Том 38, номер 10, статья № 10

Аннотация:

Работа посвящена исследованию влияния аэрозолей на различные процессы в атмосфере, в частности формирование конвективных облаков и их электризацию. Рассмотрены частные случаи гроз на территории Красноярского края в период лесных пожаров. Данный регион характеризуется наибольшим среди регионов России риском учащения лесных пожаров, связанным с изменением климата. Для выбора грозовых событий проведены анализ молниевой активности на выбранной территории с 2015 по 2022 г. и ее сопоставление с данными о лесных пожарах. Представлена серия численных экспериментов по моделированию гроз с помощью модели WRF с различными концентрациями аэрозольных частиц в атмосфере. На основе результатов моделирования рассчитаны электрические параметры облаков. Для поиска корреляций между плотностью молниевых разрядов и параметрами конвективных систем предложены методы оценки молниевой активности по объему грозовых ячеек с заданной радиолокационной отражаемостью и площади области с высоким электрическим потенциалом. Выявлено, что рост аэрозольной нагрузки в атмосфере приводит к увеличению времени развития конвекции. Показано существенное влияние концентрации аэрозолей на максимальное значение электрического потенциала при практически неизменной максимальной радиолокационной отражаемости. Полученные результаты могут быть использованы для развития фундаментальных представлений о связи молниевой активности и лесных пожаров, а также для решения прикладных задач социально-экономической сферы, в том числе для совершенствования методов прогнозирования молниевой активности.

Ключевые слова:

аэрозольная нагрузка, дымовой аэрозоль, лесные пожары, конвективное облако, гроза, электризация в облаках, прогноз погоды, численное моделирование

