GENERAL CIRCULATION AND BAROCLINIC WAVES IN THE ATMOSPHERE OF ZONALLY UNIFORM EARTH-LIKE MODEL PLANETS

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The boundary conditions at the Earth’s surface have a significant influence on the planetary and synoptic scale flows that form in the atmosphere. In the Earth’s real atmosphere, it is difficult to isolate and study the influence of boundary conditions because the spatial structure of large-scale flows and their temporal variations are strongly influenced by the distribution of land and ocean, surface relief, the hydrological cycle, and other factors. It is possible to study the role of the underlying surface using idealised models of Earth-like planets. This paper presents a comparative analysis of the structure and dynamics of the atmospheric general circulation and baroclinic waves for idealised, zonally homogeneous planets. Numerical experiments are performed using the WRF-ARW software package for the built-in characteristics of the Earth’s atmosphere and the terrestrial parameters of planetary motion and insolation. Three model configurations are considered, namely a desert planet, a desert planet with an equatorial ocean, and an aquaplanet with a fixed meridional temperature distribution. It is shown that the desert planet is characterised by strong seasonal variations, leading to remarkable features both in the structure of the mean general circulation and in the distribution of velocity and temperature pulsations. On a desert planet with an equatorial ocean, the meridional velocity and temperature pulsations are similar to those observed in the Earth’s atmosphere. They are concentrated at mid-latitudes and separated by height, with the maximum of temperature pulsations in the lower part of the troposphere and the maximum of velocity in its upper part. On the aquaplanet, the temperature pulsations are significantly smaller in amplitude and shifted into the middle layers of the troposphere. The simulations have shown that, despite zonally homogeneous boundary conditions and the absence of relief, the intensity, lifetime, phase and group velocity of the baroclinic waves vary significantly on all the model planets considered. On a desert planet and a mixed-type planet, there is a pronounced season of maximum wave activity. On the aquaplanet, there are no strong seasonal variations, but long intervals of westward blocking are observed. The spectral composition of the baroclinic waves and their seasonal variability have been analysed.

