Diagnostics of squeals passing through the obninsk’s high-altitude instrumental tower in2014–2023

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Due to their local, sudden nature, which complicates the forecast, squalls often cause significant material damage and are classified as extreme weather events. Squall diagnostics and increasing the accuracy of modeling to improve their operational forecasting is of high relevance. Determining the main characteristics of squalls by diagnosing particular cases and analyzing such cases is of great interest in order to establish the causes of extreme events, which are still insufficiently studied. The source of obtaining primary information on the characteristics of squalls is the processing of a large array of observational data from a high-altitude meteorological mast (HMM) of the Institute of Experimental Meteorology of the Federal State Budgetary Institution NPO Typhoon, presented in this article for 2014–2023. Such experimental data on a number of long-term observations on the VMM made it possible, after processing and analyzing the velocity fields, to fix intense squalls passing through the polygon. The main characteristics of these special cases of squalls were obtained and analyzed, some of which were simultaneously simulated using the non-hydrostatic mesoscale atmospheric model WRF-ARW, adapted for the observation area, and verification was also carried out with data from field experiments. A good agreement between the model results and observational data for the particular case of squalls is shown.

Full Text

Restricted Access

About the authors

N. V. Vazaeva

Obukhov Institute of Atmospheric Physics, RAS; Bauman Moscow State Technical University

Author for correspondence.
Email: vazaevanv@ifaran.ru
Pyzhyovskiy pereulok, 3, Moscow, 109017; Baumanskaya 2-ya, 5, Moscow, 105005

L. K. Kulizhnikova

Federal State Budgetary Institution Research and Production Association Typhoon; Obukhov Institute of Atmospheric Physics, RAS

Email: vazaevanv@ifaran.ru
Russian Federation, 4, Pobedy str., Obninsk, Kaluzhsky region, 249038; Pyzhyovskiy pereulok, 3, Moscow, 109017

M. K. Matskevich

Federal State Budgetary Institution Research and Production Association Typhoon; Obukhov Institute of Atmospheric Physics, RAS

Email: vazaevanv@ifaran.ru
Russian Federation, 4, Pobedy str., Obninsk, Kaluzhsky region, 249038; Pyzhyovskiy pereulok, 3, Moscow, 109017

References

  1. Алексеева А. А. Особенности условий возникновения активной конвекции с сильными шквалами // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019. № 2. С. 41–58.
  2. Васильев Е. В., Алексеева А. А., Песков Б. Е. Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов // Метеорология и гидрология. 2009. № 1. С. 5–15.
  3. Вельтищев Н. Ф., Жупанов В. Д. Численные прогнозы погоды по негидростатическим моделям общего пользования WRF-ARW и WRF-NMM. М.: ТРИАДА ЛТД, 2010. С. 94–135.
  4. Волчек А. А., Шпока И. Н. Шквалы на территории Беларуси. 2011.
  5. Грищенко И. В. Шквалы и смерчи на территории Архангельской области и Ненецкого автономного округа // Arctic Environmental Research. 2009. № 4.
  6. Иванов В. Н. Использование высотной метеорологической мачты ИЭМ для изучения пограничного слоя атмосферы // Труды ИЭМ. 1970. № 12. С. 144.
  7. Ленская О. Ю., Абдуллаев С. М. Метод реконструкции типа мезомасштабных систем осадков, генерирующих шквалы, по особенностям изменения приземного давления // Вестник Челябинского государственного университета. 2005. Т. 12. № 1.
  8. Новицкий М. А. и др. Теоретическое и физическое моделирование мезомасштабных атмосферных течений (бризы, шквалы, ураганы). Российский фонд фундаментальных исследований, 1997. № 97–05–65676.
  9. Новицкий М. А., Кулижникова Л. К., Мацкевич М. К. Анализ прохождения интенсивного шквала через полигон высотной метеорологической мачты в г. Обнинск // Метеорология и гидрология. 2018. № 5. С. 102–107.
  10. Песков Б. Е., Снитковский А. И. К прогнозу сильных шквалов // Метеорология и гидрология. 1968. С. 52–57.
  11. Хромов С. П. Метеорологический словарь // Хромов С. П., Мамонтова Л. И. 3-е издание переработанное и дополненное. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 568 с.
  12. Шихов А. Н., Ажигов И. О., Быков А. В. Смерчи и шквалы на Урале в июне 2017 года: анализ по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 272–281.
  13. Янькова Ю. С. и др. Шквалы на территории Иркутской области // Безопасность природопользования в условиях устойчивого развития. 2018. С. 54–61.
  14. Bayo Omotosho J. The separate contributions of line squalls, thunderstorms and the monsoon to the total rainfall in Nigeria // Journal of climatology. 1985. Т. 5. № 5. С. 543–552.
  15. Grell, G.A., Peckham, S.E., Schmitz, R., McKeen, S.A., Frost, G., Skamarock, W.C., & Eder, B. Fully coupled “online” chemistry within the WRF model // Atmospheric Environment, 2005. V. 39. № 37. P. 6957–6975.
  16. Lo J. C.F., Orton T. The general features of tropical Sumatra squalls // Weather. 2016. Т. 71. № 7. С. 175–178.
  17. Omotosho J. B. Spatial and seasonal variation of line squalls over West Africa // Archives for meteorology, geophysics, and bioclimatology. Series A. 1984. Т. 33. № 2. С. 143–150.
  18. 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., and Huang X.-Y., 2019: A Description of the Advanced Research WRF Version 4. NCAR Tech. Note NCAR/TN-556+STR. 145 pp. doi: 10.5065/1dfh-6p97
  19. Wijesekera H. W., Gregg M. C. Surface layer response to weak winds, westerly bursts, and rain squalls in the western Pacific Warm Pool // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1996. Т. 101. № C1. С. 977–997. http://attex.net/RU/index.php (дата обращения 12.05.2023)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Analysis of the synoptic situation based on surface maps of the Hydrometeorological Center of the Russian Federation for 04.07.2016, 06:00 UTC.

