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El Niño
 
Regions for El Niño indices calculation
Regionen für die Berechnung von Niño-Indizes
 
Der Zustand der Atmosphäre und des Ozeans in Äquatornähe lässt sich durch eine Reihe von Parametern beschreiben: Meeresspiegelhöhe (SLH), Meeresoberflächentemperatur (SST), Druck auf Meereshöhe, Bodenwinde und Meerestemperatur unterhalb der Oberfläche. El Niño ändert das erwartete Verhalten dieser Parameter.
 
Das El-Niño-Phänomen zeichnet sich durch ein deutliches räumliches Schema und ein mehr oder weniger gleich bleibendes zeitliches Muster aus. Die oben genannten Parameter (SLH, SST, Winde usw.) werden auf 'Anomalien' hin untersucht. Eine Anomalie errechnet sich durch Subtraktion eines Standarddurchschnittswerts von dem jeweiligen Messwert. Was ist eine Anomalie? Eine Anomalie ist ein ungewöhnliches Verhalten eines Prozesses. Um beispielsweise die Anomalie der Meeresoberflächentemperatur für den Monat Dezember 1997 zu berechnen, müssen wir die Durchschnittstemperatur jedes Dezembers des Bezugszeitraums (z. B. der letzten 20 Jahre) von dem Wert für den untersuchten Monat (hier Dezember 1997) subtrahieren. Das Ergebnis ist ein positiver oder negativer Wert, und Null ist der 'Normalwert'. Bei einem positiven Ergebnis fällt der Parameter anomal hoch aus. Ein negatives Ergebnis drückt einen anomal niedrigen Parameter aus.

 
 
Zur Identifizierung eines El-Niño-Phänomens und zur Quantifizierung seiner Stärke werden häufig bestimmte Indizes herangezogen. Der am meisten verwendete Index ist die Abweichung von durchschnittlichen Oberflächentemperaturen in spezifischen Gebieten. Zu diesen Gebieten gehört die so genannte Niño-4-Region zwischen 160°Ost-150°West und 5°S-5°N. Eine weitere Region ist Niño 3.4 bei 5°S-5°N, 120°W-170°W.

Auch der Southern Oscillation Index (SOI) wird häufig als Index zur Erkennung eines El-Niño-Phänomens verwendet. Bei SOI handelt es sich um die normalisierte Differenz zwischen den Anomalien des Luftdrucks über Tahiti (18°, 150°W) und über Darwin (12°S, 131°O).

Die Analyse der Indizes erlaubte beispielsweise die Schlussfolgerung, dass in Zeiträumen mit einem hohen Niño-3-Index ein niedriger SOI zu messen ist und umgekehrt.

Diese Fallstudie umfaßt:

  • Hintergrund
  • Übungen


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    El Niño
    Hintergrund
    Übungen
    Übung 1: Höhe des MeeresspiegelsÜbung 2: Meeresoberflächen
    temperatur
    Übung 3: OzeanfarbeÜbung 4: La Niña
     
     
     
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