Springer Science and Business Media LLC

In the Original publication of the article, a grant number was not included in the in acknowlegement section. The correct information is as follows.

Nghiên cứu này khảo sát cách mà Dao động Thái Bình Dương Định kỳ (PDO) điều tiết hiệu ứng của Dao động El Niño/Chu kỳ Nam (ENSO) đến sự gia tăng nhanh chóng (RI) của bão nhiệt đới ở Bắc Thái Bình Dương. Phân tích cho thấy mối quan hệ giữa ENSO và số lượng RI hàng năm trong các giai đoạn PDO ấm là mạnh mẽ và có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, trong các giai đoạn PDO lạnh, không có sự tương quan đáng kể nào giữa ENSO và RI trên quy mô liên năm. Sự gia tăng của mối quan hệ ENSO–RI liên năm trong các giai đoạn PDO ấm chủ yếu là do sự thay đổi của cắt lớp gió thẳng đứng trong môi trường. PDO trong các giai đoạn ấm (lạnh) có thể làm mạnh (yếu) một sự kiện El Niño để tăng cường (giảm) ảnh hưởng của vùng nước ấm trên Thái Bình Dương xích đạo trong mùa bão nhờ vào sự gia nhiệt địa phương. Các sự kiện El Niño đi kèm với lưu thông Walker mạnh mẽ hơn ở Thái Bình Dương xích đạo trong giai đoạn PDO ấm hơn là trong giai đoạn PDO lạnh. Ngược lại, mô hình và biên độ của lưu thông Walker liên quan đến các sự kiện La Niña ít bị ảnh hưởng bởi giai đoạn PDO thay thế. Điều này có xu hướng làm gia tăng (giảm) phản ứng của khí quyển đối với ENSO trong giai đoạn PDO ấm (lạnh), và điều tương tự cũng xảy ra với các liên kết khí quyển của ENSO. Kết quả của chúng tôi chỉ ra rằng việc phân tầng dự đoán RI dựa trên ENSO theo PDO có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự đoán RI thống kê.

The question of why, in the annual-mean, the northern hemisphere (NH) is warmer than the southern hemisphere (SH) is addressed, revisiting an 1870 paper by James Croll. We first show that ocean is warmer than land in general which, acting alone, would make the SH, with greater ocean fraction, warmer. Croll was aware of this and thought it was caused by greater specific humidity and greenhouse trapping over ocean than over land. However, for any given temperature, it is shown that greenhouse trapping is actually greater over land. Instead, oceans are warmer than land because of the smaller surface albedo. However, hemispheric differences in planetary albedo are negligible because the impact of differences in land-sea fraction are offset by the SH ocean and land reflecting more than their NH counterparts. In the absence of a role for albedo differences it is shown that, in agreement with Croll, northward cross-equatorial ocean heat transport (X-OHT) is critical for the warmer NH. This is examined in a simple box model based on the energy budget of each hemisphere. The hemispheric difference forced by X-OHT is enhanced by the positive water vapor-greenhouse feedback, and is partly compensated by the southward atmospheric energy transport. Due to uncertainties in the ocean data, a range of X-OHT is considered. A X-OHT of larger than 0.5 PW is needed to explain the warmer NH solely by X-OHT. For smaller X-OHT, a larger basic state greenhouse trapping in the NH, conceived as imposed by continental geometry, needs to be imposed. Numerical experiments with a GCM coupled to a slab ocean provide evidence that X-OHT is fundamentally important in determining the hemispheric differences in temperature. Therefore, despite some modifications to his theory, analysis of modern data confirms Croll’s 140-year-old theory that the warmer NH is partly because of northward X-OHT.

Since wind is an important source of renewable energy, it has attracted attention worldwide. Several studies have been developed in order to know favorable areas where wind farms can be implemented. Therefore, the purpose of this study is to project changes in wind intensity and in wind power density (PD), at 100 m high, over South America and adjacent oceans, by downscaling and ensemble techniques. Regional climate model version 4 (RegCM4) was nested in the output of three global climate models, considering the RCP8.5 scenario. RegCM4 ensemble in the present climate (1979–2005) was validated through comparisons with ERA-Interim reanalysis. The ensemble represents well the spatial pattern of the winds, but there are some differences in relation to the wind intensity registered by ERA-Interim, mainly in center-east Brazil and Patagonia. The comparison between the future climate (2020–2050 and 2070–2098) and the present one shows that there is an increase in wind intensity and PD on the north of SA, center-east Brazil (except in summer) and latitudes higher than 50°S. Such increase is more intense in the period 2070–2098.

The South Atlantic Ocean (SAO) is characterized by the development of different types of synoptic scale cyclones, which affect the weather and climate of South America. For the first time, we obtained the long term trend of subtropical cyclones (SCs) climatology over the SAO through two ensembles under RCP8.5 scenario. Regional Climate Model version 4 (RegCM4) projections were driven by three global climate models (GCMs) from CMIP5. SCs are obtained by applying three algorithms: (1) for tracking all cyclones based on relative vorticity; (2) to describe the thermal structure of the cyclones; and (3) for selecting only the SCs. Ensemble means are able to capture the main SCs characteristics shown by ERA-Interim reanalysis in the present climate (1979–2005), such as the main region of formation (near the southeastern Brazilian coast), track density, seasonality (higher frequency in austral summer) and lifetime (~ 3 days). The RegCM4 and GCMs ensembles project a negative and statistically significant trend in the frequency of SCs in the future climate (2050–2080) near the southeastern coast of Brazil. The projections also indicate a greater negative trend of SCs than for all cyclones. This would be a response to the future increase in the mean sea level pressure (expansion of South Atlantic subtropical anticyclone), which in turn leads to a change in the low-level circulation acting to decrease the moisture transport to the main region of SCs development. Though the SCs frequency will decrease in the future, they are projected to be more intense due to stronger convective forcing.

The climate change projections of the Intergovernmental Panel on Climate Change are based on scenarios for future emissions, but these are not statistically-based and do not have a full probabilistic interpretation. Raftery et al. (Nat Clim Change 7:637–641, 2017) and Liu and Raftery (Commun Earth Environ 2:1–10, 2021) developed probabilistic forecasts for global average temperature change to 2100, but these do not give forecasts for specific parts of the globe. Here we develop a method for probabilistic long-term spatial forecasts of local average annual temperature change, combining the probabilistic global method with a pattern scaling approach. This yields a probability distribution for temperature in any year and any part of the globe in the future. Out-of-sample predictive validation experiments show the method to be well calibrated. Consistent with previous studies, we find that for long-term temperature changes, high latitudes warm more than low latitudes, continents more than oceans, and the Northern Hemisphere more than the Southern Hemisphere, except for the North Atlantic. There is a 5% chance that the temperature change for the Arctic would reach 16 $$^\circ $$ C. With probability 95%, the temperature of North Africa, West Asia and most of Europe will increase by at least 2 $$^\circ $$ C. We find that natural variability is a large part of the uncertainty in early years, but this declines so that by 2100 most of the overall uncertainty comes from model uncertainty and uncertainty about future emissions.

Tropical cyclone (TC) is one of the most devastating weather systems that causes enormous loss of life and property in the coastal regions of Bay of Bengal (BoB). Statistical forecasting of TC occurrence can help decision-makers and inhabitants in shoreline zones to take necessary planning and actions in advance. In this study, we have investigated the impact of El Niño–Southern Oscillation (ENSO) on the frequency of TC over the BoB by using 100 years TC and Southern Oscillation Index data. The frequency of TC is approximated through observation and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation. Two-sample Student’s t test has been applied for examining the statistical significance where the results are significant at 5% level for all cyclonic disturbances. The monthly and seasonal distribution show this feature more distinctly. The total annual frequency of depressions and cyclonic storms in El Niño and La Niña conditions does not differ much, but the monthly/seasonal distribution shows high differences for certain months and seasons. The simulated frequency of TC landfall using MCMC matches well with the observation. The proposed methodology is illustrated through a case study in BoB rim countries-Bangladesh, India, Sri Lanka and Myanmar. Poisson and Bayesian regression have also been used to predict the probabilities of TC frequency over the BoB. Both the regression approaches show 10 and 32% improvement than climatology for the forecast and cross-validation skill respectively. We have also analyzed TC impact over Bangladesh as a case study. Possible links of the variation of TC activities with the largescale geographical distribution of sea surface temperature, vertical wind shear, vorticity, moisture and relative humidity are also explored.

Phản hồi của một polynya Bắc Cực, một vùng không có băng lớn trong băng biển, đến khí hậu bán cầu được nghiên cứu bằng mô hình T21 GCM của ECMWF. Để thực hiện điều này, chúng tôi so sánh một tích phân điều khiển và một tích phân biến thể, trong đó một polynya đã được giới thiệu vào biển Kara. Do GCM, giống như khí quyển thực tế, cho thấy mức độ biến động tần số thấp cao, phản ứng trung bình đối với các điều kiện biên đổi đã bị che mờ bởi tiếng ồn nội tại. Các phân tích ý nghĩa cần thiết do đó được thực hiện nhằm nâng cao tỷ lệ tín hiệu trên tiếng ồn trong khuôn khổ của một mẫu đoán được chọn trước và một thống kê kiểm định đa biến. Lưu lượng nhiệt cảm ứng và nhiệt ẩn tăng lên bên trên polynya, dẫn đến việc làm ấm lớp đối lưu phía dưới ngay trên và gần polynya. Không có thay đổi đáng kể nào về áp suất khí quyển địa phương hoặc toàn cầu được liên kết với sự gia nhiệt này. Tuy nhiên, chúng tôi phát hiện một sự thay đổi đáng kể về độ rộng bán cầu của các trường địa thế tiềm năng tại 300 hPa, nếu chúng tôi sử dụng các mẫu đoán là các chế độ riêng của phương trình cuộn barotropic. Trường dòng chảy trung bình khác biệt đi kèm với những thay đổi đáng kể của trường xoáy tạm thời đồng bộ. Chúng tôi nhận thấy một biến đổi đáng kể trong sự ép barotropic và baroclinic của dòng chảy trung bình qua các xoáy, một sự thay đổi trong vị trí và cường độ của các đới bão và trong sự chuyển đổi giữa năng lượng xoáy có thể và năng lượng xoáy động. Lưu lượng nhiệt bổ sung từ polynya dẫn đến việc giảm lưu lượng nhiệt phương diện do các xoáy đồng bộ trên Đại Tây Dương.