Sobre autores

P. Frick

Institute of Continuous Media Mechanics, UB RAS

Email: frick@icmm.ru
Perm, Russia

R. Stepanov

Institute of Continuous Media Mechanics, UB RAS

Perm, Russia

A. Sukhanovskii

Institute of Continuous Media Mechanics, UB RAS

Perm, Russia

N. Kalinin

Institute of Continuous Media Mechanics, UB RAS; Perm State University

Perm, Russia; Perm, Russia

A. Vetrov

Perm State University

Perm, Russia

A. Bykov

Institute of Continuous Media Mechanics, UB RAS; Perm State University

Perm, Russia; Perm, Russia

Bibliografia

  1. Володин Е.М., Морпиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыжов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии модели климатической системы ИВМ РАН // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 164–178.
  2. Куликова Н.А., Вильфанд Р.М., Хан В.М. Климатические прогнозы. Часть I. Современное состояние и перспективы развития // Метеорология и гидрология. 2024. № 7. С. 5–24. https://doi.org/10.52002/01302906-2024-7-5=24
  3. Мохов И.И. Российские исследования в области атмосферных наук и метеорологии в 2019–2022 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2024. Т. 59. № 7. С. 827–829. https://doi.org/10.31857/S000235152307009X
  4. Семенов С.М., Мохов И.И., Семенов В.А., Жеребцов Г.А., Бардин М.Ю. Российская наука и современная климатология: к 300-летию Российской академии наук // Фундаментальная и прикладная климатология. 2024. Т. 10. № 1. С. 5–55.
  5. Bauer P., Thorpe A., Brunet G. The quiet revolution of numerical weather prediction // Nature. 2015. V. 525. № 7567. P. 47–55.
  6. Bell M.M., Montgomery M.T., Emanuel K.A. Air-sea enthalpy and momentum exchange at major hurricane wind speeds observed during CBLAST // Journal of the Atmospheric Sciences. 2012. V. 69. № 11. P. 3197–3222.
  7. Blackburn M., Williamson D.L., Nakajima K., Ohfuchi W., Takahashi Y.O., Hayashi Y.-Y., Nakamura H., Ishiwatari M., McGregor J.L., Borth H. et al. The AquaPlanet Experiment (APE): CONTROL SST Simulation // Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II. 2013. V. 91A. P. 17–56. https://doi.org/10.2151/jmsj.2013-A02
  8. Brotzge J.A., Berchoff D., Carlis D.L., Carr F.H., Carr R.H., Gerth J.J., Gross B.D., Hamill T.M., Haupt S.E., Jacobs N. et al. Challenges and opportunities in numerical weather prediction // Bulletin of the American Meteorological Society. 2023. V. 104. № 3. P. E698–E705.
  9. Bykov A.V., Vetrov A.L., Frick P.G., Sukhanovskii A.N., Kalinin N.A., Stepanov R.A. Numerical modeling of extreme conditions of planetary atmosphere // Geographical bulletin. 2023. № 4 (67). P. 85–98.
  10. Chang E.K.M., Lee S., Swanson K.L. Storm track dynamics // Journal of climate. 2002. V. 15. № 16. P. 2163–2183.
  11. Charney J.G. The dynamics of long waves in a baroclinic westerly current // Journal of the Atmospheric Sciences. 1947. V. 4. № 5. P. 136–162.
  12. 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 // Atmospheric Research. 2022. V. 267. 105928.
  13. Claussen M., Mysak L., Weaver A., Crucifix M., Fichefet T., Loutre M.-F., Weber S., Alcamo J., Alexeev V., Berger A. et al. Earth system models of intermediate complexity: closing the gap in the spectrum of climate system models // Climate dynamics. 2002. V. 18. P. 579–586.
  14. Donohoe A., Frierson D.M., Battisti D.S. The effect of ocean mixed layer depth on climate in slab ocean aquaplanet experiments // Climate dynamics. 2014. V. 43. P. 1041–1055.
  15. Eady E.T. Long waves and cyclone waves // Tellus. 1949. V. 1. № 3. P. 33–52.
  16. Frierson D.M., Held I.M., Zurita-Gotor P. A gray-radiation aquaplanet moist GCM. Part I: Static stability and eddy scale // Journal of the Atmospheric Sciences. 2006. V. 63. № 10. P. 2548–2566.
  17. Harlander U., Kurgansky M.V., Speer K., Vincze M. Baroclinic instability from an experimental perspective // Comptes Rendus. Physique. 2024. V. 25. № 53. P. 1–48.
  18. Hu Z., Zhao C., Huang J., Leung L.R., Qian Y., Yu H., Huang L., Kalashnikova O.V. Trans-Pacific transport and evolution of aerosols: Evaluation of quasiglobal WRF-Chem simulation with multiple observations // Geoscientific Model Development. 2016. V. 9. № 5. P. 1725–1746.
  19. Jeevanjee N., Hassanzadeh P., Hill S., Sheshadri A. A perspective on climate model hierarchies // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2017. V. 9. № 4. P. 1760–1771.
  20. Kalashnik M.V., Kurgansky M.V., Chkhetiani O.G. Baroclinic instability in geophysical fluid dynamics // Phys. Usp. 2022. V. 65. № 10. P. 1039–1070.
  21. Kaspi Y., Showman A.P. Atmospheric dynamics of terrestrial exoplanets over a wide range of orbital and atmospheric parameters // The Astrophysical Journal. 2015. V. 804. № 1. 60.
  22. Lin Q., Chen J., Ou T., Lai H.-W., Prein A.F., Chen D. Performance of the WRF Model at the Convection Permitting Scale in Simulating Snowfall and Lake-Effect Snow Over the Tibetan Plateau // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2023. V. 128. № 16. e2022JD038433.
