Оценка параметров мезомасштабных конвективных комплексов на основе спутниковых и аэрологических данных (Западная Сибирь)

Главная

Статья в Elpub

РУС ENG

Геосферные исследования. 2019; : 86-97

Оценка параметров мезомасштабных конвективных комплексов на основе спутниковых и аэрологических данных (Западная Сибирь)

Жукова Вера Андреевна, Кошикова Татьяна Сергеевна, Кужевская Ирина Валерьевна

https://doi.org/10.17223/25421379/11/6

Аннотация

Проведен анализ мезомасштабных конвективных кластеров (МКК) за период с 2008 по 2018 г. работы по наземным и спутниковым данным. Определены синоптические ситуации образования МКК и продуцирование опасных явлений, проведена оценка состояния атмосферы с помощью индексов неустойчивости KIND и LIFT. МКК формируется при средней и слабой степени неустойчивости атмосферы. Все МКК связаны с продуцированием грозы, доля ливней составляет 15% от общего числа случаев, сильного дождя - 1%, града - 7% и сильного ветра - 5%.

Список литературы

1. Алексеев Г.В., Анисимов О.А., Ашик И.М. и др. Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. М. : Росгидромет, 2014. 1008 с

2. Андерсон Р.К., Вельтищев Н.Ф. Использование изображений со спутников в анализе и прогнозе погоды. Техническая записка ВМО № 124. М. : Изд-во ВМО, 1973. 275 с

3. Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Милехин О.Е., Соловьев В.И., Успенский А.Б. Использование спутниковых данных ДЗЗ для решения задач гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды // Вопросы электромеханики. Труды ВНИЭМ. 2008. Т. 105. С. 6-16

4. Быков А.В. Моделирование и прогноз опасных метеорологических явлений конвективного происхождения на Урале. Пермь, 2018. 151 с

5. Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А. Прогноз опасных конвективных явлений в Пермском крае с использованием глобальных прогностических моделей // Труды Гидрометцентра России. 2017. Вып. 363. С. 101-119

6. Быков А.В., Шихов А.Н. Прогноз мезомасштабных конвективных систем с применением глобальных и мезомасштабных гидродинамических моделей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15, № 2. С. 213-224

7. Васильев Е.В., Алексеева А.А., Песков Б.Е. Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов // Метеорология и гидрология. 2009. № 1. С. 5-15

8. Вельтищев Н.Ф. Мезометеорология и краткосрочное прогнозирование. Сборник лекций : пособие для самостоятельной работы студентов. Л. : Гидрометеоиздат, 1988. 136 с

9. Горбатенко В.П., Константинова Д.А. Конвекция в атмосфере над юго-востоком Западной Сибири // Оптика атмосферы океана. 2009. Т. 22, № 1. C. 17-21

10. Горбатенко В.П., Константинова Д.А., Золотухина О.И., Тунаев Е.Л. Термодинамические условия формирования мезо-масштабной конвекции в атмосфере Западной Сибири // Известия вузов. Физика. 2011. Т. 54, № 11-3. С. 148-155

11. Горбатенко В.П., Кречетова С.Ю., Беликова М.Ю., Нечепуренко О.Е. Сравнение индексов неустойчивости атмосферы, восстанавливаемых по данным радиозондирования и спектрорадиометра MODIS в дни с грозами, над территорией Западной Сибири // Метеорология и гидрология. 2015. № 5. С. 10-19

12. Горбатенко В.П., Нечепуренко О.Е., Кречетова С.Ю., Беликова М.Ю. Верификация параметров неустойчивости атмосферы, восстановленных по данным спектрорадиометра MODIS/Terra данными аэрологического зондирования // Оптика атмосферы и океана. 2016. Т. 29, № 07. С. 603-607

13. Горбатенко В.П., Константинова Д.А., Севастьянов В.В., Нечепуренко О.Е. Индексы неустойчивости атмосферы и их пороговые значения, оптимальные для прогноза гроз над Сибирью // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2018. № 2 (368). С . 44-59

14. Губенко И.М., Рубинштейн К.Г. Пример сравнения индексов неустойчивости средней тропосферы в прогностической модели с информацией о грозовой активности // Метеорология и гидрология. 2014. № 5. C. 40-53

15. Кужевская И.В., Пустовалов К.Н., Шарапова А.А. Характеристики конвективных кластеров, восстановленные по данным инструментов зондирования ATOVS // Фундаментальная и прикладная климатология. М. : Изд-во ФГБУ «ИГКЭ Росгидромета и РАН», 2018. Т. 2. С. 23

16. Ленская О.Ю. Методические вопросы использования спутниковой и радиолокационной информации в мезомасштабном прогнозе (на примере опасных явлений погоды в Москве 24 июля 2001 г.) // Вестник Челябинского государственного университета. 2007. № 6. С. 66-79

17. Мучник В.М. Физика грозы. Л. : Гидрометеоиздат, 1974. 351 с

18. Пьянков С.В., Шихов А.Н. Опасные гидрометеорологические явления: режим, мониторинг, прогноз. Пермь, 2014. 248 с

19. Толстых М.А., Шашкин В.В., Фадеев Р.Ю., Шляева А.В., Мизяк В.Г., Рогутов В.С., Богословский Н.Н., Гойман Г.С., Махнорылова С.В., Юрова А.Ю. Система моделирования атмосферы для бесшовного прогноза. М. : Триада-ЛТД, 2017. 166 с

20. Успенский А.Б., Кухарский А.В., Успенский С.А. Валидация результатов спутникового мониторинга температуры поверхности суши // Метеорология и гидрометеорология. 2015. № 2. С. 81-95

21. Шметер С.М. Физика конвективных облаков. Л. : Гидрометеоиздат, 1972. 232 с

22. Andersson T., Andersson M., Jacobsson C., Nilsson S. Thermodynamic indices for forecasting thunderstorms in Southern Sweden // Meteorol. Mag. 1989. V. 116. P. 141-146

23. Johns R.H., Doswell C.A. Severe local storms forecasting. Wea. Forecasting. 1992. P. 558-612

24. Kunz M. The skill of convective parameters and indices to predict isolated and severe thunderstorms // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2007. V. 7. P. 327-342

25. Tolstykh M.A., Volodin E.M., Kostrykin S.V., Fadeev R.Y., Shashkin V.V., Bogoslovskii N.N., Vilfand R.M., Kiktev D.B., Krasjuk T.V., Mizyak V.G., Shlyaeva A.V., Geleyn J.-F., Ezau I.N., Yurova A.Y. Development of the multiscale version of the SLAV global atmosphere model // Russian Meteorology and Hydrology. 2015. V. 40 (6). P. 374-382

26. Purdom J.F.W. Some uses of high resolution GOES imagery in the mesoscale forecasting of convection and its behavior // Mon. Wea. Rev. 1976. V. 104. P. 1474-1483

27. Schulz P. Relationships of several stability indices to convective weather events in northeast Colorado // Wea. Forecasting. 1989. No 4. Р. 73-80

28. Перечень и критерии гидрометеорологических явлений, сочетания которых образуют ОЯ. URL: http://www.meteo-nso.ru/pages/115

29. EOSDIS Worldview. URL: https://worldview.earthdata.nasa.gov/

30. Зондирование атмосферы. URL: http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html

31. МетеоИнфо. URL: https://meteoinfo.ru/climat-tabl3

Geosphere Research. 2019; : 86-97

Assessment of parameters of mesoscale convective systems based on satellite and upper-air sounding database (West Siberia)

Zhukova Vera A., Koshikova Tatyana S., Kuzhevskaya Irina V.

