Als eines von neun Kippelementen des Erdsystems ( Schellnhuber 2009 ; Lenton 2021 ) verliert der westantarktische Eisschild (WAIS) beschleunigt an Masse, wobei er seit den späten 1970er Jahren kumulativ um 6,9 ± 0,6 mm zum globalen Meeresspiegelanstieg beigetragen hat ( Rignot et al. 2019 ). Der regionale Klimawandel kann erhebliche Auswirkungen auf die Gletschereisdynamik (z.B. basale Schmelzvermittlung durch Ekman-Transport) ( Kimura et al. 2017 ) und die Massenbilanz der Eisschilde (z.B. Akkumulation durch Niederschlag und Schneeverwehung; Oberflächenschmelze durch Erwärmung der Lufttemperatur) ausüben, was Bedenken hinsichtlich der Flow-on-Effekte aufkommen lässt. Seit 1958 erlebte das WAIS eine signifikante Erwärmung ( Steig et al. 2009 ), wobei sich die Erwärmungsrate im Vergleich zum globalen Mittel für die zweite Hälfte des 20. Jahrhunderts mehr als verdoppelte. Damit ist das WAIS eine der sich am schnellsten erwärmenden Regionen der Erde ( Bromwich et al. 2013 , 2014 ). Zu Beginn des 21. Jahrhunderts überträgt sich die Erwärmung über der Antarktischen Halbinsel jedoch auf die Abkühlungstrends ( Turner et al. 2016 ). Jones et al. (2019) berichteten über die saisonale und jährliche Abkühlung zwischen 1998 und 2016 über der Byrd-Station. Clem et al. (2020) zeigten, dass die Erwärmung des Südpols von 1989 bis 2018 mit einer Abkühlung der Antarktischen Halbinsel und der Westantarktis einhergeht.
Dem Beitrag der El Niño-Southern Oscillation (ENSO) zu den Klimaveränderungen in der Antarktis wurde viel Aufmerksamkeit geschenkt. Neuere Studien haben gezeigt, dass der zentraltropisch-pazifische Antrieb zwischen den 1950er und 2000er Jahren maßgeblich für die schnelle Wintererwärmung in der Westantarktis verantwortlich war, und zwar über atmosphärische Telekonnektionen durch eine atmosphärische Rossby-Welle ( Ding et al. 2011 ; Nicolas und Bromwich 2014 ). Steigende Meeresoberflächentemperaturen (SSTs) im westlichen tropischen Pazifik führen zu den zyklonalen Anomalien im Weddellmeer, die eine Erwärmung am Südpol und eine Abkühlung auf der Antarktischen Halbinsel verursachen ( Clem et al. 2019 , 2020 ). Das Muster der SST im tropischen Pazifik hat sich verändert, mit negativen SST-Anomalien im äquatorialen östlichen tropischen Pazifik seit dem Ende des 20. Jahrhunderts, wie die negative Phase der interdekadischen Pazifischen Oszillation (IPO) zeigt. Aufgrund der ähnlichen räumlichen Muster der SST-Anomalien wie bei ESNO wird der Börsengang auch als ENSO-ähnliche dekadische Variabilität betrachtet. So entsteht der Börsengang in gewisser Weise als Überbleibsel weitgehend unabhängiger ENSO-Ereignisse ( Newman et al. 2016 ; Power et al. 2021 ). Es hat sich gezeigt, dass ihre Änderungen oder Phrasenübergänge die ENSO-Telekonnektion auf der interannalen Skala modulieren ( Dong et al. 2018 ). Es bleibt die Frage, ob die Abkühlung über der Westantarktis in erster Linie auf welche Prozesse und Mechanismen und aus welchen Gebieten zurückzuführen ist.
Daten und Methoden
In dieser Studie verwendeten wir die monatlichen Daten der mittleren atmosphärischen Oberflächentemperatur (SAT; gemessen in 2 m über Boden) an der Byrd-Station von Bromwich et al. (2013, 2014 , ), der einzigen WAIS-Station mit vollständigen Langzeittemperaturaufzeichnungen von 1958 bis 2021 . Ihre Jahres- und Saisonmittelwerte zeigen hohe und signifikante Korrelationen (r > 0,8 , p < 0,05) mit ERA5-Temperaturfeldern über den größten Teil des WAIS (Abb. 1g–k ), was zeigt, dass sie robust repräsentativ für das zentrale WAIS sind, was auch von Bromwich et al. (2013, 2014 2014). Wir nutzten die monatlichen mittleren ERA5-Felder, einschließlich des Meeresspiegeldrucks (SLP), der geopotentiellen Höhen von 850 hPa (Z850) und des Windes von 850 hPa. Die gemittelten SST-Daten stammen aus der NOAA Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (SST) V5 (ERSSTv.5). Die monatlichen Daten zur mittleren Meereiskonzentration (SIC) stammen aus dem NOAA/NSIDC Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration, Version 4. Die IPO-Veränderungen wurden durch den ungefilterten Tripolindex von NOAA ERSSTv.5 quantifiziert. Wir verwenden den stationsbasierten Index des Southern Annular Mode (SAM) von Marshall (2003). Angesichts der Verfügbarkeit der monatlichen mittleren ozeanischen und atmosphärischen Felder konzentriert sich unsere Analyse auf das Intervall von 1979 bis 2018. Die standardmäßige lineare Regression der kleinsten Quadrate, die Korrelationsanalyse und die lineare Kongruenz werden angewendet, um SAT-Änderungen, die regionalen atmosphärischen Zirkulationstrends und ihre Verbindungen zur tropischen Klimavariabilität zu untersuchen. Die statistische Signifikanz wurde mit Hilfe des Student's t t-Tests ermittelt. Wir haben die empirische orthogonale Funktion (EOF) angewendet, um die jährliche und saisonale Variabilität des Meeresspiegeldrucks (SLP) von 40° bis 90°S zu untersuchen und die Hauptmodi der SLP-Änderungen zu identifizieren. Die EOF-Analyse ist ein varianzmaximierendes multivariates statistisches Verfahren, das die Hypothese unterstützt, dass regionale Änderungen der atmosphärischen Zirkulation mit der SST-Variabilität im tropischen Pazifik zusammenhängen. Um die dominanten gekoppelten Variationsmodi zwischen der tropischen pazifischen SST und der regionalen Klimavariabilität zu erfassen, wurden die möglichen Verbindungen zwischen der südlichen Hemisphäre Z850 (60°–90°S) und der SST-Variabilität mittels Maximum-Kovarianz-Analyse (MCA) bestimmt.
(a)–(f) Surface air temperature (SAT) changes at the Byrd Station during 1958–2021. (a) Running 20-yr SAT trends (°C decade−1) at the start of the trend period, with the p < 0.05 confidence interval shaded in gray. The strongest significant cooling from 1999 to 2018 is labeled by pentagram. (b)–(f) The time-varying annual and seasonal mean SAT trends, with p < 0.05 indicated by stippling: (b) annual, (c) December–February (DJF), (d) March–May (MAM), (e) June–August (JJA), and (f) September–November (SON). (g)–(k) The correlation of annual and seasonal averaged SAT with ERA5 during 1979–2021, region with p < 0.05 outlined by red lines: (g) annual, (h) DJF, (i) MAM, (j) JJA, (k) SON. In (b)–(f), the y axis is the start year of the trend, and the x axis is the end year of the trend; the x = y axis is exactly the 20-yr trend, and the periods exceeding 20-yr are in the lower-right half.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
(a)–(f) Änderungen der Oberflächenlufttemperatur (SAT) an der Byrd-Station zwischen 1958 und 2021. (a) Laufende 20-Jahres-SAT-Trends (°C-Dekade −1 ) zu Beginn der Trendperiode, wobei das p Konfidenzintervall p < 0,05 grau schattiert ist. Die stärkste signifikante Abkühlung von 1999 bis 2018 ist mit einem Pentagramm gekennzeichnet. (b)–(f) Die zeitlich veränderlichen jährlichen und saisonalen mittleren SAT-Trends, wobei p < 0,05 durch Tupfen gekennzeichnet ist: (b) jährlich, (c) Dezember–Februar (DJF), (d) März–Mai (MAM), (e) Juni–August (JJA) und (f) September–November (SON). (g)–(k) Die Korrelation der jährlichen und saisonalen gemittelten SAT mit ERA5 im Zeitraum 1979–2021, Region mit p < 0,05, umrandet durch rote Linien: (g) jährlich, (h) DJF, (i) MAM, (j) JJA, (k) SON. In (b)–(f) ist die y-Achse x-Achse das Endjahr des Trends; die x das Startjahr des Trends und die y=y-Achse ist genau der 20-Jahres-Trend, und die Perioden, die 20 Jahre überschreiten, befinden sich in der unteren rechten Hälfte.
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Befund
Jüngste Abkühlungstrends auf dem WAIS.
Die Zeitreihen der laufenden 20-jährigen (Abb. 1a ) und die zeitlich veränderlichen ( Abb. 1b ) Trends der jährlichen mittleren SAT an der Byrd-Station zeigen eine nachhaltige Abkühlung seit den frühen 1990er Jahren. Insbesondere in der Epoche von 1999 bis 2018 gab es mit einer Rate von −0,93 °C den größten Rückgang des Jahresdurchschnitts um 20 Jahre −1 ( p < 0,05). Im gleichen Zeitraum (1999–2018) sank auch der saisonale Mittelwert der SAT ( Abb. 1c–f ). Die Frühjahrsabkühlung war mit etwa dem Doppelten des Jahresmitteltrends (−1,84 °C Dekade) am stärksten −1 ), und der Winter lag an zweiter Stelle (−1,19 °C Dekade −1 ), mit der sehr schwachen Abkühlung im Herbst und Sommer. Für die vier Jahreszeiten war jedoch nur die 20-Jahres-Box-Fenster-Abkühlung im Frühjahr mit einem Konfidenzniveau von p < 0,05 statistisch signifikant. Diese Abkühlungstrends, die aus unseren In-situ-Messungen abgeleitet wurden, stimmen mit denen überein, die von MODIS-Produkten für die Landoberflächentemperatur und ERA5 bestimmt wurden (Abb. ES1 und ES2 im Online-Ergänzungsmaterial). Trotz des unterschiedlichen Ausmaßes der Abkühlung in den Datenbanken haben sie eine gemeinsame Abkühlung im Winter, Frühling und Jahresmittel in der gesamten Region, die sich auf den WAIS-Marie-Byrd-Land-Sektor konzentriert.
Die atmosphärische Zirkulation und das Meereis verändern sich auf und um die Antarktis.
Die EOF-Analyse wird verwendet, um die führenden Modi der jährlichen und saisonalen mittleren SLP-Variabilität zwischen 1999 und 2018 zu identifizieren ( Abb. 2). Wir analysieren nur die räumlichen Muster und Zeitreihen (PCs) der ersten beiden EOF-Modi (EOF1 und EOF2) und die damit verbundenen großräumigen Zirkulationszustände. Der EOF1 erklärt etwa 31 % bis 46 % der Varianz des jährlichen und saisonalen mittleren SLP und stellt die atmosphärischen Zirkulationsanomalien dar, die dem SAM-Muster ähneln. Insbesondere die Zirkulationsanomalien in der Nähe des Amundsenseetiefs (ASL) sind das auffälligste Merkmal der atmosphärischen Zirkulation des EOF1 für Jahres- und Frühjahrs-SLP. Vorangegangene Studien unterstreichen den kühlenden Effekt, der mit der positiven SAM-Polarität für die Westantarktis verbunden ist, insbesondere im Sommer und Herbst ( Marshall 2007 ; Nicolas und Bromwich 2014 ; Marshall und Thompson 2016 ; Jones et al. 2019 ; Fogt und Marshall 2020 ). Es gibt jedoch keine signifikanten Korrelationen zwischen dem von Marshall (2003) beobachteten SAM-Index und den SATs im Sommer 1999–2018 ( Abb. ES3). Darüber hinaus zeigen die schwachen negativen Korrelationen den begrenzten Beitrag von SAM zur westantarktischen Abkühlung der Herbstlufttemperatur. Trotz der signifikant negativen Korrelation von Winter-SATs mit SAM trat im Winter keine ausgeprägte positive SAM-Polarität auf.
Principal modes of annual and seasonal SLP. EOF analysis associated with the first two EOF modes for 1999–2018 on the SLP. The amplitude of each EOF is regressed onto SLP to indicate the variability of SLP associated with the principal component. The percentage shown in the top center of each subplot lists the amount of variance associated with which each EOF. The black and red lines outline the areas significant at the confidence levels of p < 0.1 and p < 0.05, respectively.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Hauptmodi der jährlichen und saisonalen SLP. EOF-Analyse im Zusammenhang mit den ersten beiden EOF-Modi für 1999–2018 auf dem SLP. Die Amplitude jedes EOF wird auf SLP zurückgeführt, um die Variabilität der SLP im Zusammenhang mit der Hauptkomponente anzuzeigen. Der Prozentsatz, der oben in der Mitte jedes Teildiagramms angezeigt wird, listet die Varianz auf, die mit jedem EOF. Die schwarzen und roten Linien umreißen die Bereiche, die bei den Konfidenzniveaus von p signifikant sind. p < 0,1 bzw. p < 0,05
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
EOF2 erfasst etwa 16 % bis 24 % der Variabilität des jährlichen und saisonalen SLP. Im Jahresmittel besteht EOF2 aus den anomalen Wirbelstürmen in der Nähe des Weddellmeeres und des Südindischen und Pazifischen Ozeans sowie den Antizyklonen in der Nähe der Drake-Passage. Der Sommer EOF2 besteht hauptsächlich aus einem System mit hohem SLP über dem Bellingshausen- und Amundsenmeer und einem System mit niedrigem SLP über dem Weddellmeer und dem südlichen Indischen Ozean, die den Zirkulationsbedingungen entsprechen, die die Abkühlung der Antarktischen Halbinsel begünstigen ( Randel und Wu 1999; Turner et al. 2016 ; Jones et al. 2019 ). Im Herbst zeigt das räumliche Muster von EOF2 eine Dipolstruktur zwischen der Drake-Passage (Hochdruckanomalien) und dem Rossmeer (Tiefdruckanomalien). Im Winter und Frühling weisen die EOF2-Muster signifikante negative SLP-Anomalien auf, die sich westwärts zum Amundsenmeer bewegen, was auf eine klassische stationäre Rossby-Wellenreaktion auf tropischen SST-Antrieb hinweist ( Maclennan und Lenaerts 2021 ). Wir finden eine statistisch signifikante und positive Korrelation zwischen EOF2-Hauptkomponentenzeitreihen (PC2) im Frühjahr und der entsprechenden westantarktischen Lufttemperatur ( r = 0,61 , p < 0,05, Abb. 3 ). Von September bis November (SON) besteht der EOF2 aus signifikant negativen SLP-Anomalien über dem östlichen Amundsenmeer (Maclennan und Lenaerts 2021 ) und einem blockierenden Hoch in der Drake-Passage und der nördlichen Antarktischen Halbinsel, das dem Pazifik-Südamerika-Modus 1 (PAS1) ähnelt, der mit den SST-Anomalien im tropischen Pazifik zusammenhängt. Die zyklonalen Bedingungen in der Amundsensee durch ein Tiefdruckgebiet und Antizyklon in der Drake-Passage und in der nördlichen Antarktischen Halbinsel durch ein Hochdruckgebiet begünstigen die Prävalenz von kaltem und trockenem Südwestwind über dem kontinentalen WAIS ( Abb. 4 ), was zu einem Temperaturabfall führt. Im Sommer verstärkt der positive Trend der Meereiskonzentration (SIC) für den Zeitraum 1999–2018 (Abb. 4 ) über dem Weddellmeer die Auswirkungen der zyklonalen Bedingungen auf die Abkühlung auf der Antarktischen Halbinsel ( Turner et al. 2016 ). SIC in der Amundsensee zeigte während JJA und SON ( Abb. 4 ) einen signifikanten Anstieg aufgrund der durch die Winde aus dem Weddellmeer verursachten Offshore-Luftströmung entlang der WAIS-Küsten, was wiederum dazu beiträgt, die Kühleffekte auf diese Region zu verstärken.
(left) Correlations between the time series of the second empirical orthogonal function mode (PC2) with ERA5 SAT (panel) and Byrd SAT (circle). (right) The time series of the PC2 and Byrd SAT. The black and red lines outline the areas significant at the confidence levels of p < 0.1 and p < 0.05, respectively.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
(links) Korrelationen zwischen den Zeitreihen der zweiten empirischen orthogonalen Funktionsmode (PC2) mit ERA5 SAT (Panel) und Byrd SAT (Kreis). (rechts) Die Zeitreihen des PC2 und Byrd SAT. Die schwarzen und roten Linien umreißen die Bereiche, die bei den Konfidenzniveaus von p signifikant sind. p < 0,1 bzw. p < 0,05
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Annual and seasonal mean trends in oceanic and atmospheric conditions from 1999 to 2018, including SIC and 850 hPa wind. The black and red lines outline the areas significant at the confidence levels of p < 0.1 and p < 0.05, respectively.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Jährliche und saisonale mittlere Trends der ozeanischen und atmosphärischen Bedingungen von 1999 bis 2018, einschließlich SIC und 850 hPa Wind. Die schwarzen und roten Linien umreißen die Bereiche, die bei den Konfidenzniveaus von p signifikant sind. p < 0,1 bzw. p < 0,05
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Tropische Telekonnektion mit der Variabilität der atmosphärischen Zirkulation in der Antarktis.
Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass der ENSO-Antrieb aus dem tropischen Pazifik das WAIS-Klima beeinflusst, indem er zwischenjährliche Änderungen in der Position und Intensität der ASL erzwingt ( Clem et al. 2017 ; Deb et al. 2018 ). Die atmosphärische Zirkulation ändert sich über dem Amundsenmeer, was zu einer WAIS-Wintererwärmung von den 1950er bis zu den 2000er Jahren führt, die eng mit dem Anstieg der SST im zentralen tropischen Pazifik zusammenhängt ( Ding et al. 2011 ). Seit den späten 1990er Jahren variiert die SST im tropischen Pazifik jedoch. Für den Zeitraum von 1999 bis 2018 übertraf die jährliche und alle saisonalen SST im westlichen tropischen Pazifik die von 1979 bis 1997, während die SST im zentralen und östlichen Pazifik niedriger war und die Unterschiede signifikant sind (p < 0,05) ( Abb. 5 ). Die großen regionalen Unterschiede der SST im tropischen Pazifik deuten auf die signifikante negative Phase des IPO hin (Abb. 6 ) und damit auf einen relativ starken Polarfront-Jet (PFJ), wie Trenberth et al. (2014) bereits berichtet haben. Dies führt zu einem anomalen Abstieg über dem zentralen bis östlichen tropischen Pazifik und zu einem anomalen Anstieg im tropischen westlichen Pazifik mit einer Verstärkung der Walker-Zirkulation ( Clem und Fogt 2015 ). Die negativen SST-Anomalien im tropischen Zentralpazifik und die entsprechenden Konvektions- und Wirbeländerungen auf hohem Niveau lösen die quasi-stationären Rossby-Wellenzüge aus. Letztere ähneln denen, die während eines La-Niña-Ereignisses beobachtet werden, die sich von den Tropen entlang einer Großkreisbahn durch den Südpazifik ausbreiten ( Clem und Fogt 2015 ; Turner et al. 2016 ) in hohe Breiten. Die Reaktion der anomalen Rossby-Wellenaktivität wird durch westliche Veränderungen sowie die mittlere zonale Zirkulation moduliert, die zu regionalen atmosphärischen Zirkulationsanomalien über der südlichen Polarregion führen ( Li et al. 2021 ). Bei dem Börsengang handelt es sich um eine ENSO-ähnliche dekadische Variabilität auf beiden Seiten des tropischen Pazifikbeckens. Der IPO-Index und der Niño-3.4-Index weisen eine sehr ähnliche Variabilität zwischen den Jahren auf ( Abb. 6 ). Es ist von entscheidender Bedeutung, eine Methode zu finden, um IPO-Signale von ENSO zu trennen. Da der Börsengang als Residuum weitgehend unabhängiger ENSO-Ereignisse entsteht, die mit der niederfrequenten Modulation von ENSO ( Newman et al. 2016 ; Power et al. 2021 Power et al. 2021) besteht eine praktikable Alternative zur Bestimmung der einzelnen Signale darin, die Kovariabilität mit Niño-3.4-SSTs mittels eines linearen Regressionsansatzes aus dem IPO-Index zu entfernen ( Clem et al. 2020 ; Abb. 6 ). Im Vergleich zum rohen IPO-Index kann der IPO-Restindex die Phase des Börsengangs besser darstellen, wie sie durch den tiefpassgefilterten IPO-Index dargestellt wird, der den Tschebyschew-Filter mit einer Cutoff-Periode von 13 Jahren und einer Filterreihenfolge von 6 verwendet ( Henley et al. 2015 ; Abb. 6 ). Um die Auswirkungen des Börsengangs auf die atmosphärische Zirkulationsvariabilität in und um die Antarktis zu untersuchen, besteht unsere Strategie zunächst darin, die lineare Kongruenz des Börsengangs mit SLP zu berechnen. Die SLP-Felder werden auf den IPO-Residualindex zurückgeführt, und dann wird der Regressionskoeffizient jeder Gitterzelle mit dem beobachteten Trend im IPO-Residualindex multipliziert ( Abb. 7 ). Zweitens verwenden wir die Maximum-Kovarianz-Analyse (MCA) der saisonalen Mittelwerte der tropischen SST und Z850 für den Zeitraum von 1999 bis 2018 (Abb. ES3 und ES4). Drittens werden die SLP-PC2-Zeitreihen durch die SST-Änderungen ( Abb. 8 ).
Difference in mean SST between 1999–2018 and 1979–98. The red contours outline areas of differences that are statistically significant at the p < 0.05 confidence level.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Unterschied in der mittleren SST zwischen 1999–2018 und 1979–98. Die roten Konturen umreißen Bereiche mit Unterschieden, die bei einem p Konfidenzniveau von p < 0,05
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
The monthly mean IPO unfiltered index, IPO filtered index, IPO residual index, and Niño-3.4 index.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Der monatliche Mittelwert des ungefilterten IPO-Index, der IPO-gefilterte Index, der IPO-Restindex und der Niño-3,4-Index.
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Die Abnahme der SLP über dem Amundsenmeer ist linear deckungsgleich mit dem negativen Trend der IPO (Abb. 7 ), in Übereinstimmung mit den vorangegangenen Studien ( Turner et al. 2016 ; Clem et al. 2020 ), dass die negative Phase des Börsengangs ab den späten 1990er Jahren einen Großteil der negativen SLP-Anomalien in der ASL-Region und im Weddellmeer ausmacht. MCA-Ergebnisse bestehen aus Paaren von räumlichen Moden und entsprechenden Zeitreihen, die kovariierende tropische SST- und Z850-Strukturen repräsentieren (Abb. ES3 und ES4). Für die beiden hier analysierten Felder kann der tropische SST-Modus physikalisch als Antrieb und der Z850-Modus als Reaktion interpretiert werden. Führende Paare von MCA-Mustern deuten somit auf diejenigen Muster tropischer SST-Anomalien hin, die die außertropische Zirkulation der südlichen Hemisphäre am stärksten beeinflussen. Das stärkste SST-Signal ist eine Abkühlung im zentralen und östlichen Pazifik, die dann zu den negativen Trends von Z850 in der ASL-Region, insbesondere in SON zwischen 1999 und 2018, führt. Darüber hinaus zeigen Regressionen der SST auf die PC2-Zeitreihe, dass die durch EOF2 erklärte atmosphärische SON-Zirkulation robust mit den IPO-bedingten SST-Anomalien ( Abb. 8 ). Die negative Phase des IPO verursacht zyklonale Anomalien in der östlichen ASL-Region ( Abb. 2 und 8 ) durch die Übertragung von Rossby-Wellenzügen. Diese Telekonnektion zum Südpazifik in hohen Breiten erhöht den Druckgradienten und verstärkt die südliche Strömung entlang der Westflanke des Zyklons ( Abb. 4 ), wodurch die SATs über dem kontinentalen zentralen WAIS abnehmen. Im australischen Frühjahr, wenn der negative IPO intensiver ist, ist der subtropische Jetstream stärker und befindet sich dort, wo er als Wellenleiter wirken kann ( Li et al. 2021 ).
Trends in annual and seasonal SLP linearly congruent with negative IPO residual index in 1979–2018. The black and red contours outline the areas of correlations, trends, and differences, significant at the confidence levels of p < 0.1 and p < 0.05, respectively.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Trends der jährlichen und saisonalen SLP, die linear mit dem negativen IPO-Restindex in den Jahren 1979–2018 übereinstimmen. Die schwarzen und roten Konturen umreißen die Bereiche der Korrelationen, Trends und Unterschiede, die bei den Konfidenzniveaus von p signifikant sind. p < 0,1 bzw. p < 0,05
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
The sea surface temperature regressed to the time series of the second empirical orthogonal function mode (PC2) of annual and seasonal SLP from 1999 to 2018. The black and red lines outline the areas with trends significant at p < 0.1 and p < 0.05 confidence interval, respectively.
Citation: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Die Meeresoberflächentemperatur ging von 1999 bis 2018 auf die Zeitreihe des zweiten empirischen orthogonalen Funktionsmodus (PC2) des jährlichen und saisonalen SLP zurück. Die schwarzen und roten Linien umreißen die Bereiche, deren Trends bei p signifikant sind. p < 0,1 bzw. p < Konfidenzintervall 0,05
Zitierweise: Bulletin of the American Meteorological Society 104, 6; 10.1175/BAMS-D-22-0153.1
Diskussion und Schlussfolgerungen
Das Ausbleiben der westantarktischen Erwärmung zu Beginn des 21. Jahrhunderts erinnert an das Ereignis der globalen mittleren SAT-Verlangsamung (globaler Erwärmungs-Hiatus), wobei die negative Phase des Börsengangs eine der häufigsten Hauptursachen ist. Der Stillstand der globalen Erwärmung endete in den frühen 2010er Jahren, und die Erwärmung beschleunigte sich erneut, was mit der Verschiebung der pazifischen dekadischen Oszillation (PDO) von der negativen Phase in die positive Phase, der zunehmenden Nordatlantischen Oszillation (NAO) und der positiven Phase der Atlantischen Multidekadischen Oszillation (AMO) zusammenhing ( Zhang et al. 2019 ). In den frühen 2010er Jahren kam es jedoch immer noch zu einer Abkühlung über dem WAIS, was darauf hindeutet, dass das westantarktische Klima im Vergleich zu PDO, NAO und AMO empfindlicher auf tropische pazifische Antriebe reagiert. Eine aktuelle Studie ( Li et al. 2021 ) berichtete auch, dass ein Telekonnektionsmuster durch den tropischen Atlantik und den Indischen Ozean etabliert werden kann, das die Rossby-Wellenzüge durch direkte und indirekte Pfade treibt und die SAT-Änderung des WAIS beeinflusst, aber der Effekt ist relativ schwach.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das WAIS in den letzten 20 Jahren (1999–2018) vor allem im Frühjahr einen deutlichen Abkühlungstrend erlebt hat, der auf die Wechselwirkungen von gekoppeltem Meereis, Ozean und Atmosphäre zurückzuführen ist. Hier führten wir die beobachtete signifikante Abkühlung im Frühjahr auf die starken zyklonalen Anomalien in der Amundsensee und die antizyklonalen Bedingungen in der Drake-Passage und der Antarktischen Halbinsel zurück, die von EOF2 präsentiert wurden, was mit negativer IPO zusammenhing, sowie auf die Zunahme von SIC in der Amundsensee, die ebenfalls durch tropische Antriebe angetrieben wurde. Während der kühlende Effekt des positiven SAM auf die Westantarktis erwartet wird ( Marshall 2007 ; Marshall und Thompson 2016 ; Fogt und Marshall 2020 ), hat es bei der jüngsten Abkühlung keine Rolle gespielt. Dies unterstreicht die Bedeutung der regionalen Variabilität der atmosphärischen Zirkulation, die mit den tropischen pazifischen SST-Anomalien verbunden ist, für die Steuerung der zentralen WAIS-Lufttemperatur. Es gibt keine belastbare Übereinstimmung über die Variabilität der tropischen pazifischen SST in der Zukunft durch die verschiedenen atmosphärischen globalen Klimamodelle (AGCMs) ( Lee et al. 2021 ). Cai et al. (2022) zeigen jedoch einen robusten Anstieg der prognostizierten Veränderung der ENSO-bezogenen SST-Variabilität unter allen Emissionsszenarien, wenn sie über ein Jahrhundertfenster angewendet werden, wobei die IPO-Variabilität für zukünftige Projektionen noch nicht vollständig untersucht wurde. Damit bestätigt sich, dass die tropisch-pazifische Klimaoszillation nach wie vor eine wichtige Unsicherheitsquelle für die Lufttemperatur in der Westantarktis ist, die sich aus zukünftigen Projektionen ergibt.
Die GCMs aus der Phase 6 des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) sind ein wichtiges Werkzeug, um die Projektionen zukünftiger Klimaänderungen über der Antarktis zu erstellen. Der 28-CMIP6-Multimodell-Ensemble-Mittelwert in der Geschichte erfasst jedoch nicht den signifikanten Abkühlungstrend des WAIS zu Beginn des 21. Jahrhunderts, sondern den signifikanten Erwärmungstrend am Südpol, der von Clem et al. (2020) berichtet wurde (Abb. ES6, Tabelle ES1), was erhebliche Unsicherheiten in den zukünftigen Temperaturprojektionen von CMIP6-Modellen auf dem WAIS impliziert. Es ist leicht zu verstehen, dass trotz der relativ hohen Zuverlässigkeit der Modelle für die globalen Temperaturänderungen ihre Darstellungen klimatologischer interdekadischer Übergänge über der Antarktis im Allgemeinen weniger genau sind, wahrscheinlich aufgrund ihrer groben Auflösung und der spärlichen polar-speziellen physikalischen Schemata. Um zukünftige Temperaturänderungen in der Antarktis besser vorhersagen zu können, können die GCMs daher den Einfluss der interdekadischen Oszillation nicht ignorieren und müssen mehr physikalische Mechanismen einbeziehen.
Bestätigungen.
Diese Arbeit wurde unterstützt durch das National Key Research and Development Program of China (2020YFA0608202), die National Natural Science Foundation of China (41971081 und 41830644), das Strategic Priority Research Program der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (XDA19070103), das Project for Outstanding Youth Innovation Team in the Universities of Shandong Province (2019KJH011), das Australian Antarctic Program im Rahmen der Projekte AAS187, 4007, 5032 und 4506 sowie dem Shanghai Frontiers Science Center of Polar Science (SCOPS). PH wurde von der australischen Regierung im Rahmen des Programms "Antarctic Science Collaboration Initiative" (ASCI000002; Australian Antarctic Program Partnership) und dem Projekt 405 des International Space Science Institute (Schweiz). Wir danken den Anbietern öffentlich zugänglicher Daten, die in dieser Studie verwendet wurden, einschließlich ECMWF, NOAA, NSIDC und BAS (siehe unten).
Erklärung zur Datenverfügbarkeit.
Die monatlichen mittleren SAT-Daten für Byrd Station sind bei https://polarmet.osu.edu/datasets/Byrd_recon/ verfügbar. Die ERA5-Daten werden vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) (https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/search?type=dataset) bereitgestellt https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/search?type=dataset. IPO-Indizes können unter (https://psl.noaa.gov/data/timeseries/IPOTPI/ frei verfügbar sein https://psl.noaa.gov/data/timeseries/IPOTPI/. Die gemittelten SST-Daten stammen von der NOAA ( https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.noaa.ersst.v5.html ). SIC-Daten sind beim National Snow and Ice Data Center (NSIDC) (https://nsidc.org/data/G02202/versions/4) verfügbar https://nsidc.org/data/G02202/versions/4. Die SAM-Indexdaten stammen vom British Antarctic Survey ( http://www.nerc-bas.ac.uk/icd/gjma/sam.html ).
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