Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 297-304

Арктические мезоциклоны по спутниковым данным, данным реанализа и модельным расчетам

М.Г. Акперов 1 , И.И. Мохов 1, 2 , М.А. Дембицкая 1 
1 Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Moscow, Россия
Одобрена к печати: 14.03.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-3-297-304
Оценена возможность выявления полярных мезоциклонов (ПМЦ) в атмосфере европейского сектора Арктики (ЕСА) по разным данным реанализа (NASA-MERRA, ERA-INTERIM, NCEP-CFSR, ASR) c различным пространственным разрешением и по расчетам с региональной климатической моделью высокого разрешения (РКМ HIRHAM5). Получено, что по данным реанализа можно отождествлять до 65% арктических мезоциклонов, выявленных по спутниковым данным для 2002−2008 гг. (проект STARS − Sea Surface Temperature and Altimeter Synergy for Improved Forecasting of Polar Lows). Отмечено, что по данным арктического реанализа ASR при высоком пространственном разрешении воспроизводится больше ПМЦ, чем по остальным данным реанализа с более грубым пространственным разрешением. Отмеченные различия в характеристиках арктических мезоциклонов связаны как с особенностями моделей, используемых в реанализах, так и с особенностями ассимиляции данных.
С использованием региональной климатической модели для арктических широт идентифицируется примерно столько же ПМЦ, как и по данным арктического реанализа ASR с высоким пространственным разрешением. Для воспроизведения мелких ПМЦ необходимы модели с более высоким пространственным разрешением и с адекватным описанием мезомасштабных процессов в Арктике.
Ключевые слова: Арктика, полярные мезоциклоны, реанализ, спутниковые данные, региональная климатическая модель
Полный текст

Список литературы:

  1. Акперов М.Г., Бардин М.Ю., Володин Е.М., Голицын Г.С., Мохов И.И. Функции распределения вероятностей циклонов и антициклонов по данным реанализа и модели климата ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. T. 43. № 6. С. 764−772.
  2. Акперов М.Г., Мохов И.И. Сравнительный анализ методов идентификации внетропических циклонов // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 5. С. 620−637.
  3. Акперов М.Г., Мохов И.И. Оценки чувствительности циклонической активности в тропосфере внетропических широт к изменению температурного режима // Известия РAH. Физика aтмocфepы и oкeaнa. 2013. Т. 49. № 2. С. 129−136.
  4. Варенцов М.И., Вереземская П.С., Заболотских Е.В., Репина И.А. Оценка качества воспроизведения полярных мезоциклонов по данным реанализов и результатам регионального климатического моделирования // Исследование Земли из космоса. 2016. № 4. С. 168−191.
  5. Гурвич И.А., Митник М.Л., Митник Л.М. Статистические характеристики, структура и параметры мезомасштабных циклонов над охотским морем по данным спутникового микроволнового и оптического зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 6. № 2. С. 111–117.
  6. Гурвич И.А., Пичугин М.К. Исследование характеристик интенсивных мезомасштабных циклонов над дальневосточными морями на основе спутникового мультисенсорного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 1. С. 51−59.
  7. Мохов И.И., Акперов М.Г., Лагун В.Е., Луценко Э.И. Интенсивные арктические мезоциклоны // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. Т. 43. № 3. C. 291−297.
  8. Akperov M., Mokhov I.I., Rinke A., Dethloff K., Matthes H. Cyclones and their possible changes in the Arctic by the end of the twenty first century from regional climate model Simulations // Theoretical and Applied Climatology. 2015. Vol. 22. No. 1−2. P. 85−96.
  9. Bromwich D.H., Hines K.M., Bai L.-S. Development and testing of Polar WRF: 2. Arctic Ocean // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2009. Vol. 114. P. D08122.
  10. Condron A., Bigg G.R., Renfrew I.A. Polar mesoscale cyclones in the northeast Atlantic: Comparing climatologies from ERA-40 and satellite imagery // Mon. Wea. Rev. 2006. Vol. 134. No. 5. P. 1518–1533.
  11. Dee D.P., Uppala S.M., Simmons A.J., Berrisford P., Poli P., Kobayashi S., Andrae U., Balmaseda M.A., Balsamo G., Bauer P., Bechtold P., Beljaars A.C.M., van de Berg L,, Bidlot J.-R., Bormann N., Delsol C., Dragani R., Fuentes M., Geer A., Haimberger L., Healy S., Hersbach H., Hólm E.V., Isaksen L., Kållberg P.W., Köhler M., Matricardi M., McNally A., Monge-Sanz BM., Morcrette J.-J., Peubey C., De Rosnay P., Tavolato C., Thepaut J,-J., Vitart F, The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137. P. 553–597.
  12. Dethloff K., Rinke A., Lehmann R., Christensen J.H., Botzet M., Machenhauer B. Regional climate model of the Arctic atmosphere // Journal of Geophysical Research. 1996. Vol. 101D. No. 18. P. 23401–23422.
  13. Kolstad E.W., Bracegirdle T.J., Zahn M. Re-examining the roles of surface heat flux and latent heat release in a “hurricane-like” polar low over the Barents Sea // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2016. Vol. 121. No. 13. P. 7853−7867.
  14. Laffineur T., Claud C., Chaboureau J.-P., Noer G. Polar Lows over the Nordic Seas: Improved Representation in ERA-Interim Compared to ERA-40 and the Impact on Downscaled Simulations // Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142. No. 6. P. 2271–2289.
  15. Neu U., Akperov M.G., Bellenbaum N., Benestad R.S., Blender R., Caballero R., Cocozza A., Dacre H.F., Feng Y., Fraedrich K., Grieger J., Gulev S., Hanley J., Hewson T., Inatsu M., Keay K., Kew S.F., Kindem I., Leckebusch G.C., Liberato M.L.R., Lionello P., Mokhov I.I., Pinto J.G., Raible C.C., Reale M., Rudeva I., Schuster M., Simmonds I., Sinclair M., Sprenger M., Tilinina N.D., Trigo I.F., Ulbrich S., Ulbrich U., Wang X.L., Wernli H. IMILAST – a community effort to intercompare extratropical cyclone detection and tracking algorithms // Bulletin of the American Meteorological Society. 2013. Vol. 94. No. 4. P. 529–547.
  16. Noer G., Saetra Ø., Lien T., Gusdal Y. A climatological study of polar lows in the Nordic Seas // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137. No. 660. P. 1762−1772.
  17. Rasmussen E.A., Turner J. Polar lows. Cambridge: Cambridge University press, 2003. P. 602.
  18. Rienecker M.M., Suarez M.J., Gelaro R., Todling R., Bacmeister J., Liu E., Bosilovich M., Schubert S., Takacs L., Kim G.-K., Bloom S., Chen J., Collins D., Conaty A., da Silva A., Gu W., Joiner J., Koster R., Lucchesi R., Molod A., Owens T., Pawson S., Pegion P., Redder C., Reichle R., Robertson F., Ruddick A., Sienkiewicz M., Woollen J. MERRA: NASA’s Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications // Journal of Climate. 2011. Vol. 24. P. 3624–3648.
  19. Saha S., Moorthi S., Pan H.-L., Wu X., Wang J, Nadiga S., Tripp P., Kistler R., Woollen J., Behringer D., Liu H., Stokes D., Grumbine R., Gayno G., Wang J., Hou Y.-T., Chuang H., Juang H.-M.H., Sela J., Iredell M., Treadon R., Kleist D., Van Delst P., Keyser D., Derber J., Ek M., Meng J., Wei H., Yang R., Lord S., van den Dool H., Kumar A., Wang W., Long C., Chelliah M., Xue Y., Huang B., Schemm J.-K., Ebisuzaki W., Lin R., Xie P., Chen M., Zhou S., Higgins W., Zou Ch.-Zh., Liu Q., Chen Y., Han Y., Cucurull L., Reynolds R.W., Rutledge G., Goldberg M. The NCEP Climate Forecast System Reanalysis // Bulletin of American Meteorological Society. 2010. Vol. 91. P. 1015–1057.
  20. von Storch H., Langenberg H., Feser F. A spectral nudging technique for dynamical downscaling purposes // Monthly Weather Review. 2000. Vol. 128. No. 10. P. 3664–3673.
  21. Ulbrich U., Leckebusch G.C., Grieger J., Schuster M., Akperov M., Bardin M.Yu., Feng Y., Gulev S., Inatsu M., Keay K., Kew S.F. , Liberato M.L.R., Lionello P., Mokhov I.I., Neu U., Pinto J.G., Raible C.C., Reale M., Rudeva I., Simmonds I., Tilinina N.D., Trigo I.F., Ulbrich S., Wang X.L., Wernli H., and the IMILAST team. Are Greenhouse Gas signals of Northern Hemisphere winter extra-tropical cyclone activity dependent on the identification and tracking methodology? // Meteorologische Zeitschrift. 2013. Vol. 22. No. 1. P. 61–68.
  22. Zappa G., Shaffrey L., Hodges K. Can polar lows be objectively identified and tracked in the ECMWF operational analysis and the ERA-Interim reanalysis? // Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142. No. 8. P. 2596−2608.