https://doi.org/10.17223/25421379/11/6

Abstract

Using by ground-based and satellite tools, an analysis of mesoscale convective systems (MCSs) has been carried out. In the course of the study, we assessed a repeatability for the warm season (April to September) for 2008-2018. Within warm season of 2015-2018, the synoptic situations favorable to formation of MCSs which produced hazardous phenomena has been determined. To estimate of atmospheric stability we applied K-index and Lifted-index. On the basis of MatLab calculation method the linear dimensions of MCSs has been defined. The method used is visual interpretation of clouds to assess the repeatability and parameters of MCSs in the southeastern part of Western Siberia based on RGB composite imagery (0.65; 0.45; 0.35 μm) using MODIS data. The study area is limited to 50 and 60 °N and 70 and 90 °E, which includes five administrative units geographically located in the West Siberia: Tomsk Oblast, Novosibirsk Oblast, Kemerovo Oblast, The Altai Republic and Altai Krai. The object of study is considered the mesoscale convective system (MCS), in the paper is classified as a complex of Cumulonimbus clouds with a diameter of 50 km and more. It is important to note that the study area is not predisposed to the MCS formation, and even such a small cloud cluster is capable of generating hazardous phenomena such as thunderstorms, hail, severe and prolonged downpours. A specific feature of the MCSs is a long period of existence (about 10 hours), but its effect on weather conditions track up to 24-36 hours. To characterize the atmospheric stability on days with MCSs we used measurements taken by five upper-air stations (Aleksandrovskoe, Barabinsk, Barnaul, Kolpashevo, Novosibirsk) at 0000 and 1200 UTC from 2015 to 2018. The results of upper-air sounding accommodate discrete information about the values of air temperature and humidity and wind characteristics within the entire thickness of the atmosphere, in which convection over Western Siberia may develops, namely up to 10-15 km. As convection parameters, we applied a stability indices that are widely utilize to forecast the thun-derstorm/hail/squall development etc. Thus the Lifted-index describes the latent instability of the atmosphere whereas a calculation of K-index based on the vertical temperature lapse rate, and the amount and vertical extent of low-level moisture in the atmosphere. During warm season the total number of days with MCSs equals 230 days for the entire period 2008-2018. The peak frequency of days with MCSs (31) was observed in 2016. This is due to the 2016 anomaly in many meteorological parameters. The minimum number of days with MCSs (12) was registered in 2010. The evaluation of atmospheric stability on the days with MCSs showed the following: the Lifted-index classifies the state of the atmosphere as slightly unstable (53% of all cases) in accordance with the generally accepted classification and only showers are observed throughout the territory. Using the K-index, in 51% of cases the state was assessed as unstable. The MCSs are mainly formed when the atmosphere is moderate and slightly unstable and their evolution accompanied by the presence of showers and isolated thunderstorms across the territory. Comparing the synoptic situations related with MCSs generation, it was found that the share of MCSs formed on the cold front equal a third of all events, and this ratio decreases markedly while activation of strong meridional circulation. The total share of contribution of occlusion processes to the MCSs frequency largely depends on the anomalies and by the end of the study period has the predominant part of the processes associated with the occluded front. Unlike the frontal cases, the processes formed at the stage of development of a cloud vortex, cold air developed system or mesovortex, have been found to be much more dangerous due to less possibility of prediction.

References

1. Alekseev G.V., Anisimov O.A., Ashik I.M. i dr. Vtoroi otsenochnyi doklad Rosgidrometa ob izmeneniyakh klimata i ikh posledstviyakh na territorii Rossiiskoi Federatsii. M. : Rosgidromet, 2014. 1008 s

2. Anderson R.K., Vel'tishchev N.F. Ispol'zovanie izobrazhenii so sputnikov v analize i prognoze pogody. Tekhnicheskaya zapiska VMO № 124. M. : Izd-vo VMO, 1973. 275 s

3. Asmus V.V., Krovotyntsev V.A., Milekhin O.E., Solov'ev V.I., Uspenskii A.B. Ispol'zovanie sputnikovykh dannykh DZZ dlya resheniya zadach gidrometeorologii i monitoringa okruzhayushchei sredy // Voprosy elektromekhaniki. Trudy VNIEM. 2008. T. 105. S. 6-16

4. Bykov A.V. Modelirovanie i prognoz opasnykh meteorologicheskikh yavlenii konvektivnogo proiskhozhdeniya na Urale. Perm', 2018. 151 s

5. Bykov A.V., Vetrov A.L., Kalinin N.A. Prognoz opasnykh konvektivnykh yavlenii v Permskom krae s ispol'zovaniem global'nykh prognosticheskikh modelei // Trudy Gidromettsentra Rossii. 2017. Vyp. 363. S. 101-119

6. Bykov A.V., Shikhov A.N. Prognoz mezomasshtabnykh konvektivnykh sistem s primeneniem global'nykh i mezomasshtabnykh gidrodinamicheskikh modelei // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2018. T. 15, № 2. S. 213-224

7. Vasil'ev E.V., Alekseeva A.A., Peskov B.E. Usloviya vozniknoveniya i kratkosrochnyi prognoz sil'nykh shkvalov // Meteorologiya i gidrologiya. 2009. № 1. S. 5-15

8. Vel'tishchev N.F. Mezometeorologiya i kratkosrochnoe prognozirovanie. Sbornik lektsii : posobie dlya samostoyatel'noi raboty studentov. L. : Gidrometeoizdat, 1988. 136 s

9. Gorbatenko V.P., Konstantinova D.A. Konvektsiya v atmosfere nad yugo-vostokom Zapadnoi Sibiri // Optika atmosfery okeana. 2009. T. 22, № 1. C. 17-21

10. Gorbatenko V.P., Konstantinova D.A., Zolotukhina O.I., Tunaev E.L. Termodinamicheskie usloviya formirovaniya mezo-masshtabnoi konvektsii v atmosfere Zapadnoi Sibiri // Izvestiya vuzov. Fizika. 2011. T. 54, № 11-3. S. 148-155

