Stormvågor kan ibland öka kusthavsnivån med 10 fot eller mer, äventyra samhällen och företag längs vattnet, men ny forskning från University of Central Florida visar att det kan finnas ett sätt att förutsäga perioder när det är mer troligt att sådana händelser inträffar.

I en studie publicerad nyligen i Journal of Geophysical Research:Oceans , Forskare utvecklade modeller för att förutsäga extrema förändringar i havsnivån genom att koppla stormfloder till storskalig klimatvariation som är relaterad till förändringar i atmosfärstryck och havsytans temperatur, som El Niño.

El Niño är en periodisk uppvärmning av havsytans temperaturer i Stilla havet mellan Asien och Sydamerika som kan påverka vädret runt om i världen.

"Om vi ​​kunde förutsäga i förväg när vi går igenom perioder med relativt högre översvämningsrisk, det skulle vara mycket användbar information att ha, till exempel för att göra tillgängliga och distribuera resurser långt i förväg, " säger Mamunur Rashid, studiens huvudförfattare och en postdoktorand forskningsassistent vid UCF:s civila institution, Miljö- och byggnadsteknik.

"Vår analys var bara det första steget i denna riktning, och även om vi visar att det finns en viss förmåga att förutsäga stormflodsvariationer över mellanåriga till decadala tidsskalor, vi är ännu inte vid den punkt där ett sådant modelleringsramverk kan användas på ett operativt sätt eller för att fatta viktiga beslut baserat på resultaten, " han säger.

Studien stöddes av National Oceanic and Atmospheric Administrations Climate Program Office, Program för klimatobservationer och övervakning.

Studien bygger på tidigare forskning som visade att stormflod är en viktig faktor i extrema havsnivåvariationer, vilket är när vattennivån är högre eller lägre än normala förhållanden. Förutom stormflod, faktorer bakom extrem havsnivåvariation inkluderar också medelhavsnivå och lågfrekvent tidvatten.

Risken för översvämningar vid kusten utelämnar ofta rollen av extrema havsnivåvariationer, ignorerar att översvämningsrisken är högre under vissa perioder än andra, och istället fokusera på långsiktig havsnivåhöjning, säger Thomas Wahl, studiemedförfattare och biträdande professor vid UCF:s civila institution, Miljö- och byggnadsteknik.

"Att veta hur de extrema havsnivåvariationerna vi undersöker modulerar de potentiella förlusterna kan hjälpa till att bättre planera och anpassa för att mildra dessa effekter, " han säger.

För att utveckla modellerna, forskarna kopplade samman storskaliga klimatvariationer, som El Niño, till variation i stormflodsaktivitet. Sedan testade de modellerna genom att låta dem förutsäga tidigare stormflodsvariationer och sedan jämföra sina förutsägelser med vad som faktiskt inträffade.

Resultaten indikerade att modellerna matchade de övergripande trenderna och variabiliteten av stormflodsindikatorer för nästan alla kustområden i USA under både de tropiska och extratropiska stormsäsongerna.

För Florida, modellerna speglar skillnaden i variabiliteten av stormflod på västkusten jämfört med öst, säger Wahl.

"Det är lite större på västkusten, och topparna och dalarna längs de två kustlinjerna är inte heller i fas, " han säger.

Forskarna säger att de kommer att fortsätta att förbättra sina modeller eftersom de globala klimatmodellerna de använder fortsätter att förbättras i noggrannhet.