Two-parameter model of intense atmospheric vortices

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A two-parameter family of vortices is studied, in which the air motion near the vortex axis differs from solid-body rotation, and the tangential velocity increases according to a power law. It is shown that such vortices satisfy the angular momentum balance equation augmented with a model of turbulent viscosity, including both the traditional mechanism of eddy viscosity and the mechanism of negative diffusion of angular momentum in the vortex. Emphasis is placed on reconstructing the radial profile of the pressure drop in the vortex in an explicit analytical form. Examples of two-parameter representation of vortices are given, both for discrete, integer parameter values, and for a continuous spectrum of their changes. The results obtained are applied to supercell tornadoes. It is shown that the width of the strip on the surface of the earth swept by the vortex during its movement, and determined from the condition that the wind has hurricane force, systematically decreases when the air motion near the vortex axis deviates from solid-state rotation. Using the downward flux of helicity in a vortex as a measure of tornado intensity, as well as to a certain extent of their "destructive power", confirms these results. The question of the best approximation, within the framework of a generalized two-parameter family of vortices, of the radial profile of the tangential velocity in the well-known Sullivan vortex is discussed.

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. V. Kurgansky

Obukhov Institute of Atmospheric Physics RAS

Email: kurgansk@ifaran.ru
Russian Federation, Pyzhevsky per., 3, bld. 1, Moscow, 119017

Yu. I. Yarynich

Obukhov Institute of Atmospheric Physics RAS; Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: julia.yarinich@yandex.ru

Lomonosov Moscow State University, Research Computing Center; Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geography

Russian Federation, Pyzhevsky per., 3, bld. 1, Moscow, 119017; Leninskie Gory, 1, bld. 4, Moscow, 199991

