Том 35, номер 06, статья № 1

Аннотация:

Рассмотрена применимость спутниковых данных для оценки неустойчивости и влагосодержания атмосферы в случаях возникновения конвективных опасных явлений погоды на европейской территории России и Урале. Рассматриваемая выборка включала 305 случаев шквалов, смерчей и крупного града. Оценены значения параметра неустойчивости Lifted Index и общего влагосодержания воздуха по спутниковым данным MODIS Atmospheric Profile Product и данными реанализа ERA5. Установлено, что медианные значения параметров неустойчивости и влагосодержания по разным данным близки, а экстремумы существенно различаются. По данным MODIS фиксируются локальные области с очень сильной неустойчивостью и высоким влагосодержанием, которые не обнаруживаются по данным реанализа. Отмечена существенная ограниченность данных MODIS в связи с низкой частотой съемки и невозможностью получения информации о параметрах неустойчивости для ячеек с облачностью, что, в частности, сократило итоговую выборку с 305 до 95 случаев.

Ключевые слова:

конвективные опасные явления погоды, шквал, смерчи, спутниковые данные MODIS, конвективная неустойчивость, влагосодержание атмосферы, реанализ ERA5

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Rasmussen E.N., Blanchard D.O. A baseline climatology of sounding-derived supercell and tornado forecast parameters // Weather Forecast. 1998. V. 13. P. 1148–1164.
2. Brooks H.E., Doswell III C.A., Zhang X., Chernokulsky A., Tochimoto E., Hanstrum B., Nascimento E., Sills D., Antonescu B., Barrett B. A Century of Progress in Severe Convective Storm Research and Forecasting. AMS, 2019. Chapter 18. P. 18.1–18.41.
3. Калинин Н.А., Шихов А.Н., Чернокульский А.В., Костарев С.В., Быков А.В. Условия возникновения сильных шквалов и смерчей, вызывающих крупные ветровалы в лесной зоне Европейской части России и Урала // Метеорол. и гидрол. 2021. № 2. С. 35–49.
4. Chakraborty S., Fu R., Massie S.T., Stephens G. Relative influence of meteorological conditions and aerosols on the lifetime of mesoscale convective systems // Proc. Nat. Acad. Sci. 2016. V. 113, N 27. P. 7426–7431.
5. Chen Q., Fan J., Yin Y., Han B. Aerosol impacts on mesoscale convective systems forming under different vertical wind shear conditions // J. Geophys. Res: Atmos. 2020. V. 125, N 3. DOI: 10.1029/2018JD030027.
6. Púčik T.P., Groenemeijer P., Rýva D., Kolář M. Proximity soundings of severe and nonsevere thunderstorms in central Europe // Mon. Weather Rev. 2015. V. 143. P. 4805–4821.
7. Taszarek M., Brooks H.E., Czernecki B. Sounding-derived parameters associated with convective hazards in Europe // Mon. Weather Rev. 2017. V. 145. P. 1511–1528.
8. Brooks H.E. Proximity soundings for severe convection for Europe and the United States from reanalysis data // Atmos. Res. 2009. V. 93. P. 546–553.
9. Taszarek M., Allen J.T., Púcik T., Hoogewind K.A., Brooks H.E. Severe convective storms across Europe and the United States. Part II: ERA5 environments associated with lightning, large hail, severe wind, and tornadoes // J. Clim. 2020. V. 33, N 24. P. 10263–10286.
10. Taszarek M., Brooks H. E., Czernecki B., Szuster P., Fortuniak K. Climatological aspects of convective parameters over Europe: A comparison of ERA-Interim and sounding data // J. Clim. 2018. V. 31. P. 4281–4308.
11. Taszarek M., Pilguj N., Allen J.T., Gensini V., Brooks H.E., Szuster P. Comparison of convective parameters derived from ERA5 and MERRA-2 with rawinsonde data over Europe and North America // J. Clim. 2021. V. 34, N 8. P. 3211–3237.
12. Adler R.F., Markus M.J., Fenn D.D. Detection of severe Midwest thunderstorms using geosynchronous satellite data // Am. Meteorol. Soc. 1985. V. 113. P. 769–781.
13. Setvák M., Lindsey D.T., Novák P., Wang P.K., Radová M. Kerkmann J., Grasso L., Su S-H., Rabin R.M., Šťástka J. Charvát Z. Satellite-observed cold-ring-shaped features atop deep convective clouds // Atmos. Res. 2010. V. 97, N 1–2. P. 80–96.
14. Шихов А.Н., Чернокульский А.В., Спрыгин А.А., Ажигов И.О. Идентификация мезомасштабных конвективных облачных систем со смерчами по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16, № 1. С. 223–236.
15. Mitra A.K., Sharma A.K., Bajpai I., Kundu P.K. An atmospheric instability derived with MODIS profile using real-time direct broadcast data over the Indian region // Nat. Hazards. 2012. V. 63, N 2. P. 1007–1023.
16. Borbas E., Seemann S.W., Kern A., Moy L., Li J., Gumley L., Menzel W.P. MODIS atmospheric profile retrieval algorithm theoretical basis document collection 6, 2011. 32 p. URL: https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod07.php.
17. 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 // Метеорол. и гидрол. 2015. № 5. С. 10–19.
18. Горбатенко В.П., Кречетова С.Ю., Беликова М.Ю., Разумова О.В. Идентификация мезомасштабной конвекции и гроз по данным MODIS и аэрологического зондирования // Вестн. Том. гос. ун-та. 2012. № 3365. С. 169–174.
19. Нечепуренко О.Е. Идентификация мезомасштабной конвекции по данным спутникового мониторинга: дис. канд. физ-мат. наук. Томск, 2020. 138 с.
20. Xavier V.F., Chandrasekar A., Singh R., Simon B. The impact of assimilation of MODIS data for the prediction of a tropical low-pressure system over India using a mesoscale model // Int. J. Remote Sens 2006. V. 27. P. 4655–4676.
21. Govindankutty M., Chandrasekar A. Effect of 3DVAR assimilation of MODIS temperature and humidity profiles on the dynamic and thermodynamic features of three monsoon depressions over the Bay of Bengal // Meteorol. Atmos. Phys. 2010. V. 107. P. 65–79.
22. 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 // Quant. J. Roy. Meteorol. Soc. 2020. V. 146. P. 1999–2049.
23. Shikhov A.N., Chernokulsky A.V., Azhigov I.O., Semakina A.V. A satellite-derived database for stand-re­placing windthrow events in boreal forests of European Russia in 1986–2017 // Earth Syst. Sci. Data. 2020. V. 12. P. 3489–3513.
24. Шихов А.Н., Абдуллин Р.К., Чернокульский А.В., Ажигов И.О., Ярынич Ю.И., Спрыгин А.А., Коренев Д.П. Создание картографической базы данных и веб-сервиса «Конвективные опасные метеорологические явления на территории Центрального федерального округа» // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинф. обеспечение устойчивого развития территорий: материалы междунар. конф. M: Геогр. факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 3. С. 120–135.
25. Chernokulsky A.V., Shikhov A.N., Bykov A.V., Azhigov I.O. Satellite-based study and numerical forecasting of two tornado outbreaks in the Ural region in June 2017 // Atmosphere. 2020. V. 11. N 11. DOI: 10.3390/ atmos11111146.
26. Чернокульский А.В., Курганский М.В., Мохов И.И., Шихов А.Н., Ажигов И.О., Селезнева Е.В., Захарченко Д.И., Антонеску Б., Куне Т. Смерчи в российских регионах // Метеорол. и гидрол. 2021. № 2. С. 17–34.
27. LAADS DAAC. Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System Distributed Active Archive Center. [Electron resource]. URL: https://ladsweb.modaps.eosdis. nasa.gov/search/ (last access: 31.05.2021).
28. Shikhov A., Chernokulsky A., Kalinin N., Bykov A., Pischalnikova E. Climatology and formation environments of severe convective windstorms and tornadoes in the Perm region (Russia) in 1984–2020 // Atmosphere. 2021. V. 12, N 11. DOI: 10.3390/atmos12111407.
29. Chernokulsky A., Shikhov A., Bykov A., Kalinin N., Kurgansky M., Sherstyukov B., Yarinich Y. Diagnosis and modelling of two destructive derecho events in European Russia in the summer of 2010 // Atmos. Res. 2022. V. 267. Art. No. 105928.