Download (1MB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Analysis of the synoptic situation based on surface maps of the Hydrometeorological Center of the Russian Federation for 04.07.2016, 12:00 UTC.

Download (914KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Measurements of the vertical temperature profile in the lower 1-kilometer layer in Moscow, FGBU CAO. (a) Time of measurements from 15:00 July 3 to 12:00 July 4; (b) time of measurements from 12:00 July 4 to 09:00 July 5. Temperature is indicated by color in degrees Celsius, depending on the altitude and time of measurements.

Download (478KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Air temperature (°C) at six altitudes during the day. The X-axis is the hour of the day: t2 is the temperature at an altitude of 2 m; t1 is the temperature at an altitude of 25 m; t3 is the temperature at an altitude of 73 m; t5 is the temperature at an altitude of 121 m; t9 is the temperature at an altitude of 217 m; t13 is the temperature at an altitude of 301 m.

Download (590KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Atmospheric pressure (mm Hg) at a height of 2 m.

Download (294KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Relative air humidity (%) at a height of 2 m.

Download (300KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Wind speed (m/s) at five heights. v8 is the wind speed at a height of 8 m. The other heights are the same as for air temperature (see Fig. 4).

Download (1MB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Wind direction in degrees at four VMM heights.

Download (556KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. Wind speed module (m/s) at four heights (25, 73, 121 and 265 m).

Download (302KB)
Indexing metadata
11. Fig. 10. Vertical component of wind speed (m/s) at four heights (25, 73, 121 and 265 m).

Download (312KB)
Indexing metadata
12. Fig. 11. Velocity module (a), vertical component (b) and 3 velocity components (c) at different altitudes (25, 73, 121 and 265 m) from 15:36 to 16:36.

Download (747KB)
Indexing metadata
13. Fig. 12. Velocity module and vertical component of wind speed (m/s) at a height of 265 m.

Download (159KB)
Indexing metadata
14. Fig. 13. Temperature and wind at a height of 2 m, atmospheric pressure at sea level – for 12:00 (a), 13:00 (b), 14:00 (c) UTC; above the measurement area, view from above. The WMM is located in the center of the region, coordinates 55°06′42″ N 36°35′54″ E. Atmospheric pressure at sea level is shown by numbers in blue next to the local pressure minima and maxima L and H. Modified WRF model, July 4, 2016. Grid step 60 m.

Download (628KB)
Indexing metadata
15. Fig. 14. Relative humidity and wind speed at 950 (left) and 500 (right) hPa levels for 13:00 (a), 13:10 (b), 13:20 (c), 13:30 (d), 13:40 (d), 13:50 (e), 14:00 (g) UTC; above the measurement area, top view. The WMM is located in the center of the region, coordinates 55°06′42″ N 36°35′54″ E. Modified WRF model, July 4, 2016. Grid step 20 m.

Download (1MB)
Indexing metadata
16. Fig. 15. Distribution of humidity and temperature by height – for 13:00(a), 13:10(b), 13:20(c), 13:30(d), 13:40(d), 13:50(e), 14:00(g) UTC; over the measurement area, the figure on the left shows the section by latitude, the figure on the right – by longitude. WMM coordinates 55°06′42″ N 36°35′54″ E. Modified WRF model, July 4, 2016. Grid step 20 m.

Download (660KB)
Indexing metadata
17. Fig. 16. Precipitation – for 13:00(a), 13:10(b), 13:20(c), 13:30(d), 13:40(d), 13:50(e), 14:00(g) UTC; over the measurement area, top view. The WMM is located in the center of the region, coordinates 55°06′42″ N 36°35′54″ E. Modified WRF model, July 4, 2016. Grid step 20 m.

Download (424KB)
Indexing metadata
18. Fig. 17. Distribution of vertical velocity by height in the lower layer of the ABL – for 12:00 (a), 12:30 (b), 13:00 (c), 13:30 (d), 14:00 (d) UTC; above the measurement area, side view. WMM coordinates 55°06′42″ N 36°35′54″ E. Modified WRF model, July 4, 2016. Grid step 60 m.

Download (786KB)
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».