11. Gorbatenko V.P., Krechetova S.Yu., Belikova M.Yu., Nechepurenko O.E. Sravnenie indeksov neustoichivosti atmosfery, vosstanavlivaemykh po dannym radiozondirovaniya i spektroradiometra MODIS v dni s grozami, nad territoriei Zapadnoi Sibiri // Meteorologiya i gidrologiya. 2015. № 5. S. 10-19

12. Gorbatenko V.P., Nechepurenko O.E., Krechetova S.Yu., Belikova M.Yu. Verifikatsiya parametrov neustoichivosti atmosfery, vosstanovlennykh po dannym spektroradiometra MODIS/Terra dannymi aerologicheskogo zondirovaniya // Optika atmosfery i okeana. 2016. T. 29, № 07. S. 603-607

13. Gorbatenko V.P., Konstantinova D.A., Sevast'yanov V.V., Nechepurenko O.E. Indeksy neustoichivosti atmosfery i ikh porogovye znacheniya, optimal'nye dlya prognoza groz nad Sibir'yu // Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy. 2018. № 2 (368). S . 44-59

14. Gubenko I.M., Rubinshtein K.G. Primer sravneniya indeksov neustoichivosti srednei troposfery v prognosticheskoi modeli s informatsiei o grozovoi aktivnosti // Meteorologiya i gidrologiya. 2014. № 5. C. 40-53

15. Kuzhevskaya I.V., Pustovalov K.N., Sharapova A.A. Kharakteristiki konvektivnykh klasterov, vosstanovlennye po dannym instrumentov zondirovaniya ATOVS // Fundamental'naya i prikladnaya klimatologiya. M. : Izd-vo FGBU «IGKE Rosgidrometa i RAN», 2018. T. 2. S. 23

16. Lenskaya O.Yu. Metodicheskie voprosy ispol'zovaniya sputnikovoi i radiolokatsionnoi informatsii v mezomasshtabnom prognoze (na primere opasnykh yavlenii pogody v Moskve 24 iyulya 2001 g.) // Vestnik Chelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta. 2007. № 6. S. 66-79

17. Muchnik V.M. Fizika grozy. L. : Gidrometeoizdat, 1974. 351 s

18. P'yankov S.V., Shikhov A.N. Opasnye gidrometeorologicheskie yavleniya: rezhim, monitoring, prognoz. Perm', 2014. 248 s

19. Tolstykh M.A., Shashkin V.V., Fadeev R.Yu., Shlyaeva A.V., Mizyak V.G., Rogutov V.S., Bogoslovskii N.N., Goiman G.S., Makhnorylova S.V., Yurova A.Yu. Sistema modelirovaniya atmosfery dlya besshovnogo prognoza. M. : Triada-LTD, 2017. 166 s

20. Uspenskii A.B., Kukharskii A.V., Uspenskii S.A. Validatsiya rezul'tatov sputnikovogo monitoringa temperatury poverkhnosti sushi // Meteorologiya i gidrometeorologiya. 2015. № 2. S. 81-95

21. Shmeter S.M. Fizika konvektivnykh oblakov. L. : Gidrometeoizdat, 1972. 232 s

22. Andersson T., Andersson M., Jacobsson C., Nilsson S. Thermodynamic indices for forecasting thunderstorms in Southern Sweden // Meteorol. Mag. 1989. V. 116. P. 141-146

23. Johns R.H., Doswell C.A. Severe local storms forecasting. Wea. Forecasting. 1992. P. 558-612

24. Kunz M. The skill of convective parameters and indices to predict isolated and severe thunderstorms // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2007. V. 7. P. 327-342

26. Purdom J.F.W. Some uses of high resolution GOES imagery in the mesoscale forecasting of convection and its behavior // Mon. Wea. Rev. 1976. V. 104. P. 1474-1483

27. Schulz P. Relationships of several stability indices to convective weather events in northeast Colorado // Wea. Forecasting. 1989. No 4. R. 73-80

28. Perechen' i kriterii gidrometeorologicheskikh yavlenii, sochetaniya kotorykh obrazuyut OYa. URL: http://www.meteo-nso.ru/pages/115

29. EOSDIS Worldview. URL: https://worldview.earthdata.nasa.gov/

30. Zondirovanie atmosfery. URL: http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html

31. MeteoInfo. URL: https://meteoinfo.ru/climat-tabl3

Оценка параметров мезомасштабных конвективных комплексов на основе спутниковых и аэрологических данных (Западная Сибирь)

Аннотация

Assessment of parameters of mesoscale convective systems based on satellite and upper-air sounding database (West Siberia)

Abstract

События

EasyCookieInfo