Прогноз шквалов и интенсивных осадков с применением термодинамических параметров атмосферы и потенциального вихря Эртеля

Юсупов Юрий Исаакович
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Введение……………………………………………………………………………………………. 4
1. Глава 1. Методы анализа и прогноза активной конвекции в атмосфере и связанных с
ней явлений – шквалов и интенсивных осадков………………………………………… 13
1.1. Прогнозы конвекции………………………………………………………………13
1.2. Методы прогноза интенсивных осадков в холодный период года ……………24
1.3. Методы прогноза шквалов………………………………………………………..26
1.4. Выводы……………………………………………………………………………..30
2. Глава 2. Компьютерная технология изэнтропического анализа для краткосроч-
ного прогноза погоды в оперативном режиме работы………………………………………32
2.1. Изэнтропический анализ атмосферных процессов ………………………………32
2.2. Технология изэнтропического анализа в архитектуре
автоматизированного рабочего места (АРМ) синоптика……………………….35
2.3. Изэнтропические траектории…………………………………………………….40
2.4. Примеры практического использования оперативного изэнтропического
анализа. …………………………………………………………………………….43
2.5. Выводы…………………………………………………………………………….56
3. Глава 3. Метод прогноза зон сильных конвективных осадков в холодный период
года…………………………………………………………………………………………………57
3.1. Основа метода прогноза интенсивных осадков и алгоритм его реализации…..58
3.2. Исследование эффективности выбранных предикторов и оценка
результатов прогноза………………………………………………………………60
3.3. Примеры прогноза случаев интенсивного снегопада в центральных
регионах России………………….…………………………………………………64
3.4. Выводы……………………………………………….……………………………..67
4. Глава 4. Метод прогноза шквалов с применением термодинамических параметров
атмосферы и потенциального вихря Эртеля………………………………………………….68
4.1. Разработка метода прогноза шквалов…….……………………………………….70
4.2. Оценка эффективности использования предикторов и качества прогноза
шквалов……………………………………………………………………………..75
4.3. Реализация метода прогноза шквалов и его применение на практике…………..77
4.4. Выводы………………………………………………………………….…………..79
5. Глава 5. Исследование структуры тропосферного потенциального вихря мас-
штаба мезо- в условиях глубокой влажной конвекции……………………………………..80
5.1. Обзор исследований мезомасштабного потенциального вихря в
тропосфере………………………………………………………………………….80
5.2. Исследование структуры мезомасштабного потенциального вихря…………… 82
5.3. Технология наукастинга в архитектуре АРМ Синоптика……………………….97
5.4. Выводы…………………………………………………………………………….109
Заключение……..………………………………………………………………………………..111
Список литературы……………………………………………………………………………..113
Приложение………………………………………………………………………………………119

Во введении обоснована актуальность диссертационной ра- боты, сформулирована цель и аргументирована новизна исследований, показана практическая значимость полученных результатов,
Л. В. Берковичу,
С. Л.Белоусову,
Б. Е. Пескову,
М.Я. Шапиро,
Г. В. Кравченко,
представлены выносимые на защиту научные положения. Также во вве- дении описана структура диссертации и приводится список опублико- ванных автором статей и тезисов конференции, содержащих резуль- таты работы.
Первая глава посвящена обзору современных методов про- гноза атмосферной конвекции и связанных с ней явлений – шквалов и интенсивных осадков. В первом параграфе первой главы объяснены условия развития интенсивной конвекции. Изложены основные физи- ческие принципы прогноза интенсивной конвекции, приводятся основ- ные методы прогноза конвекции. Второй параграф первой главы по- священ обзору методов прогноза интенсивных осадков в холодный пе- риод года. В третьем параграфе первой главы изложены известные методы прогноза шквалов.
Вторая глава посвящена разработке технологии изэнтропиче- ского анализа, функционирующей в оперативном режиме. На поверх- ности с постоянной потенциальной температурой  также постоянна и энтропия, которая определяется как  = cpln+ const. Способ представ- ления данных различных метеорологических полей с использованием потенциальной температуры в качестве вертикальной координаты называется изэнтропическим анализом. В первом параграфе второй главы изложены основные принципы изэнтропического анализа. Глав- ным преимуществом изэнтропического анализа по сравнению с изоба- рическим является возможность учета трехмерности атмосферных про- цессов. Отслеживание адвекции воздушных масс на изобарической по- верхности, может привести к ошибочным результатам из-за того, что в реальной атмосфере траектории воздушных частиц лежат в изобариче- ской плоскости только при равенстве нулю вертикальных скоростей. При соблюдении в модели адиабатичности, движение воздушных ча- стиц происходит по изэнтропическим траекториям. В подавляющем большинстве случаев обоснованным является допущение об адиаба- тичности процессов на масштабах временного осреднения 1-2 суток, так как на данных временных масштабах фазовые переходы в большин- стве случаев являются обратимыми, а неадиабатические источники и стоки тепла в свободной атмосфере незначительны. С использованием данного допущения изэнтропические поверхности (в отличие от изоба- рических) можно рассматривать как материальные. Проводя траекто- рии на изэнтропической поверхности, можно отслеживать изменения метеорологических характеристик в индивидуальных частицах.
Разность давлений в начальной и конечной точках траекторий показы- вает изменение давления в индивидуальной частице, т.е. вертикальное смещение со временем частицы в р-системе координат. Отслеживание перемещения потоков влаги по изэнтропическим траекториям дает бо- лее точную прогностическую картину поля влажности, по сравнению с традиционным изобарическим анализом (Юсупов, 2012), что позволяет предположить, что изэнтропический анализ может обеспечить более успешное прогнозирование осадков синоптиком, чем изобарический анализ. С целью определения оценки зависимости от расстояния пере- носа влаги по направлению изэнтропического ветра, был проведен, по предложению В. А. Гордина эксперимент. В качестве исходной инфор- мации использовались данные ECMWF, с разрешением 0.25 градуса, за июнь – июль 2020 г., за сроки 0 и 12 ч ВСВ. Строились корреляционные функции зависимости изменения влажности от расстояния, измеряе- мого по направлению ветра, против ветра и в направлении, ортогональ- ном направлению ветра, на изэтропической поверхности 300К (900 – 700 гПа). Для сравнения, были определены корреляционные функции для изобарической поверхности 850 гПа.
Рис.1. Корреляционные функции отклонения влажности от расстояния по ветру и в ортогональном направлении.
В результате (Рис. 1) была обнаружена сильная корреляционная зависи- мость влажности от перемещения по ветру на расстояние до 100 км, а также разница значений корреляционных функций при перемещении по ветру и в перпендикулярном направлении. Эта разница больше для изэнтропической поверхности 300K ( кривые 1 и 2), чем для барической поверхности 850 гПа (кривые 3 и 4), что подтверждает предположение о том, что изэнтропический анализ больше подходит для прогноза осад- ков, чем изобарический анализ. Во втором параграфе второй главы

описывается технология изэнтропического анализа в архитектуре Ав- томатизированного рабочего места (АРМ) Синоптика. Для проведения изэнтропического анализа был создан модуль пересчета данных из изо- барических координат в изэнтропические. Для интерполяции полей по вертикали использовались кубические сплайны дефекта 1 (сплайны Шонберга), с равенством нулю вторых производных в качестве крае- вых условий. Сплайн строился на отрезке по вертикали от 1000 до 100 гПа, с узлами на стандартных изобарических уровнях.
Диссертантом был создан интерфейс работы с пользователем, позволяющий рассчитать на любой изэнтропической поверхности: дав- ление, влажность, геопотенциал, скорость и направление ветра; меру статической устойчивости, которая обратно пропорциональна толщине слоя между двумя изэнтропическими поверхностями; разность между давлением на изэнтропической поверхности и уровнем конденсации: P = P – Pс, где Pc = P (Tc /T) Cp/Rd, P – давление в точке на изэнтропи- ческой поверхности, T – температура на изэнтропической поверхности, Ср – теплоемкость при постоянном давлении, Rd – газовая постоянная. Tc – температура на уровне конденсации определялась по температуре и относительной влажности по модифицированной формуле Магнуса:

в %, b = 17.62, c = 243.12 °C, d = 234.5C; абсолютный вихрь: a=  + f,где=v/x-u /y-относительныйвихрь,u,v –составляющие скорости вдоль осей X, Y на изэнтропической поверхности, f –параметр Кориолиса: f = 2 sin , где  – угловая скорость вращения Земли,  – широта места; потенциальный вихрь: PV = a (- g / P). Для явлений синоптического масштаба рассматривается, только вертикальная ком- понента вектора потенциального вихря, его горизонтальные компо- ненты на 1-2 порядка меньше; эквивалентно-потенциальный вихрь: PVe = a (- g e/ P), где e – эквивалентно-потенциальная температура:
= , где L – скрытая теплота парообразования, q – удель-
ная влажность, T – температура на уровне конденсации; влажно-потен- циальный вихрь: PVes = a (- g es/ P), где es – эквивалентно-потен-
циальная температура в состоянии насыщения: =  , где
– удельная влажность в состоянии насыщения; вертикальные скоро- сти в р-системе координат, которые рассчитываются как разности

= ,где= ,гдеR–относительнаявлажность

давления в начальной и конечной точках траекторий, лежащих на од- ной изэнтропической поверхности, деленные на время, затраченное на прохождение траектории. Кроме того, производится расчет на поверх- ностях равного значения вертикальной компоненты потенциального вихря следующих параметров: потенциальной температуры, геопотен- циала, давления, абсолютного вихря. В третьем параграфе второй главы описывается алгоритм построения изэнтропических траекторий. Показано, что трехмерные траектории могут существенно отличаться по результату от традиционных двумерных изобарических траекторий, обычно применяемых при анализе синоптических карт для детального составления прогноза погоды. В четвертом параграфе второй главы описываются примеры использования оперативного изэнтропического анализа на практике. В (Юсупов, 2012) автор проводит расследование сильного снегопада 7 декабря 2009 г. в Московском регионе с приме- нением изэнтропического анализа. Результаты исследования показы- вают, что использование изэнтропического анализа позволяет прогно- зировать сильные конвективные снегопады точнее, чем гидродинами- ческая модель, информация которой использовалась, как входные дан- ные для изэнтропического анализа. Расчет количества осадков, выпав- ших в результате наклонной конвекции, отличался от фактических осадков не более, чем на 10% (абсолютные ошибки гидродинамических моделей составили от 500 до 800%).
В третьей главе излагается метод прогноза сильных конвек- тивных осадков в холодный период года. В первом параграфе третьей главы обсуждаются известные методы прогноза конвективных осад- ков в холодное время года. Во втором параграфе третьей главы опи- сывается алгоритм, реализующий разработанный метод. В предлагае- мом алгоритме учитываются условия, необходимые для формирования конвективных осадков: наличие динамического вынуждения, в резуль- тате которого осуществляется подъем воздушных частиц до уровня свободной конвекции; условная неустойчивость атмосферы; наличие достаточной (не менее 80%) влажности в приземном слое. Для опреде- ления степени динамического вынуждения, используется дивергенция
Q-вектора. Q-вектор определяется, как ⃗ ≡ ( , ) = − ⃗ ∙
∇ , − ⃗ ∙ ∇ , где R = 287 Дж кг-1 К-1 – универсальная газовая посто-
янная, − давление, ⃗ – ветер.
В теплый период года главным типом неустойчивости, при ко- торой формируются конвективные осадки, является конвективная не- устойчивость. В холодный период года лишь 9% конвективных явле- ний связаны с конвективной неустойчивостью, а 68% связана с услов- ной симметричной неустойчивостью. При симметричной неустойчи- вости частица, которая устойчива в отношении сил, действующих в вертикальном и горизонтальном направлениях, может быть неустой- чива к наклонному смещению. Термин “условная” означает, что воз- душная частица рассматривается в состоянии насыщения. Для прогноза условной симметричной неустойчивости используется расчет эквива- лентно-потенциального вихря в состоянии насыщения – . Критерий появления условной симметричной неустойчивости – отрицательные значения . При разрешении условной симметричной неустойчиво- сти реализуется наклонная конвекция.
Предлагается рассчитывать функцию PVQRi = PV Q R на изо- барических поверхностях 925, 850 и 700 гПа, где i – индекс, соответ- ствующий конкретной изобарической поверхности, PV, Q, R – функ- ции, учитывающие вклад эквивалентно-потенциального вихря, дивер- генции Q-вектора и относительной влажности R. Для потенциального вихря – это функция Хевисайда от PVes, т.е. = (| | − )⁄2, большие значения которой, как было указано ранее, соответствуют наибольшей вероятности условно-симметричной неустойчивости. Для Q-вектора – функция Хевисайда для дивергенции Q:  =
+ − + 2. Для относительной влажности рассмат-
ривалась вероятностная модель. Ее математическое ожидание равно значению, получаемому из расчетов гидродинамической модели UKMO с заблаговременностью 6, 12, 18 ч, а дисперсия рассчитыва- ется как оценка максимального правдоподобия. Для относительной
влажности получаем функцию = 1 − erf , где erf( ) = √
∫ – функция ошибок, в процентах. При использовании √
модели UKMO мы получили = 12,7. Чтобы оценить эффективность прогноза сильных осадков в холодный период года с помощью каждого предиктора по отдельности, для каждой из указанных выше функций определялись коэффициенты линейной регрессии и вычисляли суммар- ную функцию PVQR: PVQR = a925 PVQR925 + a850 PVQR850 + a700 PVQR700, где , , – коэффициенты линейной регрессии,

, , – значения функции на соответствующих изобарических поверхностях.
В третьем параграфе третьей главы представлены оценки эф- фективности прогноза сильных осадков в холодный период года с ис- пользованием каждого из предикторов в отдельности и с использова- нием комплексной функции . Проводится сравнение результатов расчета количества осадков на основе предлагаемой функции с результатами прогноза осадков по модели UKMO (Великобритания). Для расчета предикторов и определения их связи с количеством осад- ков использовали данные о полусуточных (дневных и ночных) суммах осадков на метеостанциях европейской территории России за холодные периоды с декабря 2005 г. по февраль 2012 г.; прогностические поля метеовеличин (давление, геопотенциал, температура, ветер, влажность) с заблаговременностью 6, 12, 18 ч по модели UKMO на сетке 1,25 x 1,25° (с декабря 2005 г. по февраль 2008 г.); поля объективного анализа по модели UKMO на сетке 1,25 x 1,25° (с декабря 2009 г. по февраль 2012 г.). В (Калинин, Юсупов, 2013) приведены рассчитанные регрес- сионные коэффициенты и пороговые значения, которые подбирались, чтобы получить максимальные значения критерия эффективности штормовых предупреждения и критерия Пирси – Обухова. Там же
a) б)
Рис.2. Прогноз осадков на 7.12.2009 г., забл. 18 ч. Изолинии дивергенции Q-вектора и PVes, цифры – относительная влажность (синие) и фактические осадки (черные) (а). Прогноз шквалов на 21.06.1998 г. 0 ч ВСВ, забл. 12 ч. Изолинии давления на ур. моря (красн.) и PV (пунктир), цифры – рассчитанная скорость ветра при шквале (б).
представлена оценка эффективности прогноза сильных осадков с помо- щью функции PVQR и приведено сравнение оценок качества прогнозов с помощью функции PVQR и прогнозов осадков по модели UKMO с

заблаговременностью 12 и 18 ч. Сравнение результатов показало, что использование функции PVQR позволило существенно улучшить как значения критерия Пирси – Обухова (0,72 против 0,33), так и показа- тель оправдываемости штормовых предупреждений (0,48 против 0,29).
В четвертой главе излагается метод прогноза шквалов с при- менением термодинамических параметров атмосферы и потенциаль- ного вихря Эртеля. В первом параграфе четвертой главы дан обзор исследований, посвященных влиянию глубокой влажной конвекции и линии шквалов на формирование аномалии потенциального вихря в тропосфере. Во втором параграфе четвертой главы излагается алго- ритм расчета предлагаемого метода. Большинство шквалов (более 80%, в том числе самые сильные) происходят на холодных фронтах. Одним из условий существования активных фронтальных зон является доста- точное количество влаги в приземном слое. В окрестностях холодных фронтов, систематически формируются конвективно-неустойчивые или слабоустойчивые слои. Таким образом, в активной фронтальной зоне выполняются условия для развития глубокой влажной конвекции – наличие достаточной влаги в приземном слое и условной неустойчи- вости атмосферы.
В (Hoskins et al., 1985) взрывное понижение давления на поверх- ности земли (на 24 гПа или более за 24 ч.) объясняется мощными вос- ходящими движениями, которые возникают при взаимодействии поло- жительной (в Северном полушарии) аномалии потенциального вихря с бароклинными зонами в нижней тропосфере. В результате этого взаи- модействии возникает система с положительной обратной связью, со- стоящая из аномалии потенциального вихря в верхних слоях тропо- сферы и положительной температурной аномалией в приземной баро- клинной зоне. Таким образом, присутствие положительной аномалии PV в тропосфере с одной стороны является признаком существования зон активной конвекции, с другой, взаимодействие аномалии PV с при- земными бароклинными зонами, создает условия для динамического вынуждения, способствующего образованию и усилению конвекции. Следовательно, определив аномалии потенциального вихря и призем- ные бароклинные зоны, при условии их пересечения, можно предполо- жить с большой долей вероятности существование или формирование в этой области зоны активной конвекции.
Скорость ветра при шквале зависит от кинетической энергии нисходящего потока и от горизонтального ветра в нижних и средних
слоях тропосферы. Поэтому далее, в найденной области необходимо исследовать распределение ветра на высотах, поскольку, шквалы обра- зуются в результате опускания воздуха и переноса количества движе- ния сверху вниз.
Положение бароклинных зон рассчитывается по методике (Huber-Pock, Cress, 1989). Функция, определяющая положение фрон- тальных линий, по этой методике представляется так: = | | ⋅ ⃗ , где  – оператор градиента,  = i  / x + j  / y,  – фронтальный пара-
метр, ⃗ = −  . В качестве фронтального параметра в используется | |
эквивалентная «толщина» слоя от 850 до 500 гПа, определяемая следу- ющим образом: = −∑ ( / ), где e= (Te, u – Te, l) / ln
(Te, u/Te, l) – средняя эквивалентная температура в слое: Te = T exp (L qm / Cp T), где L – скрытая теплота конденсации, qm – отношение смеси, Cp=1.86 кДж/(кг К) – удельная теплоемкость при постоянном давле- нии. Оригинальная формула эквивалентной толщины была модифици- рована диссертантом добавлением данных на уровне 1000 гПа. Для устранения тех участков , которые не соответствуют активным фрон- тальным зонам, используется индекс влажности: HIX = (ZTE – ZT) / (ZTES – ZT), где ZT – толщина слоя 1000–500 гПа, ZTES – значение эк- вивалентной «толщины» в состоянии насыщения, определяемое также как и ZT, но вместо qm используется отношение смеси в состоянии насыщения. Значения HIX > 0.7 и > 2.5 считаются необходимым усло- вием для существования активных фронтальных зон. Наиболее опас- ные шквалы возникают на холодных фронтах, кроме того, только на холодном фронте возможно образование положительной температур- ной аномалии в нижней тропосфере, возникающей вследствие цикло- нической циркуляции в бароклинной зоне. Поэтому, в методе, разрабо- танном в диссертации, предусмотрен алгоритм определения холодных и теплых участков фронта (по значению адвективного изменения ZTE): Ag = -V  ZTE, где V – вектор ветра. Утверждается, что при Ag <0 – определяется холодный фронт, при Ag ≥ 0 – теплый. Сделав предположение о независимости предикторов, для про- гноза зон активной конвекции предлагается рассчитывать функцию Fe, определяемую, следующим образом: Fe = PV, при 0, Fe = 0 (k, kPV – пороговые значения, найденные в результате статистической обработки). При Fe> 0 в точке сетки, для которой производился расчет, следует прогнозировать

глубокую влажную конвекцию. Сильный шквал возможен только в ре- зультате переноса нисходящим потоком количества горизонтального движения нижней половины тропосферы. Максимальную скорость ветра при шквале, в точках сетки, где Fe> 0, можно рассчитать, вос- пользовавшись методом (Песков, Снитковский, 1968):
Uмакс=-410-6 V4 +8.810-4  V3 –0.0618V2 +1.969V, где V – сумма скоростей ветра от Земли до изобарической поверхности 500 гПа, которая рассчитывалась так: V = V1000 + V925 + V850 + V700 + V500.
В третьем параграфе четвертой главы приведены оценки эф- фективности прогноза шквалов по разработанному методу. Для расчета предикторов и определения их связи со шквалами использовались дан- ные о фактических максимальных порывах ветра между сроками на ме- теостанциях европейской территории России за период с мая по ок- тябрь 2012 г., прогностические поля метеовеличин (давление, геопо- тенциал, температура, ветер, влажность) с заблаговременностью 12 ч по модели AVN Вашингтон на сетке 1 x 1°. Рассматриваемые в работе предикторы вычислялись непосредственно для каждой конкретной ме- теостанции (для сеточных функций применялась билинейная интерпо- ляция). Для каждого анализируемого предиктора находилось порого- вое значение, соответствующее сильным ветрам (> 18 м/c). Эффектив- ность каждого предиктора оценивалось с помощью критерия надежно- сти Багрова – Хайдке Ba и критерия качества Пирси – Обухова PI. По- роговые значения предикторов подбирались таким образом, чтобы по- лучить максимальные значения Ba и , соответственно. Полученные на диагностическом материале значения критериев Ba и PI для каждого из предикторов PV, и Uмакс приведены в (Юсупов, 2013). Для оценки успешности прогноза шквалов разработанного метода была выбрана Европейская территория России. В (Юсупов, 2013) представлена мат- рица сопряженности для предлагаемого метода и результаты оценок успешности разработанного метода прогнозов шквалов, которые пока- зали, что основное достижение разработанного метода, в резком умень- шении количества ложных тревог, по сравнению с другими известными методами прогноза шквалов, при сохранении достаточно высокой пре- дупрежденности и оправдываемости для такого явления.
В четвертом параграфе четвертой главы приведен пример применения разработанного метода. В (Юсупов, 2013) анализируются синоптические процессы 20-21 июня 1998 г. в Московском регионе. Ис- следование показало, что в результате взаимодействия аномалии
потенциального вихря в средней тропосфере с бароклинной зоной в нижней тропосфере, произошло падение давления (7 гПа/10 час) и раз- витие глубокой влажной конвекции, что явилось причиной возникно- вения шквала (Рис.2 б).
Пятая глава посвящена исследованию структуры мезомас- штабного потенциального вихря в тропосфере при глубокой влажной конвекции. В первом параграфе пятой главы представлен обзор ис- следований, посвященных мезомасштабной (2 – 20 км) структуре тро- посферного потенциального вихря в условиях глубокой влажной кон- векции. В (Chagnon, Gray, 2009), на основании результатов моделиро- вания, показано, что мезомасштабные потенциальные вихри в условиях глубокой влажной конвекции представляют собой горизонтально ори- ентированные диполи, состоящие из областей с положительными и от- рицательными аномалиями вихря в средней тропосфере (Рис.3 а). Ди- поли образуются при развитии грозовой ячейки вблизи конвективного восходящего потока при наличии сдвига ветра (10 – 20 м/с в слое 0 – 6 км). Это было подтверждено в (Weijenborg et al., 2017), где обрабаты- вались результаты работы модели COSMO с шагом 7 х7 км.
а) б)
Рис.3. Схема расположения аномалий PV вблизи восходящего конвективного потока (а). Диполи PV над Москвой, по данным за 29.05.2017 0 ч ВСВ, забл. 12 ч 50 мин (б).
Во втором параграфе пятой главы проведено исследование структуры потенциального вихря при глубокой влажной конвекции с использованием результатов мезомасштабной негидростатической мо- дели WRF-ARW. Впервые с помощью расчетов по выходной информа- ции модели WRF-ARW удалось воспроизвести диполи аномалий по- тенциального вихря вокруг конвективного восходящего потока (Рис. 3 б). В эксперименте использовалась модель WRF-ARW версия 4.1. В ка- честве начальных граничных данных использовались данные
глобальной модели KWBC с разрешением 1/8 градуса. Горизонтальное разрешение модели составляло 6х6 км, результаты выдавались каждые 10 минут. Для эксперимента автор выбрал случай особо опасного ме- теорологического явления шквала, произошедшего в Москве 29 мая 2017 года. В результате исследования было отмечено хорошее совпаде- ние полей диполей потенциального вихря с данными метеорологиче- ских радиолокаторов. В динамике с 10-минутным шагом по времени удалось проследить зарождение диполей потенциального вихря, их эволюцию и диссипацию за период с 5:40 ч до 22:00 ч ВСВ. Грозовая ячейка состоит из конвективного восходящего потока и диполя PV, рас- положенного по разные стороны от восходящего потока. Зону восходя- щего потока можно определить, применив оператор градиента к ска- лярному полю PV. Однако, самые сильные порывы ветра будут нахо- диться на границе между теплым и холодным воздухом (фронт поры- вистости). Представив грозовую ячейку как мезофронтальную систему, можно применить выражение для нахождения фронтального раздела:
= ∇ |∇ | ∇ , тогда, можно ожидать, что именно в этом месте, |∇ |
где находится фронт порывистости, будут самые разрушительные по- рывы ветра. Для оценки успешности применения поля для прогноза конвекции сравнивались прогнозы, выполненные по полям и пока- зания метеорологических радиолокаторов за июль месяц 2020 г. по Центральному федеральному округу. Прогноз считался оправдав- шимся, если в узле сетки 4х4 км одновременно с нашим прогнозом, яв- ления погоды по данным радиолокатора показывали ливень, грозу, шквал или град. Пороговым значением для наличия явления в нашей методике являлось выполнение неравенства   ∗ =0.610-12c-1Kкг- 1. Критерий Багрова – Хайдке составил 0,63, коэффициент ложных тревог – 0,25.
В третьем параграфе пятой главы описывается технология наукастинга, в которой для производства сверхкраткосрочного про- гноза применяется технология блендинга фактических данных метео- рологических радиолокаторов и прогностических данных, полученных в результате расчета модели WRF-ARW (Юсупов, 2016). В заключе- нии приводится обобщение полученных результатов.
Основные результаты, выносимые на защиту:
1. Разработана технология изэнтропического анализа для опе- ративного краткосрочного прогноза погоды. Возможность проведения

изэнтропического анализа, построения пространственных изэнтропи- ческих траекторий, расчетов потенциального вихря или параметров на уровнях равного значения потенциального вихря наряду с классиче- ским изобарическим анализом, позволяет получить дополнительную информацию о процессах, происходящих в атмосфере, что может су- щественно повысить качество прогноза погоды.
2. Разработан и испытан метод прогноза зон сильных конвек- тивных осадков в холодное время года с использованием таких крупно- масштабных предикторов, как векторная фронтогенетическая функция, эквивалентно-потенциальный вихрь в состоянии насыщения и относи- тельная влажность воздуха в нижней тропосфере Качество прогнозов оценено с использованием выходной продукции модели UKMO и дан- ных наблюдений за 2005 – 2012 гг.: критерий Пирси – Обухова 0,72.
3. Разработан и испытан метод прогноза шквалов с использова- нием расчета пересечения аномалии потенциального вихря Эртеля в средней тропосфере с бароклинными зонами в нижней тропосфере. Вы- численные по объемной выборке оценки успешности прогноза предла- гаемого метода и их сравнение с оценками других современных мето- дов прогноза шквалов, дает возможность сделать вывод о том, что ме- тод имеет практическую значимость: критерий Пирси – Обухова 0,68, коэффициент ложных тревог 1,0.
4. Представлены результаты исследования тропосферного по- тенциального вихря в масштабе мезо- в условиях глубокой влажной конвекции. Впервые, по выходной информации гидродинамической модели WRF-ARW с горизонтальным разрешением 6х6 км, удалось рассчитать и воспроизвести горизонтально ориентированные диполи аномалий потенциального вихря в средней тропосфере вблизи конвек- тивного восходящего потока. Мониторинг диполей потенциального вихря в тропосфере позволяет отследить эволюцию отдельной грозовой ячейки. Технология блендинга данных наблюдений метеорологических радиолокаторов и результатов расчета зон опасных явлений может су- щественно повысить качество наукастинга.

Актуальность проблемы

Прогнозы шквалов и интенсивных осадков являются одними из главных задач в чис-
ленной метеорологии, поскольку, при определенных условиях, эти явления могут развиться
до уровней неблагоприятных (НГЯ) или даже до опасных явлений погоды (ОЯ) и представлять
угрозу безопасности населения и нанести значительный ущерб различным отраслям эконо-
мики. Эти явления, а также град, сильные грозы возникают благодаря развитию глубокой
влажной конвекции. В метеослужбах ряда стран (США, Канада и др.) принято объединять яв-
ления погоды, связанные с развитием глубокой влажной конвекции одним названием – кон-
вективный шторм [49]. Методы прогноза гроз, града, шквалов и интенсивных осадков осно-
ваны на определении возможности реализации конвекции. Основная сложность в прогнозиро-
вании активной конвекции и ее динамики заключается в интенсивном взаимодействии про-
цессов, имеющих различные масштабы во времени (от 102 до 105 секунд) и пространстве (от
-микромасштаба (2 – 20 м) в процессах при создании облаков, до -мезомасштаба (200 – 2000
км) в мезомасштабных конвективных системах).
Для возникновения глубокой влажной конвекции необходимо выполнение трех усло-
вий [45, 52]: наличие динамического вынуждения (вертикальных движений, возникающих под
действием силы, вызванной, например при подтекании холодного воздуха на теплый на хо-
лодных фронтах или при натекании воздуха на склоны гор), в результате которого осуществ-
ляется подъем воздушных частиц до уровня свободной конвекции; влажная (условная) не-
устойчивость атмосферы; наличие достаточной влажности в приземном слое.
Основной критерий, с помощью которого оценивается возможность развития конвек-
ции, состоит в определении запасов энергии неустойчивости [25, 52]. На практике в качестве
критерия конвективной неустойчивости используется разность температуры частицы, подни-
мающейся адиабатически от поверхности земли (или воды), или от наиболее неустойчивого
слоя около земной поверхности толщиной 100 – 300 гПа, и температуры окружающей среды.
Однако, информация о стратификации температуры и влажности, дает только часть
полной картины динамики атмосферы. Известны случаи [48], когда при развитии шквалов не
было зафиксировано положительной энергии неустойчивости. В холодный период года лишь
в 9% конвективные процессы связаны с конвективной неустойчивостью [65].
Для описания метеорологических явлений синоптического масштаба изэнтропический
анализ с привлечением полей вертикальной составляющей изэнтропического потенциального
вихря Эртеля, может предложить новый взгляд на динамику конвективных процессов.
Изэнтропический анализ дает синоптику возможность учета трехмерности процессов в атмо-
сфере, при работе с “плоской” изэнтропической картой. Потенциальный вихрь Эртеля, явля-
ется локальным инвариантом уравнений идеальной газовой динамики.
В этой модели воздушные частицы движутся по изэнтропическим траекториям, и зна-
чение потенциального вихря в них не изменяется. Это свойство потенциального вихря, а также
то, что он в каждой частице зависит от изменения как количества движения, так и от притока
тепла, позволяет использовать его для прогноза глубокой влажной конвекции.
Динамика потенциального вихря при мезомасштабных (2 – 20 км) процессах еще недо-
статочно изучена, однако существуют теоретические предположения [66, 71], подтвержден-
ные модельными исследованиями [44, 71], о том, что в условиях глубокой влажной конвекции
в бароклинной зоне (бароклинность, согласно [52] – состояние атмосферы, при котором плот-
ность воздуха является не только функцией давления, но и других параметров, например тем-

1. Представлена разработанная автором технология, позволяющая оперативно создавать
карты изэнтропического анализа, рассчитывать на изэнтропических поверхностях зна-
чения таких параметров, как потенциальный, эквивалентно-потенциальный и влажно–
потенциальный вихри. Приведено описание построения трехмерных изэнтропических
траекторий. На примере конкретного случая – неожиданно сильного снегопада, про-
шедшего в Московском регионе 7 декабря 2009 г. – продемонстрировано применение
разработанной технологии для исследования условий возникновения атмосферных яв-
лений и для прогноза погоды. Технология не заменяет традиционный (изобарический)
способ исследования явлений погоды, но может существенно дополнить его, позволяя
по-другому посмотреть на процессы, происходящие в атмосфере и в итоге помочь си-
ноптику в составлении более точного прогноза. Научное метеорологическое сообще-
ство в настоящее время обсуждает не факт необходимости изэнтропического анализа,
а возможность сделать этот способ исследования атмосферных процессов удобным для
использования в оперативной работе синоптиков, а в исследовательской работе – для
лучшего понимания процессов, происходящих в атмосфере.
2. Разработан и испытан метод прогноза зон сильных конвективных осадков в холодное
время года с использованием таких крупномасштабных предикторов, как дивергенция
Q-вектора, эквивалентно-потенциальный вихрь в состоянии насыщения и относитель-
ная влажность воздуха в нижней тропосфере. Сравнение результатов оценки разрабо-
танного метода, по выходным данным гидродинамической модели UKMO, показало
значительное улучшение по сравнению с прогнозами осадков модели UKMO, как по
критерию качества прогноза Пирси-Обухова (0.72 против 0.33), так и по показателю
оправдываемости штормовых предупреждений (0.48 против 0.29).
3. Разработан и испытан метод прогноза шквалов с использованием вертикальной компо-
ненты крупномасштабного потенциального вихря Эртеля в средней тропосфере и рас-
четом бароклинных зон в нижней тропосфере. Вычисленные по достаточно объемной
выборке оценки успешности прогноза разработанным методом, дают возможность сде-
лать вывод, что метод имеет практическую значимость: критерий Пирси – Обухова 0,68,
коэффициент ложных тревог 1,0. Метод может быть реализован на выходной продук-
ции любой гидродинамической модели, при условии представления выходной продук-
ции в форматах ГРИБ или ГРИБ2. Метод основан на определении зон активной конвек-
ции, поэтому применим к прогнозированию и других опасных и неблагоприятных
явлений погоды, связанных с глубокой, влажной конвекцией (сильных ливневых осад-
ков, града, грозы).
4. Впервые в результате исследования мезомасштабной структуры потенциального вихря
тропосфере в условиях глубокой влажной конвекции воспроизведены горизонтально
ориентированные диполи аномалий потенциального вихря в средней тропосфере во-
круг конвективного восходящего потока на основе расчетов по выходной продукции
мезомасштабной негидростатической модели WRF-ARW. Проведенные в диссертации
исследования показали, что мониторинг диполей потенциального вихря в тропосфере
позволяет отследить эволюцию отдельной грозовой ячейки, что при использовании в
оперативном прогнозе способно оказать помощь дежурному синоптику в определении
бароклинных зон и зон активной конвекции.
4 Разработана технология наукастинга, позволяющая производить сверхкраткосрочный
прогноз явлений погоды, используя технологию блендинга данных наблюдений метео-
рологических радиолокаторов и результатов расчета зон опасных явлений по выходной
информации мезомасштабной модели WRF-ARW. Оценка успешности прогнозов
осадку по факту составила: критерий Пирси – Обухова 0.62, критерий Багрова – Хайдке
0,56.

1. Акулиничева А. А., Беркович Л. В., Соломахов А. Ю., Шмелькин Ю. Л., Юсупов Ю. И.
Геоинформационная система “Метео” и состояние ее использования в метеослужбах Рос-
сии и ближнего зарубежья. // Метеорология и гидрология. – 2001.–№.11. – C. 90 – 98.
2. Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и ее приложения. – Москва: Мир, 1972.
– 316 с.
3. Алдухов О.А., Быков Ф.Л., Гордин В.А. Крупномасштабные трехмерные корреляционные
функции для атмосферы Земли. Ярославский педагогический вестник. 2011;3(4).
4. Алексеева А. А. Методы прогноза максимального количества осадков в зонах активной кон-
векции и альтернативного прогноза сильных ливней и шквалов// Результаты испытаний но-
вых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических про-
гнозов – Информационный сборник №34. – 2007. – C. 49 – 69.
5. Алексеева АА. Метод прогноза сильных шквалов //Метеорология и гидрология. – №9. –
2014. – С. 5-15.
6. Алексеева А. А. Особенности условий возникновения активной конвекции с сильными
шквалами // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. №2. – 2019. – C. 41-58.
7. Багров А. Н., Быков Ф. Л., Гордин В. А. Схема оперативного краткосрочного комплексного
прогноза ветра. // Метеорология и гидрология. – 2018. – № 7. – С. 19-28.
8. Багров А. Н. Результаты оперативных испытаний мезомасштабной модели COSMO-Ru13.
// Результаты испытаний новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов
гидрометеорологических прогнозов – Информационный сборник №47. – 2020. – C. 3 – 21.
9. Бедрицкий А. И., Вильфанд Р. М., Киктев Д. Б., Ривин Г. С. Суперкомпьютерные техноло-
гии численного прогноза погоды в Росгидромете. //Метеорология и гидрология. – 2017. –
№ 7. – С. 10-23.
10. Белоусов С. Л., Юсупов Ю. И. Расчет трехмерных траекторий воздушных частиц //Метео-
рология и гидрология. – 1991. – №. 12. – С. 41-48.
11. Борисова В. В., Шакина Н. П. Использование потенциального вихря для расчета высоты и
температуры тропопаузы // Тр. ГМЦ СССР. – 1989. – Вып. 305. – C. 98 – 117.
12. Быков, Ф. Л., Гордин, В. А. О статистической связи атмосферных фронтов и осадков. //Тр.
ГМЦ РФ. – 2012. – Вып. 348. – С. 184-194.
13. Быков Ф. Л, Гордин В.А. Объективный анализ трехмерной структуры атмосферных фрон-
тов. //Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. – 2012. – Вып.
48(2). – С. 172-188.
14. Васильев Е. В., Алексеева А. А., Песков Б. Е. Условия возникновения и краткосрочный про-
гноз сильных шквалов// Метеорология и гидрология. – 2009. – №.1. – C. 5 – 15.
15. Вильфанд Р. М., Ривин Г. С., Розинкина И. А. Система COSMO-RU негидростатического
мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России: первый этап
реализации и развития. //Метеорология и гидрология. – 2010. – №.8. – C. 5 – 20.
16. Губенко И.М. Исследование физических процессов в конвективных облаках во время гроз
на основе численного моделирования. Диссертация кандидата физико-математических
наук. Научный рук. Рубинштейн К. Г. – 2016. Гидрометцентр РФ, Москва. – 130 с
17. Калинин Е. Д., Юсупов Ю. И. Метод прогноза зон сильных конвективных осадков в холод-
ный период года. // Метеорология и гидрология. – 2013. – №. 4.– C. 19 – 28.
18. Киктев Д. Б., Муравьев А. В., Смирнов А. В. Наукастинг метеорологических параметров и
опасных явлений: опыт реализации и перспективы развития. //Гидрометеорологические ис-
следования и прогнозы. –2019. –№ 4. –С. 92-111.
19. Курганский М. В. Введение в крупномасштабную динамику атмосферы. – Санкт-Петер-
бург: Гидрометеоиздат, 1993 г., – 168 с.
20. Переходцева Э. В. Прогноз сильных шквалов и смерчей в летний период 2009 года на ос-
нове статистических моделей. //Труды ГМЦ РФ. – 2010. – Вып. 344. – C. 241 – 253.
21. Песков Б. Е., Снитковский А. И. К прогнозу сильных шквалов. // Метеорология и гидроло-
гия. – 1968. – № 7.– C. 52 – 57.
22. Ривин Г. С., Вильфанд Р. М., Киктев Д. Б., Розинкина И. А., Тудрий К. О., Блинов Д. В.,
Варенцов М. И., Самсонов Т. Е., Бундель А. Ю., Кирсанов А. А., Захарченко Д. И. Система
численного прогнозирования явлений погоды, включая опасные, для Московского мегапо-
лиса: разработка прототипа. // Метеорология и гидрология. –2019. –№ 11. – С. 33-45.
23. Ривин Г. С., Розинкина И. А., Вильфанд Р. М., Киктев Д. Б., Тудрий К. О., Блинов Д. В.,
Варенцов М. И., Захарченко Д. И., Самсонов Т. Е., Репина И. А., Артамонов А. Ю. Разра-
ботка оперативной системы численного прогноза погоды и условий возникновения опас-
ных явлений с высокой детализацией для Московского мегаполиса. // Метеорология и гид-
рология. –2020. – № 7. – С. 5-19.
24. Рубинштейн К. Г., Губенко И. М., Игнатов Р. Ю., Тихоненко Н. Д., Юсупов Ю. И. Экспе-
рименты по усвоению данных сети грозопеленгации //Оптика атмосферы и океана. – 2019.
– Т. 32. – №. 11. – С. 936-941.
25. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Ч. 1. – Л.: Гидрометеоиздат, 1986, c. 527
– 536.
26. Руководство по прогнозированию метеорологических условий для авиации. – Л.: Гидроме-
теоиздат, 1985, c. 134, 152 – 161.
27. Руководящий документ. Методические указания. Проведение производственных (опера-
тивных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и
гелиогеофизических прогнозов. РД 52.27.284 – 91. Комитет гидрометеорологии при каби-
нете министров СССР. – М.: 1991. – C. 31 – 40.
28. Руководство по производству наблюдений и применению информации с неавтоматизиро-
ванных радиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2, МРЛ-5. РД 52.04.320-91. 1993, – Гидрометеоиздат,
Санкт-Петербург, 358 с.
29. Шакина Н. П. Динамика атмосферных фронтов и циклонов. – Л.: Гидрометеоиздат, 1985. –
263 с.
30. Шакина Н. П. Лекции по динамической метеорологии. – М.: ТРИАДА ЛТД. 2013. – 160 с.
31. Шакина Н. П., Скриптунова Е. Н. Диагноз и прогноз распределения вероятности осадков
разной интенсивности. //Метеорология и гидрология, – 2011. – №. 8.– C. 5 – 21.
32. Шакина Н. П., Скриптунова Е. Н., Иванова А. Р. Объективный анализ атмосферных фрон-
тов и оценка его эффективности //Метеорология и гидрология. –2000.–№7–C. 5 – 16.
33. Шакина Н. П., Скриптунова Е. Н., Иванова А. Р., Хоменко И. А. Сильные осадки средизем-
номорских циклонов над Россией и Украиной. / В кн.: Фундаментальные и прикладные гид-
рометеорологические исследования. Под ред. Р. М. Вильфанда. – СПб, Гидрометеоиздат,
2003, с. 36 – 41.
34. Эколого-климатические характеристики атмосферы Москвы в 2017 г. по данным Метеоро-
логической обсерватории МГУ имени М. В. Ломоносова. /под ред. М. А. Локощенко. –
Москва: МАКС Пресс, 2018, c. 99-115.
35. Юсупов Ю. И. Использование изэнтропического анализа в оперативном краткосрочном
прогнозе погоды. //Метеорология и гидрология, – 2012. – №.1.– C.42 – 49.
36. Юсупов Ю. И. Метод прогноза шквалов с применением термодинамических параметров
атмосферы и потенциального вихря Эртеля. //Метеорология и гидрология. – 2013, – №.11.
– C.55 – 63.
37. Юсупов Ю. И. Комплексная система наукастинга для авиации в технологии ГИС Метео.
//Метеоспектр. – 2016. №4. – 72 – 81.
38. Юсупов Ю. И. Исследование структуры тропосферного потенциального вихря в масштабе
мезо- при глубокой влажной конвекции с помощью модели WRF-ARW // Процессы в гео-
средах. – 2020. – №. 4 (26). – C. 983 – 988.
39. Юсупов Ю. И. Влияние погодных условий на воздействие на воздушное судно спутного
следа при полете на крейсерском режиме. // Метеоспектр. – 2020. №4. – C. 10 – 13.
40. Bluestein, H.B. Synoptic-dynamic meteorology in midlatitudes: Volume 1, principles of kinemat-
ics and dynamics, –1992.
41. Bolton D. The computation of equivalent potential temperature //Monthly weather review. – 1980.
– Vol. 108. – №. 7. – P. 1046-1053.
42. Braun S. A., Houze Jr R. A. The heat budget of a midlatitude squall line and implications for
potential vorticity production //Journal of Atmospheric Sciences. – 1996. – Vol. 53. – №. 9. – P.
1217-1240.
43. Browning K. A. et al. The convective storm initiation project //Bulletin of the American Meteor-
ological Society. – 2007. – Vol. 88. – №. 12. – P. 1939-1956
44. Chagnon J. M., Gray S. L. Horizontal potential vorticity dipoles on the convective storm scale
//Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society: A journal of the atmospheric sciences,
applied meteorology and physical oceanography. – 2009. – Vol. 135. – №. 643. – P. 1392-1408.
45. Doswell C. A., Bosart L. F. Extratropical synoptic-scale processes and severe convection //Severe
Convective Storms. – American Meteorological Society, Boston, MA, 2001. – P. 27-69.
46. Emanuel K. A. On assessing local conditional symmetric instability from atmospheric soundings
//Monthly weather review. – 1983. – Vol. 111. – №. 10. – P. 2016-2033
47. Georgiev C. G. Quantitative relationship between Meteosat WV data and positive potential vorti-
city anomalies: a case study over the Mediterranean //Meteorological Applications: A journal of
forecasting, practical applications, training techniques and modelling. – 1999. – Vol. 6. – №. 2. –
P. 97-109.
48. Groenemeijer P. H., Van Delden A. Sounding-derived parameters associated with large hail and
tornadoes in the Netherlands //Atmospheric research. – 2007. – Vol. 83. – №. 2-4. – P. 473-487.
49. Halkomb C. and Market P. Forcing, instability and equivalent potential vorticity in a Midwest
USA convective snowstorm. Meteorological Applications: A journal of forecasting, practical ap-
plications, training techniques and modelling.– 2003.– №10.– P. 273 – 280.
50. Hertenstein R. F. A., Schubert W. H. Potential vorticity anomalies associated with squall lines
//Monthly weather review. – 1991. – Vol. 119. – №. 7. – P. 1663-1672.
51. Hewson T. D. Objective fronts //Meteorological Applications: A journal of forecasting, practical
applications, training techniques and modelling. – 1998. – Vol. 5. – №. 1. – P. 37-65.
52. Holton J. R. An Introduction to Dynamic Meteorology. Fourth edition. – Elsevier Academic Press,
2004.
53. Hoskins B. J., Draghici I., Davies H. C. A new look at the ω‐equation //Quarterly Journal of the
Royal Meteorological Society. – 1978. – Vol. 104. – №. 439. – P. 31-38.
54. Hoskins B. J., McIntyre M. E., Robertson A. W. On the use and significance of isentropic potential
vorticity maps //Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. – 1985. – Vol. 111. – №.
470. – P. 877-946.
55. Huber-Pock F., Kress C. An operational model of objective frontal analysis based on ECMWF
products //Meteorology and Atmospheric Physics. – 1989. – Vol. 40. – №. 4. – P. 170-180.
56. Hwang Y. et al. Improved nowcasts by blending extrapolation and model forecasts //Weather and
Forecasting. – 2015. – Vol. 30. – №. 5. – P. 1201-1217.
57. Johns R. H., Doswell III C. A. Severe local storms forecasting //Weather and Forecasting. – 1992.
– Vol. 7. – №. 4. – P. 588-612.
58. Johnson R. H., Ciesielski P. E. Potential vorticity generation by west African squall lines
//Monthly Weather Review. – 2020. – Vol. 148. – №. 4. – P. 1691-1715.
59. Mansfield D. A. The use of potential vorticity as an operational forecast tool //Meteorological
Applications. – 1996. – Vol. 3. – №. 3. – P. 195-210.
60. Markowski P., Richardson Y. Mesoscale meteorology in midlatitudes. – John Wiley & Sons, 2011.
61. Müller A., Niedrich B., Névir P. Three-dimensional potential vorticity structures for extreme pre-
cipitation events on the convective scale //Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. –
2020. – Vol. 72. – №. 1. – P. 1-20.
62. Pauluis O. M., Mrowiec A. A. Isentropic analysis of convective motions //Journal of the atmos-
pheric sciences. – 2013. – Vol. 70. – №. 11. – P. 3673-3688.
63. Raymond D. J., Jiang H. A theory for long-lived mesoscale convective systems //Journal of At-
mospheric Sciences. – 1990. – Vol. 47. – №. 24. – P. 3067-3077.
64. Renard R.J. & Clarke I.C., Experiments in numerical objective frontal analysis. //Mon. Wea. Rev.
–1965. –Vol. 93. –P. 547-556.
65. Reuter G. W., Aktary N. Convective and symmetric instabilities and their effect on precipitation:
Variation in Central Alberta during 1990 and 1991. //Mont. Wea. Rev. –1995. –Vol. 16. –P. 153 –
161.
66. Rotunno R., Klemp J. B., Weisman M. L. A theory for strong, long-lived squall lines //Journal of
Atmospheric Sciences. – 1988. – Vol. 45. – №. 3. – P. 463-485.
67. Russell A., Vaughan G. and Norton E. G. Large-scale potential vorticity anomalies and deep con-
vection. //Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. –2012. –Vol. 138. –P. 1627 –
1639.
68. Seefeldt M. W., Tice M., Cassano J. J., and Shupe M. D. Evaluation of WRF Radiation and Mi-
crophysics Parameterizations for use in the Polar Regions. – Atmospheric Model Parameteriza-
tions in the Polar Regions Workshop. –2012. –P.127-135.
69. Uccelini L. W. Isentropic analysis for meteorological applications //Proceedings of the 1st Con-
ference on Isentropic Analysis and Forecasting. – 1995.
70. User’s Guide for the Advanced Research WRF (ARW) Modeling System Version 4.1 Updated:
April 12, 2019. https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_v4/v4.1/contents.html
71. Weijenborg C. et al. Coherent evolution of potential vorticity anomalies associated with deep
moist convection //Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. – 2017. – Vol. 143. –
№. 704. – P. 1254-1267.
72. Weisman M. L., Rotunno R. “A theory for strong long-lived squall lines” revisited //Journal of the
Atmospheric Sciences. – 2004. – Vol. 61. – №. 4. – P. 361-382.
73. Wetzel A. N. et al. Potential vorticity and balanced and unbalanced moisture //Journal of the At-
mospheric Sciences. – 2020. – Vol. 77. – №. 6. – P. 1913-1931.
74. Wetzel S. W., Martin J. E. An operational ingredients-based methodology for forecasting midlat-
itude winter season precipitation //Weather and Forecasting. – 2001. – Vol. 16. – №. 1. – P. 156-
167.
75. Wiesmueller J. L., Zubrick S. M. Evaluation and application of conditional symmetric instability,
equivalent potential vorticity, and frontogenetic forcing in an operational forecast environment
//Weather and forecasting. – 1998. – Vol. 13. – №. 1. – P. 84-101.
76. Wilson J. W. Precipitation nowcasting: past, present and future. //Sixth International Sumposium
on Hydrological Application of Weather Radar. Melbourne, Australia. –2004. –P. 2-4.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать

    Публикации автора в научных журналах

    Метод прогноза зон сильных конвективных осадков в холодный период года
    Метеорология и гидрология. – 2– No. – С. 19
    Использование изэнтропического анализа в оперативном краткосрочном прогнозе погоды, 2012
    Метеорология и гидрология. – 2– No. – С. 42-Юсупов Ю. И. Метод прогноза шквалов с применением термодинамических параметров атмосферы и потенциального вихря Эртеля. //Метеорология и гид- рология. –2–No.–C.55
    Исследование структуры тропосферного потенциального вихря в масштабе мезо-g при глубокой влажной конвекции с помощью модели WRF-ARW
    Процессы в геосредах. – 2– No. 4 (26). – C. 983
    К вопросу об оперативном прогнозе шквалов
    Тр. ГМЦ РФ. – 2– No. – С. 55-Зароченцев Г. А., Рубинштейн К. Г., Бычкова В. И., Игнатов Р. Ю., Юсупов Ю. И. Сравнение нескольких численных методов прогноза туманов //Оптика атмосферы и океана. – 2– Т. – No. – С. 981-Игнатов Р. Ю., Рубинштейн К. Г., Юсупов Ю. И. Численные эксперименты по прогнозу гололедных явлений.– 2– Т. – No. – С. Рубинштейн К. Г., Губенко И. М., Игнатов Р. Ю., Тихоненко Н. Д., Юсупов Ю. И. Эксперименты по усвоению данных сети грозопеленгации //Оптика ат- мосферы и океана. – 2– Т. – No. – С. 936-Рубинштейн К. Г., Игнатов Р. Ю., Юсупов Ю. И., Титов Д. Е. Использование тепло- балансного метода для прогнозирования гололедно-изморозевых отложений на прово- дах воздушных линий электропередачи //Энергия единой сети. – 2– No. –С.42-22
    Модель формирования шквалов на основе использования потенциального вихря Эртеля.
    Современные проблемы науки и образования - 2-No(при- ложение "Науки о Земле"). - C. 5Юсупов Ю. И., Латышева И. В., Петровский А. Б. Использование ГИС “Метео” в прогнозе опасных явлений в районе аэродрома Иркутск (на примере теплого периода 2007 года) // Метеоспектр. – 2– No – С.96
    Наукастинг в технологии ГИС Метео.
    Метеоспектр. – 2No– C.43-Юсупов Ю. И. Комплексная система наукастинга для авиации в технологии ГИС Метео. //Метеоспектр. – 2No– С. 72
    Использование мезомасштабных диполей потенциального вихря для прогноза глубокой влажной конвекции. Сборник тезисов. Всероссийская конференция, посвященная памяти А. М. Обухова. Турбулентность, динамика атмосферы и климата. – 2020, Физматкнига, Москва. – С. Юсупов Ю. И. Влияние погодных условий на воздействие на воздушное судно спутного следа при полете на крейсерском режиме.
    Метеоспектр. – 2No– C. 10-Юсупов Ю. И., Тихоненко Н. Д. Безопасный город – подсистема ГИС Метео. Труды IV Всероссийской конференции «Гидрометеорология и экология: достижения и пер- спективы развития»/MGO 2020 имени Л. Н. Карлина. – СПб.: ХИМИЗДАТ, 2– C. 429

    Помогаем с подготовкой сопроводительных документов

    Совместно разработаем индивидуальный план и выберем тему работы Подробнее
    Помощь в подготовке к кандидатскому экзамену и допуске к нему Подробнее
    Поможем в написании научных статей для публикации в журналах ВАК Подробнее
    Структурируем работу и напишем автореферат Подробнее

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    user1250010 Омский государственный университет, 2010, преподаватель,...
    4 (15 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Евгения Р.
    5 (188 отзывов)
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и со... Читать все
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и создаю красивые презентации. Сопровождаю работы до сдачи, на связи 24/7 ?
    #Кандидатские #Магистерские
    359 Выполненных работ
    Ольга Р. доктор, профессор
    4.2 (13 отзывов)
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласован... Читать все
    Преподаватель ВУЗа, опыт выполнения студенческих работ на заказ (от рефератов до диссертаций): 20 лет. Образование высшее . Все заказы выполняются в заранее согласованные сроки и при необходимости дорабатываются по рекомендациям научного руководителя (преподавателя). Буду рада плодотворному и взаимовыгодному сотрудничеству!!! К каждой работе подхожу индивидуально! Всегда готова по любому вопросу договориться с заказчиком! Все работы проверяю на антиплагиат.ру по умолчанию, если в заказе не стоит иное и если это заранее не обговорено!!!
    #Кандидатские #Магистерские
    21 Выполненная работа
    Мария Б. преподаватель, кандидат наук
    5 (22 отзыва)
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальнос... Читать все
    Окончила специалитет по направлению "Прикладная информатика в экономике", магистратуру по направлению "Торговое дело". Защитила кандидатскую диссертацию по специальности "Экономика и управление народным хозяйством". Автор научных статей.
    #Кандидатские #Магистерские
    37 Выполненных работ
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы
    Дарья П. кандидат наук, доцент
    4.9 (20 отзывов)
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных... Читать все
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных исследований, связанных с журналистикой, филологией и литературой
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы

    Последние выполненные заказы

    Другие учебные работы по предмету

    Диагностика авроральных овалов в двух полушариях Земли на основе техники инверсии магнитограмм
    📅 2022год
    🏢 ФГБУН Ордена Трудового Красного Знамени Институт солнечно-земной физики Сибирского отделения Российской академии наук
    Метод анализа пространственных вариаций интенсивности свечения верхней атмосферы, регистрируемых цифровыми широкоугольными камерами
    📅 2022год
    🏢 ФГБУН Ордена Трудового Красного Знамени Институт солнечно-земной физики Сибирского отделения Российской академии наук
    Пространственно-временные характеристики грозовой активности в северном регионе Азии
    📅 2021год
    🏢 ФГБУН Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения Российской академии наук