克里斯托弗·迈宁(Christopher Meinen)与迈克尔·麦克法登(Michael McPhaden)在2000年对1980—1999年观测数据的分析中发现,充水模态的变化平均领先东太平洋表层温度变化约七个月。该观测到的超前时间仅针对所分析的记录,并非事件发生前固定的倒计时。(pmel.noaa.gov)

在厄尔尼诺期间,海表增温与次表层储量的消耗可能会同时发生。温跃层(温度随深度急剧下降的水层)的东西倾斜会随风场变化而相对迅速地改变,而随着暖水向更高纬度释放,温跃层在全洋盆的平均深度调整则较为缓慢。因此,东太平洋深厚的温跃层在初期即使赤道暖水储量正在缩减,也能维持偏暖的海表状态。最终,减少的水体储备促使温跃层变浅,使得涌升流能够带来的海水变冷,从而抵消进一步的增温。仅凭充水本身并不能保证事件必定发生:2000年初和2001年初赤道热含量的显著增加,并没有直接引发厄尔尼诺事件。(pmel.noaa.gov)

滞后的海洋调整过程提供了额外的负反馈。在延迟振子机制中,向西传播的罗斯贝波可在西太平洋边界反射为向东传播的开尔文波,从而抬升温跃层并促进降温。相关罗斯贝波横跨洋盆的典型时间约为六个月,开尔文波则约为两个月,因此海洋会在数个季节的时间跨度内对早期的风场变化做出响应。再度出现的东风异常也能直接激发降温型开尔文波,因此边界反射并非唯一的消亡机制。海表热交换通常也会通过蒸发和太阳辐射加热的变化来削弱暖异常,不过与云相关的反馈机制会随大气环流形势而有所不同。(pmel.noaa.gov)

厄尔尼诺的消亡既可能导致ENSO中性状态,也可能转为拉尼娜,这取决于残留的次表层热亏损以及随后的气象强迫。两场事件截然不同的结局说明了这种不确定性。1997—1998年厄尔尼诺事件之后出现了迅速降温,并演变为持续至2001年的漫长冷位相。然而,在2002—2003年事件之后,初露端倪的降温趋势却在2003年5月和7月被爆发的西风爆发所打断。这些西风引发了使海水变暖的海洋调整(包括下沉型开尔文波),到了9月,主导局面的并非预期的拉尼娜,而是接近中性的状态。因此,一次事件的衰退并不意味着必然会交替进入相反的冷热位相。(pmel.noaa.gov)

指数与事件分类

海表面温度(SST)指数用于描述特定太平洋监测区域内相对于气候平均值的距平。各监测区范围不同:Niño 1+2 区位于 0°–10°S、90°–80°W,邻近秘鲁和厄瓜多尔;Niño 3 区位于赤道东太平洋的 5°N–5°S、150°–90°W;Niño 3.4 区位于中东太平洋的 5°N–5°S、170°W–120°W;Niño 4 区则位于更西侧的 5°N–5°S、160°E–150°W,跨越国际日期变更线。这些不同的地理覆盖范围便于监测整个海盆的变暖过程,而不是将所有的暖距平均等视之。指数若显示为 +1∘C+1^\circ\mathrm{C},代表的是相对特定基准平均值的距平,而非绝对水温。(cpc.ncep.noaa.gov)

传统的海洋尼诺指数(ONI)是 Niño 3.4 区海表温度距平的 3 个月滑动平均值。美国国家海洋和大气管理局(NOAA)基于第 5 版扩展重建海表温度(ERSSTv5)的历史 ONI 序列,采用每 5 年更新一次的中心化 30 年气候基准期。其历史厄尔尼诺标准是 ONI 至少达到 +0.5∘C+0.5^\circ\mathrm{C} 并持续连续 5 个重叠的 3 个月滑动季;对应的拉尼娜阈值则为 −0.5∘C-0.5^\circ\mathrm{C} 或更低。例如,12—2 月、1—3 月、2—4 月、3—5 月和 4—6 月构成 5 个重叠滑动季,而非 5 个彼此独立的 3 个月时段。这一持续性要求能够将持续的增暖与短期的波动区分开来,但仅凭海洋指数本身并不能确认大气条件是否与海洋发生了 ENSO 耦合响应。(cpc.ncep.noaa.gov)

2026 年 2 月,NOAA 气候预测中心正式采用相对海洋尼诺指数(RONI)进行官方的 ENSO 监测与预测。RONI 从 Niño 3.4 距平中扣除全球热带海洋(20°N–20°S)的平均 SST 距平,随后对该差值进行重新缩放,以保留原始 Niño 3.4 指数的方差。其业务化 ERSSTv6 序列采用 1991—2020 年基准期和 3 个月滑动平均,保留了 ±0.5∘C\pm0.5^\circ\mathrm{C} 的阈值以及连续 5 个重叠滑动季的历史判别标准。减去热带背景均值降低了其对整个热带普遍变暖的敏感性:Niño 3.4 区可能高于历史平均水平,但相对于其他热带海域而言并未出现明显的相对偏暖。因此,RONI 衡量的是引发大气响应的关键温差,而不仅仅是对过去气候态的局地偏离。采用 RONI 后,历史事件的分类也得到了重新评估,同时 ONI 仍作为独立记录继续保留。(cpc.ncep.noaa.gov)

