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

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка