Суточные слои осадков: Расчет максимального суточного слоя дождевых осадков (ha) по России и СНГ

Содержание

Картирование суточного слоя осадков обеспеченностью р=1% на территории деятельности Уральского УГМС при расчетах стока дождевых паводков по формуле предельной интенсивности Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

2012

Географический вестник Гидрология

3 (22)

УДК 556.161

Д.Е. Клименко, Е.П. Корепанов

КАРТИРОВАНИЕ СУТОЧНОГО СЛОЯ ОСАДКОВ ОБЕСПЕЧЕННОСТЬЮ Р=1% НА ТЕРРИТОРИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ УРАЛЬСКОГО УГМС ПРИ РАСЧЕТАХ СТОКА ДОЖДЕВЫХ ПАВОДКОВ ПО ФОРМУЛЕ ПРЕДЕЛЬНОЙ ИНТЕНСИВНОСТИ 1

Максимальный суточный слой ливневых осадков вероятностью превышения Р=1% (Н1%) является ключевой характеристикой при расчетах стока дождевых паводков на водосборах площадью менее 200 км2 при отсутствии материалов наблюдений. Приводится современная карта Н1%, разработанная авторами для территории деятельности Уральского УГМС. Рассматриваются разногласия нормативных документов относительно способов определения этой величины и точности расчетов характеристик дождевого стока. Выполнен сравнительный анализ точности существующих карт распределения Н1%, используемых в гидрологических расчетах.

Ключевые слова: гидрологические расчеты; дождевые паводки; формула предельной интенсивности; максимальный суточный слой осадков.

Введение

Определение величины максимального суточного слоя ливневых осадков вероятностью превышения Р=1% (Нр/о) является наиболее ответственной задачей гидрологических расчетов стока дождевых паводков с малых водосборов. Малыми водосборами, для которых возможно применение формулы предельной интенсивности (формула III типа) в соответствии с СП 33-101-2003 [4], являются такие, площадь которых ограничена величиной в 200 км2 для всех природных зон. В соответствии с предшествующим нормативом СНиП 2.01.14-83 [6] предельная площадь водосбора для лесной и тундровой зоны составляла 50 км2, для других природных зон - 100 км2.

Действующие на сегодняшний день нормативы по гидрологическим расчетам дают спорные указания по определению величины Нр/о. Если СНиП 2.01.14-83 содержал расчетные карты для территории СССР и величину суточного максимума осадков можно было определять по ним, то в СП 33-101-2003 карты отсутствуют и значение НР/о рекомендовано принимать по данным ближайшей метеостанции (п. 7.44 СП 33-101-2003). Никакие указания по выбору метеостанций и расчетных периодов в нормативе не приводятся, поэтому в практике гидрологических расчетов при определении величины Нр/о продолжают использоваться отмененные карты СНиП 2.01.14-83, а также данные климатических справочников [1; 5]. Последнее ведет к погрешностям расчетов в районах с редкой сетью метеостанций, положение которых не совпадает с положением гидрологических постов. В подобных районах картирование является единственным надежным способом определения величин в любой точке местности. Хотя СНиП 23-01-99* [7] указывает на то, что расчетная метеостанция должна располагаться на расстоянии не более 100 км (п. 1.2*) от центра расчетного водосбора, в случае с неравномерно распределенными ливневыми осадками это положение выглядит малообоснованным.

Целью настоящего исследования является составление карты ливневых максимумов Нр/о и ее сопоставление с существующими картами, используемыми в гидрологических расчетах.

© Клименко Д.Е., Корепанов Е.П.., 2012

1 Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ 12-05-31022-мол_а

Клименко Дмитрий Евгеньевич, кандидат географических наук, доцент кафедры гидрологии и охраны водных ресурсов Пермского государственного национального исследовательского университета; 614990 Россия, г. , опубликованных в справочниках по климату [5] и в «Ресурсах поверхностных вод СССР» [3]. Существенные расхождения в расчетных величинах Нр%, опубликованных в разных изданиях, выявлены лишь по единичным метеостанциям. Во всех случаях при построении карты выбиралось значение, опубликованное в последнем по времени издании (Научно-прикладной справочник по климату, 1991 г. [1]).

Режим увлажнения на рассматриваемой территории определяется особенностями циркуляции атмосферы и подстилающей поверхности.

Рельеф территории неоднороден. Его основной чертой является неширокая меридиональная полоса Уральского горного хребта, которая служит естественной преградой господствующему западно-восточному переносу воздушных масс, что играет большую роль в распределении осадков [5]. Возвышенные западные склоны горного Урала постепенно переходят в Восточно-Европейскую равнину, которая в пределах рассматриваемой территории имеет крупнохолмистый характер благодаря наличию ряда возвышенностей (восточные отроги Северных увалов, Верхне-Камская возв. , Уфимского плато). Восточные склоны Уральских гор круто обрываются и переходят в ЗападноСибирскую низменность. Территория в пределах Свердловской области имеет равнинную поверхность, пересеченную долинами многочисленных рек; в Челябинской и Курганской областях является бессточной равниной с наличием невысоких (6-8 м) пологих возвышенностей, разделенных впадинами.

Уральский хребет на всем своем протяжении состоит из гор различной высоты (рис. 1), межгорных долин и котловин. Прилегающие к хребту равнины изрезаны речными долинами. Такая расчлененность рельефа приводит к значительным изменениям по территории годовых сумм осадков, особенно суточных максимумов.

Средняя высота главных орографических линий Северного Урала равна 700-800 м (отдельные вершины гор не будем принимать во внимание, так как они не играют существенной роли в образовании осадков). С запада подходит Полюдов кряж со средней высотой 400-500 м, с востока высота орографических линий несколько меньше и составляет 350-400 м. На равнине с западной стороны Северного Урала за год осадков выпадает 600 мм, с восточной - 450 мм. На западных склонах и вершинах гор Северного Урала годовые суммы осадков составляют 1100 мм и более, а в долинах гор -600-750 мм [5].

Средний Урал представляет собой наиболее пониженную и сглаженную часть гор. В северной возвышенной части Среднего Урала годовые суммы осадков составляют 700-800 мм. В пониженной части Среднего Урала вследствие более пестрого чередования скалистых кряжей, мягких увалов и отдельных сопок распределение годовых сумм особенно неравномерно. Здесь за год выпадает 450650 мм осадков. Наибольшие суммы осадков получают кряжи, сопки, увалы (свыше 600 мм). Между кряжами в широких долинах осадков выпадает 500-550 мм.

Далее к югу высота гор Урала снова увеличивается. Горная часть здесь достигает наибольшей ширины (до 150 км). Структура рельефа Южного Урала очень сложная, отличается большим количеством параллельных хребтов и гряд. Горные цепи, расположенные к западу от Урала, расчленены поперечными долинами и низинами. Сложный и изрезанный рельеф является причиной значительных различий в величине годовых сумм осадков от 450 мм (Лесной Кордон) до 1000 мм (Таганай, гора).

Таблица 1

Перечень метеостанций и периодов наблюдений за ливневыми осадками (по данным [1])

Станция Н, м Годы

БС наблюдений

Свердловская область

Ивдель, АЭС 93 1894-1980

Верхняя Косьва, Растес* 316 1934-1961

Прокопьевская Салда* 100 1939-1963

Нижняя Тура* 170 1893-1959

Туринск, ж/д ст. * 71 1925-1964

Голубковское* 100 1891-1964

Нижний Тагил* 220 1925-1935

Алапаевск* 126 1894-1964

Волково (Ирбит, с/х школа)* 79 1911-1964

Висим 314 1891-1980

Леневское* 250 1893-1964

Староуткинск * 252 1895-1964

Балаир* 120 1915-1963

Бисерть 304 1925-1980

Ревда, ж/д ст. 325 1948-1964

Екатеринбург, город* 280 1891-1980

Красноуфимск, ж/д ст., Ачит* 216 1926-1964

Каменск-Уральский* 168 1891-1980

Бурмантово 127 1939-1980

Гари 128 1937-1980

Туринская Слобода 73 1936-1980

Шамары 247 1936-1980

Пермская область

Тулпан 202 1937-1980

Чердынь 208 1891-1980

Коса 183 1926-1964

Кизел 347 1892-1941

Станция Н, м Годы

БС наблюдений

Кудымкар* 150 1895-1964

Чермоз* 147 1901-1964

Бисер 462 1891-1980

Пермь, оп. Ст. 171 1891-1980

Кын 244 1894-1980

Кунгур, ж/д ст.* 140 1925-1964

Челябинская область

Уфалей* 380 1891-1964

Нязепетровск 318 1916-1980

Челябинск, город 234 1950-1980

Златоуст 532 1891-1980

Кропачево 411 1892-1980

Миасс* 335 1891-1964

Троицк* 180 1891-1964

Карталы* 298 1936-1980

Бреды 309 1936-1980

Верхнеуральск 401 1892-1980

Курганская область

Далматово* 91 1893-1964

Шадринск* 80 1891-1955

Курган, Вороновка 72 1893-1980

Макушино* 140 1925-1964

Шумиха 176 1901-1980

Куртамыш* 126 1925-1964

Звериноголовское 118 1895-1980

Примечание:

* - Справочник по климату СССР, 1968 г. [5]

Характеристика режима увлажнения территории

Возвышенности, такие как восточные отроги Северных Увалов, Верхне-Камская возвышенность, Сылвенский кряж, Уфимское плоскогорье, получают осадков на 70-150 мм больше, чем районы, расположенные непосредственно за ними.

В предгорьях Южного Урала горные цепи, расположенные к западу от гор, расчленены поперечными долинами и низинами, большей частью довольно широкими, и распадаются на отдельные гребни и массивы. Такое строение поверхности способствует увеличению турбулентности в воздухе и потере им влаги в предгорных районах, где создается зона повышенных осадков (более 700 мм). К западу от этой зоны с понижением высоты местности суммы осадков убывают. Пониженные количества их отмечены по долинам р. Белой и ее притокам Сюнь, Чермасан, Дема, где осадков в год выпадает от 400 до 500 мм. Восточные склоны Уральских гор получают 500-600 мм осадков в год.

На севере Западно-Сибирской низменности в пределах Свердловской области распределение годовых сумм осадков тесно связано с особенностями рельефа. Так, с понижением рельефа с запада на восток количество осадков убывает в этом направлении от 500 до 450 мм в год, а в долинах рек Тавда, Тура и Ница годовые суммы осадков составляют 400-450 мм.

На юге Челябинской области, непосредственно за Уральским хребтом, на юге Курганской области, где поверхность представляет собой почти плоскую равнину с небольшим понижением к северо-востоку, наблюдаются наименьшие годовые суммы осадков (менее 350 мм), а на самом юге Курганской области количество осадков не достигает и 300 мм.

Суточные максимумы осадков, наблюдающиеся ежегодно, значительно меньше изменяются по территории, чем суточные максимально редкой повторяемости. Так, в июле в Чердыни (север Пермской области) и Макушино (Курганская область) суточное количество осадков обеспеченностью в 63 % составляет 15 мм, а суточные количества осадков обеспеченностью в 2% по этим же станциям составляют: разницу 52 мм в Чердыни, 76 мм в Макушино.

Абсолютный максимум за сутки в месяцы теплого периода (май-сентябрь) в зависимости от циркуляционных условий изменяется в Предуралье от 25 до 90 мм, в Зауралье - от 25 до 140 мм.

Картирование величины НР% по данным наблюдений осуществляется на метеостанциях; сравнительный анализ погрешностей определения Н1% - по различным картам

Режим выпадения ливневых осадков на Урале связан с его орографией и преобладающими типами атмосферной циркуляции в летний период. Схема орографического строения Уральских гор представлена на рис. 1. В формировании режима увлажнения Урала преобладающая роль принадлежит западному переносу воздуха в течение всех сезонов года.

Ливневые осадки наблюдаются в неустойчивых воздушных массах, холодных (в тылу циклона) или местных (над сушей летом), при прохождении холодных фронтов (реже - в связи с теплыми фронтами). При пересечении воздушными массами, идущими с запада, хребтов Урала, неустойчивость воздушных масс усиливается. Нарастание неустойчивости происходит пропорционально высоте барьерных хребтов. В связи с этим максимум неустойчивости будет наблюдаться уже при пересечении атмосферными фронтами горной полосы, что объясняет увеличение ливневых максимумов с подветренной стороны хребтов. При этом в местах снижения абсолютной высоты барьерных хребтов Урала формируются своеобразные коридоры, наиболее значительным из которых является Средний Урал, ось которого проходит по линии Екатеринбург-Ачит. По этому коридору неустойчивые массы воздуха свободно проникают на восток, формируя ливневые максимумы на значительном удалении от линии главного водораздела (до 200-250 км).

При составлении карты распределения Н1% использованы расчетные величины по метеостанциям, действующим на территории Свердловской, Челябинской и Курганской областей, Пермского края (табл. 1), а также сопредельных регионов - Тюменской обл., республик Коми и Башкирии.

При картировании величин в горном районе была предпринята попытка установления зависимости величины суточного максимума обеспеченностью 1% от высоты осадкомеров метеостанций, однако выявить связь не удалось.

Картирование осуществлено по данным 49 метеостанций, изолинии проводились методом интерполяции. Характер распределения суточных максимумов осадков обеспеченностью 1%, полученный при картировании (рис. 2), во многом сходен с распределением осадков, отраженных на картах 1973 и 1983 гг. [2; 3] (рис. 3, 4). Увеличение суточных максимумов наблюдается с подветренной стороны Уральских гор, на расстоянии 10-30 км к востоку от линии главного водораздела. Подобное увеличение на всех картах прослеживается и к востоку от Верхнее-Камской возвышенности. В районе низкогорного коридора Среднего Урала максимум смещается на 200-300 км к востоку от линии главного водораздела. на 25-30% ниже в сравнении с картами, изданными ранее.

Анализ погрешностей определения максимального суточного слоя осадков Н1% по картам (табл. 2) показывает, что средние квадратические погрешности определения величин суточного максимума осадков по современным картам (17%) существенно ниже погрешностей, возникающих при использовании ранее изданных карт (27-29%). Также для современной карты существенно ниже средняя и максимальная погрешности определения величин Н1%.

Рис. 1. Схема орографии Урала (по [5])

Рис. 2. Карта распределения Н1% (мм) на территории деятельности Уральского УГМС по данным

наблюдений за период с начала по 1991 г.

Рис. 3. Карта распределения Н1% (мм) на территории деятельности Уральского УГМС (по данным карты, опубликованной в Ресурсах поверхностных вод СССР, 1973 г. [3])

Рис. 4. Карта распределения Н1% (мм) на территории деятельности Уральского УГМС (по данным карты, опубликованной в Пособии к СНиП 2.01-14-83, 1984 г. [2])

Таблица 2

Сравнительный анализ погрешностей определения максимального суточного слоя осадков

Нх% (мм) по картам

Характеристика Вид карты

по данным Ресурсов [3], 1973 г. По данным СНиП 2.01.1483 [2], 1983 г. По данным авторов, 2012 г.

Средняя погрешность, % -28,9 -28,9 -0,9

Средняя квадратическая погрешность □, % 26,8 28,7 17,4

Максимальная погрешность (по модулю), % 70,3 72,0 45,2

Количество значений 49 49 49

Рис. . На основании этого сделаны следующие выводы:

1. Распределение ливневых максимумов по территории закономерно. Характер распределения осадков по территории сходен с картами, изданными ранее.

2. Средние квадратические погрешности определения величин Н1% по разработанной карте существенно ниже в сравнении с картами, изданными ранее (17% против 29%).

3. Полученная карта дает величины ливневых максимумов на 25-30% ниже в сравнении с ранее изданными картами. Предположительно в ранее изданных картах заложен некий повышающий коэффициент, использование которого не подкреплено требованиями современных нормативов [4].

4. Разработка и внедрение в практику современной карты потребует пересмотра ранее изданных карт распределения коэффициентов паводочного стока.

Библиографический список

1. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3. Ч. 1-6. Вып. 9. Пермская, Свердловская, Челябинская, Курганская обл, Башкирская АССР. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 556 с.

2. Пособие по определению расчетных гидрологических характеристик. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 448 с.

3. Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 11. Средний Урал и Приуралье. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. 878 с.

4. Свод правил по проектированию и строительству. СП 33-101-2003. Определение основных расчетных гидрологических характеристик. М.: Госстрой России, 2004. 74 с.

5. Справочник по климату СССР. Вып. 9. Ч. IV. Влажность воздуха, атмосферные осадки, снежный покров. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. 372 с.

6. Строительные нормы и правила. СНиП 2.01.14-83. Определение основных расчетных гидрологических характеристик. М.: Госстрой России, 1983. 74 с.

7. Строительные нормы и правила. СНиП 23-01-99*. Строительная климатология. М.: Госстрой России, 2006.72 с.