大气层面的确认指标包括赤道东风信风减弱以及热带降雨向东移动。南方涛动指数(SOI)则提供了基于气压的补充测度:它反映了塔希提与澳大利亚达尔文之间海平面气压差的标准化距平。厄尔尼诺通常对应着 SOI 负值。澳大利亚气象局采用的特鲁普南方涛动指数(Troup SOI)将标准化距平乘以 10,并使用 1933—1992 年作为基准期;持续低于 −7 的数值通常伴随着厄尔尼诺的发生。该数值阈值属于这一特定 SOI 算法标准,不能与经过其他归一化处理的气压指数阈值混用。(noaa.gov)

各气象机构在监测区域、平均时间窗口和持续时间标准上也有所不同。日本气象厅将厄尔尼诺定义为:Niño 3 区 5 个月滑动平均 SST 距平达到至少 +0.5∘C+0.5^\circ\mathrm{C} 并持续 6 个月或更久。澳大利亚气象局则将持续的月度相对 Niño 3 或 Niño 3.4 距平高于 +0.8∘C+0.8^\circ\mathrm{C} 视为厄尔尼诺的典型特征,同时综合评估风场、云量、次表层水温及 SOI。这些定义差异可能导致不同机构认定的事件起止日期或等级分类有所不同,但这并不意味着观测事实本身存在矛盾。因此,在对比不同事件的强度时,必须指明所用的指数、SST 数据集、参考气候态以及平均时间窗口。从 ONI 改用 RONI 可能会改变某一事件的数值大小或历史分类标签,但这并不会改变其发生期间真实存在的天气与海洋状况。(data.jma.go.jp)

空间多样性与沿岸增暖

东太平洋型(EP)厄尔尼诺事件的最大海表温度正距平位于赤道东太平洋,暖水区向南美沿岸延伸。与此相对,中太平洋型(CP)事件的最强距平则集中在更偏西的国际日期变更线附近,东太平洋最东侧的增暖通常较弱。这些描述指的是相对于当地季节平均值的偏离程度(距平),而非绝对水温最高的位置。1997—1998年和2004—2005年的事件常分别被用作EP型与CP型的对比范例;不过在这两次事件中,热带太平洋的大范围海域实际上都出现了增暖。(repository.library.noaa.gov)

“中太平洋型厄尔尼诺”是一种宽泛的地理描述,而厄尔尼诺Modoki最初源于一种更具体的空间模态。2007年,卡鲁穆里·阿肖克(Karumuri Ashok)及其同事描述了一种中太平洋增暖而东西两侧水温均低于平均水平的现象;modoki(もどき)是日语表达,意为“相似但不同”。他们提出的厄尔尼诺Modoki指数计算方法为:中部区域的温度距平,减去两侧两个区域各自距平的一半。因此,该指数衡量的是三片海域之间的空间对比,而不仅仅是中太平洋的单独增暖。仅凭中太平洋增暖是否强于东太平洋增暖所做的简单分类,并不一定会筛选出与该指数完全相同的事件。(agupubs.onlinelibrary.wiley.com)

EP型与CP型的划分,并未在ENSO中确立两种截然分立的类别。各次事件在增暖的经度位置、覆盖范围和持续时间上各有不同,有些事件甚至兼具两者的特征。不同的分类方法可能侧重于区域平均值、统计空间模态或最大增暖所在的位置,因而对边界案例会得出不同的划分结果。安东妮埃塔·卡波通迪(Antonietta Capotondi)等于2015年发表的综述指出,ENSO是一组形态多样的海洋-大气耦合事件连续谱,而非仅靠两个固定模板就能充分概括的现象。(repository.library.noaa.gov)

沿岸厄尔尼诺指秘鲁和厄瓜多尔近海的异常增暖,它既可以伴随全海盆尺度的厄尔尼诺出现,也可以在中太平洋未见显著增暖的情况下单独发展。2017年1月,当赤道中太平洋正从拉尼娜向中性状态过渡时,秘鲁北部数个沿海站点的水温突然跃升至26°C以上。秘鲁ENFEN多部门监测委员会正式将2016年12月至2017年5月定性为一次中等强度的沿岸厄尔尼诺。相关研究显示,当地沿岸的海温距平最高达到了约+5°C。减弱的南风降低了蒸发冷却作用,并改变了洋流循环与冷水上翻;沿岸增暖与随之增强的大气对流进而维系了一种局地正反馈机制。这绝非仅仅是同期全海盆暖事件在沿岸的局部体现。(enfen.imarpe.gob.pe)

因此,空间结构和出现时机提供了单一强度指数所无法涵盖的信息。Niño 3.4区的平均值无法反映增暖是抵达了南美沿岸还是主要集中在日期变更线附近,也无法表明伴随的大气对流是否发生了相应位移。季节背景温度同样至关重要:2008年7月记录到的沿岸变暖并未引发强降水,是因为其绝对温度依然不够高;而2017年南半球夏季期间的变暖则触发了极其旺盛的对流与暴雨。正因如此,对事件的科学描述必须区分距平幅度与绝对温度,明确所处的季节与地理范围,并在考察海洋模态的同时密切关注大气耦合特征。即使某些事件的指数数值十分接近,其引发的区域气候响应也不可混为一谈。(frontiersin.org)

大气遥相关与区域气候

在厄尔尼诺期间,热带深对流区从西太平洋向中太平洋、有时甚至向东赤道太平洋东移。这些雷暴中的水汽凝结释放大量潜热,重置了大气的重要热源。由此产生的高层辐散气流激发出近乎驻波的罗斯贝波列,向极地和向东传播,在远离热带太平洋的地区引起正负交替的气压异常。这些大气遥相关改变了盛行风向和温度平流。热带加热还增强了副热带高压脊并使其向东伸展,促使太平洋急流向赤道方向偏移并向美洲延伸。由于这些急流引导着中纬度天气系统,其位置的偏移改变了风暴路径;温带响应通常在各自半球的冬季最为强烈。(pmel.noaa.gov)

在南美洲西部,沿海、山区和内陆地区的降水响应差异显著。在南半球夏季,当强烈的局地海洋变暖促进对流发展时,厄瓜多尔沿海和秘鲁北部可能出现特大降水;但安第斯山脉全境的响应并不一致。再往南,随着太平洋风暴路径移动,智利中部部分地区往往在冬季迎来更多降水。在南美大陆的其他地区,北部通常变得更干旱,而包括巴西南部、乌拉圭和阿根廷东北部在内的南美东南部则往往更加多雨。中美洲太平洋一侧的“干旱走廊”(Dry Corridor)在雨季通常降水偏少,尤以6月至12月期间最为明显。(pmel.noaa.gov)

印度尼西亚上空对流受到抑制,往往导致降水偏少,尤其是在旱季以及向雨季过渡的时期。在澳大利亚,最明显的偏干趋势出现在冬春季节的东部和中部地区,而非在全澳各地或全年持续呈现。澳大利亚气象局的对比数据体现了这种多变性:2002年冬春季大范围干旱,而2015年则表现出更为复杂的空间分布格局。在南亚,厄尔尼诺通常会减弱6月至9月的印度夏季季风,但这并不必然导致降水偏少:尽管1997年形成了一次强厄尔尼诺事件,当年的季风降雨量仍高于平均水平。与此相反,印度东南部和斯里兰卡在东北季风期(10月至12月)往往降水偏多。(bom.gov.au)

在非洲,季节和具体区域同样关键。赤道东非通常会在10月至12月的“短雨季”获得充沛降水,而非洲南部大部分地区在11月至次年3月往往降水偏少。萨赫勒部分地区和东非西部则在7月至9月出现干旱趋势。在北美洲,冬季环流通常促使美国南部(包括墨西哥湾沿岸)出现更湿润、偏冷的天气,而加拿大大部分地区和美国北部则偏向温和。太平洋西北地区通常变得更为干燥。加利福尼亚州的降水响应在不同事件之间差异显著,因此南部的多雨趋势不应被视为全州降雨的绝对保证。(fao.org)

厄尔尼诺还会重塑热带气旋的孕育环境。加勒比海和热带大西洋上空增强的高层西风通常会加大垂直风切变(即风速或风向随高度的变化),从而破坏气旋发展与增强所需的垂直对称结构。因此,大西洋的季节性气旋活动往往偏少;而在环流与风切变条件更有利的东北太平洋和中北太平洋,气旋活动则倾向于增多。在西北太平洋,一个重要响应体现在地理分布上:气旋生成位置通常向东南方向移动,从而改变了风暴路径以及风暴在暖水面上停留的时间与移动距离。随着辐合带的移动,南太平洋的气旋活动同样趋于向更东的方向延伸。(climate.gov)

这些对应关系描述的是概率的变化,而非确定性的结果。其影响强度取决于热带海温增暖的具体位置、季节、其他海洋状况以及大气内部的自然变率。季节性的降水匮乏依然可能伴随破坏性的暴雨,大西洋飓风活跃度的降低也并不排除出现破坏性登陆飓风的可能。要将某场具体的风暴或干旱归因,必须对其环流特征、水汽输送及其他相关影响因素进行独立分析;仅仅发生在厄尔尼诺期间并不能证明存在因果关系。(aoml.noaa.gov)

生态与生物地球化学效应

厄尔尼诺会减少中东赤道太平洋大部分区域以及秘鲁沿岸次表层营养盐向有光层的输送。涌升流减弱以及富含营养盐水体深度的改变,限制了对浮游植物的营养供应;浮游植物是浮游生物中进行光合作用的组成部分。其生长受阻降低了初级生产以及海洋食物网可利用的能量。在1997—1998年事件期间,弗朗西斯科·查韦斯(Francisco Chavez)及其同事测得表层海水营养盐匮乏,赤道太平洋的叶绿素浓度降至其1999年研究所参考的观测记录中的最低水平。这种响应在1998年年中迅速逆转:恢复的营养盐供应引发了一次异常广泛的浮游植物水华,表明生物学恢复可以伴随脱离厄尔尼诺的物理过渡过程同时发生。(aoml.noaa.gov)

海洋生物的应对方式既包括丰度改变,也包括空间重新分布。秘鲁鳀在水温较高的北部海域可能变得稀少,而在更偏南的较冷海域则更为常见,同时浮游植物的减少也削弱了其食物来源。在以往由冷水生物群落主导的区域,暖水物种可能会变得更加普遍。金枪鱼的响应则有别于沿岸饵料鱼:帕特里克·勒霍德(Patrick Lehodey)及其同事于1997年开展的研究将鲣鱼分布的转移与西太平洋暖池的大规模东西向移动联系起来;在厄尔尼诺期间,金枪鱼渔场通常会向东移动。这种空间移位改变了渔业捕捞鱼群的地点,并不必然意味着总资源量发生了等同的变化。猎物数量减少或分布改变还会波及海洋捕食者。2015—2016年期间,加利福尼亚洋流区的许多海鸟繁殖参与率和成功率下降,雏鸟生长变缓,出飞体重降低。(aoml.noaa.gov)

在珊瑚礁中,长期异常偏高的水温会破坏珊瑚与其光合共生藻之间的共生关系。共生藻的丧失会导致珊瑚白化,使珊瑚失去主要食物来源。白化本身并不等同于死亡:当胁迫缓解时珊瑚可以恢复,但持续暴露在高温下会使死亡率显著上升。在长期海洋变暖的背景下,2015—2016年的厄尔尼诺加剧并扩散了从2014年持续至2017年的全球性白化事件。美国国家海洋和大气管理局记录到中太平洋自2015年4月至2016年5月持续承受热胁迫;截至2016年5月,在贾维斯岛进行的调查报告显示,约98%的珊瑚覆盖面积死亡。这些损失改变了珊瑚礁生境本身,而不仅是珊瑚颜色的褪去。(aoml.noaa.gov)

陆地生态系统的响应取决于局地降水和气温异常。在热带森林中,干旱会限制光合作用,而气温升高会增加呼吸作用带来的碳损失;干旱条件也容易助长火灾。在2015—2016年期间,这些机制在不同大洲表现各异。由刘俊杰(Junjie Liu)主导的一项基于卫星数据的分析指出,植物吸收减少是南美洲热带地区碳释放的主要驱动因素,热带非洲以呼吸作用增加为主,而热带亚洲(尤其是印度尼西亚)则以火灾排放增加为主。因此,表面上相似的净碳释放增加并不一定代表相同的生态过程:植被生长受阻、分解与呼吸加速以及燃烧释放,对植被和碳储量具有各不相同的影响。(jpl.nasa.gov)

海洋和陆地对碳循环的影响方向可能相反。赤道太平洋通常会释放二氧化碳,因为涌升流将富含溶解无机碳的水体带到了表层。在厄尔尼诺期间,这种水体的输送减少抑制了气体释放,尽管在此期间光合碳吸收也随之下降。查韦斯及其同事估计,在1997—1998年期间,赤道太平洋滞留了约7亿吨原本会进入大气的碳。然而在陆地上,吸收减少以及呼吸和火灾增加的影响可能超过海洋的这种削减效应。刘俊杰的分析估计,与对比年份2011年相比,2015年南美洲、非洲和亚洲的热带地区总共向大气多排放了约25亿吨碳。这是陆地与大气之间净交换量的差异,而非仅仅是火灾排放的统计。(pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)

社会影响与气候信息的利用

与厄尔尼诺相关的气候灾害会通过暴露度与脆弱性的相互作用转化为社会损失:降水匮乏对雨养农田与灌溉农田产生的影响截然不同,而洪涝灾害在居民点、道路和公用设施建于易涝地带时造成的破坏更大。农业所受影响取决于高温或干旱胁迫是否与播种、开花或灌浆期重叠,并受前一季收成、粮食储备和购买力的制约。在2015—2016年事件期间,干旱导致整个南部非洲播种推迟、作物生长受阻。联合国粮食及农业组织(FAO)、欧盟委员会联合研究中心、饥荒早期预警系统网络(FEWS NET)和世界粮食计划署于2016年2月发布的联合评估显示,该地区上一季度的谷物产量已下降了23%。因此,库存见底和粮价高企加剧了这场新的气候冲击;该评估指出,甚至在这场危机全面爆发之前,该地区(不含南非)就已有约1400万人面临粮食不安全。(fao.org)

渔业、供水、电力和交通等领域将这些冲击传导至农业之外。在秘鲁外海,富含营养物质的上升流发生改变以及鱼群分布的变动,会导致捕捞量减少并扰乱鱼粉出口,进而影响加工业就业以及国际动物饲料市场。1997—1998年期间,鱼群向南或向更深的水域迁移,与此同时暴雨洪涝破坏了秘鲁的道路、住房、供电设施、学校和医院。干旱则引发了另一种连锁冲击:河流流量减少与水库蓄水量下降制约了可用水量与水力发电,进而波及工业和公共服务。在赞比亚与津巴布韦共管的卡里巴水库,世界银行的一项评估显示,2016年1月27日其蓄水率约为11%,而前一年同期则超过50%;估计的年潜在发电量缩减过半,降至4060吉瓦时。水库状况同时反映了来水径流与调度决策,因此电力短缺并不能直接单纯作为衡量厄尔尼诺强度的指标。(elibrary.imf.org)

经济后果在不同部门之间各不相同,即便在同一国家内部,影响的正负方向也未必一致。降水增加有利于水分匮乏地区的农作物生长,但若发生洪涝,则会损毁收成与基础设施;贸易与大宗商品价格还会将影响波及直接受灾地区以外的国家。保罗·卡辛(Paul Cashin)、卡米尔·穆罕默德斯(Kamiar Mohaddes)和迈赫迪·赖希(Mehdi Raissi)在2015年国际货币基金组织(IMF)的一项研究中,利用多国计量经济模型和1979—2013年的观测数据,估算了产出、通胀和大宗商品价格的响应。研究发现,包括澳大利亚、印度和印度尼西亚在内的多个经济体出现了负向经济增长响应,而包括阿根廷、加拿大和美国在内的其他国家则呈现正向响应。这些都是基于模型估算的对厄尔尼诺冲击的反应,并非某次具体事件经过审计的实际损失或收益。修复成本、减产损失以及估算的国内生产总值变化衡量的是不同的指标,不可简单相加。(imf.org)

有据可查的公共卫生关联涉及多条途径,而非单一的疾病响应。粮食短缺可能加剧营养不良;水资源短缺和洪涝破坏会损害环境卫生;降水和温度的改变会改变蚊虫生境;医疗设施受损则会中断卫生服务。世界卫生组织(WHO)2016年1月的评估指出,在1997—1998年期间,埃塞俄比亚暴发了疟疾疫情,印度尼西亚和太平洋岛屿暴发了登革热,多个受灾国还出现了水源性疾病的暴发。这些特定地域的关联并不能证明仅仅是厄尔尼诺直接导致了疫情。饮用水与卫生设施的获取条件、人口流离失所、营养状况以及卫生服务能力同样会影响疾病的传播和发病情况,这使得因果归因变得错综复杂。(cdn.who.int)

各机构利用季节性气候展望来组织早期预警和资源调配,而非用来预测单次灾害。世界气象组织(WMO)将全球长程预测中心的预测与专家评估相结合;各国国家气象和水文部门则在地方层面解读其具体影响。FAO在2023年的预先行动计划中,将季节预测与农业农事历、历史影响及既有脆弱性相结合,以确定优先救助对象。报告所列措施包括提供耐旱种子、保护牲畜、预置物资,以及修复索马里谢贝利河沿岸约4600米决口的堤岸,旨在保护近4万公顷的农田。预测的有效性依然取决于多种前提条件:厄尔尼诺持续的高概率并不等同于特定地点发生洪涝的高概率,而采取行动需要在播种前或灾害高峰来临前具备充足的资金、执行力以及足够的前置时间。(wmo.int)

科学历史与著名事件

19世纪后期的记载主要将厄尔尼诺视为秘鲁沿海的一种局地现象,那里的海水异常偏暖,有时伴有异常强降水和海洋生物群落的变化。它被重新认识为一种全洋盆尺度的现象,源于最初彼此独立的两个研究方向:太平洋海温观测和大气变率的统计学研究。在20世纪20年代和30年代,吉尔伯特·沃克(Gilbert Walker)与其合作者E·W·布利斯(E. W. Bliss)试图利用全球各地长达约40年的气压、气温和降水记录来寻找印度季风的预测指标。他们的季节性相关关系分析发现,太平洋与印度洋区域之间存在一种气压跷跷板现象,沃克将其命名为“南方涛动”。这确立了一种大尺度大气模态,但当时尚未揭示其海洋与大气的相互作用机制。(aoml.noaa.gov)

到1960年前后,科学家已经认识到秘鲁沿岸的偏暖水域可以沿赤道向西延伸直至日界线附近。雅各布·皮耶克尼斯(Jacob Bjerknes)在1966年和1969年发表的论文中,将海洋与大气的观测证据结合在一起。基于对1957–1958年、1963–1964年以及1965–1966年暖事件的观测,他将赤道信风的减弱与表层水温升高以及降水区向东移动联系起来。他的海气耦合解释表明,海温变化既是大气环流变化的原因,也是其结果:风力减弱减少了赤道上升流,而由此产生的增暖又减弱了东西向温差及相关的环流。为纪念沃克早期的研究,皮耶克尼斯将这种赤道垂直翻转环流命名为“沃克环流”。这些关联为将厄尔尼诺和南方涛动统称为ENSO提供了物理学基础。(aoml.noaa.gov)

1982–1983年的厄尔尼诺事件暴露了太平洋监测体系的重大缺陷:该事件未被预测出来,且直到其充分发展后才被察觉。其科学意义在很大程度上在于证明了建立持续、快速可用的观测网的必要性,而非依赖断断续续的科学考察。在NOAA太平洋海洋环境实验室,斯坦·海斯(Stan Hayes)主持开发了自主温度线数据采集系统(ATLAS)。这是一种能够测量海表气象条件和次表层水温、并通过卫星传输数据的系泊浮标。原型浮标于1984年初进行了测试,同年晚些时候沿西经110°布设了一个小型阵列。这项工程成果成为了热带大气海洋阵列(TAO)的基础。(pmel.noaa.gov)

1985年至1994年间开展的国际热带海洋与全球大气计划(TOGA),将这一努力扩展为协调统一的观测与研究系统。除TAO之外,该计划还支持了漂流浮标、验潮仪、船载次表层水温测量,以及利用卫星观测风场、海表温度和海平面。这些数据使研究人员得以检验各种ENSO机制理论,并开发用于季节预测的耦合气候模型。包含近70个系泊浮标的TAO阵列于1994年12月全部建成;其建设过程涉及来自六个国家的17艘考察船、共计83个航次和400余次浮标投放。该阵列在TOGA结束后继续运行,使试验性科研观测网络转变为了可持续的长期观测基础设施。(pmel.noaa.gov)

1997–1998年和2015–2016年的两次事件说明了为什么事件之间的比较需要明确选定的指数和观测重建。在NOAA基于ERSSTv6的海洋厄尔尼诺指数(ONI,即以每五年更新一次的居中30年为基准期计算的Niño 3.4海温距平三月滑动平均值)中,两次事件的峰值分别为1997年11月至1998年1月的+2.4°C,以及2015年11月至2016年1月的+2.6°C。这一对比仅反映了中东太平洋区域的平均水平,并不能概括事件强度的所有维度。欧洲中期天气预报中心(ECMWF)采用固定的1981–2010年气候基准态进行分析发现,2015–2016年Niño 3.4区和Niño 4区的距平尤其偏大,而东太平洋Niño 3区以及沿岸Niño 1+2区的变暖幅度仍低于1997–1998年的水平。其赤道水温记录还显示,2015–2016年的峰值变暖持续时间较短。因此,这两次受到广泛观测的事件不仅在指数数值上有所差异,在地理分布集中度和持续时间上也不尽相同。(cpc.ncep.noaa.gov)

