Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 3. С. 271-281
Проявление конвективных процессов в рядах интегрального влагосодержания атмосферы по многолетним данным мониторинга тропосферы сигналами спутниковых навигационных систем в г. Казани
О.Г. Хуторова
1 , М.В. Маслова
1 , В.Е. Хуторов
1 1 Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Россия
Одобрена к печати: 19.05.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-3-271-281
Глобальные навигационные спутниковые системы (ГНСС) позволяют получать оценки интегрального атмосферного влагосодержания с высоким временным и пространственным разрешением. Это перспективная технология всепогодного мониторинга мезомасштабных конвективных процессов в связи с ростом числа опасных явлений, связанных с атмосферной конвекцией. В работе решается задача выявления связи измеряемого с помощью ГНСС-приёмников интегрального влагосодержания атмосферы с характеристиками конвективных процессов по данным мониторинга в г. Казани. За 2009–2021 гг. в Казанском университете получены длинные ряды данных ГНСС-мониторинга атмосферы в г. Казани с временным разрешением 5 мин. Результаты ГНСС-мониторинга сопоставлены с показателями интенсивности конвективных процессов за весь период наблюдений. Для оценки конвективных процессов использовались физико-статистические параметры неустойчивости, рассчитанные по метеопараметрам, представленным в виде данных реанализа ERA5, полученных по модели ECMWF (англ. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Использовались такие показатели конвективных процессов, как доступная потенциальная энергия неустойчивости, энергия противодействия конвекции, количество осадков, восходящая вертикальная скорость, параметр генерации вихря, индексы Vertical Totals, Total Totals, K-Index, WMAXSHEAR. Показано, что статистические характеристики интегрального влагосодержания атмосферы значимо изменяются в зависимости от индексов CAPE (англ. Convective Available Potential Energy), WMAXSHEAR, восходящей вертикальной скорости и параметра генерации вихря. Обнаружено, что максимум интегрального влагосодержания достигается на 30–60 мин раньше, чем максимум вариации конвективных индексов для характерных временных масштабов вариаций 2–4 ч.
Ключевые слова: ГНСС, атмосферная конвекция, интегральное влагосодержание атмосферы, реанализ ERA5
Полный текстСписок литературы:
- 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. №. 363. С. 101‒119.
- Калинин Н. А., Шихов А. Н., Быков А. В., Поморцева А. А., Абдуллин Р. К., Ажигов И. О. Условия формирования и краткосрочный прогноз конвективных опасных явлений погоды в Уральском регионе в теплый период 2020 года // Оптика атмосферы и океана. 2021. Т. 34. № 01. С. 46–56. doi: 10.15372/AOO20210106.
- Калинников В.В., Хуторова О.Г. Валидация интегрального содержания водяного пара по данным наземных измерений сигналов ГНСС // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 4. С. 58-63.doi: https://doi.org/10.31857/S0002-351555458-63
- Хуторова О.Г., Маслова М.В., Хуторов В.Е. О мониторинге конвективных процессов с помощью приемников спутниковых навигационных систем// Оптика атмосферы и океана. 2022. Т. 35. № 6 (401). С. 505-509. doi: 10.56820/OAOPA.2022.65.78.002
- Чернокульский А.В., Елисеев А.В., Козлов Ф.А., Коршунова Н.Н., Курганский М.В., Мохов И.И., Семенов В.А., Швець Н.В., Шихов А.Н., Ярынич Ю.И. Опасные атмосферные явления конвективного характера в россии: наблюдаемые изменения по различным данным //Метеорология и гидрология. 2022. № 5. С. 27-41. doi: 10.52002/0130-2906-2022-5-27-41
- Шихов А.Н., Чернокульский А.В., Спрыгин А.А., Ярынич Ю.И. Оценка конвективной неустойчивости атмосферы в случаях со шквалами, смерчами и крупным градом по данным спутниковых наблюдений и реанализа ERA5 // Оптика атмосферы и океана. 2022. Т. 35. № 6 (401). С. 429-435. doi: 10.15372/AOO20220601
- Barindelli S., Realini E., Venuti G., Fermi A., Gatti A. Detection of water vapor time variations associated with heavy rain in northern Italy by geodetic and low-cost GNSS receivers // Earth, Planets and Space. 2018. Vol. 70, No 1. P. 1-18. doi: https://doi.org/10.1186/s40623-018-0795-7
- Bar-Sever Y. E., Kroger P. M., Borjesson, J. A. Estimating horizontal gradients of tropospheric path delay with a single GPS receiver//JGR, 1998. Vol.103(B3), P. 5019-5035. doi:https://doi.org/10.1029/97JB03534
- Bevis M S. Businger, T. A. GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the Global Positioning System // J. Geophys. Res., 1992. V. 97, No. D14. P. 15787-15801. doi:10.1029/92JD01517
- Blanchard, D. O., Assessing the Vertical Distribution of Convective Available Potential Energy"// Weather and Forecasting, 1998. Vol.13, No.3, P.870–877 doi: https://doi.org/10.1175/1520-0434(1998)013<0870:ATVDOC>2.0.CO;2
- Brooks, H. B., Doswell C. A., Wilhelmson R. B., The role of midtropospheric winds in the evolution and maintenance of low-level mesocyclones// Mon. Wea. Rev., 1994. Vol.122 ,P. 126–136. doi: https://doi.org/10.1175/1520-0493(1994)122<0126:TROMWI>2.0.CO;2
- Burgess D. W., Lemon L. R. Severe thunderstorm detection by radar //Radar in Meteorology. – American Meteorological Society, 1990. P. 619-647.