D.E. Klimenko, E.P. Korepanov

MAPPING OF DAILY LAYER PRECIPITATION SECURITY Р=1 % FOR TERRITORIES ACTIVITY URALS MANAGEMENT OF HYDROMETEOROLOGY AT CALCULATIONS OF THE DRAIN RAIN HIGH WATERS FOR THE FORMULA OF LIMITING INTENSITY

The maximum daily layer of showers probability of excess Р=1% (Н1 %) is the key characteristic at calculations of a drain of rain high waters on reservoirs in the area less than 200 sq. km in the absence of materials of supervision. The modern card developed by authors for the territory of activity of the Ural management of hydrometeorology is given. Disagreements of normative documents concerning ways of determination of this size and accuracy calculations characteristics of a rain drain are considered. The comparative analysis of accuracy of existing cards of distribution Н1% used in hydrological calculations is made.

Keywords: hydrological calculations; rain high waters; formula of limiting intensity; maximum daily layer of a precipitation.

Dmitriy E. Klimenko, Candidate of geography, Reader of Department of Hydrology and Water Resources Conservation, Perm State University; 15 Bukireva, Perm, Russia 614990; kl imenkodi @ rambler.r

Evgeniy P. Korepanov, category I engineer of Ural branch of "Giprospecgaz" Ltd.; 61, Bolshakova st., Ekaterinburg, Russia 620142; [email protected]

Картирование суточного слоя осадков обеспеченностью Р=1% на территории деятельности Уральского УГМС при расчетах стока дождевых паводков по формуле предельной интенсивности | Клименко

Картирование суточного слоя осадков обеспеченностью Р=1% на территории деятельности Уральского УГМС при расчетах стока дождевых паводков по формуле предельной интенсивности

Дмитрий Евгеньевич Клименко, Евгений Петрович Корепанов


Аннотация

Максимальный суточный слой ливневых осадков вероятностью превышения Р=1% (Н1%) является
ключевой характеристикой при расчетах стока дождевых паводков на водосборах площадью менее 200 км2 при отсутствии материалов наблюдений. Приводится современная карта Н1%, разработанная авторами для территории деятельности Уральского УГМС. Рассматриваются разногласия нормативных документов относительно способов определения этой величины и точности расчетов характеристик дождевого стока. Выполнен сравнительный анализ точности существующих карт распределения Н1%, используемых в гидрологических расчетах.


Ключевые слова

гидрологические расчеты; дождевые паводки; формула предельной интенсивности; максимальный суточный слой осадков


Полный текст:
PDF
Литература

Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3. Ч. 1-6. Вып. 9. Пермская, Свердловская, Челябинская, Курганская обл, Башкирская АССР. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 556 с.

Пособие по определению расчетных гидрологических характеристик. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 448 с.

Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 11. Средний Урал и Приуралье. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. 878 с.

Свод правил по проектированию и строительству. СП 33-101-2003. Определение основных расчетных гидрологических характеристик. М.: Госстрой России, 2004. 74 с.

Справочник по климату СССР. Вып. 9. Ч. IV. Влажность воздуха, атмосферные осадки, снежный покров. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. 372 с.

Строительные нормы и правила. СНиП 2.01.14-83. Определение основных расчетных гидрологических характеристик. М.: Госстрой России, 1983. 74 с.

Строительные нормы и правила. СНиП 23-01-99*. Строительная климатология. М.:Госстрой России, 2006.72 с.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.

 

ISSN: 2079-7877

Адрес издателя и учредителя: 614990, ПГНИУ, г. Пермь, ул. Букирева, д. 15, географический факультет.

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации средства массовой информации ПИ № ФС77-66784 от 08 августа 2016 г.

Научное издание

© ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет», 2017.


Это произведение доступно по лицензии Creative Commons С указанием авторства 4.0 Всемирная.

Рекомендации по расчету поверхностного стока с территории

1. Типовое решение с применением проточного режима

Технологическая схема очистных сооружений с применением проточного режима

Расчет расхода

Расчетный расход дождевых вод, подаваемый на очистные определяется по формуле:

qlim = Kdivqr

  • Kdiv - коэффициент, показывающий часть расхода дождевых вод, направляемую на очистку
  • qr - расход подходящих к разделительной камере дождевых вод, определяемый по методу предельных интенсивностей без учета коэффициента, учитывающего заполнение свободной сети в момент возникновения напорного режима
Принцип действия

Принцип действия заключается в регулирование расхода стока за счет устройства на коллекторах дождевой канализации разделительных камер, через которые на последующие сооружения направляется от малоинтенсивных дождей весь сток и от интенсивных дождей часть стока.

Пример расчета

Данные:

  • Длина сетей L = 500 м
  • Cкорость v = 1 м/с
  • F территории водосбора = 2,0 Га
  • F твердых покрытий = 1,5 Га
  • F газонов = 0,5 Га

Результат:

  • qr = 155,98 л/сек
  • qlim = 23,39 л/сек

Вывод: в качестве очистных сооружений принимается установка для очистки ливневых, талых и –производственных сточных вод Векса-25-М, производительностью 25 л/сек (допускается превышение расхода на 10% в соответствии с ТУ 4859-001-98116734-2007).

Примечание

Организация данной схемы основана на принципе полураздельной системы канализации, только рассчитываемый предельный расход направляется не в общесплавной коллектор, а на локальные очистные сооружения для очистки поверхностного стока.
В связи с дефицитом строительных площадей и отсутствием технической возможности для подключения к городским и ливневым коллекторам эта схема наиболее применима в современных условиях.

2. Типовое решение с применением накопительной емкости

Технологическая схема очистных сооружений с аккумулирующей емкостью

Принцип действия

Принцип действия заключается в аккумулировании и последующем отведении на очистку объема дождевых вод, поступающих от начала стока до момента накопления в аккумулирующем (регулирующем) резервуаре определенного объема.

Пример расчета для схемы с резервуаром

Данные:

  • F территории водосбора = 2,0 Га
  • F твердых покрытий = 1,5 Га
  • F газонов = 0,5 Га
  • Учесть вывоз снега

Результат:

  • Объем дождевого стока: 147. 50 куб. м.
  • Производительность: 1.71 л/с
  • Суточный объем талых вод: 56.00 куб. м.
  • Производительность: 0.77 л/с
  • Результирующая производительность установки: 1.71 л/с
  • Гидравлический объем аккумулирующей емкости: 191.75 куб. м.

Вывод:
Принимается больший объем 147,5 куб.м. В качестве очистных сооружений принимается установка для очистки ливневых, талых и производственных сточных вод Векса-2-М, производительностью 2 л/сек.

Расчет объема резервуара

Объем дождевого стока от расчетного дождя (Wоч) вычисляется по нижеприведенной формуле. Одновременно производится проверочный расчет (Wт макс.сут) из условия приема в аккумулирующий резервуар суточного объема талого стока, образующегося в период интенсивного снеготаяния К проектированию принимается наибольшая из двух величин.

Wоч = 10 hа F Ψmid

  • 10 - переводной коэффициент
  • - максимальный слой осадков за дождь, мм, сток от которого подвергается очистке в полном объеме. При отсутствии данных многолетних наблюдений величину hа для селитебных территорий и промышленных предприятий первой группы допускается принимать в пределах 5-10 мм как обеспечивающую прием на очистку не менее 70% годового объема поверхностного стока для большинства территорий Российской Федерации
  • Ψmid - средний коэффициент стока для расчетного дождя (определяется как средневзвешенная величина в зависимости от постоянных значений коэффициента стока Ψi для разного вида поверхностей)
  • F - общая площадь стока, Га

Максимальный суточный объем талых вод, в середине периода снеготаяния, отводимых на очистные сооружения с селитебных территорий и промышленных предприятий, определяется по формуле:

Wт макс. сут = 10 hтP a Ψт F Ку

  • 10 - переводной коэффициент
  • Ψт - общий коэффициент стока талых вод (принимается 0,5–0,8)
  • F - общая площадь стока, га
  • Ку - коэффициент, учитывающий частичный вывоз и уборку снега, определяется по формуле: Ку = 1 - Fу / F , где Fу – площадь, очищаемая от снега (включая площадь кровель, оборудованных внутренними водостоками)
  • hтP - слой осадков заданной повторяемости
  • a - коэффициент, учитывающий неравномерность снеготаяния, a = 0.8

Оценка значения притока дождевых вод на очистные сооружения | Архив С.О.К. | 2014

По данным [1], в дождевом стоке с территорий с современной застройкой концентрация взвешенных веществ составляет 400–600 мг/л, нефтепродуктов — 7–12 мг/л, БПК5 — 17–80 мг/л. Особо отметим, что в талом стоке эти показатели выше в два-три раза. Сток с площадок промышленных предприятий, районов со старой застройкой, оживленных транспортных магистралей может характеризоваться еще более высокими концентрациями загрязнений.

Во многих случаях значительное загрязнение водных объектов связано не со сбросом биологически очищенных хозяйственно-бытовых и производственных сточных вод, а со сбросом неочищенного поверхностного стока. Очистка загрязненных поверхностных вод возможна, главным образом, при общесплавной, полной раздельной и полураздельной системах канализации.

В первом случае на городских очистных сооружениях совместно с хозяйственнобытовыми сточными водами подвергается очистке весь сток с данной территории. Относительно других указанных систем водоотведения в работе [2] содержится требование очищать не менее 70 % годового объема поверхностных сточных вод. Очевидно, что годовое количество поверхностных сточных вод меньше годового количества осадков, выпавших на данную территорию, так как известное их количество попадает в водные объекты, минуя водосточную сеть, испаряется либо просачивается в грунт. Это обстоятельство, согласно [1, 2], учитывается коэффициентом стока ? либо коэффициентом покрова z, характеризующими поверхность бассейна стока.

Требование [2] об очистке минимум 70 % годового объема поверхностных сточных вод приводит к необходимости учета этого дополнительного количества воды при проектировании городских очистных сооружений (если система канализации общесплавная или полураздельная), либо к необходимости оценки производительности очистных сооружений поверхностного стока (если система канализации раздельная).

Как известно, основным параметром работы любой очистной станции является расход обрабатываемой воды. В данном вопросе на практике технологи и проектировщики сталкиваются с проблемой оценки расхода воды, поступающей на очистные сооружения, а также производительности насосных станций перекачки поверхностных сточных вод.

Проблема осложняется и тем, что приток «ливневых» вод имеет сугубо вероятностный характер, то есть коэффициент неравномерности в принципе близок к бесконечности, когда в отдельные сухие периоды года поверхностный сток может вовсе отсутствовать, а в другое время достигать весьма больших значений. Это обстоятельство вынуждает апеллировать не столько к расходу поверхностных сточных вод, сколько к их объему, протекающему за время выпадения осадков, что приводит к необходимости устройства аккумулирующих сооружений.

Здесь необходимо сделать некоторые пояснения относительно схем работы водосточной сети. В реальности таких схем может быть множество, но следует остановиться на двух из них. На рис. 1 представлена схема, при которой часть «ливневых» вод направляется в коллектор хозяйственно-бытового стока для дальнейшей очистки смеси хозяйственно-бытовых и поверхностных сточных вод, а остальной поверхностных сток (условно чистый) направляется непосредственно на сброс в водный объект.

На данном рисунке Qпв — общий расход поверхностных сточных вод; Qсв — расход хозяйственно-бытовых сточных вод; Qпв.оч — расход поверхностных сточных вод, направляемый на очистку; Qпв.сбр — расход условно чистых поверхностных сточных вод, сбрасываемых в водный объект; Qсв + Qпв. оч — расход смеси хозяйственно-бытовых и поверхностных сточных вод.

Данная схема характерна для полураздельной системы канализации (хотя возможен вариант, при котором в водный объект без очистки попадает смесь хозяйственно-бытовых и условно чистых «ливневых» вод). Разделение общего расхода «ливневых» сточных вод Qпв на расход Qпв.оч, направляемый на очистку, и на расход Qпв.сбр (условно чистый) происходит в камере разделения стока «по расходу» 3.

На рис. 2 представлена схема, характерная для раздельной системы канализации, при которой поверхностные сточные воды направляется в камеру разделения стока «по расходу» 2, где происходит разделение на расход Qпв.сбр (условно чистый) и расход Qпв.оч, направляемый аккумулирующий резервуар 3, откуда он поступает на станцию очистки поверхностного стока 4.

Разновидностью схемы на рис. 2 является схема, показанная на рис. 3. Здесь разделение поверхностного стока происходит «по объему» в камере 2, которая фактически выполняет роль аккумулирующего резервуара. В водный объект сбрасывается некоторый объем стока, превышающий объем камеры разделения, и поэтому в данном случае трудно говорить о расходах условно чистых вод и вод, подвергаемых очистке. В представленных схемах были условно не показаны насосные станции и другие сооружения на канализационной сети. Рассмотрение конструкций разделительных камер, аккумулирующих резервуаров также выходит за рамки данной статьи.

К настоящему времени накоплен значительный опыт их проектирования, строительства и эксплуатации. Таким образом, перед технологами и проектировщиками стоит задача определения расчетного расхода Qпв.оч и связанного с ним объема аккумулирующего резервуара. Максимальный секундный расход в коллекторах дождевой сети с периодом однократного превышения расчетной интенсивности дождя определяется согласно [2]:

где ?mid — среднее значение коэффициента стока для расчетного дождя; А и n — параметры, характеризующие интенсивность и продолжительность дождя для конкретной местности; F — расчетная площадь стока; ?r — расчетная продолжительность дождя, равная продолжительности протекания дождевых вод по поверхности и трубам до расчетного участка.

При этом значение параметра А прямо пропорционально расчетной 20-минутной интенсивности дождя q20 для данной местности. Зачастую у специалистов бытует неверное мнение, что очистке должен подвергаться объем воды, выпадающий за эти 20 минут, либо что очистные сооружения поверхностного стока следует рассчитывать на максимальный секундный расход qа.

Однако расход, определяемый по формуле (1), является расчетным для проектирования водосточной сети — подбора расчетных уклонов, скоростей, диаметров, наполнений и т.д., но не для очистных сооружений. Более в материале [2] практически нет указаний для определения нагрузки на очистные сооружения, кроме формулы для расчета расхода поверхностных вод Qст, необходимого для определения кратности разбавления n при выпуске в водный объект:

где ?д — средняя продолжительность дождя для данной местности; hсм — среднесуточный максимум атмосферных осадков [мм], за теплый период года, принимаемый для слоя осадков от дождей с периодом однократного превышения расчетной интенсивности Р. Однако значение Qст относится к расходам воды после станции очистки поверхностного стока, а не к поступающим на станцию очистки или в аккумулирующие резервуары. В материале [3] расход дождевых вод, направляемый на очистку, рекомендуется определять по формуле:

qr = K1K2qa, (3)

где qa — максимальный секундный расход в коллекторах водосточной сети; К1 и К2 — коэффициенты, зависящие в свою очередь от коэффициентов n и С, а также от значения Роч (годы) — периода однократного превышения расхода дождевой воды при расчете очистных сооружений. Коэффициенты К1, К2, n и С зависят не только от местоположения объекта, но и от Роч, которым следует задаваться при проектировании.

Однако в материале [3] нет рекомендаций по тому, каким образом нужно выбирать значения Роч, чтобы соблюсти требование [2] относительно очистки определенной части (как правило, 70 %) годового поверхностного стока. В материале [4] в пункте 1.12 указана необходимость подвергать очистке полностью поливомоечный и талый сток, и значительную часть годового объема дождевого стока.

Согласно пункту 1.13 расход дождевых вод, направляемых на очистку, рассчитывается на периоде однократного превышения предельного дождя, сток от которого подлежит очистке. Однако методики оценки расчетного расхода в [4] не приведено. Таким образом, задача по оценке расхода воды, поступающего на очистные сооружения поверхностного стока, и связанного с ним объема аккумулирующего резервуара, в настоящее время не имеет однозначного решения при том, что, по мнению автора, для проведения таких расчетов имеется соответствующий математический аппарат, а также накоплено достаточно опытных данных.

Как уже отмечалось, что формирование поверхностного стока всегда имеет вероятностный характер, причем максимальный секундный расход «ливневых» вод с периодом превышения один год (предположим) необязательно будет наблюдаться во время самого обильного дождя. Возможна ситуация, когда максимальный расход возникнет во время кратковременного ливня с незначительными слоем осадков и, соответственно, объемом стока.

Годовой объем стока формируется как из осадков, выпадающих в виде дождя в теплое время года, так и в виде снега в холодный период. Логично предположить, что очистка 70 % поверхностного стока как за теплый, так и холодный периоды года обеспечит выполнение требований нормативных документов. В материале [5] приведены данные по количеству осадков за теплый (апрель-октябрь) и холодный (ноябрь-март) периоды года.

