Том 35, номер 06, статья № 12

Аннотация:

Решается задача выявления связи измеряемых с помощью ГНСС-приемников параметров атмосферы с характеристиками конвективных процессов по данным мониторинга в г. Казани за 2010–2020 гг. Когерентность и синхронность вариаций интенсивности осадков и потенциальной доступной энергии неустойчивости с вариациями зенитной тропосферной задержки наиболее часто обнаруживаются на временных масштабах меньше 4 ч, при этом уровень вейвлет-корреляции в большинстве случаев больше 0,8.

Ключевые слова:

ГНСС, атмосферная конвекция, осадки, зенитная тропосферная задержка

Список литературы:

1. Коханенко Г.П., Балин Ю.С., Клемашева М.Г., Пеннер И.Э., Самойлова С.В., Терпугова С.А., Банах В.А., Смалихо И.Н., Фалиц А.В., Рассказчикова Т.М., Антохин П.Н., Аршинов М.Ю., Белан Б.Д., Белан С.Б. Структура аэрозольных полей пограничного слоя атмосферы по данным аэрозольного и доплеровского лидаров в период прохождения атмосферных фронтов // Оптика атмосф. и океана. 2016. Т. 29, № 8. С. 679–688; Kokhanenko G.P., Balin Yu.S., Klemasheva M.G., Penner I.E., Samoilova S.V., Terpugova S.A., Banakh V.A., Smalikho I.N., Falits A.V., Rasskazchikova T.M., Antokhin P.N., Arshinov M.Yu., Belan B.D., Belan S.B. Structure of aerosol fields of the atmospheric boundary layer according to aerosol and doppler lidar data during passage of atmospheric fronts // Atmos. Ocean. Opt. 2017. V. 30, N 1. P. 18–32.
2. 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 атмосф. и океана. 2021. Т. 34, № 1. С. 46–56; Kalinin N.A., Shikhov A.N., Bykov A.V., Pomortseva A.A., Abdullin R.K., Azhigov I.O. Formation conditions and short-term forecast of convective hazardous weather events in the Ural region in the warm period of 2020 // Atmos. Ocean. Opt. 2021. V. 34, N 3. P. 250–262.
3. Калинин Н.А., Шихов А.Н., Быков А.В. Прогноз мезомасштабных конвективных систем на Урале с помощью модели WRF и данных дистанционного зондирования // Метеорол. и гидрол. 2017. № 1. С. 16–28.
4. Ривин Г.С., Розинкина И.А., Вильфанд Р.М., Киктев Д.Б., Тудрий К.О., Блинов Д.В., Варенцов М.И., Захарченко Д.И., Самсонов Т.Е., Репина И.А., Артамонов А.Ю. Разработка оперативной системы численного прогноза погоды и условий возникновения опасных явлений с высокой детализацией для Московского мегаполиса // Метеорол. и гидрол. 2020. № 7. C. 5–19.
5. Алоян А.Е., Арутюнян В.О., Ермаков А.Н. Математическое моделирование конвективной облачности в полярных регионах // Оптика атмосф. и океана. 2017. Т. 30, № 3. С. 222–226.
6. Шакина Н.П. Прогноз погоды для авиации на основе продукции численных моделей атмосферы // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019. № 4. С. 241–256.
7. Курбатова М.М., Рубинштейн К.Г. Гибридный метод прогноза порывов ветра // Оптика атмосф. и океана. 2018. Т. 31, № 7. С. 523–529.
8. Taszarek M., Brooks H.E., Czernecki B. Sounding-derived parameters associated with convective hazards in Europe // Mon. Weather Rev. 2017. V. 145, N 4. P. 1511–1528.
9. 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.
10. Gao Sh., Du N., Min J., Yu H. Impact of assimilating radar data using a hybrid 4DEnVar approach on prediction of convective events // Dyn. Meteorol. Ocean. 2021. V. 73, N 1. P. 1–19.
11. Bevis M., Businger S., Herring T.A., Rocken Ch., Anthes R.A., Ware R.H. GPS meteorology: Remote sensing of atmospheric water vapor using the Global Positioning System // J. Geophys. Res. 1992. V. 97, N D14. P. 15787–15801.
12. Hofmann-Wellenhof B., Lichtenegger H., Collins J. Global Positioning System. Theory and Practice. Wien; New York: Springer, 1994. 356 p.
13. Калинников В.В., Хуторова О.Г. Валидация интегрального содержания водяного пара по данным наземных измерений сигналов ГНСС // Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 2019. Т. 55, № 4. С. 58–63.
14. Xu G. GPS. Theory, algorithms and applications. Berlin: Springer, 2007. 340 p.
15. Lindskog M., Ridal M., Thorsteinsson S., Ning T. Data assimilation of GNSS zenith total delays from a Nordic processing centre // Atmos. Chem. Phys. 2017. N 17. P. 13983–13998.
16. Хуторова О.Г., Близруков А.С., Дементьев В.В., Хуторов В.Е. Зондирование мезомасштабной структуры тропосферы в периоды прохождения атмосферных фронтов // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2019. Т. 16, № 6. С. 254–262.
17. ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!dataset/reanalysis-era5-single-levels?tab=overview (last access: 20.12.2021).
18. Torrence G., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis // Bull. Am. Meteorol. Soc. 1998. V. 79, N 1. P. 61–78.
19. Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А. Прогноз опасных конвективных явлений в Пермском крае с использованием глобальных прогностических моделей // Тр. Гидрометцентра России. 2017. № 363. С. 101–119.
20. Miller R.C. Notes on Analysis and Severe Storm Forecasting Procedures of the Air Force Global Weather Center. Tech. Report No 200. Illinois, 1972. 190 p.
21. 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 // Atmos. 2021. V. 12, N 7. P. 908–934.
22. 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. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 2019. V. 193.
23. 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. V. 70, N 1. P. 1–18.
24. 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. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 2020. V. 197. P. 1–12.
25. 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 Sens. 2021. V. 13, N 18. P. 1–19.
26. Guerova G., Dimitrova T., Georgiev S. Thunderstorm classification functions based on instability indices and GNSS IWV for the Sofia Plain // Remote Sens. 2019. V. 11, N 24. P. 2988–3005.
27. Litta A.J., Mohanty U.C., Das S., Mary Indicula S. Numerical simulation of severe local storms over east India using WRF-NMM mesoscale model. // Atmos. Res. 2012. V. 116. P. 161–184.