- Camisaya M.F., Rivera J.A., Mateo M.L., Morichetti P.V., Mackern M.V. Estimation of integrated water vapor derived from Global Navigation Satellite System observations over Central-Western Argentina (2015–2018). Validation and usefulness for the understanding of regional precipitation events // J. Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2020. Vol. 197. P. 1-12. doi: 10.1016/j.jastp.2019.105143
- ECMWF. IFS Documentation CY47R3 —Part IV: Physical Processes, https://www.ecmwf.int/, Sept, 2021. 232 p. https://www.ecmwf.int/en/elibrary/81271-ifs-documentation-cy47r3-part-iv-physical-processes
- Ferguson, E. W., F. P. Ostby, P. W. Leftwich, Jr., W. E. Carle, S. F. Corfidi, R. G. Cundy, and Hirt W. D., The tornado season of 1983 // Mon. Wea. Rev., 1985. Vol. 113, 395-404.
- George, J.J. Weather Forecasting for Aeronautics, W:MA, Academic Press 1960 673p.
- Gracier. J., Convection parameters. 2012 URL: http://www.juergen-grieser.de/ConvectionParameters/ConvectionParameters.pdf .
- Guerova G., Dimitrova T., Georgiev S. Thunderstorm Classification Functions Based on Instability Indices and GNSS IWV for the Sofia Plain // Remote Sensing. 2019. Vol. 11, No 24. P. 2988-3005. doi: 10.3390/rs11242988
- Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D., Simmons A., Soci C., Abdalla S., Abellan X., Balsamo G., Bechtold P., Biavati G., Bidlot J., Bonavita M., De Chiara G., Dahlgren P., Dee D., Diamantakis M., Dragani R., Flemming J., Forbes R., Fuentes M., Geer A., Haimberger L., Healy S., Hogan R. J., Hólm E., Janisková M., Keeley S., Laloyaux P., Lopez P., Lupu C., Radnoti G., de Rosnay P., Rozum I., Vamborg F., Villaume S., Thépaut J.-N. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. Vol. 146. Iss. 730. P. 1999–2049. doi: 10.1002/qj.3803.
- Jelić D., Prtenjak M.T., Malečić B., Vozila A.B., Megyeri O.A., Renko T. A New Approach for the Analysis of Deep Convective Events: Thunderstorm Intensity Index // Atmosphere. 2021. Vol.12, No. 7. P. 908-934. doi: 10.3390/atmos12070908
- Kalinnikov V. V., Khutorova, O. G.Diurnal variations in integrated water vapor derived from a GPS ground network in the Volga–Ural region of Russia,//Ann. Geophys., 2017. Vol.35, P. 453-464, doi:10.5194/angeo-35-453-2017,
- Khutorova O.G, Blizorukov A.S, Dementiev V.V, Mesoscale tropospheric structure sensing during weather front passage// Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. 2019. Vol.16, No.6. P.254-262.
- Lindskog M., Ridal M., Thorsteinsson S., and Ning, T.: Data assimilation of GNSS zenith total delays from a Nordic processing centre// Atmos. Chem. Phys., 2017. No. 17, P. 13983–13998, https://doi.org/10.5194/acp-17-13983-2017.
- Litta A. J., Mohanty U. C., Das S., and Mary Indicula S. Numerical simulation of severe local storms over east India using WRF-NMM mesoscale model. // Atmos. Res. 2012. Vol. 116. P. 161–184. doi:10.1016/j.atmosres.2012.04.015
- Miller R.C. Notes on analysis and severe storm forecasting procedures of the Air Force Global Weather Center // Tech. Report No 200. Scott AFB. Illinois. 1972. 190 p.
- Nykiel G., Figurski M., Baldysz Z. Analysis of GNSS sensed precipitable water vapour and tropospheric gradients during the derecho event in Poland of 11th August 2017 // J. Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2019. Vol. 193. doi:10.1016/j.jastp.2019.105082
- Rasmussen E.N., Blanchard D.O. A baseline climatology of sounding-derived supercell and tornado forecast parameters // Weather and Forecasting,1998. No. 13, P. 1148–1164. doi:10.1175/1520-0434(1998)013<1148:ABCOSD>2.0.CO;2
- Santerre R. GPS satellite sky distribution: impact on the propagation of some important errors in precise relative positioning. Brunswick: UNB, 1989.
- Taszarek, M., Brooks, H. E., & Czernecki, B. Sounding-Derived Parameters Associated with Convective Hazards in Europe, Monthly Weather Review. 2017. Vol. 145, No. 4, P. 1511-1528 https://doi.org/10.1175/MWR-D-16-0384.1.
- Torrence G., Compo G.P. A Practical Guide to Wavelet Analysis // Bull. Am. Meteorol.Soc, 1998. V.79. No. 1. P. 61-78. doi:https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2
- Ziarani M.R., Bookhagen B., Schmidt T., Wickert J., De la Torre A., Deng Z., Calori A. A Model for the Relationship between Rainfall, GNSS-Derived Integrated Water Vapour, and CAPE in the Eastern Central Andes // Remote Sensing. 2021. Vol. 13, No. 18. P. 1-19. doi: 10.3390/rs13183788