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Rosenfeld D., Lohmann U., Raga G., O'Dowd C., Kulmala M., Sandro F., Reissell A., Andreae M. Flood or drought: How do aerosols affect precipitation? // Science. 2008. V. 321. P. 1309–1313. DOI: 10.1126/science.1160606.
2. Thompson G., Eidhammer T.A. Study of aerosol impacts on clouds and precipitation development in a large winter cyclone // J. Atmos. Sci. 2014. V. 71, N 10. P. 3636–3658. DOI: 10.1175/JAS-D-13-0305.1.
3. Poliukhov A.A., Chubarova N.E., Volodin E.M. The effects of aerosol-cloud interaction and its influence on radiation in the INMCM5 climate model // Proc. SPIE. 2019. V. 11208. P. 1120810. DOI: 10.1117/12.2540377.
4. Da Silva N., Mailler S., Drobinski P. Aerosol indirect effects on the temperature-precipitation scaling // Atmos. Chem. Phys. 2019. V. 20, N 10. P. 6207–6223. DOI: 10.5194/acp-2018-1334.
5. Takahashi T. Riming electrification as a charge generation mechanism in thunderstorms // J. Atmos. Sci. 1978. V. 35. P. 1536–1548. DOI: 10.1175/1520-0469(1978)035<1536:REAACG>2.0.CO;2.
6. Saunders C.P.R., Peck S.L. Laboratory studies of the influence of the rime accretion rate on charge transfer during crystal/graupel collisions // J. Geophys. Res.: Atmos. 1998. V. 103. P. 13949–13956. DOI: 10.1029/97JD02644.
7. Mansell E.R., MacGorman D.R., Ziegler C.L., Straka J.M. Charge structure and lightning sensitivity in a simulated multicell thunderstorm // J. Geophys. Res.: Atmos. 2005. V. 110, D12101. DOI: 10.1029/2004JD005287.
8. Zhao P., Yin Y., Xiao H. The effects of aerosol on development of thunderstorm electrification: A numerical study // Atmos. Res. 2015. V. 153. P. 376–391. DOI: 10.1016/j.atmosres.2014.09.011.
9. Konovalov I.B., Golovushkin N.A., Beekmann M., Andreae M.O. Insights into the aging of biomass burning aerosol from satellite observations and 3D atmospheric modeling: Evolution of the aerosol optical properties in Siberian wildfire plumes // Atmos. Chem. Phys. 2021. V. 21. P. 357–392. DOI: 10.5194/acp-21-357-2021.
10. Konovalov I.B., Golovushkin N.A., Beekmann M., Siour G., Zhuravleva T.B., Nasrtdinov I.M., Kuznetsova I.N. On the importance of the model representation of organic aerosol in simulations of the direct radiative effect of Siberian biomass burning aerosol in the eastern Arctic // Atmos. Environ. 2023. V. 309. P. 119910. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2023.119910.
11. Васильев Р.В., Тащилин М.А., Татарников А.В. Сопоставление динамики термальных точек и зарегистрированных лесных пожаров с динамикой молниевых разрядов на Байкальской природной территории // Вычислительные технологии. 2023. Т. 28, № 6. С. 37–45. DOI: 10.25743/ICT.2023.28.6.004.
12. Макаров И.А., Чернокульский А.В. Влияние изменения климата на экономику России: рейтинг регионов по необходимости адаптации // Журнал Новой экономической ассоциации. 2023. Т. 61, № 4. С. 145–202. DOI: 10.31737/22212264_2023_4_145-202.
13. Zhang Y., Fan J., Shrivastava M., Homeyer C.R., Wang Y., Seinfeld J.H. Notable impact of wildfires in the western United States on weather hazards in the central United States // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 2022. V. 119, N 44. P. e2207329119. DOI: 10.1073/pnas.2207329119.
14. Huang X., Ding K., Liu J., Wang Z., Tang R., Xue L., Wang H., Zhang Q., Tan Z.-M., Fu C., Davis S.J., Andreae M.O., Ding A. Smoke-weather interaction affects extreme wildfires in diverse coastal regions // Science. 2023. V. 379. P. 457–461. DOI: 10.1126/science. add9843.
15. Гидрометцентр России. М., 2024. URL: https:// meteoinfo.ru/glossary/5036-2012-04-26-12-51-35 (дата обращения: 16.10.2024).
16. Holzworth R.H., Brundell J.B., McCarthy M.P., Jacobson A.R., Rodger C.J., Anderson T.S. Lightning in the Arctic // Geophys. Res. Lett. 2021. V. 48. P. e2020GL091366. DOI: 10.1029/2020GL091366.
17. Giglio L., Schroeder W., Justice C.O. The Collection 6 MODIS active fire detection algorithm and fire products // Remote Sens. Environ. 2016. V. 178. P. 31–41. DOI: 10.1016/j.rse.2016.02.054.
18. Лесопожарный центр Красноярского края. Красноярск, 2024. URL: https://lpcentr.ru/ (дата обращения: 15.04.2025).
19. Thompson G., Eidhammer T. A study of aerosol impacts on clouds and precipitation development in a large winter cyclone // J. Atmos. Sci. 2014. V. 71, N 10. P. 3636–3658. DOI: 10.1175/JAS-D-13-0305.1.
20. Ginoux P., Chin M., Tegen I., Prospero J., Holben B., Dubovik O., Lin S.-J. Sources and distributions of dust aerosols simulated with the GOCART model // J. Geophys. Res. 2001. V. 106. P. 20255–20274. DOI: 10.1029/2000JD000053.
21. Дементьева С.О., Ильин Н.В., Мареев Е.А. Расчет электрического поля и индекса молниевой активности в моделях прогноза погоды // Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 2015. Т. 51, № 2. С. 210–217.
22. Fan J., Rosenfeld D., Zhang Y., Giangrande S.E., Li Z., Machado L.A.T., Martin S.T., Yang Y., Wang J., Artaxo P., Barbosa H.M.J., Braga R.C., Comstock J.M., Feng Z., Gao W., Gomes H.B., Mei F., Pöhlker C., Pöhlker M.L., Pöschl U., de Souza R.A.F. Substantial convection and precipitation enhancements by ultrafine aerosol particles // Science. 2018. V. 359, N 6374. P. 411–418. DOI: 10.1126/science.aan8461.
23. Liu D., Yu H., Sun C. Estimation of lightning activity of squall lines by different lightning parameterization schemes in the Weather Research and Forecasting Model // Remote Sens. 2023. V. 15. P. 5070. DOI: 10.3390/rs15205070.
24. Синькевич А.А., Михайловский Ю.П., Матросов С.Ю., Попов В.Б., Снегуров В.С., Снегуров А.В., Довгалюк Ю.А., Веремей Н.Е. Связь структуры конвективных облаков с частотой молний по результатам радиофизических измерений // Метеорол. и гидрол. 2019. № 6. С. 37–51. DOI: 10.3103/S1068373919060049.
25. Дементьева С.О., Ильин Н.В., Шаталина М.В., Мареев Е.А. Прогноз конвективных явлений и его верификация по данным наблюдений атмосферного электричества // Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 2020. Т. 56, № 2. С. 150–157.
26. Fehr T., Dotzek N., Holler H. Comparison of lightning activity and radar-retrieved microphysical properties in EULINOX storms // Atmos. Res. 2005. V. 76, N 2. P. 167–189. DOI: 10.1016/j.atmosres.2004.11.027.
27. Liu C., Cecil D.J., Zipser E.J., Kronfeld K., Robertson R. Relationships between lightning flash rates and radar reflectivity vertical structures in thunderstorms over the tropics and subtropics // J. Geophys. Res. 2012. V. 117, N D06. DOI: 10.1029/2011JD017123.
28. Kitagawa Y.K., Nascimento E.G., Souza N.B., Zucatelli P., Kumar P., de Almeida Albuquerque T.T., de Moraes M., Moreira D. Evaluation of the WRF-ARW model during an extreme rainfall event: Subtropical storm Guará // Atmósfera. 2022. V. 35, N 4. P. 651–672. DOI: 10.20937/atm.52977.