Ssylka

Как сливаются грозовые фронты у подножия гор Пекина?

В августе 2021 года группа исследователей из Нанкинского университета информационных наук и технологий (NUIST) совместно с Институтом физики атмосферы Китайской академии наук (IAP CAS) провела уникальное исследование взаимодействия грозовых кластеров в регионе Пекина.
Как сливаются грозовые фронты у подножия гор Пекина?
Изображение носит иллюстративный характер

Пекинский регион представляет особый интерес для метеорологов из-за своего географического положения на стыке горной местности и равнины, а также ввиду его политической значимости как столичного региона. До настоящего момента большинство исследований фокусировалось на линиях шквалов, оставляя без должного внимания процессы слияния грозовых кластеров.

Используя модель Weather Research and Forecasting, ученые детально изучили поведение двух типов грозовых кластеров. Горный кластер демонстрировал заторможенное движение и ограниченное развитие холодного пула, характеризуясь отрицательной термической плавучестью в нижних слоях и подавленным вертикальным движением воздушных масс.

Равнинный грозовой кластер, напротив, отличался усиленной подвижностью. Его характерными особенностями стали положительное возмущение вертикального давления и ускоренное восходящее движение воздушных масс.

Процесс слияния кластеров происходил непосредственно у подножия гор. В этой зоне наблюдалось значительное усиление эффектов холодного пула и конвергенции воздушных потоков, что привело к интенсификации вертикального движения воздушных масс.

После слияния в нижних слоях атмосферы образовалось положительное возмущение, сформировался вертикальный градиент давления, а также появилась положительная термическая плавучесть в приземном слое. Все эти факторы существенно повлияли на развитие вертикального движения воздушных масс.

Результаты исследования, опубликованные в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters, открывают новые перспективы для изучения процессов ослабления, усиления и устойчивости нисходящих потоков в горных районах. Эти данные имеют важное значение для повышения точности прогнозирования погодных явлений в регионах со сложным рельефом.


Новое на сайте

18590Является ли ИИ-архитектура, имитирующая мозг, недостающим звеном на пути к AGI? 18589Как Operation Endgame нанесла сокрушительный удар по глобальной киберпреступности? 18588Кибервойна на скорости машин: почему защита должна стать автоматической к 2026 году 18587Как одна ошибка в коде открыла для хакеров 54 000 файрволов WatchGuard? 18586Криптовалютный червь: как десятки тысяч фейковых пакетов наводнили npm 18585Портативный звук JBL по рекордно низкой цене 18584Воин-крокодил триаса: находка в Бразилии связала континенты 18583Опиум как повседневность древнего Египта 18582Двойной удар по лекарственно-устойчивой малярии 18581Почему взрыв массивной звезды асимметричен в первые мгновения? 18580Почему самые удобные для поиска жизни звезды оказались наиболее враждебными? 18579Смертоносные вспышки красных карликов угрожают обитаемым мирам 18578Почему самый активный подводный вулкан тихого океана заставил ученых пересмотреть дату... 18577Вспышка на солнце сорвала запуск ракеты New Glenn к Марсу 18576Как фишинг-платформа Lighthouse заработала миллиард долларов и почему Google подала на...