Аналитическая модель генерации завихренности, обусловленной неоднородным трением на подстилающей поверхности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В ряде публикаций последних лет обращается внимание на неоднородности подстилающей поверхности как фактор, который может способствовать зарождению и интенсификации смерчей. В работе предложена аналитическая модель генерации завихренности под влиянием горизонтально-неоднородного трения. Возникающая завихренность пропорциональна скорости фонового течения и поперечному к этому течению горизонтальному градиенту коэффициента сопротивления; зависимость от других факторов относительно слабая. Численные оценки показывают возможность эффективной генерации завихренности.

Об авторах

Л. Х. Ингель

ФГБУ “НПО "Тайфун”; Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: lev.ingel@gmail.com
Россия, 249038, Обнинск, ул. Победы, 4; Россия, 119017, Москва, Пыжевский пер., 3

А. А. Макоско

Российская академия наук; Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН

Email: lev.ingel@gmail.com
Россия, 119991, Москва, Ленинский пр-кт, 14; Россия, 119017, Москва, Пыжевский пер., 3

Список литературы

  1. Галушко В.В., Орданович А.Е. Двухслойная модель экмановского пограничного слоя атмосферы // Метеорология и гидрология. 1978. № 4. С. 33–34.
  2. Гутман Л.Н. Введение в нелинейную теорию мезометеорологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1969. 295 с.
  3. Ингель Л.Х., Макоско А.А. О механизме генерации спиральности восходящего потока, обусловленного неоднородным трением на подстилающей поверхности // Докл. РАН. Науки о Земле. 2023. Т. 508. № 2. С. 253–257.
  4. Ингель Л.Х., Михайлова Л.А. К теории экмановского пограничного слоя с нелинейными граничными условиями // Изв. AН СССР. Физика атмосферы и океана. 1990. Т. 26. № 7. С. 675–681.
  5. Ландау Л.Д., Лифшиц Е.М. Гидродинамика. М.: Наука, 1986. 733 с.
  6. Dotzek N., Emeis S., Lefebvre C., Gerpott J. Waterspouts over the North and Baltic Seas: Observations and climatology, prediction and reporting // Meteorologische Zeitschrift. 2010. V. 19. № 1. P. 115–129.
  7. Ingel L.Kh. On the nonlinear dynamics of the boundary layer of intense atmospheric vortex // Dynamics of Atmospheres and Oceans. 2005. V. 40. № 4. P. 295–304.
  8. Frazier A.E., Hemingway B.L., Brasher J.P. Land surface heterogeneity and tornado occurrence: an analysis of Tornado Alley and Dixie Alley // Geomatics, Natural Hazards and Risk. 2019. V. 10. № 1. P. 1475–1492.https://doi.org/10.1080/19475705.2019.1583292
  9. Kellner O., Niyogy D. Land surface heterogeneity signature in tornado climatology? An illustrative analysis over Indiana, 1950–2012 // Earth Interactions. 2014. V. 18. № 10. P. 1–32. https://doi.org/10.1175/2013EI000548.1
  10. Lyza A.W., Knupp K.R. A Background investigation of tornado activity across the Southern Cumberland Plateau Terrain System of Northeastern Alabama // Mon. Wea. Rev. 2018. V. 146. P. 4261–4278. https://doi.org/10.1175/MWR-D-18-0300.1
  11. Markert A., Griffin R., Knupp K., Molthan A., Coleman T. A spatial pattern analysis of land surface roughness heterogeneity and its relationship to the initiation of weak tornadoes // Earth Interactions. 2019. V. 23. № 5. P. 1–28. https://doi.org/10.1175/EI-D-18-0010.1
  12. Miglietta M.M. Waterspouts: A Review // Reference Module in Earth Systems and Environmental Sciences. 2019. 15 p.
  13. Muncy T.J. Topographic and surface roughness influences on tornadogenesis and decay [Электронный ресурс] / Thesis. College of Arts and Sciences of Ohio University. 2021. 164 p. Режим доступа: https://etd.ohiolink. edu/apexprod/rws_olink/r/ 1501/10?clear=10&p10_accession_ num=ohiou1628513174226383 (дата обращения 19.12.2022 г.).
  14. Wheatley D.M., Trapp R.J. The effect of mesoscale heterogeneity on the genesis and structure of mesovortices within quasi-linear convective systems // Mon. Wea. Rev. 2008. V. 136. P. 4220–4241.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (54KB)
Метаданные


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».