  23. Maher P., Gerber E.P., Medeiros B., Merlis T.M., Sherwood S., Sheshadri A., Sobel A.H., Vallis G.K., Voigt A., Zurita-Gotor P. Model hierarchies for understanding atmospheric circulation // Reviews of Geophysics. 2019. V. 57. № 2. P. 250–280.
  24. Majumdar S.J., Sun J., Golding B., Joe P., Dudhia J., Caumont O., Chandra Gouda K., Steen P., Vincendon B., Wang J. et al. Multiscale forecasting of high-impact weather: current status and future challenges // Bulletin of the American Meteorological Society. 2021. V. 102. № 3. P. E635–E659.
  25. Merlis T.M., Held I.M. Aquaplanet simulations of tropical cyclones // Current Climate Change Reports. 2019. V. 5. P. 185–195.
  26. Nastrom G.D., Gage K.S. A Climatology of Atmospheric Wavenumber Spectra of Wind and Temperature Observed by Commercial Aircraft // Journal of the Atmospheric Sciences. 1985. V. 42. № 9. P. 950–960.
  27. Neale R.B., Hoskins B.J. A standard test for AGCMs including their physical parametrizations: I: The proposal // Atmospheric Science Letters. 2000. V. 1. № 2. P. 101–107.
  28. Pierrehumbert R.T., Swanson K.L. Baroclinic instability // Annual review of fluid mechanics. 1995. V. 27. № 1. P. 419–467.
  29. Powers J.G., Klemp J.B., Skamarock W.C., Davis C.A., Dudhia J., Gill D.O., Coen J.L., Gochis D.J., Ahmadov R., Peckham S.E. et al. The weather research and forecasting model: Overview, system efforts, and future directions // Bulletin of the American Meteorological Society. 2017. V. 98. № 8. P. 1717–1737.
  30. Read P.L., Lewis S.R., Mulholland D.P. The physics of Martian weather and climate: a review // Reports on Progress in Physics. 2015. V. 78. № 12. 125901.
  31. Read P.L., Perez E.P., Moroz I.M., Young R.M. General circulation of planetary atmospheres: insights from rotating annulus and related experiments // Modeling Atmospheric and Oceanic Flows: Insights from Laboratory Experiments and Numerical Simulations / Eds. Th. von Larcher, P.D. Williams. Hoboken: Wiley, 2014. P. 7–44.
  32. Schemm S., Röthlisberger M. Aquaplanet simulations with winter and summer hemispheres: model setup and circulation response to warming // Weather and Climate Dynamics. 2024. V. 5. № 1. P. 43–63.
  33. Schemm S., Schneider T. Eddy lifetime, number, and diffusivity and the suppression of eddy kinetic energy in midwinter // Journal of Climate. 2018. V. 31. № 14. P. 5649–5665.
  34. Shaw T.A., Baldwin M., Barnes E.A., Caballero R., Garfinkel C.I., Hwang Y.-T., Li C., O’Gorman P.A., Rivière G., Simpson I.R. et al. Storm track processes and the opposing influences of climate change // Nature Geoscience. 2016. V. 9. № 9. P. 656–664.
  35. Showman A.P., Wordsworth R.D., Merlis T.M., Kaspi Y. Atmospheric circulation of terrestrial exoplanets // Comparative climatology of terrestrial planets. 2013. V. 1. P. 277–326.
  36. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J., Gill D.O., Liu Z., Berner J., Wang W., Powers J.G., Duda M.G., Barker D.M. et al. A description of the advanced research WRF version 4. Boulder, Colorado, USA: National Center for Atmospheric Research, 2019. (NCAR Technical Notes, NCAR/TN-556+STR).
  37. Smith M.D. Spacecraft observations of the Martian atmosphere // Annu. Rev. Earth Planet. Sci. 2008. V. 36. № 1. P. 191–219.
  38. Solano-Farias F., Ojeda M.G.-V., Donaire-Montano D., Rosa-Cánovas J.J., Castro-Díez Y., Esteban-Parra M.J., Gámiz-Fortis S.R. Assessment of physical schemes for WRF model in convection-permitting mode over southern Iberian Peninsula // Atmospheric Research. 2024. V. 299. 107175.
  39. Sukhanovskii A., Stepanov R., Bykov A., Vetrov A., Kalinin N., Frick P. Mid-latitude baroclinic waves in a zonally homogeneous Earth-like planet // Climate Dynamics. 2025. V. 63. № 1. 74.
  40. Taylor K.E., Stouffer R.J., Meehl G.A. An overview of CMIP5 and the experiment design // Bulletin of the American meteorological Society. 2012. V. 93. № 4. P. 485–498.
  41. Vallis G.K. Geophysical fluid dynamics: whence, whither and why? // Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2016. V. 472. № 2192. 20160140.
  42. Vallis G.K. Atmospheric and oceanic fluid dynamics. Cambridge: Cambridge University Press, 2017.
  43. Walsh K.J., Camargo S.J., Vecchi G.A., Daloz A.S., Elsner J., Emanuel K., Horn M., Lim Y.-K., Roberts M., Patricola C. et al. Hurricanes and climate: the US CLIVAR working group on hurricanes // Bulletin of the American Meteorological Society. 2015. V. 96. № 6. P. 997–1017.
  44. Williamson D.L., Blackburn M., Nakajima K., Ohfuchi W., Takahashi Y.O., Hayashi Y.-Y., Nakamura H., Ishiwatari M., McGregor J.L., Borth H. et al. The Aqua-Planet Experiment (APE): response to changed meridional SST profile // Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II. 2013. V. 91. P. 57–89.
  45. Zhang Y., Hemperly J., Meskhidze N., Skamarock W.C. The Global Weather Research and Forecasting (GWRF) Model: Model evaluation, sensitivity study, and future year simulation // Atmospheric and Climate Sciences. 2012. V. 2. P. 231–253.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

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».