Однако сами по себе эти данные не могут дать представления ни об объемах поверхностных вод, поступающих в аккумулирующий резервуар, ни о расчетных расходах. Задачу оценки объема поверхностного стока можно решить, задавшись определенным слоем осадков за один дождь и суточным слоем талых вод. Соотношение этих двух видов стока различается в зависимости от природно-климатической зоны. Рамки данной статьи ограничены вопросом оценки расчетных объемов и расходов поверхностных сточных вод, которые образуются при выпадении дождей. Согласно [1] и [2] объем дождевого стока определяется по формуле

Wa = 10?midFha, (4)

где hа — максимальный слой осадков за дождь [мм], сток от которого подвергается очистке в полном объеме. Оценка слоя стока дождевых вод hа представляет собой довольно сложную задачу, учитывая, что отдельные дожди значительно отличаются по своей интенсивности и продолжительности. Если дождевой сток представить в виде элементарных объемов воды от каждого дождя слоем осадков hаi , то можно выделить определенный расчетный слой осадков hа, формирующий 70 % дождевого стока за теплое время года.

Этот расчетный слой hа охватывает все дожди со слоем осадков hаi ? hа, а также часть слоя более обильных осадков (hаi > hа), равную hа. В последнем случае оставшуюся часть суточного слоя осадков ?h = hаi – hа следует рассматривать как условно чистую, которую допустимо сбрасывать в водные объекты без очистки. Предполагается, что в одни сутки выпадает один дождь, то есть слой дождя hаi соответствует суточному слою дождя.

К сожалению, в имеющихся в распоряжении автора нормативных документах не имеется указаний для нахождения значений hа для той или иной местности, что в значительной мере упростило бы расчеты и повысило их достоверность. В материалах [1, 2] содержится рекомендация принимать ha в пределах 5–10 мм, а в [3] — в пределах 2,5–5 мм, причем применительно к одной секции аккумулирующего резервуара.

Следует признать, что двукратное различие в значениях слоя стока и, соответственно, в объемах сооружений, нельзя считать допустимым при инженерных расчетах. В [1, 2] рекомендуется рассчитывать слой стока hа по данным многолетних наблюдений метеостанций за атмосферными осадками в конкретной местности (не менее чем за 10–15 лет), однако, как правило, такие данные почти недоступны для большинства проектировщиков.

В некоторых случаях возможно использование данных метеонаблюдений, размещенных в сети Интернет, например, на сайте http://thermograph. ru. Таким образом, для каждого населенного пункта можно рассчитать либо задаться значением hа. Необходимо отметить, что речь идет о случае, когда требуется очистка не менее 70 % годового поверхностного стока.

В некоторых случаях (поверхностные воды с территорий нефтеперерабатывающих предприятий, предприятий химической, мясоперерабатывающей, кожевенной и других отраслей промышленности) необходима очистка 100 % поверхностного стока. После определения требуемого объема аккумулирующего резервуара следующей задачей является оценка величины расхода, притекающего в резервуар. Наблюдения за динамикой дождевого стока показали, что, как правило, гидрограф имеет четко выраженный максимум, за которым следует постепенное снижение притекающего расхода Q (рис. 4, здесь ? — время). В материалах [1] приведена формула для оценки объема дождевого стока от расчетного дождя:

где Qr — максимальное значение расхода дождевых вод; ?р — расчетная продолжительность дождя. В формуле (5) значения n и ?r соответствуют аналогичным значениям в формуле (1). Анализ выражения (5) показывает, что определенному объему притекающей дождевой воды соответствуют определенные значения максимального расхода Qr и времени ?р, за которое собирается этот объем.

Приняв за W значение объема стока Wа, а за ?р среднюю продолжительность дождя из [1] для данной местности, можно вычислить расчетный расход Qпв.оч (Qr) дождевой воды (рис. 1 и 2), поступающей на очистку — в сеть хозяйственно-бытовой канализации или в аккумулирующий резервуар. Учитывая сложность формулы (5), определение Qпв.оч (Qr) лучше вести методом подбора, используя соответствующие приложения для персональных компьютеров.

Таким образом, на очистку должны попадать все дождевые стоки с расходом Qпв.оч, рассчитываемым по формуле (5), и менее. Если расход дождевой воды Q превышает Qпв.оч, то в аккумулирующий резервуар должен поступать расход Qпв. оч, а «избыточный» расход Q – Qпв.оч будет сбрасываться в водоприемник без очистки либо после предварительной механической очистки на решетках, где поверхностные сточные воды освобождаются от мусора.

Иными словами, объем аккумулирующего резервуара должен соответствовать объему дождевых вод, сформированному расчетным дождем с максимальным расходом Qпв.оч и расчетной продолжительностью дождя ?р, соответствующей средней для данной местности.

Выводы

Представленные выше формулы позволяют получить следующие данные для проектирования системы отведения и очистки поверхностных сточных вод, формируемых осадками в виде дождя: расчетный объем дождевых вод, направляемый в аккумулирующий резервуар Wа для последующей очистки, и максимальный секундный расход дождевых сточных вод Qпв.оч, направляемый на очистку в аккумулирующий резервуар либо в сеть хозяйственно-бытовой канализации.

Исходными данными для расчетов являются результаты метеонаблюдений за суточным слоем осадков, а также значения средней продолжительности и параметра повторяемости расчетного дождя, указанные в материалах [1, 2].

Расчет годового расхода дождевых вод

Годовое количество дождевых вод определено по формуле:

Wg = 10 * hg * Ψg * F, м3/ годcм. ( 1 ), стр.6

hg = 434 мм – слой осадка за теплый период года, см. ( 4), стр.35, табл.5.

Ψg = 0.5 – cредний годовой коэффициент стока дождевых вод см. ( 4), стр.40

F = 0.058 Га

Wg = 10 * 434 * 0.5 * 0.058 = 125,9,м3 / год

Годовое количество талых вод определено по формуле:

Wт = 10 * hт * Ψт * F * ķ, м3/ годcм. ( 1 ), стр.6

hт = 239 мм – слой осадка за холодный период года согласно ( 4), стр.40

Ψт = 0.5 – коэффициент стока талых вод см. ( 4), стр.40

ķ = 0. 2 – коэффициент, учитывающий частичный вывоз и окучивание снега

F = 0.058 Га

Wт = 10 * 239 * 0.5 * 0.058 *0.2 = 13,9м3/ год

Годовое количество поливомоечной воды определено по формуле:

Wм = 10 * m * ķ * Ψм * Fм 3/ годcм. ( 1 ), стр.6

m = 1.2 л/ м2 – расход воды на поливку вручную в л/ м2, см. (1) стр.6

ķ = 120 –среднее количество моек в год

Ψм = 0.5 – коэффициент стока см. ( 4), стр.40

Fм = 0.0369 Га – площадь площадь покрытий, подвергающей уборке

Wм = 10 * 1.2 * 120 * 0.5 * 0.036 = 25,9м3/ год

Общий расход стоков с территории площадки кратковременной стоянки автомашин за год составит

Wгод = Wg + Wт + Wм,м3/ год

Wгод = 125,9+ 13,9+ 25,9= 165,7м3/ год

  1. Расчет суточного расхода дождевых вод

Суточный расход дождевых вод повторяемости Р = 0. 33 определяется по формуле:

Qg = 10 * hp * F,м3/ сут, см. ( 2 ), стр.35, форм. 2.13

hp – суточный слой дождевого стока, определяемый по формуле:

hp = (H0.5 p –H0.50)2 см. ( 4 ), стр.36, форм. 2

Hp = 15 – суточный слой осадков расчетной повторяемостью в мм, определяется по формуле:

Hp = h1 * ( 1 + lgP / lg mr ) 1/ β см. ( 4 ), стр.36, где

β = 0.65 – климатический коэффициент см. ( 4 ), стр.36

mr = 180 – среднее число дождей за теплый сезон см. ( 4 ), стр.35

h2 = 24 – суточный слой осадков при периоде однократного превышения

Р = 1 год для Санкт – Петербурга в мм см. ( 2 ) стр.184

Н0 – суточный слой начальных потерь до момента образования стока, идущий на смачивания почвы, заполнения микровпадин и инфильтрацию, определяется по (4 ), стр. 38, табл. 7 в мм:

Н0 = 0.5 – крыши, водонепроницаемые поверхности, проезды

hp = 9.99

Qg = 10 x 9.99 х 0.12 = 5,79 м3 / сут

Суточный расход талых вод определяется по формуле:

Qт = 10 * hс * F * ķ * Ψт,м3/ сут см.( 2 ) стр.35, форм. 2.13

hс = 20 – слой стока в мм за 10 дневных часов, определяемый по ( 1 ), раздел 2 и приложение 1 ( вероятность превышения – 50% )

ķ = 0.2 - коэффициент, учитывающий частичный вывоз и окучивание снега

Ψт = 0.5 – коэффициент стока талых вод

F = 0.18 Га

Qт = 10 * 20 * 0.058 * 0.2 * 0.5 = 1,16 м3/ сут

Суточный расход дождевых вод, поступающий на очистные сооружения определяется по формуле:

Qоч = 10 х hp х F, м3/ сут см. ( 2 ) стр. 35, форм. 2.13

F = 0. 18 Га – площадь поверхности

hр – суточный слой дождевого стока, определяется по формуле:

hр = ( Н 0.5Р - Н 0.50 ) 2 см. ( 4 ), стр. 36, форм.2

Н Р = 6 – суточный слой осадков в мм повторяемости Р = 0.05, определяется по формуле:

НР =h1х ( 1 + lg P / lg mr ) 1/ β см. ( 4 ), стр.36, где

ß = 0.65 – климатический коэффициет см. ( 4 ), стр. 36

mr = 180 – среднее число дождей за теплый период см. ( 4 ), стр. 35

h2 = 24 – суточный слой осадка при периоде однократного превышения Р = 1 для Санкт- Петербурга в мм см. ( 2 ), стр. 204

Н 0 – суточный слой начальных потерь до момента образования стока, идущий на смачивания почвы, заполнение микровпадин и инфильтрацию см. ( 2 ), стр. 35, табл.2.3, в мм

Н 0 = 0.5 – крыши, водонепроницаемые поверхности, проезды

hр = 3. 03 - крыши, водонепроницаемые поверхности, проезды

Qоч = 10 * 3.03 * 0.058 = 5.45, м3/ сут

1.06-ВК.С

Лист

Изм.

Кол.уч

Лист

№док.

Подп.

Дата

Коэффициент стока

Не вся вода, выпавшая на территорию водосбора в виде осадков, превращается в сток. Выделяют следующие виды потерь осадков:

1. Потери на перехват – происходят прежде всего на лесных массивах, составляют примерно 2…10 мм.

2. Испарение в период дождя – имеет небольшую интенсивность – до 0,3 мм/ч, однако продолжается и после прекращения выпадения осадков.

3. Поверхностное задержание – это потери воды на образование пленки и заполнение бессточных неровностей, составляет для песков – 5 мм, для глин - 2,5 мм, для мостовых – 1,6 мм.

4. Инфильтрация в грунт – просачивание осадков. За период выпадения ливня инфильтрация постепенно уменьшается по мере наполнения пор водой. Это процесс можно выразить зависимостью:

,

где q0ин – начальная интенсивность инфильтрации,
qуин – установившаяся интенсивность инфильтрации,
t – время,
k – коэффициент снижения инфильтрации.

Для песчаных слоев инфильтрация к концу первого часа составляет 13…25 мм/ч.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Осадки, достигающие дождеприемников, называются общим слоем стока.

Отношение объема поверхностного стока на водосборе в течение одного ливня к общему объему осадков, выпавших за время этого ливня, называется коэффициентом поверхностного стока Ψ. Для оценки годовых средних объемов стока используют коэффициент годового стока Ψг:

Ψг = /Wг.ос,

где – годовой объем стока,
Wг.ос – годовой объем осадков.

Годовой объем стока:

,

где F – площадь стока,
s0 – количество дождей за теплый период,
– высота суточного слоя дождевого стока, ее можно определить по формуле Г.А. Алексеева:

,

где – высота суточного слоя осадков,
H0 – высота слоя начальных потерь.

Годовой объем осадков:

Wг.ос = 10HгF,

где – годовой слой осадков.

Для конкретных расчетов расходов дождевых вод в водоотводящей сети используют еще один вид коэффициента стока – Ψ0, который учитывает поверхностное задержание и инфильтрацию, а также учитывает гидродинамику поступления воды к расчетному сечению. Коэффициент стока в этом случае представляет собой отношение максимальной интенсивности стока определенной повторяемости к средней интенсивности осадков той же повторяемости в предположении соблюдения водного баланса на водосборе, т.е. долю интенсивности осадка, за счет которой достигается максимум стока.

Еще до Великой Отечественной войны Н.И.Беловым была предложена простая формула для определения коэффициента стока, которая и рекомендована СНиП 2.04.03-85:

Ψ0 = zq0,2t0,1,

где z - эмпирический коэффициент, зависящий от вида поверхности стока – коэффициент покрова,
q – интенсивность дождя,
t – продолжительность выпадения дождя.

Г.А. Алексеев предложил другую формулу для коэффициента стока:

.

Значения коэффициента покрова z рекомендуется принимать по табл. 9 и 10 СНиП 2.04.03-85. Например, значение z для водонепроницаемых поверхностей (кровля зданий, асфальтобетон дорог и т.д.) принимается в зависимости от параметра A в формуле q = A/tn. Для водопроницаемых поверхностей коэффициент покрова постоянен, например, для газонов он равен 0,0038, для гравийных дорожек – 0,09 и т.д.

При необходимости расчета коэффициента покрова для территории, имеющей различные виды поверхностей, следует принимать средневзвешенное значение zmid:

zmid = Σ(Fizi/Fобщ),

где Fi – площадь i-того вида покрытия,
Fобщ – общая площадь территории,
zi – коэффициент покрова i-того вида покрытия.

Величина коэффициента стока Ψ0 может приниматься постоянной (≈ 1), если водонепроницаемые поверхности крыш и асфальтовые покрытия составляют более 50 % всей площади.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Понятие атмосферных осадков для гидрологии

Осадки выпадают на поверхность земли в виде дождя, снега, града, росы и инея. Они пред­ставляют сгустившиеся (конденсированные) водяные пары, находящиеся в воздухе.

Круговорот воды в атмосфере

Район

Площадь, млн. км2

Средняя высота, мм

Испарение

Осадок

Океан

361

1060

980

Суша со стоком

117

610

870

Суша без стока

32

330

330

Всей Земли

510

910

910

Количество атмосферных осадков в одной и той же местности колеблется из года в год довольно сильно. Если мы сравним количество осадков, выпадающих в различных областях земной поверхности (рис. 8), то увидим, что различие между возможными максимумами осадков и мини­мумами их достигает огромной величины.

Данные о количестве осадков в сред­нем за год по широтам

Северное полушарие                       

Южное полушарие

Широта (град)        

Осадки (мм)       

Широта (град)        

Осадки (мм)       

90—80

340

90—80

300

80—70

259

80—70

300

70—60

348

70—60

300

60—50

504

60—50

1021

50—40

508

50—40

870

40—30

522

40—30

573

30—20

786

30—20

638

20—10

947

20—10

1100

10—0

1716

10—0

1812

Указанные для разных широт количества осадков могут значительно колебаться в зависимости от направления движения циклонов и антициклонов, от орографических условий местности.

Карта осадков европейской части России

В пределах европейской части СССР максимальное количество осадков в Москве 716 мм, в Астрахани — 154 мм, в Батуми — 2370 мм. Среднее годовое количество осадков в Москве 536 мм, а минимальное — 325 мм. В дру­гих странах максимум осадков бывает гораздо больше. Так, например, в Бразилии за год выпадало до 7110 мм, в Индии — даже до 14200 мм. Нижние пределы годовых осадков на земле падают до 0,6 мм (пус­тыни Африки и Южной Америки, в России наименьшее количество годовых осадков выпадает в южном Приаралье — 80 мм и на Восточном Памире — 40 мм).

Весьма значительно разнятся также максимумы и мини­мумы температур за год, а тем более на протяжении многих лет. Так, в Москве наблюдался (на поверхности почвы) максимум температуры в +52,1° С в июле 1900 г., а мини­мум —41,7° С в феврале 1902 г.

Колебания температуры воздуха вызывают и колебания температуры верхних слоев земной коры. Различают суточные, сезонные, годовые и вековые колебания темпе­ратуры земной коры.

Суточные и сезонные колебания температуры почвы передаются неглубоко, причем чем ближе к дневной поверхности, тем резче колебания. Так, Ф. П. Саваренский наблюдал колебания температуры на поверхности почвы летом от +24,4 до +54,5° С, зимой от —0,4 до —10,8° С, на глубине 40 см летом от +27,8 до 28,2° С, зимой от —6,1 до —6,2° С.

Метеорологические данные для некоторых пунктов Азии

Пункты наблюдений

Средняя месячная темпе­ратура

Амплитуда

среднегодо­вых температур

Сумма осад­ков за год, мм

июль

январь

Ашхабад

30,5

1,4

29,1

230,5

Карабугаз

25,4

-2,3

23,1

110,6

Репетек

32,1

—5,3

26,8

102,3

Красноводск

29,1

—3,0

26,1

113,8

Кушка

28,4

-1,8

26,6

251,4

Мирзачуль (голодная степь) 

28,0

1,2

29,2

235,4

Бухара

30,2

0,3

30,5

106

Самарканд

24,7

3,0

27,7

332

Зимой под покровом снега суточные температуры не испытывают колебаний.