观测与预测

厄尔尼诺的监测结合了固定站位的长期连续观测、移动式仪器以及卫星覆盖。1994年12月建成的热带大气海洋(TAO)浮标阵列包含近70个锚碇浮标,建立了覆盖整个赤道太平洋盆地尺度的观测网络;其后继系统TAO/TRITON测量海表风、海表面温度、湿度、气温以及次表层温度,涵盖表层以下500米内10个不同深度的观测。这些记录揭示了海洋次表层的变化以及与海洋变暖相伴的大气状况。近实时的数据传输使这些观测结果能够直接用于日常监测和数值预测初始化。Argo计划剖面浮标则提供了互补的温盐剖面观测:标准浮标通常每十天完成一个观测循环,在从约2000米深度上浮的过程中采集数据,并在浮出水面后回传记录。(pmel.noaa.gov)

船舶在固定航线上提供海洋温度剖面及海表气象观测数据,而设在岛屿和沿海的验潮仪则负责监测固定站点的海平面变化。卫星遥感将观测范围扩展至整个大洋盆地,能够监测海表面温度、海表风场及海表面高度。这些测量手段各具优势且不可互相替代:卫星观测能够描绘广阔的空间格局,而锚碇浮标与剖面浮标则能直接探测次表层结构。在同化系统中,海平面观测若与温盐剖面数据相结合,也有助于更准确地约束海洋演变中的热力结构估计。迈克尔·麦克法登(Michael McPhaden)及其同事在“OceanObs99”评估报告中阐述的综合观测网,囊括了船舶、锚碇浮标、漂移浮标、验潮仪和卫星,而非依赖单一仪器类型。(pmel.noaa.gov)

资料同化将观测数据与数值模式模拟的海气状态估计相结合,并充分考虑两者的不确定性。该方法能够利用在时空上分布不均的观测数据,重构出空间完整的状态场。例如,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的OCEAN5系统同化了来自锚碇浮标、船舶和Argo浮标的温盐剖面,以及卫星测高仪测得的海平面异常;海表面温度观测则进一步约束了上层海洋温度。由此生成的分析场为模式预测提供了初始场。再分析则将这一方法回溯应用于历史观测数据,为科学研究和预测评估提供长时间序列的网格化演变场。这类场依然属于基于模式的估计:观测覆盖范围的变化和可用仪器的更替可能会引入虚假的人为变率,因此必须进行质量控制与偏差订正。(ecmwf.int)

统计预测主要利用回归分析和时间序列建模等方法,根据观测变量之间的历史统计关系来预估未来的ENSO状态。动力预测则初始化海洋-大气耦合模式,通过对描述物理过程的控制方程进行时间积分来进行预报。集合预报通过采样多种可能的演变路径来捕捉不确定性,而多模式集合系统则综合了具有不同物理表述的多个预报系统;例如北美多模式集合(NMME)就汇集了美国国家海洋和大气管理局(NOAA)、美国国家航空航天局(NASA)以及加拿大环境与气候变化部的预测系统。这两种方法在不同季节和不同预报提前期内的预报技巧各有优劣。NOAA探讨的阿扎尔·埃赫桑(Azhar Ehsan)及其同事于2024年发表的一项分析指出,在北半球春季之前或春季期间发布的统计预测,其随后各季的预报技巧下降速度显著快于动力预测。(climate.gov)

预报提前期是指从初始化时间到目标预报时段(通常为一个三月季度)之间的时长间隔。概率性气候展望会分别给出厄尔尼诺、中性状态和拉尼娜各自的发生几率,而不是将集合平均值作为确定的单一结果呈现。预报检验通过对比预测与后续实际观测来进行:相关系数用于评估预报与观测的温度异常之间的吻合程度,而排序概率技巧评分(RPSS)则以某种参考预报(通常为气候态概率)为基准来评估分类概率预报的技巧。在针对2015年6月至2018年9月期间的一项评估中,米歇尔·勒厄勒(Michelle L’Heureux)及其同事发现,将预报员给出的温度预测与统计估算的不确定性相结合,其概率预报表现优于对比方法。这一结果表明,在改进数值模式的同时,预报校准与检验评估同样不可或缺。(climate.gov)

北半球春季可预报性障碍是指ENSO预报技巧在特定季节集中下降的现象,但并不意味着春季完全不可预测。跨越春季的预报之所以尤为困难,是因为这一时期往往是事件衰亡或位相转换的阶段,新生海气信号的特征尚不够明朗。因此,即使提前期完全相同,由于初始化月份的不同,预报技巧也会存在差异。此外,预测ENSO本身与预测其在局地的具体影响也不尽相同:太平洋变暖的发生概率,并不等同于某个特定地点发生干旱、洪涝或降水异常偏多的概率。区域季节性气候展望必须针对这些具体后果进行单独预估,且此类展望无法具体指示个别天气事件发生的精确时间。(climate.gov)

长期变率与气候变化

古气候学重建通过测定珊瑚、沉积物、树轮和洞穴沉积物中保存的环境信号,将 ENSO 的历史延伸至仪器观测时代之前。以 δ18O\delta^{18}\mathrm{O} 表示的珊瑚骨骼氧同位素比值既反映水温,也反映海水同位素组成,而后者受降水、蒸发和盐度的影响。锶钙比则提供了互补的温度代用指标。年纹层可确立相对年代框架,铀-钍测年法能够厘定化石珊瑚的年代;高分辨率密集取样甚至可以分辨出逐月变化。这些记录需要经过校准,并对保存状况与生物效应进行甄别。它们并不能与仪器测量的温度指数直接等同:2023年一项针对帕尔米拉环礁的研究发现,在2014—2015年和2015—2016年事件期间,海水同位素变化而非温度解释了超过一半的珊瑚氧同位素信号。(ncei.noaa.gov)

沉积物档案能够覆盖更长的时间跨度,但也会引入不同的不确定性。在厄瓜多尔的帕卡科查湖(Lake Pallcacocha),侵蚀和洪水期沉积的浅色层被解释为与厄尔尼诺相关的强降雨证据。放射性碳测年限定了年代框架,但年代判定、沉积物堆积速率以及对单层气候解释的不确定性,都会影响对事件发生频率的估算。至关重要的是,对降水敏感的地质档案记录的是局地响应,而非赤道太平洋海温的直接体现。因此,大气环流或流域水文过程的演变可能会改变其与 ENSO 之间的对应关系。树轮、洞穴沉积物及其他在地理上远离热带太平洋的重建记录也面临类似问题:记录所在地与热带太平洋之间的气候关联在数千年尺度上未必保持恒定。(whoi.edu)

重建结果表明,ENSO 在数十年、数百年乃至数千年的尺度上表现出显著的自然变率,而非简单地向更强事件单调演进。金·科布(Kim Cobb)及其同事于2013年发表了一项关于北莱恩群岛月分辨率化石珊瑚的研究,其取样时段跨越了过去的7000年。该研究发现 ENSO 活动变率极大,但在方差上并未呈现系统性趋势;20世纪的方差虽高于化石记录的平均水平,但并非史无前例。政府间气候变化专门委员会(IPCC)于2021年发布的第六次评估报告以中等信度评估指出,1950年以来的 ENSO 变率超过了1400年至1850年间的水平,但对其是否超过1400年以前的变率仅给出了低信度评价。仪器记录相对较短,加之强烈的年代际波动,限制了对持续趋势的有效检测。该评估同样以低信度认为重建的 ENSO 变率变化可归因于人类活动强迫。(pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)

厄尔尼诺对全球地表变暖的短暂推升作用,与持续的气候变化有着本质区别。ENSO 改变的是海洋热量的分布格局以及热量向大气释放的位置;厄尔尼诺通常会推高全球平均地表温度,而拉尼娜则会暂时抑制升温。这些波动是在由温室气体浓度增加和地球能量收支变化所引发的整体变暖背景下发生的。因此,厄尔尼诺有助于推升创纪录的暖年,但并不是数十年长期变暖趋势的根源。若不考虑人类活动的影响,仅包含自然强迫和内部变率(包括 ENSO)的数值模拟无法重现观测到的长期变暖现象。(noaa.gov)

相比于海表温度振幅的变化,未来与 ENSO 相关的降水变化的预估结论更为可靠。IPCC 2021年的评估认为,在 SSP2-4.5、SSP3-7.0 和 SSP5-8.5 情景下,即使 ENSO 的温度变率没有增加,到21世纪下半叶,与 ENSO 相关的降水变率也很可能显著增加。大气中水汽含量的增加会放大特定环流异常所诱发的降水响应。相比之下,关于未来 ENSO 温度振幅变化的预估仍具有高度不确定性,气候模式在所评估的全部四种情景中均未呈现出一致可靠的振幅变化。因此,降水变率的增加本身并不能证明以海温定义的厄尔尼诺事件会普遍变强或变频,也不能证明某种特定空间分布形态的事件会占据主导。(ipcc.ch)

针对 ENSO 远距离气候效应(遥相关)变化的研究,既关注 ENSO 异常本身,也关注其所作用的更为温暖的气候背景态。IPCC 评估认为,北太平洋和北美上空的 ENSO 遥相关很有可能向东偏移,但同时也指出模式在更广范围的遥相关变化预测上一致性有限。气候模式中长期存在的固有偏差——包括赤道冷舌偏差以及 ENSO 异常的经向范围和纬向宽度误差——增加了此类预估的复杂性。在无外强迫变化的条件下进行的长期控制模拟,以及外强迫相同但初始条件不同的大样本集合模拟,有助于区分系统内部自发产生的波动与外强迫响应。涵盖更长时段、多区域相互印证的代用资料记录,则为判定振幅、频率或事件多样性的显著变化是否超出了自然变率范围提供了互补的检验依据。(ipcc.ch)

参考来源

  1. The “El Niño” FAQaoml.noaa.gov
  2. What is the El Niño–Southern Oscillation (ENSO) in a nutshell?content-drupal.climate.gov
  3. Climate Prediction Center - ENSO FAQcpc.ncep.noaa.gov
  4. Climate Variability: Oceanic Niño Indexclimate.gov
  5. The Tropical Ocean-Global Atmosphere observing system: A decade of progresspmel.noaa.gov
  6. The upper ocean heat balance in the western equatorial Pacific warm pool during September-December 1992pmel.noaa.gov
  7. The circulation of the eastern tropical Pacific: A reviewpmel.noaa.gov
  8. WP03 TPOS_ENSOpmel.noaa.gov
  9. What is upwelling?oceanservice.noaa.gov
  10. Equatorial Walker circulationcpc.ncep.noaa.gov
  11. El Niño and La Niña: Causes and Global Consequencespmel.noaa.gov
  12. Forcing of intraseasonal Kelvin wavespmel.noaa.gov
  13. The March 1997 Westerly Wind Event and the onset of the 1997/98 El Niño: understanding the role of the atmospheric responsenora.nerc.ac.uk
  14. El Niño and La Niña: Frequently asked questionsclimate.gov
  15. Observations of Warm Water Volume Changes in the Equatorial Pacific and Their Relationship to El Niño and La Niñapmel.noaa.gov
  16. Observations of Warm Water Volume Changes in the Equatorial Pacific and Their Relationship to El Niño and La Niña: Summarypmel.noaa.gov
  17. Archive Of Upper Ocean Heat Content Computed From BMRC Temperaturespmel.noaa.gov
  18. Evolution of the 2002/03 El Niñopmel.noaa.gov
  19. Climate Prediction Center — Current Monthly Atmospheric and Sea Surface Temperatures Index Valuescpc.ncep.noaa.gov
  20. Climate Prediction Center — Oceanic Niño Index (ONI)cpc.ncep.noaa.gov
  21. CPC adopts Relative Oceanic Niño Index (RONI) for reliable, responsive monitoring and tracking of ENSOcpc.ncep.noaa.gov
  22. Climate Prediction Center — Relative Oceanic Niño Index (RONI)cpc.ncep.noaa.gov
  23. Relative Oceanic Niño Index (RONI): What’s Changing and Why It Matterscpc.ncep.noaa.gov
  24. Southern hemisphere monitoringbom.gov.au
  25. Understanding El Niño & ENSOnoaa.gov
  26. Historical ENSO eventsdata.jma.go.jp
  27. Understanding ENSO Diversityrepository.library.noaa.gov
  28. Researchers investigate whether distinct 'flavors' of El Nino/La Nina existpsl.noaa.gov
  29. Forcings and Evolution of the 2017 Coastal El Niño Off Northern Peru and Ecuadorfrontiersin.org
  30. Climate Prediction Center - ENSO - Jetstreamcpc.ncep.noaa.gov
  31. El Niño | FAOfao.org
  32. El Niño: what it means for Australia's climatebom.gov.au
  33. ENSO and the Indian Monsoon… not as straightforward as you’d thinkcontent-drupal.climate.gov
  34. The Strengthening Relationship between ENSO and Northeast Monsoon Rainfall over Sri Lanka and Southern Indiajournals.ametsoc.org
  35. Weather Impacts of ENSOnoaa.gov
  36. Can We Blame El Niño?climate.gov
  37. Impacts of El Niño and La Niña on the hurricane seasonclimate.gov
  38. The Influence of ENSO Flavors on Western North Pacific Tropical Cyclone Activityrepository.library.noaa.gov
  39. 2010 Climate Events Connected to El Niño or La Niñaclimate.gov
  40. What is upwelling? - NOAA Ocean Explorationoceanexplorer.noaa.gov
  41. Biological and chemical response of the equatorial pacific ocean to the 1997-98 El Ninopubmed.ncbi.nlm.nih.gov
  42. El Niño Southern Oscillation and tuna in the western Pacificnature.com
  43. Ocean Indicators We’re Tracking for El Niño’s Arrival on the West Coastfisheries.noaa.gov
  44. Threats to Coral - NOAA/AOMLaoml.noaa.gov
  45. What is coral bleaching?oceanservice.noaa.gov
  46. Global Coral Bleaching 2014-2017: Status and an Appeal for Observationscoralreefwatch.noaa.gov
  47. NASA Pinpoints Cause of Earth's Recent Record Carbon Dioxide Spikejpl.nasa.gov
  48. El Niño set to have a devastating impact on southern Africa’s harvests and food securityfao.org
  49. El Niño: FAO’s updated Anticipatory Action and Response Plan urgently requires $160 million to support over 4.8 million people through March 2024fao.org
  50. Fair Weather or Foul? The Macroeconomic Effects of El Niñoelibrary.imf.org
  51. World Bank Document: El Niño Emergency Assistance Projectdocuments1.worldbank.org
  52. Energy–Water Nexus in Southern Africadocuments.worldbank.org
  53. El Niño Good Boy or Bad?imf.org
  54. El Niño and Healthcdn.who.int
  55. El Niño affects more than 60 million peoplewho.int
  56. World Meteorological Organization declares onset of El Niño conditionswmo.int
  57. History of the SOI: NOAA Physical Sciences Laboratorypsl.noaa.gov
  58. Building TAO | Global Tropical Moored Buoy Arraypmel.noaa.gov
  59. Climate Prediction Center - ONIcpc.ncep.noaa.gov
  60. The 2015/2016 El Niño and beyondecmwf.int
  61. Data Telemetrypmel.noaa.gov
  62. Argo programaoml.noaa.gov
  63. The El Niño–Southern Oscillation (ENSO) Observing Systempmel.noaa.gov
  64. The use of radar altimeter products at ECMWFecmwf.int
  65. Ocean Reanalysis/analysisecmwf.int
  66. Data assimilationecmwf.int
  67. How good have models been at predicting ENSO in the 21st century?climate.gov
  68. Team effort: the North American Multi-Model Ensembleclimate.gov
  69. ENSO forecast mash-ups: What’s the best way to combine human expertise with models?content-drupal.climate.gov
  70. The Spring Predictability Barrier: we’d rather be on Spring Breakclimate.gov
  71. NOAA/WDS Paleoclimatology - Bermuda - Sr/Ca and d18O Data and SST Reconstructionncei.noaa.gov
  72. Highly Variable El Niño–Southern Oscillation Throughout the Holocenewhoi.edu
  73. Contrasting Central Equatorial Pacific Oxygen Isotopic Signatures of the 2014/2015 and 2015/2016 El Niño Eventsrepository.library.noaa.gov
  74. Highly variable El Niño-Southern Oscillation throughout the Holocenepubmed.ncbi.nlm.nih.gov
  75. Variability of El Niño/Southern Oscillation activity at millennial timescales during the Holocene epochwhoi.edu
  76. Chapter 3: Human Influence on the Climate Systemipcc.ch
  77. Where does global warming go during La Niña?prod-01-asg-www-climate.woc.noaa.gov
  78. Chapter 4: Future Global Climate: Scenario-Based Projections and Near-Term Informationipcc.ch
  79. Chapter 8: Water Cycle Changesipcc.ch