References

  1. Вараксин А.Ю. Воздушные торнадоподобные вихри: математическое моделирование // ТВТ. 2017. Т. 55. № 2. С. 291–316.
  2. Градштейн И.С., Рыжик И.М. Таблицы интегралов, рядов и произведений (7-е изд.). СПб: БХВ-Петербург, 2011. 1232 с.
  3. Курганский М.В. Вертикальный поток спиральности в атмосферных вихрях как мера их интенсивности // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2008. Т. 44. № 1. С. 67–74.
  4. Курганский М.В. Спиральность в атмосферных динамических процессах // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 147–163.
  5. Курганский М.В. Симметричная устойчивость вертикальных бароклинных вихрей с теплым ядром // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 3. C. 251–264.
  6. Онищенко О.Г., Похотелов О.А., Астафьева Н.М., Хортон В., Федун В.Н. Структура и динамика концентрированных мезомасштабных вихрей в атмосферах планет // УФН. 2020. Т. 190. №7. С. 732–748.
  7. Bretherton F.P., Turner J.S. On the mixing of angular momentum in a stirred rotating fluid // J. Fluid Mech. 1968. V. 32. P. 449–464.
  8. Burgers J.M. A mathematical model illustrating the theory of turbulence, Advances in Applied Mechanics (Academic Press, New York). 1948. V. 1. P. 171–199.
  9. Chkhetiani O., Kurgansky M. Kinetic helicity in the Earth’s atmosphere. In: Helicities in Geophysics, Astrophysics, and Beyond, Geophysical Monograph 283, First Edition. Edited by Kirill Kuzanyan, Nobumitsu Yokoi, Manolis K. Georgoulis, and Rodion Stepanov. 2024 American Geophysical Union. Published 2024 by John Wiley & Sons, Inc. doi: 10.1002/9781119841715.ch10. Also: arXiv:2303.06363v1 [physics.flu-dyn] https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.06363
  10. Coleman T.F., Li Y. An interior, trust region approach for nonlinear minimization subject to bounds // SIAM J. Optim. 1996. V. 6. P. 418–445.
  11. Fiedler B.H. Conditions for laminar flow in geophysical vortices // J. Atmos. Sci. 1989. V. 46. P. 252–259.
  12. Karstens C.D., Samaras T.M., Lee B.D., Gallus Jr. W.A., Finley C.A. Near-ground pressure and wind measurements in tornadoes // Mon. Wea. Rev. 2010. V. 138. P. 2570–2588.
  13. Kurgansky M.V., Lorenz R.D., Renno N.O., Takemi T., Gu Z., Wei W. Dust devil steady-state structure from a fluid dynamics perspective // Space Sci. Rev. 2016. V. 203(1–4). P. 209–244.
  14. Lorenz R.D. Vortex encounter rates with fixed barometer stations: Comparison with visual dust devil counts and large-eddy simulations // J. Atmos. Sci. 2014. V. 71. P. 4461–4472.
  15. McEwan A.D. A laboratory demonstration of angular momentum mixing // Geophys. Fluid Dyn. 1973. V. 5. P. 283–311.
  16. McEwan A.D. Angular momentum diffusion and the initiation of cyclones // Nature. 1976. V. 260. P. 126–128.
  17. Rott N. On the viscous core of a line vortex // J. Appl. Math. Phys. (ZAMP). 1958. V. 9b. P. 543–553.
  18. Samaras T.M., Lee J.J. Pressure measurements within a large tornado // Preprints, Eighth Symp. on Integrated Observing and Assimilation Systems for Atmosphere, Oceans and Land Surface, Seattle, WA, Amer. Meteor. Soc. 2004. Paper 4.9. https://ams.confex.com/ams/84Annual/techprogram/paper_74267.htm
  19. Scully M.P. Computation of helicopter rotor wake geometry and its influence on rotor harmonic airloads. MIT Rep. ASRL TR 178-1. 1975. 469 pp.
  20. Stull R.B. Meteorology for Scientists and Engineers. 3rd ed. Univ. of British Columbia, 2011. 938 pp.
  21. Sullivan R.D. A two-cell vortex solution of the Navier–Stokes equations // J. Aerosp. Sci. 1959. V. 46. P. 767–768.
  22. Vatistas G.H., Kozel V., Mih W.C. A simpler model for concentrated vortices // Exp. Fluids. 1991. V. 11. P. 73–76.
  23. Wood V.T., Brown R.A. Simulated tornadic vortex signatures of tornado-like vortices having one- and two-celled structures // J. Appl. Meteor. Climatol. 2011. V. 50. P. 2338–2342.
  24. Wood V.T., White L.W. A new parametric model of vortex tangential–wind profiles: Development, testing and verification // J. Atmos. Sci. 2011. V. 68. P. 990–1006.
  25. Wurman J., Kosiba K., White T., Robinson P. Supercell tornadoes are much stronger and wider than damage-based ratings indicate // Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2021. V. 118(14). e2021535118

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Graph of the radial profile of the tangential velocity in vortex #1 (solid line), vortex #2 (dotted line), vortex #3 (dashed line) and vortex #4 (dash-dotted line) in coordinates (X, V ), where and

Download (39KB)
Indexing metadata
3. Fig. 3. Graphs of the radial profile of tangential velocity for (a) the Sullivan vortex, and (b) the vortex with n = 2, s =2.8, c = 0.3 in coordinates (X,Y), where and

Download (43KB)
Indexing metadata
4. Fig. 4. Summary graph of the radial profile of the pressure drop in vortex #1 (solid line), vortex #2 (dotted line), vortex #3 (dashed line), vortex #4 (dash-dotted line) and vortex with n = 2, s = 2.8, c = 0.3 (line with asterisks) in coordinates (X, Y ), where and

Download (52KB)
Indexing metadata
5. Fig. 5. Time dependence of the pressure drop as a tornado passes over a pressure sensor, including the cases of (a) May 7, 2002 in Kansas, USA, (b) June 24, 2003 in South Dakota, USA, (c) June 11, 2004 in Iowa, USA, and (d) May 29, 2008 in Kansas, USA. The zero point on the time axis coincides with the center of the tornado. The distance scale to the center of the vortex is given at the bottom. Figure 5(d) also shows additional pressure measurements at a three-meter height by a mobile (vehicle-mounted) weather station. Adapted from [Karstens et al., 2010; Fig. 7]

Download (222KB)
Indexing metadata


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».