Годовые колебания температуры верхних слоев земли передаются значительно глубже, но и они не выходят за пределы нескольких десятков метров даже в странах с резким континентальным климатом. Там, где годовые колебания температуры верхних слоев земли хорошо выра­жены и наблюдаются до глубины нескольких метров и даже десятков метров, прогревание и охлаждение про­никает на глубину медленно, с запозданием против близких к поверхности слоев. Так, в Тбилиси зимнее максимальное охлаждение достигает глубины 6,5 м только в конце авгу­ста, когда поверхностные слои уже имеют среднюю суточную температуру около 32°С. Наиболее высокая температура около (+20°С) достигает глубины около 5 м в ноябре, когда поверхностные слои имеют температуру около +12°С. В Нукусе (на Аму-Дарье) на глубине 4 м от поверхности земли температура +15°С. наблюдается в ноябре, а +11,9°С— в мае. Амплитуда колебаний температуры тем больше, чем ближе к поверхности земли мы ее наблюдаем. Так, в Ленинграде амплитуда этих колебаний достигает 28°С в почвенном слое и 5,4°С — на-глубине 3,2 м.

Промерзание почвы происходит в связи с этим неоди­наково на различных географических широтах, а также в условиях климата континентального и морского. По дан­ным П. П. Смиренкина, глубина промерзания почвы дости­гает в Иркутске 2,74, в Омске 2,40, в Москве 1,80, в Ленин­граде 1,77, в Киеве 1,07, в Одессе 0,82 м глубины. Так как промерзшая земля для воды непроницаема или почти непроницаема, то это имеет большое гидрогеологическое и гидрологическое значение. Однако надо иметь в виду, что в мерзлой почве не вся вода замерзает; значительная часть капиллярной воды замерзает при температурах на несколько градусов ниже нуля.

Как уже было сказано, амплитуда колебаний темпера­туры в зависимости от глубины уменьшается и на неко­торой глубине (разной для отдельных районов земной поверхности) равна нулю. От «зоны постоянной годовой температуры» вверх простирается так называемая «гелио- термическая» толща земной коры, в которой температура регулируется режимом солнечного прогревания, а вниз от нее идет толща, в которой температура нарастает с глу­биной в соответствии с местными геотермическими гра­диентами.

(PDF) Границы ветра в слоях дождя и дневных теплых слоях

Брейнерд К. Э. и Грегг М. С. (1997). Турбулентность и стратификация в тропическом океане и глобальной атмосфере, связанном с океаном и атмосферой

Экспериментальный полет по микроструктуре. Журнал геофизических исследований, 102, 10,437–10,455.

Карбоун Р. Э. и Ли Ю. (2015). Тропические осадки в океане и структура температуры поверхности моря: анализ причинно-следственной связи из корреляции в MJO.

Журнал атмосферных наук, 72 (7), 2703–2718.https://doi.org/10.1175/JAS-D-14-0226.1

Chen, S., Flatau, M., Jensen, TG, Shinoda, T., Schmidt, J., May, P., et al. . (2015). Исследование подавленной фазы CINDY / DYNAMO MJO. Журнал

Атмосферные науки, 72 (10), 3755–3779. https://doi.org/10.1175/JAS-D-13-0348.1

Чи, Н.-Х., Лиен, Р.-К., Д’Асаро, Э. А., и Ма, Б. Б. (2014). Баланс тепла поверхностного смешанного слоя по данным наблюдений за швартовкой в ​​центральной части Индийского океана

во время событий Мэдден-Джулианской осцилляции. Журнал геофизических исследований: Океаны, 119, 4638–4652. https://doi.org/10. 1002/

2014JC010192

Clayson, C., & Bogdanoff, A. (2013). Влияние суточного потепления температуры поверхности моря на климатологические потоки воздух – море. Журнал климата,

26 (8), 2546–2556. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00062.1

Коста, А. А., Коттон, В. Р., Уолко, Р. Л., и Пилке, Р. А. (2001). Совместное моделирование взаимодействия воздуха и моря с разрешением океана и облаков над экваториальной западной частью Тихого океана

.Журнал атмосферных наук, 58 (22), 3357–3375. https://doi.org/10.1175/1520-0469(2001)058<3357:

COCRSO> 2.0.CO; 2

Кронин, М. Ф., и Макфаден, М. Дж. (1999). Суточный цикл осадков и поверхностной солености в теплом бассейне западной части Тихого океана. Геофизические исследования

Letters, 26 (23), 3465–3468. https://doi.org/10.1029/1999GL010504

Карри, Дж. А., Бентами, А., Бурасса, М. А., Буррас, Д., Брэдли, Э. Ф., Брунке, М., и др. (2004). SEAFLUX. Бюллетень Американского метеорологического общества

, 85 (3), 409–424.https://doi.org/10.1175/BAMS-85-3-409

Д’Асаро, Э., Блэк, П. Г., Центуриони, Л. Р., Чанг, Ю., Чен, С. С., Фостер, Р. К. и др. (2014). Воздействие тайфунов на океан в Тихом океане.

Бюллетень Американского метеорологического общества, 95, 1405–1418. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-12-00104.1

де Boyer Montégut, C., Madec, G., Fischer, A. S., Lazar, A., & Iudicone, D. (2004). Глубина смешанного слоя над мировым океаном: исследование профильных данных и климатология на основе профилей.Журнал геофизических исследований, 109, C12003. https://doi.org/10.1029/

2004JC002378

де Сойке, С. П., Эдсон, Дж. Б., Марион, Дж. Р., Файралл, К. У. и Барито, Л. (2014). MJO и взаимодействие "воздух-море" в TOGA COARE и DYNAMO.

Journal of Climate, 28, 597–622.

де Сойке, С. П., Скиллингстад, Э. Д., Зуидема, П., и Чандра, А. С. (2017). Холодные бассейны и их влияние на тропический морской пограничный слой.

Журнал атмосферных наук, 74 (4), 1149–1168.https://doi.org/10.1175/JAS-D-16-0264.1

ДеМотт, К. А., Бенедикт, Дж. Дж., Клингаман, Н. П., Вулноу, С. Дж., и Рэндалл, Д. А. (2016). Диагностика обратной связи океана с MJO: SST-

модулированные поверхностные потоки и баланс влажной статической энергии. Журнал геофизических исследований: атмосферы, 121, 8350–8373. https: // doi.

org / 10.1002 / 2016JD025098

ДеМотт, К. А., Клингаман, Н. П., и Вулноу, С. Дж. (2015). Связанные между атмосферой и океаном процессы в колебании Мэддена-Джулиана.Обзоры

Геофизика, 53, 1099–1154. https://doi.org/10.1002/2014RG000478

ДеМотт, К.А., Стэн, К., Рэндалл, Д.А., и Брэнсон, М.Д. (2014). Внутрисезонная изменчивость в связанных ГКМ: роль обратных связей океана и физика модели

. Журнал климата, 27 (13), 4970–4995. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-13-00760.1

Доррестейн Р. (1979). О вертикальном потоке плавучести под поверхностью моря, вызванном атмосферными факторами. Journal of Physical

Океанография, 9 (1), 229–231.https://doi.org/10.1175/1520-0485(1979)009<0229:OTVBFB>2.0.CO;2

Drushka, K., Asher, WE, Ward, B., & Walesby, K. (2016 ). Понимание формирования и эволюции свежих линз дождя на поверхности океана

. Журнал геофизических исследований: океаны, 121, 2673–2689. https://doi.org/10.1002/2015JC011527

Drushka, K., Sprintall, J., Gille, S. T., & Wijffels, S. (2012). Наблюдения in situ динамики смешанного слоя колебания Мэддена-Джулиана в Индийском

и западной части Тихого океана.Журнал климата, 25 (7), 2306–2328. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00203.1

Эдсон, Дж. Б., Джампана, В., Веллер, Р. А., Бигорре, С. П., Плюддеманн, А. Дж., Файралл, К. В. и др. (2013). Об обмене импульсом над открытым океаном

. Журнал физической океанографии, 43 (8), 1589–1610. https://doi.org/10.1175/JPO-D-12-0173.1

Файрол, К. У., Брэдли, Э. Ф., Годфри, Дж. С., Вик, Г. А., Эдсон, Дж. Б., и Янг, Г. С. (1996). Эффекты прохладной кожи и теплого слоя на поверхности моря

температура.Журнал геофизических исследований, 101 (C1), 1295–1308. https://doi.org/10.1029/95JC03190

Файролл, К. У., Брэдли, Э. Ф., Хейр, Дж. Э., Грачев, А. А., и Эдсон, Дж. Б. (2003). Массовая параметризация воздушных и морских потоков: обновления и проверка алгоритма COARE для

. Журнал климата, 16 (4), 571–591. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2003)016<0571:BPOASF>2.0.CO;2

Файролл, CW, Брэдли, Э.Ф., Роджерс, Д.П., Эдсон, Дж. Б. и Янг, GS ( 1996). Массовая параметризация потоков воздух-море для эксперимента «Тропический океан - глобальный»

Атмосфера-океан.Журнал геофизических исследований, 101 (C2), 3747–3764. https://doi.org/

10.1029 / 95JC03205

Файрол, К. В., Брэдли, Э. Ф., Годфри, Дж. С., Вик, Г. А., Эдсон, Дж. Б., и Янг, Г. С. (1996). Эффекты прохладной кожи и теплого слоя на поверхности моря

температура. Журнал геофизических исследований, 101 (C1), 1295–1308. https://doi.org/10.1029/95JC03190

Файрол, К. В., Уайт, А. Б., Эдсон, Дж. Б., и Хейр, Дж. Э. (1997). Комплексные судовые измерения морского пограничного слоя.Журнал

Атмосферные и океанические технологии, 14 (3), 338–359. https://doi.org/10.1175/1520-0426(1997)014<0338:ISMOTM>2.0.CO;2

Gosnell, R., Fairall, C. W., & Webster, P. J. (1995). Явная жара дождя в тропическом океане. Журнал геофизических исследований, 100,

18 437–18 442.

Gottschalck, J., Roundy, P.E., Schreck, C.J. III, Vintzileos, A., & Zhang, C. (2013). Крупномасштабные атмосферные и океанические условия во время полевой кампании DYNAMO

2011-2012 гг.Ежемесячный обзор погоды, 141 (12), 4173–4196. https://doi.org/10.1175/MWR-D-13-00022.1

Gould, W. J., & Turton, J. (2006). Арго - зондирование океанов. Погода, 61,17–21. https://doi.org/10.1256/wea.56.05

Харрисон Д. Э. и Векки Г. А. (1997). События западного ветра в тропическом Тихом океане, 1986–95. Журнал климата, 10 (12), 3131–3156. https: // doi.

org / 10.1175 / 1520-0442 (1997) 010 <3131: WWEITT> 2.0.CO; 2

Holte, J., Talley, L.D., Gilson, J., & Roemmich, D.(2017). База данных и климатология смешанного слоя Арго. Письма о геофизических исследованиях, 44,

5618–5626. https://doi.org/10.1002/2017GL073426

Houze, R.A. Jr. (1997). Многослойные осадки в зонах конвекции: метеорологический парадокс? Бюллетень Американского метеорологического общества

, 78 (10), 2179–2196. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<2179:SPIROC>2.0.CO;2

Houze, RA Jr., Rasmussen, KL, Zuluaga, MD, & Brodzik, SR (2015) .Переменный характер конвекции в тропиках и субтропиках: наследие

16-летнего спутника миссии по измерению тропических осадков. Обзоры геофизики, 53, 994–1021. https: / /doi.org/10.1002/2015RG000488

Хунг, М., Лин, Дж., Ван, В., Ким, Д., Шинода, Т., и Уивер, С. Дж. (2013). MJO и конвективно связанные экваториальные волны, смоделированные климатическими моделями CMIP5

. Journal of Climate, 26, 6185–6214. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00541.1

Джонсон Р., & Ciesielski, П. (2013). Структура и свойства колебаний Мэддена-Джулиана, полученные из зондирующих решеток DYNAMO. Журнал

Атмосферных наук, 70 (10), 3157–3179. https://doi.org/10.1175/JAS-D-13-065.1

Джонсон, Р. Х., & Чесельски, П. Э. (2017). Многомасштабная изменчивость атмосферного пограничного слоя во время DYNAMO. Журнал атмосферы

наук, 74, 4003–4021. https://doi.org/10.1175/JAS-D-17-0182.1

10.1029 / 2018JC014130

Журнал геофизических исследований: Океаны

THOMPSON ET AL.922

Улучшенное представление суточного хода осадков теплого сезона с помощью модели общей циркуляции атмосферы с горизонтальным разрешением 10 км

  1. а.

    Характеристики суточного хода глобальных осадков

Наблюдаемые средние летние осадки TRMM сравнивались с результатами моделирования модели GEOS-5 с горизонтальным разрешением 10 и 50 км (далее именуемые просто моделями 10 км и 50 км соответственно; рис. 2). Согласно наблюдениям, наибольшее количество осадков выпадает в зонах межтропической конвергенции (ITCZ) в Тихом и Атлантическом океане, а также в районе теплых бассейнов Индо-Тихоокеанского региона. Наблюдаемые осадки больше над океаном, за исключением районов суши, подверженных влиянию летних муссонов в Индии, Восточной Азии и Западной Африке. В частности, низкоуровневый юго-западный муссонный поток на Индийском субконтиненте и в Южной Азии вызывает большое количество осадков в районах, расположенных выше по течению, таких как южное предгорье Гималаев, западное побережье Индии, полуостров Индокитай и Филиппины. .

Рис. 2

Среднее по времени количество осадков, усредненное за два лета (JJA 2005 и 2006) с a наблюдений TRMM и моделирования модели GEOS-5 с пространственным разрешением b 50 км и c 10 км. d , e Отличия от наблюдений в беге на 50 и 10 км соответственно. Единица измерения - мм сутки −1

Модель 50 км имеет тенденцию реалистично воспроизводить основные черты наблюдаемой структуры средних летних осадков (рис. 2b), хотя и с заметными расхождениями (рис. 2d). Например, модель переоценивает количество осадков в Африке и Китае. Кроме того, ITCZ ​​в Тихом океане и Атлантике в целом слабее в моделировании, хотя они аномально сильны на восточных концах около континентов. Модель обычно предсказывает слишком много осадков в верхних районах возвышенностей, таких как Гималаи, Приморский континент, Западная Сьерра-Мадре (SMO), Анды и возвышенные внутренние районы Африки.Эти региональные и топографические смещения осадков распространены в других моделях, независимо от разницы в горизонтальном разрешении (Shin et al. 2007; Sato et al. 2009; Dirmeyer et al. 2012; Schiemann et al. 2014).

В целом, модель 10 км (рис. 2c) показывает такое же представление средних летних осадков, что и модель 50 км, а картина смещения (рис. 2e) напоминает большинство особенностей, появляющихся в модели 50 км, например как влажность в Африке и Китае и больше топографических осадков, чем наблюдается в окрестностях крупных гор (рис. 2г). Однако модель 10 км имеет тенденцию усиливать смещение осадков, возникающее при реализации с более низким разрешением, особенно в районе теплого бассейна Индо-Тихоокеанского региона. Повышение разрешения имеет тенденцию преувеличивать погрешности в засухи в Бенгальском заливе, Южно-Китайском море и западной части Тихого океана, тогда как погрешности во влажных условиях становятся более серьезными в южной части Индийского океана и на Приморском континенте.

Пространственное распределение амплитуды суточного цикла осадков сравнивалось между наблюдениями и модельными расчетами (рис.3). Наблюдаемая картина (рис. 3a) аналогична прогнозируемым средним летним осадкам (рис. 2a), особенно на суше, что указывает на то, что суточный цикл является сильным там, где средние по времени осадки являются значительными. Кроме того, сильные суточные колебания наблюдаются над соседними океанами, такими как Бенгальский залив, Приморский континент, Центральная Америка, северо-восток Бразилии и западное побережье Африки. Эти наблюдаемые особенности реалистично воспроизводятся модельным моделированием при обоих разрешениях.Однако обе реализации (рис. 3b, c) показывают более сильные суточные колебания над сушей, особенно вблизи горных хребтов, где сигнал заметно сильнее в модели 10 км. Этот результат согласуется с результатами других исследований в том, что увеличение разрешения модели приводит к завышению оценки количества осадков над горными хребтами (Прейн и др., 2016; Понтоппидан и др., 2017). Pontoppidan et al. (2017) показали из своих экспериментов по чувствительности модели, что по мере увеличения горизонтального разрешения модели на сложной местности модель имеет тенденцию имитировать более локализованное и более сильное вертикальное движение и возмущения влажности и, таким образом, предсказывает увеличение топографических осадков.Это предполагает, что повышенная неоднородность, вызванная увеличением разрешения, может быть в значительной степени причиной завышенных оценок топографических осадков в большинстве моделей.

Рис. 3

Амплитуда суточного цикла осадков, полученная из a наблюдений и моделирования с пространственным разрешением b 50 км и c 10 км. d , e Отличия от наблюдений в беге на 50 и 10 км соответственно.Единица измерения - мм сутки −1

Суточный цикл над океаном также немного больше в модели 10 км, например, в южной части Индийского океана, в зоне конвергенции южной части Тихого океана (SPCZ) и ITCZ. В целом, различия в суточных амплитудных картинах между наблюдением и моделями (рис. 3d, e) имеют сходство с теми, которые наблюдаются на средних по времени графиках осадков (рис. 2d, e). Этот результат предполагает, что суточные колебания составляют значительную часть среднего по времени количества осадков.При обнаружении причинно-следственной связи между суточным циклом осадков и средним по времени значением осадков неясно, вносит ли смещение суточного цикла вклад в смещение среднего по времени (Yang and Slingo 2001; Neale and Slingo 2003) или наоборот.

Чтобы более подробно изучить взаимосвязь между амплитудой суточного цикла и среднесезонным количеством осадков, соотношение этих двух величин было сравнено с данными наблюдений и с моделями 50 и 10 км (рис. 4). Высокие значения указывают на то, что суточный цикл является доминирующим, и на него в основном приходится среднесезонное количество осадков.Результат показывает соотношение более 0,8 вблизи возвышенностей, таких как южная часть Тибетского плато, восточная часть Скалистых гор, SMO, западные Анды, Бенгальский залив и Приморский континент. В общем, модель 50 км (рис. 4b) имеет тенденцию занижать это соотношение значительно меньше, чем наблюдения в континентальных регионах, таких как Африка и юго-восток США. Напротив, модель 10 км (рис. 4c) представляет его с реалистичной амплитудой в большинстве регионов, предполагая, что топография суши является важным фактором суточного цикла осадков.Поскольку сложная топография может быть реалистично воспроизведена по мере увеличения пространственного разрешения модели, полученная модель с высоким разрешением демонстрирует лучшие характеристики при имитации осадков, вызванных крупномасштабной циркуляцией, например ветрами горных долин и морским бризом. Таким образом, такие улучшения позволяют более реалистично моделировать осадки и их суточный цикл, что, в свою очередь, может улучшить отношение суточной амплитуды к среднему значению осадков.

Рис. 4

Отношение амплитуды суточного цикла к среднему по времени осадкам, оцененным из a наблюдений и моделирования с пространственным разрешением b 50 км и c 10 км.Области со средним по времени осадками менее 2 мм сут −1 замаскированы. d , e Покажите усредненное по широте отношение по тропикам (5–20 ° с.ш., верхняя часть) и средним широтам (30–40 ° с.ш., нижняя часть) на дистанции 50 км и 10 км. запустить соответственно. Черные и синие линии показывают наблюдение и моделирование, соответственно.

При усреднении отношения по двум полосам широт в субтропиках (5 ° –20 ° N) и средних широтах (30 ° –40 ° N) наблюдение показывает относительно более высокие значения над сушей и более низкие значения над океаном. В целом, модель 50 км (рис. 4d) особенно недооценивает это соотношение по суше, за исключением засушливых регионов в средних широтах Евразии. Модель 10 км (рис. 4e) значительно улучшает моделирование с сопоставимыми значениями с наблюдаемыми, хотя имеет тенденцию описывать соотношение нереалистично в некоторых регионах, например, недооценивая его над Центральной Америкой и Центральной Африкой в ​​субтропиках и на Великих равнинах в средние широты и завышенные оценки вблизи Гималаев и Скалистых гор в средних широтах.

На рис. 5 показана максимальная фаза (пиковый час) суточного цикла осадков по данным наблюдений и моделей. Наблюдения показывают вечерние или ночные пики суточных осадков над большей частью суши, в отличие от утренних или дневных пиков над океаном и прибрежными морями. В частности, часы пик задерживаются в прилегающих океанах по мере удаления от береговой линии, например, в Бенгальском заливе Южно-Китайского моря. Модель 50 км искажает наблюдаемую максимальную фазу как над сушей, так и над океаном. Суточные осадки выпадают с утра до вечера в большинстве регионов суши, демонстрируя раннюю фазу смещения по сравнению с наблюдениями. Суточный цикл над открытыми океанами также демонстрирует смещение ранней фазы, в основном достигая максимумов на несколько часов раньше, чем наблюдали. Модель способна уловить пик фазового перехода в прилегающих океанах, например, в Бенгальском заливе, Южно-Китайском море и Мексиканском заливе, но также и с ранними фазовыми смещениями. В целом 10-километровая модель реалистично описывает пространственное распределение фазы суточного цикла.Контраст фазы пика между сушей и океаном более реалистичен в модели 10 км, чем в модели 50 км. Суточный цикл осадков достигает пика с вечера до полуночи в большинстве регионов суши, что хорошо согласуется с данными наблюдений. Кроме того, он имеет тенденцию воспроизводить систематические изменения фазы суточного цикла в прибрежных океанах с реалистичным временем пика. Это улучшение было связано со значительным увеличением горизонтального разрешения модели, которого было достаточно, чтобы разрешить распространение конвективных систем, происходящих с суши. Эта функция будет еще раз рассмотрена в Разд. 3b.

Рис. 5

Пиковая фаза суточного цикла осадков, представленная в местном времени, полученная из a наблюдения и моделирования с пространственным разрешением b 50 км и c 10 км. Результаты в сетках, где амплитуда меньше 0,25 мм день −1 исключены

На рис. 6 суммирована фаза суточного цикла в наблюдениях и моделях 10 км и 50 км. Здесь гистограммы часов пик представлены для каждого экземпляра по всей сетке суши и океана.Наблюдаемые осадки выпадают в основном с вечера до ночи (т. Е. 19–22 LST) над сушей и с утра до полудня (т. Е. 06–11 LST) над океаном, соответственно (рис. 6a). Ли и др. (2007a) объяснили различия в механизмах, ответственных за суточные колебания над сушей и океаном. На суше нагрев поверхности и охлаждение в пограничном слое планеты усиливаются в дневное и ночное время соответственно, и это приводит к сильным суточным колебаниям. С другой стороны, на суточные колебания над океаном больше влияет ночное радиационное охлаждение в верхних слоях атмосферы. Обратите внимание, что в наблюдении есть вторичный пик ночью (то есть 01 LST) над сушей, что указывает на наличие регионов с ночными пиками осадков, таких как Великие равнины США (Dai et al. 2007; Kikuchi and Wang 2008; Sato и др., 2009).

Рис. 6

Гистограммы фазы пика суточного цикла осадков над 20 ° ю.ш. – 40 ° с. a Показывает осадки в результате наблюдения, а b , c показывают результаты моделирования для 10-километрового и 50-километрового пробегов, соответственно. d , e То же, что и в b и c , за исключением конвективных осадков, и f , g для крупномасштабных осадков. Полоса разного цвета обозначает точки суши (оранжевый) и океана (синий)

Осадки над сушей, моделируемые с помощью модели 50 км, демонстрируют широкие пространственные вариации в пиковое время (рис. 6b), с множеством пиков утром (т. Е. 09 LST), днем ​​(16 LST) и вечером (21 LST), не воспроизводя преобладающих вечерних пиков в наблюдениях. С другой стороны, ночные пики произошли с 02 до 07 LST в большинстве океанов, что на несколько часов раньше, чем наблюдалось. Распределение часов пика модели 10 км очень похоже на наблюдаемое, включая вечерние пики над сушей (т. Е. Около 18–19 LST) и утренние пики над океаном (т. Е. Около 05 LST), хотя и с смоделированными пиками, происходящими на несколько часов раньше наблюдаемого. Наблюдаемые осадки над сушей постепенно уменьшаются после полуночи в ночное время, эта особенность хорошо представлена ​​в 10-километровой модели, но не в 50-километровой.Обе модели не показали большой разницы в их характеристиках моделирования суточного цикла осадков над океаном.

Чтобы выявить недостатки модели, в данном исследовании общие осадки были разделены на конвективные и крупномасштабные в соответствии с параметризованными процессами выпадения осадков в этой модели. Обе модели 50 км и 10 км показывают сходные реакции в конвективных осадках над сушей с максимальными пиками около 15–16 LST (см. Рис. 6d, e). Эти конвективные осадки затем подавляются в большинстве регионов с позднего вечера до раннего утра (т.е.е., с 21 по 08 LST) в обеих моделях. И наоборот, конвективные осадки над океаном демонстрируют противофазные отношения с осадками над сушей с максимальным пиком распределения около 03–05 LST. Эти наблюдения подтверждают, что изменение разрешения по горизонтали не влияет на поведение смоделированных конвективных дождевых осадков, поскольку эта модель не реализует никаких формулировок или параметров, которые непосредственно чувствительны к изменению разрешения.

Заметное различие между двумя моделями было в крупномасштабных осадках (рис.6е, ж). В модели 10 км крупномасштабные осадки возникают с позднего вечера до полуночи (т. Е. С 18–24 LST) на большинстве участков суши. Учитывая гистограммы для общего количества (рис. 6c) и конвективных осадков (рис. 6e), крупномасштабные осадки имеют тенденцию увеличивать суточные осадки, делая их продолжающимися до вечера, чтобы помочь улучшить представление фазы пика на суше. Также очевидно, что сигнал о ночных осадках над сушей в модели 10 км полностью объясняется схемой крупномасштабных осадков.Реакция схем конвекции и крупномасштабных осадков несколько различается над океаном, где крупномасштабные осадки развиваются синхронно с конвективными осадками, достигая максимального пика около 04 LST. Следовательно, систематические смещения суммарных осадков над океаном на ранних этапах приписываются как конвективным, так и крупномасштабным схемам осадков.

Модели 50 км и 10 км отображают существенно разные модели крупномасштабных осадков.Гистограмма на рис. 6f показывает ночные пики с 04 до 06 LST над сушей, в то время как вечерние пики, встречающиеся в модели 10 км, были менее заметны в модели 50 км. Это, очевидно, способствует фазовому сдвигу над сушей в суммарных осадках по модели 50 км (рис. 6b). В нашем исследовании суточные осадки в результате конвективных и крупномасштабных осадков над сушей были несколько разделены и запускались независимо в модели 50 км, тогда как в модели 10 км два процесса выпадения осадков, по-видимому, демонстрировали обратную связь, причем крупномасштабные осадки имели тенденцию к дополняют конвективные осадки (см. дополнительный рисунок S2).На основании этих результатов считается, что фазовое смещение модели с низким разрешением вызвано недостатком представления крупномасштабных осадков, а улучшение пространственного разрешения приводит к более реалистичным суточным колебаниям. Над океаном форма гистограмм, полученных с помощью моделей 50 км и 10 км, была аналогичной.

  1. б.

    Региональная характеристика суточных осадков

В некоторых регионах наблюдается заметная суточная изменчивость осадков.Поэтому шесть регионов - Бенгальский залив, Приморский континент, Великие равнины в Северной Америке, Центральной Америке, Южной Америке и Африке - были выбраны для проверки того, воспроизводит ли GEOS-5 основные черты наблюдаемых суточных колебаний (рис. 7). . В этих регионах также наблюдается систематическая эволюция суточного пика из-за распространения систем осадков. Прежде чем исследовать эти особенности, мы сначала исследовали степень, в которой моделирование воспроизводит усредненный по предметной области суточный цикл осадков, сравнивая фактические суточные временные ряды.Суточные вариации над сушей и океаном были разделены, чтобы детально прояснить их характеристики.

Рис. 7

Суточные вариации усредненных по времени осадков в шести регионах, определенных на рис. 1, на основе наблюдений и моделирования с разрешением 50 и 10 км. Черные, синие и красные линии обозначают наблюдения, модели 50 км и 10 км соответственно, а сплошные и пунктирные линии обозначают среднее значение над сушей и океаном в областях, выделенных прямоугольником.Ось абсцисс показывает местное стандартное время (LST), а ось ординат показывает аномалию осадков (мм сутки −1 )

Наблюдаемый результат показывает, что суточная вариация за 24 часа доминирует как над сушей, так и над океаном. 12-часовой цикл в этих регионах не ясен, хотя предполагается, что он связан с полусуточным атмосферным приливом в поле давления (Гамильтон, 1981; Дай, 2001) и обычно заметен в открытых океанах. Как правило, максимумы осадков над внутренними регионами приходятся на вечерние часы (т.е., 18 LST), за исключением Великих равнин, где положительный пик появляется в полночь (т.е. 00 LST). Максимумы над океаном обычно наблюдаются рано утром (т.е. 06-09 LST).

Модель 10 км воспроизводит суточные изменения за 24 часа с дневными и утренними пиками над сушей и океаном, соответственно, хотя слегка раннее смещение моделируется для некоторых внутренних регионов, например, Бенгальского залива и Великих равнин. Shin et al. (2007) указали на аналогичные ошибки в пяти различных моделях, исследованных в их исследовании.Это показывает, что многим моделям сложно представить суточные колебания в этих регионах. Результаты 50-километровой модели показывают особенно заметные отличия от 10-километровой модели над сушей, несмотря на то, что над океаном они довольно похожи. Модель 50 км неэффективно воспроизводит дневные осадки над сушей при наблюдениях в Юго-Восточной Азии, на Приморском континенте и в Африке, хотя она более реалистична в Центральной и Южной Америке.

Кроме того, влияние увеличения разрешения неоднозначно, особенно над сушей (рис.7). Модель 10 км имеет тенденцию преувеличивать суточные колебания осадков над сушей, тогда как модель 50 км показывает обратное. Общеизвестно, что модели с высоким разрешением склонны преувеличивать суточный цикл по сравнению с версиями с более низким разрешением (например, Sato et al. 2009). Яширо и др. (2016) показали довольно последовательные результаты своих глобальных испытаний модели с разрешением облачности без параметризации кумулов. Последовательно увеличивая горизонтальное разрешение с 14 до 0,87 км, преобладание дождя над сушей в ночное время в их реализациях с грубым разрешением имеет тенденцию более реалистично смещаться в сторону дневной конвекции.Однако амплитуда суточного цикла стала нереально больше. Они объяснили это отсутствием бокового перемешивания в глубоких конвективных облаках в их моделировании с разрешением облаков, но это не должно быть применимо к нашим экспериментам GEOS-5 с параметризованной глубокой конвекцией с шагом сетки 50 и 10 км.

Хотя осадки обычно выпадают чаще с позднего вечера до вечера на суше и с ночи до раннего утра над океаном, в некоторых регионах наблюдаются более сложные особенности суточного хода осадков, в которых пиковая фаза суточных максимумов осадков имеет тенденцию систематически изменяться. согласно распространению мезомасштабных систем осадков.В этом исследовании были выбраны два региона для более глубокого анализа, чтобы выяснить, может ли модель 10 км воспроизвести эти особенности, наблюдаемые в суточном цикле.

Бенгальский залив - море, окруженное Индией и полуостровом Индокитай, с сильной суточной конвекцией, которая распространяется на юго-восток от Индийского субконтинента с продолжительностью в 1 день (Zuidema 2003; Liu et al. 2008). На рисунке 8 показаны аномалии осадков, ветра 850 гПа и конвергенции влаги ночью и днем ​​в Южной Азии, включая Бенгальский залив.При наблюдении осадки выпадают ночью над морскими районами Индии, полуостровом Индокитай и морским континентом, которые находятся ближе всего к побережью (рис. 8а). Ночью слабый ветер дует с материковой части в океан из-за снижения температуры поверхности суши за ночь. Днем (рис. 8b) на суше выпадают осадки из-за нагрева континентов солнечной радиацией в дневное время. Как и аномалии осадков, есть аномалии конвергенции влаги на низком уровне днем ​​на суше и утром над океаном.Аномалии конвергенции влаги показывают четкий контраст между сушей и прилегающими океанами. Эти характеристики в целом согласуются с результатами, представленными в Ploshay and Lau (2010), основанными на более длительном 9-летнем периоде анализа с использованием тех же данных TRMM. Сигнал суточных осадков также появляется в середине Бенгальского залива из-за распространения систем осадков с суши (рис. 9).

