Экстремальная погода из стратосферы

Исследователь климата из ETH Даниэла Домайзен задокументировала, как стратосфера влияет на экстремальные погодные явления. Её удивил широкий спектр потенциальных последствий. Она объясняет, что это означает для климатических исследований и долгосрочных прогнозов погоды.

Даниэла Домайзен подтверждает, что глобальное потепление остаётся основной причиной экстремальных явлений, однако стратосфера — слой атмосферы на высоте 15–50 км — также может их вызывать и усиливать. Исследование обобщает множество примеров такой связи.

Наиболее изучены экстремальные похолодания в северном полушарии, возникающие при внезапном нагреве и разрушении полярного стратосферного вихря. Другой пример — серия мощных штормов в Англии в феврале 2020 года, приведших к наводнениям. Необычно сильный полярный вихрь стабилизировал их траекторию. Также найдены свидетельства роли стратосферы в лесных пожарах в Австралии и мини-ураганах в Северном Ледовитом океане.

Связь между слоями осуществляется через атмосферные волны, которые, поднимаясь из тропосферы, могут разрушить полярный вихрь. Однако механизм обратного влияния стратосферы на поверхность изучен не до конца. Стратосфера ответственна примерно за 10% изменчивости зимней погоды и может маскировать эффекты глобального потепления в северном полушарии.

Одна из целей исследований — улучшение долгосрочных прогнозов на несколько недель или месяцев. События в стратосфере позволяют оценить вероятность волн холода или жары, хотя и не дают точного прогноза на конкретный день. Современные модели пока недостаточно хорошо воспроизводят стратосферные процессы, что снижает надёжность долгосрочных прогнозов.

Для дальнейшего прогресса необходимо лучше понять, почему в трети случаев возмущения в стратосфере не оказывают видимого влияния на погоду у поверхности. Новые проекты запущены в Бразилии и ЮАР для изучения недостаточно исследованных регионов. Учёные стремятся выявить новые связи, например, с качеством воздуха или сильными дождями, и интегрировать эти знания в модели с помощью численных методов и машинного обучения.