El Niño betekent hogere dan gemiddelde oppervlaktetemperaturen in het centrale en oostelijke evenaarse deel van de Stille Oceaan. Die opwarming vergroot meestal de bovenluchtturbulentie en de verticale windschering boven de Atlantische Oceaan, wat zich ontwikkelende tropische stormen kan doen uiteenvallen. Het European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ziet een grotere kans op een sterke El Niño dit jaar, en Emily Becker merkt dat onderzeese tropische wateren nu warmer zijn dan normaal.
El Niño verschijnt gewoonlijk om de twee tot zeven jaar en duurt negen tot twaalf maanden. Becker schat ongeveer 80% kans dat El Niño tegen de herfst ontstaat en een kans van één op vier dat deze sterk wordt. Toch hangt het effect op het Atlantische orkaanseizoen sterk af van de timing en andere omstandigheden. Ben Kirtman waarschuwt dat een late aanvang weinig effect kan hebben, en dat zeer warme Atlantische zeetemperaturen de verhoogde windschering kunnen compenseren.
Andere factoren kunnen de activiteit verder veranderen. De Madden-Julian Oscillatie, een oostwaarts bewegende tropische verstoring met een cyclus van 30–60 dagen, kan stormactiviteit verhogen of verlagen als de natte fase samenvalt met het orkaanseizoen. Onderzoekers wijzen ook op beperkingen van kunstmatige intelligentie voor ENSO-voorspellingen omdat er slechts ongeveer 75 jaar aan waarnemingen zijn, met ruwweg 25 El Niño- en 25 La Niña-gevallen.
Voorspellers blijven daarom vertrouwen op dynamische modellen en multimodelsystemen, zoals de North American Multi-Model Ensemble van Kirtman, die de NOAA-uitzichten informeren. Wetenschappers blijven de Pacifische temperaturen de komende weken volgen, terwijl bewoners zoals Benjamin Thomas zeggen dat ze paraat blijven.
Moeilijke woorden
- oppervlaktetemperatuur — temperatuur van het bovenste zeewateroppervlaktetemperaturen
- bovenluchtturbulentie — onrustige luchtbewegingen hoog in de atmosfeer
- windschering — verschil in windsnelheid of richting met hoogteverticale windschering
- uiteenvallen — in stukken of zwakkere delen uiteenbreken
- kunstmatige intelligentie — computersystemen die leren en voorspellen
- voorspelling — verwachting of berekening van toekomstig weerENSO-voorspellingen
- multimodelsysteem — combinatie van meerdere verschillende klimaatmodellenmultimodelsystemen
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Waarom is de timing van El Niño belangrijk voor het Atlantische orkaanseizoen? Geef voorbeelden uit de tekst.
- Welke voordelen bieden multimodelsystemen volgens de tekst, en waarom zouden voorspellers ze blijven gebruiken?
- Hoe zou beperkte historische data kunstmatige intelligentie voor ENSO-voorspellingen kunnen beïnvloeden? Beschrijf mogelijke gevolgen.
Gerelateerde artikelen
Gewasverliezen in Afrika door klimaat, plagen en ziekten
Onderzoekers van GBCL waarschuwen dat klimaatschokken, plagen en ziekten opbrengsten verminderen en voedselonzekerheid vergroten. Voorbeelden uit Kenia en Nigeria laten zien hoe regen, overstromingen en biologische dreigingen boeren en markten raken.
Grote bezuinigingen op internationale hulp bedreigen zorg
In 2025 leidden bezuinigingen van meerdere donorlanden tot onmiddellijke stopzetting van veel hulpdiensten. De opschorting van Amerikaanse contracten en de sluiting van USAID raakten ziekenhuizen, hiv-programma’s en humanitaire hulp in veel landen.
Zuidoost-Azië zoekt klimaatfinanciering te midden van risico's
Zuidoost-Azië ervaart ernstige klimaatgevolgen terwijl landen hun energiesystemen veranderen. Pakistan en Nepal lijden grote schade en projecten, marktinstrumenten en leningen spelen een centrale rol bij financiering en discussies over wie profiteert.