Рис.8

Пространственное распределение осадков (заштриховано, мм сутки −1 ) и ветра 850 гПа (стрелка, м с −1 ) и конвергенции влажности (контур, 10 −5 г кг −1 м с −1 ) аномалий над Южной Азией из (вверху) наблюдения и (в центре) 50-километрового и (внизу) моделирования 10-километровой модели. a , c , e Показать модели конвергенции ветра и влаги в ночное время, усредненные для 03 и 06 LST, и b , d , f показывают модели днем, усредненные для 15 и 18 LST. Аномалии осадков накапливаются в период 00–06 LST (ночь) и 12–18 LST (днем), соответственно. Красные (синие) контуры указывают на аномалии конвергенции (расхождения) влажности. Синий прямоугольник в a - это область анализа на рис.9 и 10

Рис. 9

Графики времени-долготы наблюдаемых осадков в Бенгальском заливе в a июнь, b июль и c август 2005 г. d - f 50 -км моделирование каждый месяц, и g и - это моделирование 10 км соответственно. Осадки усреднены по широте между 13 ° –16 ° N, единица измерения - –1 мм ч. Красные прямоугольники с пунктирной линией указывают на сушу над Индией (78–80 ° E)

Модель 10 км точно воспроизводит наблюдаемые особенности в этом регионе с точки зрения географического распределения аномальных осадков, ветра и конвергенции влаги в течение ночи. (Инжир.8д) и днем ​​(рис. 8е). Положительные аномалии осадков появляются ночью над прибрежной акваторией моря, хотя и с несколько меньшей величиной, чем при наблюдении. С другой стороны, аномалии суточных осадков на суше намного сильнее днем, например, на Борнео и на Филиппинах. Кроме того, модель имеет тенденцию изображать аномалии океанических осадков в центре Бенгальского залива как более слабые и менее организованные, чем в действительности. Тем не менее, суточная картина ветра воспроизводилась реалистично, а смоделированные аномалии осадков хорошо соответствовали сходимости влаги при слабом ветре.Хотя модель 50 км (рис. 8c, d) изображает аналогичную картину в крупном масштабе, смоделированная конвергенция влаги над сушей в дневное время была относительно слабой, например, на Приморском континенте, где аномалии осадков демонстрировали относительно меньшие суточные колебания. Конвергенция влаги в ночное время в соседних океанах менее очевидна (например, в Южно-Китайском море) по сравнению с повторным анализом и 10-километровой моделью. Это предполагает, что разрешения 50 км может быть недостаточно для представления этих аномалий локальной циркуляции в суточной шкале времени.В этом отношении GEOS-5 с разрешением по горизонтали 10 км лучше разрешает суточный ветер и связанные с ним аномалии конвергенции влаги в локальном и региональном масштабе, вызванные топографией и контрастом суша-море, и улучшает суточный цикл осадков.

В этом исследовании дополнительно исследуются системы распространения осадков, смоделированные с помощью модели в Бенгальском заливе. На рисунке 9 показаны графики зависимости количества осадков от времени и долготы в июне – августе 2005 г. Наблюдения показывают, что суточные колебания наблюдаются более регулярно во внутренних районах Индии.Суточные осадки над сушей иногда распространяются на прилегающие океаны и далее на восток до середины Бенгальского залива. Эти суточные системы, движущиеся на восток или юг, считаются инерционно-гравитационными волнами (Nakazawa 1988; Yang and Slingo 2001; Zuidema 2003). Со стороны океана изменчивость осадков также наблюдается в синоптических масштабах, длящаяся более нескольких дней, обычно в конце июня - начале июля. Эти системы осадков были охарактеризованы как связанные с конвекцией экваториальные волны Кельвина (Matsuno 1966; Wheeler and Kiladis 1999).Одновременно с этим другие системы осадков мигрируют на запад даже медленно (например, в начале июня) со скоростями распространения, соответствующими наблюдаемым экваториальным волнам Россби. Эти волны Россби обеспечивают «оболочку» изменчивости осадков для небольших отдельных штормов, движущихся на восток (Nakazawa 1988). В течение 3 месяцев наблюдаемые осадки над Бенгальским заливом демонстрируют выраженную субсезонную изменчивость, связанную с бореальными летними внутрисезонными колебаниями (BSISO, Lawrence and Webster 2002).Интенсивность наблюдаемых осадков выше над океаном по сравнению с побережьем.

Модель 50 км (рис. 9d – f) воспроизводит наблюдаемые суточные колебания по всей области, но суточные колебания менее выражены как на суше, так и в прилегающем океане по сравнению с наблюдениями и моделью 10 км (рис. 9g). -я). В частности, океанические осадки менее связаны с конвективными системами, инициируемыми сушей. Это говорит о том, что разрешения 50 км недостаточно для воспроизведения распространяющихся на восток конвективных систем в форме инерционно-гравитационных волн, хотя эта модель представляет синоптическую и субсезонную конвективную изменчивость над океаном.С другой стороны, модель 10 км (рис. 9g – i) имеет тенденцию четко очерчивать наблюдаемые летние осадки и их суточные колебания в Бенгальском заливе, но модель остается в целом отличной от наблюдений. GEOS-5 более регулярно имитирует осадки на суше. Кроме того, он слишком часто распространяется на восток до середины Бенгальского залива. Также было отмечено, что субсезонная изменчивость моделируемых осадков довольно слабая по сравнению с наблюдениями, хотя модель имеет тенденцию моделировать сигналы осадков от экваториальных волн Кельвина и Россби.За исключением этих расхождений, модель может воспроизводить распространяющиеся на восток системы осадков, происходящие с суши.

Наблюдаемые аномалии суточных осадков с пиком во второй половине дня в центре Бенгальского залива, по-видимому, вызваны системами распространения, возникшими в результате внутренней суточной конвекции. На рис. 10 показан регрессионный график осадков, ветер 850 гПа и его конвергенция в зависимости от LST относительно выпадения осадков в середине Бенгальского залива в 15 LST.При наблюдении (рис. 10a) положительные аномалии осадков начинаются над сушей вечером и перемещаются над центром Бенгальского залива, достигая максимальной интенсивности днем. Более того, схождение ветровых аномалий на малых высотах приводит к появлению сигнала об осадках, тогда как дивергенция ветра появляется в области осадков. Это говорит о том, что суточный цикл осадков в Бенгальском заливе проявляется в распространении на восток конвективно-связанных инерционно-гравитационных волн (Zuidema 2003; Matsui et al.2010).

Рис. 10

Время запаздывания - графики по долготе осадков (заштрихованы) и сходимости при 850 гПа (контур) аномалиях в a наблюдении, b 50-километровой и c 10-километровой модели симуляции. Значения получены из регрессии с эталонным временным рядом аномалии осадков, усредненных по центральной части Бенгальского залива (86 ° –90 ° в.д., 13 ° –16 ° с.ш.) и усредненных по 13–16 ° с. . Высота поверхности представлена ​​на нижних панелях.Единицы измерения осадков и конвергенции: мм ч −1 и 10 −7 с −1 , соответственно

Обе модели 50 км (рис. 10b) и 10 км (рис. 10c) имеют тенденцию воспроизводить это наблюдается реалистичная картина распространения, хотя распространение на восток показывает более реалистичную связь с суточными вариациями на суше в модели 10 км. Другой недостаток модели заключается в конвергенции ветра на малых высотах, где модель моделирует аномалии осадков синхронно с конвергенцией на малых высотах, в отличие от наблюдений, предполагая, что моделируемые аномалии суточных осадков тесно связаны с конвергенцией ветра на малых высотах.Предыдущие исследования показали, что разность фаз между конвергенцией ветра на малых высотах и ​​конвекцией имеет решающее значение для развития и распространения волн (Wang 2005; Wang and Chen 2017). Нереалистичные синфазные зависимости между конвергенцией ветра и осадками в моделировании могут быть причиной слабой амплитуды и затухания в распространяющихся системах осадков. Действительно, смоделированные аномалии осадков затухают быстрее, чем наблюдаемые, и редко достигают восточной части Бенгальского залива (93 ° в.д.).

Другой регион, демонстрирующий ярко выраженный сигнал суточных осадков, - это восток Скалистых гор и Великих равнин в Северной Америке. Максимальные пики аномальных осадков приходились на поздний полдень или ранний вечер над большей частью внутренних регионов и в полночь над Великими равнинами, как показано на рис. 7. На рис. 11 показаны наблюдаемые и смоделированные осадки при ветре мощностью 850 гПа. и аномалии конвергенции влаги в прилегающих Соединенных Штатах и ​​северной Мексике днем ​​и ночью.Днем количество суточных осадков увеличивается на юго-востоке США и восточной стороне Скалистых гор (рис. 11а). Суточные ветры дуют из восточного региона Северной Америки в возвышенность восточных Скалистых гор, что вызывает дифференциальное нагревание в этих горных регионах. Конвергенция влажности на низком уровне находится в фазе с положительными осадками около гор (например, Скалистых гор, SMO и юго-востока США). В отличие от полудня, ночью над Великими равнинами развиваются аномалии осадков, сопровождаемые низкоуровневыми южными ветрами, связанными с активной фазой низкоуровневой струи Великих равнин (GPLLJ; Higgins et al.1997; Рис. 11б). Конвергенция влаги на низком уровне, вызванная GPLLJ, проявляется в области с положительными аномалиями осадков. Предыдущие исследования предполагают, что GPLLJ переносит влагу из залива, тем самым обеспечивая более благоприятные условия для конвергенции влаги и выпадения осадков на Великих равнинах (Jiang et al. 2007; Pu and Dickinson 2014). В этот момент суточные осадки на юго-востоке США подавлены.

Рис. 11

То же, что и Рис.8 за исключением Северной Америки. a , c , e Показывает модели конвергенции ветра и влажности днем, усредненные для 12 и 15 LST, и b , d , f показывают модели в ночное время, усредненные для 00 и 03 LST. Аномалии осадков накапливаются в период 12–18 LST (днем) и 00–06 LST (ночь), соответственно. Синий прямоугольник в a - это область анализа на рис. 12 и 13

Общие закономерности суточных осадков и ветров правильно воспроизводятся моделью 10 км (рис.11д, е), что демонстрируется реалистичным изображением аномалий осадков на юго-востоке США. Однако модель имеет тенденцию переоценивать осадки вблизи возвышенностей, таких как Скалистые горы и SMO ​​днем. Обе модели воспроизводят наблюдаемое нисходящее распространение аномалий осадков, начавшееся в горах днем ​​и перемещающееся в Калифорнийский залив ночью (Lee et al. 2007c) с гораздо большей амплитудой; эта закономерность особенно заметна в модели 10 км.В обеих моделях смоделированные ветровые аномалии в этих регионах нереально сильны. Наиболее заметным недостатком модели является очень слабый сигнал об осадках в ночное время над Великими равнинами (рис. 11d, f), хотя ночной GPLLJ из Мексиканского залива является приемлемым. Действительно, 10-километровая модель показывает реалистичные суточные изменения аномалий конвергенции влаги, таких как конвергенция вдоль Скалистых гор и расхождение на Южных равнинах днем ​​и их разворот ночью.С другой стороны, модель 50 км неточно воспроизводила аномалии конвергенции влаги на Великих равнинах в ночное время, где основная область конвергенции моделировалась слабее и нереалистично дальше к северо-востоку по сравнению с наблюдениями (рис. 11d). Аналогичное несоответствие можно найти в Dirmeyer et al. (2012). Они указали, что модели как с очень высоким, так и с низким пространственным разрешением неадекватно моделируют аномалии ночных осадков над Великими равнинами. Хотя они объяснили это нереально слабым вертикально интегрированным переносом влаги в регион, это, вероятно, не так в наших экспериментах, особенно в модели 10 км, которая показывает реалистичные аномалии конвергенции влаги в ночное время.Это может указывать на фундаментальное ограничение в представлении наблюдаемых мезомасштабных конвективных систем даже при разрешении 10 км.

На рис. 12 показаны графики выпадения осадков по времени и долготе по наблюдаемым и смоделированным данным в восточных Скалистых горах и прилегающих к ним Великих равнинах. При наблюдении наблюдается устойчивый сигнал о распространении на восток от возвышенности к равнинным областям на востоке в сторону Великих равнин. Этот сигнал достаточно регулярный, за исключением середины-конца июля 2005 г. (рис.12а – в). Модель 50 км (рис. 12d – f) была заведомо неточной при отображении как суточных колебаний над Скалистыми горами, так и их случайного распространения на восток в сторону Великих равнин. При таком разрешении суточная изменчивость гор и равнин в большинстве случаев кажется разделенной. Моделирование на расстоянии 10 км (рис. 10g – i) хорошо согласуется с наблюдениями, что суточные осадки инициируются в Скалистых горах и распространяются на восток в сторону Великих равнин. Однако смоделированные суточные колебания над Скалистыми горами слишком часты и сильны по сравнению с наблюдениями. Несмотря на то, что в июне и июле характер распространения модели в некоторой степени реалистичен, этот сигнал полностью подавлен в модели в течение большей части августа (рис. 12i). Это приводит к слабому суточному циклу осадков на Великих равнинах и, по-видимому, является причиной смещения этой модели на Великих равнинах (105–95 ° з.д.). Кроме того, было обнаружено, что частота имитируемых осадков над Великими равнинами (около 0,14 дня -1 ) составляет примерно половину наблюдаемой частоты (около 0.31 день −1 ). Также стоит отметить, что скорость распространения в модели 10 км была ниже, чем наблюдаемая. Предыдущие исследования предполагали, что это, по-видимому, связано с недостатками модели в рассмотрении вертикального распределения влажной статической энергии и диабатического нагрева, моделируемого параметризованной схемой глубокой конвекции. На основе долгосрочного анализа ассимилированных данных об осадках на основе сетей радаров и дождемеров в Соединенных Штатах, Matsui et al. (2010) предположили, что наблюдаемую скорость распространения дождя можно просто масштабировать на квадратный корень из доступной конвективной потенциальной энергии (CAPE).Это согласуется с теорией влажных гравитационных волн и результатами аналитической модели Монкриффа и Миллера (1976). Требуется более полное сравнение между данными наблюдений и моделированием, объединяющим CAPE и диабатическое нагревание, которое может стать предметом будущих исследований.

Рис. 12

То же, что и на Рис. 9, за исключением результатов, усредненных по Великим равнинам (36 ° –42 ° с.ш.). Красные прямоугольники в пунктирной линии обозначают район Великих равнин (105–95 ° з.д.)

На рисунке 13 показаны модели регрессии осадков, ветра 850 гПа и его конвергенции над Скалистыми горами и прилегающими Великими равнинами в зависимости от LST относительно ночных осадков на Великих равнинах.При наблюдении (рис. 13а) дневные осадки сначала появляются на вершинах гор во второй половине дня, а затем сигнал осадков распространяется на восток и запад вниз по склону. В частности, сигнал, распространяющийся на восток, имеет тенденцию быть более сильным с полной силой при 100–95 ° з.д. примерно в полночь (то есть 00 LST). Над Большими равнинами наблюдаемые аномалии конвергенции влаги показывают синфазную связь с суточными осадками (рис. 13а). Это согласуется с предыдущими исследованиями, которые связывали ночную конвергенцию с низким уровнем влажности с сильными южными ветрами, развивающимися в ночное время, связанными с GPLLJ.

Рис. 13

То же, что и на Рис. 10, за исключением Северной Америки. Базовые временные ряды аномалии осадков получены над Великими равнинами (105 ° –95 ° з.д., 36 ° –42 ° с.ш.), значения являются средними для 36 ° –42 ° с.ш.

Хотя модель 10 км (рис. 13c) работает лучше, чем модель 50 км (рис. 13b) с точки зрения инициирования над горами и распространения вниз по склону к Великим равнинам, она все еще заметно смещена. Суточные осадки выпадают в основном над Скалистыми горами. Хотя модель имеет тенденцию моделировать ночные осадки над Великими равнинами, этот сигнал намного слабее по сравнению с наблюдениями.Это во многом связано с редкой связью с распространяющимся на восток сигналом от Скалистых гор, как показано на рис. 12. Конвергенция влажности на низком уровне либо слабая в модели 50 км, либо менее организована в модели 10 км.

Атмосфера | Бесплатный полнотекстовый | Свидетельства суточного цикла осадков над Южным океаном, наблюдаемые на острове Маккуори

1. Введение

При усреднении по зонам Южный океан (SO) имеет самый большой фракционный облачный покров, например [1], и частоту осадков на Земле. [2,3].Эти облака являются фундаментальным компонентом регионального энергетического бюджета, который, как известно, имеет большие отклонения в результатах повторного анализа и моделирования климата, например, [4]. Осадки, соответственно, являются основным компонентом водного баланса над SO и имеют большие неопределенности [2,3]. Неопределенность осадков над SO может быть разбита на частоту, интенсивность, например, [5,6], и местоположение относительно синоптических условий, например, [7]. Работа в [8] объединила ежедневный продукт осадков Глобального проекта по климатологии осадков (GPCP) [9] с климатологией фронтов [10], чтобы сделать вывод, что 70-90% осадков через SO были связаны с фронтальными проходами.В работе [6] использовались записи осадков с острова Маккуори, чтобы оценить, что только ∼60% осадков было связано с фронтальными проливами. Предположительно, оставшиеся осадки происходят из облаков в мелком пограничном слое, обычно встречающихся между фронтами [11]. Облака в мелком морском пограничном слое (MABL) широко изучались по всему земному шару, например [12], учитывая их фундаментальное значение для Земли энергетический и водный бюджеты. Некоторые из самых ранних исследований выявили сильный суточный цикл, т.е.g., [13,14], в результате чего облака обычно были тонкими в течение дня, когда приходящая солнечная радиация нагревает облачный покров, и MABL может даже разъединяться. Ночью, в отсутствие солнечного воздействия, пограничный слой может снова стать хорошо перемешанным, и облачный покров обычно сгущается с обновленным доступом к влаге с поверхности океана. Хотя суточный цикл в облаках морского пограничного слоя обычно наблюдается по всему земному шару, например, [15,16], он не был четко идентифицирован над SO, только выше 51 ° S, e.г., [17]. Это неудивительно, учитывая немногочисленные подходящие долгосрочные наблюдения в регионе. Суточный цикл осадков над SO предполагает, что весь MABL, включая облака, может испытывать суточный цикл. Наблюдения за суточным циклом дадут представление о природе осадков (частота, интенсивность и распределение) и, потенциально, об облаках, которые генерируют эти осадки (например, морская стратиформа в сравнении с фронтальной). Наличие суточного цикла в осадках будет также подтверждают, что продукты, в которых используются наблюдения A-Train, могут иметь суточные смещения.Фундаментальные исследования за последнее десятилетие показали, что фракционный облачный покров, например, [1], термодинамическая фаза верхней границы облаков, например, [18,19,20], и числовая концентрация облачных капель [21] над SO могут к какому-то недооцененному суточному циклу. Точно так же исследования моделирования, в которых использовались продукты A-Train для целей оценки, например [22,23,24], также могут иметь неявные предубеждения. Многие из этих авторов, например [21], легко осознали это потенциальное ограничение. Остров Маккуори (54,62 ° ю.ш., 158.85 ° в.д. MAC) представляет собой изолированный остров посреди Юго-Восточной Азии и обеспечивает одну из немногих записей долгосрочных наблюдений за осадками в этом регионе. В последние годы эти записи стали весьма ценными для нашего лучшего понимания атмосферных условий и тенденций над SO. В работе [25] были изучены тенденции в приземных осадках, выделено 35% -ное увеличение годовой ПДК осадков за период с 1971 по 2008 гг. В работе [6] было обнаружено, что относительно слабые осадки (−1) преобладали при Остров Маккуори, встречается ∼30% случаев.Осадки поступают преимущественно с запада, юго-запада и северо-запада, а с юго-запада обычно идет дождь. Сильные осадки, которые, скорее всего, связаны с холодными фронтами, составляют более 50% осадков выше 1,5 мм / ч. В работе [7] установлено, что интенсивность осадков, не связанная с холодными фронтами, была занижена в реанализе ERA-Interim на 11%.

Мы используем многолетние наблюдения за атмосферными осадками ПДК, чтобы получить доказательства суточного цикла приземных осадков.Затем приземные осадки из набора данных реанализа ERA-Interim, выполненного Ретроспективным анализом современной эпохи для исследований и применений и Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), сравниваются с наблюдениями, чтобы оценить их представление об этом суточном цикле. Кроме того, для изучения термодинамической структуры MABL и оценки возможных взаимосвязей с суточным циклом осадков используются зондирования верхнего слоя атмосферы дважды в день с высоким разрешением.

4.Стабильность MABL и сила инверсии

Чтобы изучить взаимосвязь MABL и осадков над островом Маккуори, EIS был рассчитан с использованием зондирования верхнего слоя атмосферы. Обратите внимание, что эти зондирования MAC доступны только два раза в день примерно в 0000 и 1200 UTC (11:00 и 23:00 LST), и, как таковые, они могут быть не идеальными для выявления полного диапазона суточного цикла. На рис. 5 сравниваются дневные и ночные статистические данные EIS, полученные из наблюдений и ERA-Interim. Используя методологию Монте-Карло для сравнения годовой статистики MAC EIS (рисунок 5a), статистически значимые различия между днем ​​(0000 UTC, 1100 LST) и ночью (1200 UTC, 2300 LST) были обнаружены на уровне достоверности 95%.Медиана EIS увеличилась с 6,14 К (день) до 6,64 К (ночь), причем пик связан с положительными аномалиями осадков. Это соотношение соответствовало классической характеристике морских слоисто-кучевых облаков, например [12,41], где длинноволновое радиационное охлаждение вблизи верхней границы облака в ночное время создает отрицательную плавучесть и сгущает облака, что приводит к увеличению производства легких и умеренных осадков на протяжении всей территории. ночь. Дневное приходящее солнечное излучение также может привести к утонению / разрушению облаков, что позволит перейти от слоисто-кучевых облаков ночью к разорванным кучевым облакам днем.Летом разница дня и ночи в EIS была статистически значимой и соответствовала годовой статистике. Напротив, в течение зимы для EIS не наблюдалось значительной разницы между днем ​​и ночью. Рисунок 5 также показывает статистически значимый контраст между летними и зимними наблюдениями в ночное время с более низким значением EIS зимой в ночное время.

Статистические данные ERA-Interim EIS, с другой стороны, не выявили каких-либо значительных различий день-ночь или лето-зима, обнаруженных в наблюдениях, что согласуется с отсутствием четкого суточного цикла осадков.

5. Обсуждение и выводы

Климатология суточного цикла осадков была произведена на основе наблюдений за атмосферными осадками на острове Маккуори и набора данных реанализа ERA-Interim. Наши результаты показали, что годовая величина суточного диапазона составляла 0,023 мм / ч с максимумом ночью и / или ранним утром перед восходом солнца в 05:00 LST и минимумом в 1400 LST (рис. 1b). Такой суточный цикл согласуется с натурными наблюдениями над океанами между 35 ° и 50 ° южной широты, где осадки выпадают значительно чаще ночью [40,42]. Для сравнения, над большей частью тропических океанов пики осадков наблюдались примерно с полуночи до 04:00 LST. Напротив, там, где влияние суши было выше, например, над северной частью Тихого и Атлантического океанов, пики приходились на 2-4 часа раньше [42]. Сезонный суточный цикл осадков на острове Маккуори летом показал сильный суточный сигнал (0,039 мм / ч). Напротив, такой суточный цикл не наблюдался зимой. Категоризация количества осадков показала, что легкие осадки выпадают немного чаще зимой по сравнению с другими сезонами, их выпало 28.2% времени по сравнению с летом 26,0% времени. Аномалии легких и умеренных осадков показали аналогичное поведение по сравнению с суммарными осадками. Напротив, сильные осадки не имели систематического цикла в течение дня. Параметр EIS рассчитывался дважды в день в 0000 UTC и 1200 UTC (1100 и 2300 часов LST, соответственно). В целом, более сильная инверсия наблюдалась ночью над островом Маккуори, что было более благоприятным для генерации неглубокой конвекции, большей облачности и более толстых облаков [41]. Это соответствовало ожидаемому суточному циклу морских слоисто-кучевых облаков, для которых дневной максимум обычно приходился на ранние утренние часы перед восходом солнца [43,44,45,46]. Наши результаты показали, что существует четкая связь между более сильной инверсией ночью и максимумом осадков в суточном цикле. Сезонные вариации показали более высокие значения EIS летом как для дня, так и для ночи. Эти результаты свидетельствуют о том, что легкие и умеренные осадки и связанный с ними суточный цикл, создаваемый облаками MABL (неглубокая конвекция), вероятно, вносят значительный вклад в количество осадков над SO.Это подтверждает вывод о том, что значительная часть осадков над SO пришла из нефронтальных облаков [6,7], возможно, больше, чем предполагалось в [8] с использованием продукта осадков GPCP. Суточный цикл может не приниматься во внимание. в климатологии осадков на основе спутниковых продуктов над SO. Например, CloudSat CPR широко использовался для изучения океанических осадков, например, [3,47,48]; однако, поскольку CloudSat находится на солнечно-синхронной орбите, данные с этого спутника содержат только осадки, которые выпадают в одно и то же время два раза в день. Кроме того, с апреля 2011 г. ночные наблюдения недоступны. Это может привести к смещению суточной выборки в данных CloudSat CPR. Используя MAC в качестве контрольной точки, учитывая, что время пересечения поездов A-Train составляет примерно 0300-0400 UTC (1400-1500 LST летом) и 1400-1500 UTC (0100-0200 LST летом), наблюдения могли бы выявить (суб) минимум и пропущенный пик осадков в течение дня (рис. 1b), что привело к недооценке суточного количества осадков.Предполагая, что отсутствие суточного цикла является единственным источником ошибок, годовые суточные осадки будут недооценены менее чем на 1% до 2011 г. и на ~ 9% после 2011 г. в продукте осадков CloudSat. Недооценка летнего времени будет немного больше, 3% и 10% соответственно до и после 2011 года.

Продукт осаждения реанализа ERA-Interim показал заметный 12-часовой цикл. В целом, среднее количество осадков и аномалии для всех категорий осадков свидетельствует о том, что на ERA-Interim повлияла инициализация прогнозов дважды в день. Что касается общего количества осадков, то разложение на крупномасштабные и конвективные компоненты также продемонстрировало влияние инициализации дважды в день с 12-часовым циклом, наблюдаемым в обоих компонентах, хотя крупномасштабные осадки преобладали в климатологии.

Наши данные показали, что суточный цикл осадков над островом Маккуори был заметен. Поскольку цикл достиг пика ранним утром, многие продукты A-Train зависели только от дневных наблюдений (например, эффективный радиус, числовая концентрация облачных капель, оптические свойства фазы облаков и т. Д.) не смогли уловить свойства облаков, связанные с пиком осадков, что ограничивало любую климатологию, полученную на основе этих продуктов. Кроме того, в суточном цикле была отмечена заметная сезонность: летом в течение дня наблюдались гораздо большие колебания по сравнению с зимним временем. В будущей работе мы расширим наш текущий анализ на более обширную область SO, включая недавние специальные полевые кампании и моделирование.

Обзор суточного цикла атмосферного пограничного слоя во время сезона дождей в Западной Африке: результаты наблюдательной кампании 2016 г.

Abdou, K., Паркер, Д. Дж., Брукс, Б., Калтофф, Н., Лебель, Т .: суточный цикл ветра нижнего пограничного слоя в западноафриканский муссон, Q. J. Roy. Метеор. Soc., 136, 66–76, https://doi.org/10.1002/qj.536, 2010.

Адлер Б., Калтофф Н. и Гантнер Л.: Ночные низкоуровневые облака над юг Западной Африки проанализирован с использованием моделирования с высоким разрешением, Atmos. Chem. Phys., 17, 899–910, https://doi.org/10.5194/acp-17-899-2017, 2017.

Aubinet, M., Vesala, T., and Papale, D. (Eds.): Ковариация вихрей. Практичный руководство по измерениям и анализу данных, Springer, Dordrecht, Нидерланды, https://doi.org/10.1007/978-94-007-2351-1, 2012.

Банта, Р. М., Пичугина, Ю. Л., Брюэр, В. А.: Турбулентный профили дисперсии скорости в устойчивом пограничном слое, порожденные ночная низкоуровневая струя, J. Atmos. Sci., 63, 2700–2719, 2006.

Бессардон, Г., Брукс, Б., Абие, О., Адлер, Б., Аджао, А., Аджили, О., Альтштеттер, Б., Амекудзи, Л. К., Арье, Дж. Н. А., Атиах, В. А., Айула, М., Бабич, К., Берфусс, К., Безомбес, Ю., Брет, Г., Брилуэ, П.-Э., Кейл-Этельхард, Ф., Дануор, С., Делон, К., Дерриен, С., Дион, К., Дюран, П., Фосу-Аманква, К., Габелла, О., Гровс, Дж., Хандверкер, Дж., Калтофф, Н., Колер, М., Кунка, Н., Джамберт, К., Йегеде, Г., Ламперт, А., Леклерк, Дж., Лохоу, Ф., Лотон, М., Медина, П., Петцольд, Ф., Педрузо Багазгойтия, X., Рейнарес И., Шарп С., Смит В., Сунмону Л. А., Тан Н. и Визер, А .: Новый высококачественный набор данных суточного цикла южных Пограничный слой атмосферы в Западной Африке в сезон муссонов - обзор кампании DACCIWA, Sci.Данные в стадии подготовки, 2018.

Brooks, B.J .: Полевая кампания DACCIWA, суперпункт Кумаси, Instrumentation, SEDOO OMP, https://doi.org/10.6096/dacciwa.1663, 2016.

Browning, K., Blyth, A., Clark, P., Corsmeier, U., Morcrette, C. , Agner, J., Бамбер Д., Бартлотт К., Беннетт Л., Бесвик К., Биттер М., Бозье К., Брукс, Б., Коллиер, К., Кук, К., Дэвис, Ф., Дени, Б., Энгельгардт, М., Фейерле, Т., Форбс, Р., Гаффард, К., Грей, М., Ханкен, Р., Хьюисон, Т., Хакл, Р., Кальтофф, Н., Ходяр, С., Колер, М., Краут, С., Кунц, М., Лэдд Д., Ленфант Дж., Маршэм Дж., МакГрегор Дж., Никол Дж., Нортон Э., Паркер Д., Перри Д., Рамаски М., Робертс Х., Рассел А., Шульц Х., Слэк, Э., Ваухан, Г., Уэйт, Дж., Уотсон, Р., Уэбб, А., Визер, А., и Зинк, К .: Проект инициирования конвективной бури, B. Am. Meteorol. Soc., 88, г. 1939–1955, https://doi.org/10.1175/BAMS-88-12-1939, 2007.

Дерриен, С., Безомбес, Ю., Брет, Г., Габелла, О., Ярно, К. , Медина, П., Пикес, Э., Делон, К., Дион, К., Кампистрон, Б., Дюран, П., Джамберт, К., Лохоу, Ф., Лотон, М., Пасифико, Ф., и Мейерфельд, Ю.: Поле ДАЧКИВА кампания, супер-сайт Savè, приборы ИБП; СЕДОО ОМП, https://doi.org/10.6096/DACCIWA.1618, 2016.

Досуэлл III, К. А. и Расмуссен, Э. Н .: Эффект пренебрежения виртуальная коррекция температуры по расчетам CAPE, Weather Forecast. , 9, 625–629, https://doi.org/10.1175/1520-0434(1994)009<0625:TEONTV>2.0.CO;2, 1994.

Финк А.Х., Винсент Д. Г. и Эрмерт В. Типы осадков на Западе Африканская зона Судана во время летнего муссона 2002, пн. Weather Rev., 134, 2143–2164, https://doi.org/10.1175/MWR3182.1, 2006.

Fink, AH, Engel, T., Ermert, V., van der Linden, R., Schneidewind , М., Редл Р., Афиесимама Э., Тиау У., Йорк К. и Эванс М .: Средний климат. и сезонный цикл, в: Метеорология тропической Западной Африки: синоптики. справочник, отредактированный: Parker, D. J. и Diop-Kane, M., John Wiley & Sons, Ltd, Чичестер, Великобритания, 1–39, https: // doi.org / 10.1002 / 9781118391297.ch2, 2017.

Фламант, К., Книппертц, Финк, А. ,, П., Акпо, А., Брукс, Б., Чиу, К., Коу, Х., Дануор, С., Эванс, М., Джегеде, О., Калтофф, Н., Конаре, А., Лисс, К., Лоху, Ф., Мари, К., Шлагер, Х., Шварценбок, А., Адлер, Б., Амекудзи, Л., Эай, Дж., Айула, М., Бессардон, Г., Бауэр, К., Бернет, Ф., Катуар В., Коломб А., Фоссу-Аманква, К. , Ли, Дж., Лотон, М., Манаран, М., Маршам, Дж., Мейнадье, Р., Нгамини, Ж.-Б., Розенберг, П., Зауэр, Д., Шнайдер, Дж., Смит, В., Стратманн, Г., Фойг, К., и Йобуэ, В.: Взаимодействие динамики, аэрозоля, химии и облака в полевых кампаниях в Западной Африке: Обзор и основные моменты исследования, B. Am. Meteorol. Soc., 99, 83–104, https://doi.org/10.1175/BAMS-D-16-0256.1, 2017.

Хандверкер, Дж., Шеер, С., и Геймер, Т .: Полевая кампания DACCIWA, Савэ супер-сайт, Облачность и осадки; СЕДОО ОМП, https://doi.org/10.6096/DACCIWA.1686, 2016.

Ханнак, Л., Книппертц, П., Финк, А. Х., Книффка, А., и Панте, Г.: Почему глобальные климатические модели с трудом отражают облака низкого уровня на Западе Африканский летний муссон ?, J. Climate, 30, 1665–1687, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0451.1, 2017.

Йегеде, О.О., Айула, М.А., Сунмону, Л.А., Ажао, А.И., и Бабич, К .: Полевая кампания DACCIWA, суперпункт в Иль-Ифе, приборы ОАЕ; СЕДОО ОМП, https://doi.org/10.6096/DACCIWA.1702, 2016.

Ходаяр, С., Калтофф, Н., Викерт, Дж., Корсмайер, У., Моркретт, К. Дж. и Коттмайер, Ч .: Повышение разрешения пространственных данных для обнаружения инициирование конвекции.Пример использования CSIP, Meteorol. З., 19, 179–198, https://doi.org/10.1127/0941-2948/2010/0439, 2010.

Колер, М., Калтофф, Н., и Коттмайер, К.: Влияние влажности почвы. модификации характеристик CBL в Западной Африке: тематическое исследование Кампания AMMA, Q. J. Roy. Метеор. Soc., 136, 442–455, https://doi.org/10.1002/qj.430, 2010.

Колер, М., Калтофф, Н., Серинджер, Дж., и Краут, С.: Поле DACCIWA кампания, Суперсайт Савэ, Измерения поверхности; СЕДОО ОМП, https: // doi.org / 10.6096 / DACCIWA.1690, 2016.

Книппертц, П., Финк, А. Х., Шустер, Р., Трентманн, Дж., Шраге, Дж. М. и Йорк, К .: Сверхмалые облака над южно-западной африканской областью муссонов, Geophys. Res. Lett., 38, https://doi.org/10.1029/2011GL049278, 2011.

Книппертц, П., Коу, Х., Чиу, К., Эванс, М., Финк, А. Х., Калтофф, Н., Лисс, К., Мари, К., Аллан, Р., Брукс, Б., Данур, С., Фламант, К., Джегеде О.О., Лоху Ф. и Маршэм Дж. Х .: Проект DACCIWA: Взаимодействие динамики-аэрозоля-химии-облака в Западной Африке, Б.Am. Метеор. Soc. 96, 1451–1460, https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00108.1, 2015a.

Книппертц, П., Эванс, М., Филд, П., Финк, А. Х., Лисс, К., и Маршам, Дж. Х .: Возможная роль загрязнения воздуха в изменении климата в Западной Африке, Nat. Клим. Change, 5, 815–822, https://doi.org/10.1038/nclimate2727, 2015b.

Книппертц, П., Финк, А. Х., Дерубэ, А., Моррис, Э., Токер, Ф., Эванс, М. J., Flamant, C., Gaetani, M., Lavaysse, C., Mari, C., Marsham, J.H., Мейнадье, Р., Affo-Dogo, A., Bahaga, T., Brosse, F., Deetz, K., Guebsi, R., Латифу, И., Маранан, М., Розенберг, П. Д., и Шлютер, А. метеорологический и химический обзор полевой кампании DACCIWA на Западе Африка в июне – июле 2016 г., Атмос. Chem. Phys., 17, 10893–10918, https://doi.org/10.5194/acp-17-10893-2017, 2017.

Leung, W. -Y. Х., Савре, Дж., Бендер, Ф. А.-М., Комппула, М., Портин, Х., Romakkaniemi, S., Sedlar, J., Noone, K., and Ekman, A.M.L .: Чувствительность континентальный ночной пограничный слой, покрытый слоисто-кучевыми облаками, в различной степени условия окружающей среды, Q.Дж. Рой. Метеор. Soc., 142, 2911–2924, https://doi.org/10.1002/qj.2877, 2016.

Löhnert, U. and Crewell, S .: Точность пути облачной жидкой воды от наземная микроволновая радиометрия. 1. Зависимость от статистики облачной модели, Radio Sci., 38, 8041, https://doi.org/10.1029/2002RS002654, 2003.

Löhnert, U., Turner, D., and Crewell, S .: Наземная температура и профилирование влажности с использованием спектральных инфракрасных и микроволновых наблюдений. Часть I: смоделированные характеристики поиска в условиях ясного неба, J.Appl. Meteorol. Clim., 48, 1017–1032, https://doi.org/10.1175/2008JAMC2060.1, 2009.

Lohou, F., Kergoat, L., Guichard, F., Boone, A., Cappelaere, B ., Кохард, Ж.-М., Демарти, Дж., Галле, С. , Гриппа, М., Пежо, К., Рамир, Д., Тейлор, К. М. и Тимук, Ф .: Реакция поверхности на дожди на Западе Африканский муссон, Атмос. Chem. Phys., 14, 388–3898, https://doi.org/10.5194/acp-14-3883-2014, 2014.

Лотон, М., Саид, Ф., Лоху, Ф., и Кампистрон, Б.: наблюдение суточный цикл в нижней тропосфере Западной Африки, пн.Погода Rev., 136, 3477–3500, https://doi.org/10.1175/2008MWR2427.1, 2008.

Мадонна, Ф., Амато, Ф., Ванде Хей, Дж. И Паппалардо, Г .: Аэрозоль облакомера профилирование по сравнению с рамановским лидаром в рамках кампании INTERACT ACTRIS, Атмос. Измер. Tech., 8, 2207–2223, https://doi.org/10.5194/amt-8-2207-2015, 2015.

Mauder, M., Cuntz, M., Drüe, C., Graf, A. , Ребманн, К., Шмид, HP, Шмидт, М., и Штайнбрехер, Р.: Стратегия качества и неопределенности оценка долговременных измерений вихревой ковариации, Agr.Лесная метеорология, 169, 122–135, https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2012.09.006, 2013.

Oke, T.R .: Климат пограничного слоя, Methuen Edn. 2, Лондон, Нью-Йорк, 435 pp., 1987.

Паркер, Д., Бертон, Р., Дионг-Нианг, А., Эллис, Р., Фелтон, М., Тейлор, К., Торнкрофт К., Бессемулен П. и Томпкинс А. Суточный цикл циркуляция муссонов в Западной Африке, К. Дж. Рой. Метеор. Соц., 131, 2839–2860, https://doi.org/10.1256/qj.04.52, 2005.

Паркер Д. Дж., Финк А., Яникот, С., Нгамини, Ж.-Б., Дуглас, М., Афиесимама, Э., Агусти-Панареда, А., Бельяарс, А., Диде, Ф., Дьедхиу, А., Лебель, Т., Полчер, Дж., Редельспергер, Ж.-Л., Торнкрофт, К., и Уилсон, Г. Ответ: Программа радиозондов AMMA и ее значение для будущего атмосферный мониторинг над Африкой, B. Am. Метеор. Soc., 89, 1015–1027, https://doi.org/10.1175/2008BAMS2436.1, 2008.

Шраге, Дж. М. и Финк, А. Х .: Ночные континентальные слои низкого уровня над тропическая Западная Африка: наблюдения и возможные механизмы контроля над начало, пн.Weather Rev., 140, 1794–1809, https://doi.org/10.1175/MWR-D-11-00172.1, 2012.

Шраге, Дж. М., Финк, А. Х., Эрмерт, В., и Ахлонсу, Э. Д .: Три случая MCS. встречаются в различных синоптических условиях влажной зоны к югу от Сахеля. во время западноафриканского муссона 2002 г. J. Atmos. Sci., 63, 2369–2382, https://doi.org/10.1175/JAS3757.1, 2006.

Шраге, Дж. М., Августин, С., и Финк, А. Х .: Ночная стратиформа. облачность во время западноафриканского муссона, Meteorol. Атмос. Физика, 95, 73–86, https: // doi.org / 10.1007 / s00703-006-0194-7, 2007.

Schuster, R., Fink, A.H., and Knippertz, P .: Создание и поддержание ночные слои с низким уровнем над южно-западноафриканским районом муссонов во время AMMA 2006 J. Atmos. Sci., 70, 2337–2355, https://doi.org/10.1175/JAS-D-12-0241.1, 2013.

Schwendike, J., Kalthoff, N., и Kohler, M .: Влияние мезомасштабов. конвективные системы на поверхности и структура пограничного слоя на Западе Африка: примеры из кампании AMMA, К. Дж.Рой. Метеор. Soc., 136, 566–582, https://doi.org/10.1002/qj.599, 2010.

ван дер Линден, Р., Финк, А. Х., Редл, Р.: Спутниковая климатология низкие континентальные облака на юге Западной Африки летом сезон дождей, J. Geophys. Res., 120, 1186–1201, https://doi.org/10.1002/2014JD022614, 2015.

Виана, С., Терраделлас, Э., Ягуэ, К.: Анализ гравитационных волн образуется в верхней части дренажного потока, J. ​​Atmos. Sci., 67, 3949–3966, https://doi.org/10.1175 / 2010JAS3508.1, 2010.

Ван, Дж. Х. и Россоу, В. Б.: Определение структуры облаков по аэрологические наблюдения, J. Appl. Метеор., 34, 2243–2258, https://doi.org/10.1175/1520-0450(1995)034<2243:DOCVSF>2.0.CO;2, 1995.

Визер, А., Адлер, Б., и Дени, Б.: Полевая кампания DACCIWA, Савэ. супер-сайт, термодинамические наборы данных; SEDOO OMP, https://doi.org/10.6096/DACCIWA.1659, 2016.

Ямартино Р. Дж .: Сравнение нескольких «однопроходных» оценщиков Стандартное отклонение направления ветра, Дж.Climate Appl. Метеор., 23, 1362–1366, г. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1984)023<1362:ACOSPE>2.0.CO;2, 1984.

Воздействие дневных теплых слоев и вызванных дождем линз холодной пресной воды на атмосферный пограничный слой и конвекцию: пример CINDY / DYNAMO.

Аннотация

Из-за отсутствия вертикального перемешивания при слабом ветре формируются неглубокие термохалинные устойчивые стратификации, соответствующие изменениям до нескольких градусов и нескольких psu в пределах первых десятков сантиметров океана.Эти изменения температуры и солености кожи вызваны поглощением солнечной радиации в случае дневных теплых слоев (DWL) и добавлением прохладной и пресной дождевой воды в случае линз с холодной пресной водой (CFL). Изменяя поверхностную температуру океана, эти явления могут нарушать теплообмен на границе океана и, таким образом, влиять на структуру пограничного слоя атмосферы и на конвекцию. В частности, DWL от 1 до 3 ° C часто наблюдается в глубоких тропиках, где они могут дестабилизировать атмосферу и вызвать конвекцию во второй половине дня.Однако меньше известно о характеристиках КЛЛ и их влиянии на атмосферные процессы. Международная полевая кампания CINDY / DYNAMO проходила в экваториальной части Индийского океана зимой 2011-2012 гг. С целью наблюдения за полным жизненным циклом колебания Мэддена-Джулиана (MJO) в регионе, где оно обычно возникает. Были задокументированы три события MJO. Во время этой кампании с борта НИС «Ревелль», расположенного на экваторе под 80 ° в.д., наблюдались несколько крупных DWL и несколько CFL. Анализ ECMWF, ограниченный измерениями радиолокатора осадков R / V Revelle, используется для получения крупномасштабных вынуждающих терминов, необходимых для форсирования одноколонных моделей и моделей ограниченной площади.Одноколоночная версия модели общей циркуляции атмосферы LMDZ в сочетании с простой моделью для DWL и CFL затем используется для изучения влияния представления DWL и CFL. В частности, мы сосредоточимся на их влиянии на моделируемые атмосферные тенденции температуры и влажности, связанные с различными атмосферными процессами: турбулентность пограничного слоя, термические эффекты пограничного слоя (неглубокая конвекция) и глубокая конвекция.

% PDF-1. 4 % 492 0 объект > endobj xref 492 112 0000000016 00000 н. 0000003411 00000 п. 0000003646 00000 н. 0000003673 00000 н. 0000003722 00000 н. 0000003758 00000 н. 0000004349 00000 п. 0000004513 00000 н. 0000004656 00000 н. 0000004829 00000 н. 0000004986 00000 н. 0000005066 00000 н. 0000005146 00000 п. 0000005227 00000 н. 0000005307 00000 н. 0000005387 00000 п. 0000005466 00000 н. 0000005546 00000 н. 0000005624 00000 н. 0000005704 00000 н. 0000005784 00000 н. 0000005864 00000 н. 0000005943 00000 н. 0000006024 00000 н. 0000006103 00000 п. 0000006184 00000 п. 0000006263 00000 п. 0000006343 00000 п. 0000006422 00000 н. 0000006501 00000 п. 0000006580 00000 н. 0000006660 00000 н. 0000006739 00000 н. 0000006818 00000 н. 0000006896 00000 н. 0000006975 00000 п. 0000007054 00000 н. 0000007134 00000 н. 0000007213 00000 н. 0000007292 00000 н. 0000007371 00000 н. 0000007448 00000 н. 0000007528 00000 н. 0000007608 00000 н. 0000007688 00000 н. 0000007768 00000 н. 0000007848 00000 н. 0000007928 00000 п. 0000008008 00000 н. 0000008088 00000 н. 0000008168 00000 н. 0000008249 00000 н. 0000008329 00000 н. 0000009124 00000 н. 0000009283 00000 н. 0000009763 00000 н. 0000009841 00000 п. 0000016492 00000 п. 0000017138 00000 п. 0000017568 00000 п. 0000018121 00000 п. 0000023883 00000 п. 0000024296 00000 п. 0000024663 00000 п. 0000024944 00000 п. 0000025765 00000 п. 0000026009 00000 п. 0000026865 00000 п. 0000027769 00000 п. 0000027919 00000 п. 0000028369 00000 п. 0000028746 00000 п. 0000028952 00000 п. 0000029173 00000 п. 0000029234 00000 п. 0000032597 00000 п. 0000032927 00000 н. 0000033297 00000 п. 0000034110 00000 п. 0000034519 00000 п. 0000034900 00000 п. 0000035259 00000 п. 0000036011 00000 п. 0000036784 00000 п. 0000048983 00000 п. 0000053530 00000 п. 0000053975 00000 п. 0000054198 00000 п. 0000055549 00000 п. 0000055788 00000 п. 0000056126 00000 п. 0000056229 00000 п. 0000057852 00000 п. 0000058130 00000 п. 0000058668 00000 п. 0000058791 00000 п. 0000100461 00000 н. 0000100500 00000 н. 0000100558 00000 н. 0000100779 00000 н. 0000100912 00000 н. 0000101013 00000 н. 0000101182 00000 н. 0000101292 00000 н. 0000101445 00000 н. 0000101611 00000 н. 0000101763 00000 н. 0000101881 00000 п. 0000102013 00000 н. 0000102159 00000 п. 0000102324 00000 п. 0000002536 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 603 0 объект > поток x ڔ TmHSQ ~ ΝoiK] # 35bI? jŜffjrBcePȈ $ + EE "-] 0fd} XX {WAp

Морозный дождь и мокрый снег

Переохлажденный дождь и мокрый снег

И ледяной дождь, и мокрый снег возникают в результате одного и того же общего процесса: жидкие капли дождя в слое теплого воздуха, находящегося над поверхностью, падают в слой замерзающего воздуха, прилегающий к земле.Разница между этими двумя типами зимних осадков зависит от толщины слоя замерзающего воздуха.

Ледяной дождь возникает, когда слой замерзающего воздуха настолько тонкий, что капли дождя не успевают замерзнуть, не достигнув земли. Вместо этого вода замерзает при контакте с поверхностью, создавая ледяной покров на всех поверхностях, с которыми соприкасаются капли дождя.

Мокрый снег - это просто замороженные капли дождя, который возникает, когда слой замерзающего воздуха на поверхности становится толще.Это приводит к тому, что капли дождя замерзают, не достигнув земли.

Почему опасны ледяной дождь и мокрый снег?

Оба этих типа зимних осадков опасны для путешественников. Лед любого типа может образовывать скользкие пятна на дорогах, из-за чего автомобилисты теряют контроль над своими автомобилями практически без предупреждения. Мосты, путепроводы и эстакады особенно подвержены обледенению, поскольку они со всех сторон окружены холодным воздухом и быстрее замерзают.

Кроме того, лед, вызванный ледяным дождем, может быстро утяжелить ветки деревьев и линии электропередач, заставляя их ломаться или ломаться. В дополнение к этим упавшим веткам, вызывающим повреждение всего, на что они приземляются, также могут происходить отключения электроэнергии.

Каким образом измеряется обледенение в результате переохлаждения?

Накопление льда от ледяного дождя не покрывает поверхность предметов равномерно. Гравитация обычно заставляет дождевую воду стекать к нижней стороне объекта, прежде чем она замерзнет.Ветер может создать такой же эффект. В любом случае результатом будет более толстый ледяной покров на одной стороне объекта по сравнению с противоположной стороной.

Вы можете точно оценить толщину льда с помощью описанного ниже метода. Вам понадобится линейка и, возможно, лист бумаги и карандаш.
1. Найдите покрытый льдом объект на открытом воздухе. Легче всего обрабатывать небольшую ветку дерева посреди двора или бельевую веревку.
2. Переместитесь в такое место, где вы можете видеть как самые толстые, так и самые тонкие части льда, покрывающие объект с одной стороны на другую.
3. Используя линейку, измерьте самую толстую часть льда от края объекта до края льда. Запишите это значение на бумаге.
4. Аналогичным образом измерьте самую тонкую часть льда от края объекта до края льда. Запишите это значение на бумаге.
5. Сложите два значения и разделите их на два. Итоговая величина - это накопление льда.

Как измеряется мокрый снег?

Мокрый снег измеряется так же, как и высота снежного покрова.Вам понадобится линейка и, возможно, лист бумаги и ручка.

1. Найдите твердую, ровную и открытую поверхность. Избегайте измерения глубины мокрого снега под деревьями или непосредственно рядом со зданиями.
2. Вставьте линейку прямо в мокрый снег, пока она не коснется земли.
3. Считайте значение на линейке с точностью до десятых долей дюйма, если это возможно.
4. Запишите это значение на листе бумаги.

Как мне сообщить в Национальную метеорологическую службу (NWS) переохлажденный дождь и мокрый снег?

Заполните нашу форму отчета о шторме.

При составлении отчета не забудьте включить следующую информацию, если она известна:

  • Время, когда вы измерили мокрый снег или лед.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *