Estimates of the tropopause height and its variations based on the reanalysius data

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Estimates of the tropopause height for the period 1980–2023 were obtained from the monthly average data of the ERA5 reanalysis and NCEP/DOE II for the atmospheric temperature and (in the case of using the isobaric vertical coordinate) geopotential height on a three–dimensional grid. Algorithm for estimating tropopause height Htr is refined with the possibility of applying to data of high spatial resolution. The estimated multi–year means of tropopause height change from 16–17 km in the tropics to 8–9 km in the polar regions with only relatively weak non–zonal features. At the same time, interannual variations of Htr characterized by standard deviations are comparable to the vertical resolution of the used reanalysis data (several hundred meters), reaching one and a half to two kilometers in the subtropical regions, two kilometers in the regions of subtropical jets (especially in the winter hemisphere). The peculiarities of variations of the tropopause height with a period of about 4 years were revealed, which can be explained by the influence of El Niño/La Niña events on the regional processes of formation of the deep convection in the atmosphere. the statistically significant linear trends of the tropopause height in the subtropics (several m/year) were noted.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Kuzmin

Lomonosov Moscow State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: Aleksey.kuz.min@yandex.ru

Физический факультет

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1, bld. 2, Moscow, 119991

A. Eliseev

Lomonosov Moscow State University; Obukhov Institute of Atmospheric Physics RAS; Marchuk Institute of Numerical Mathematics RAS; Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics RAS

Email: Aleksey.kuz.min@yandex.ru

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Физический факультет; 

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1, bld. 2, Moscow, 119991; Pyzhevsky per., 3, Moscow, 119017; Gubkina str., 8, Moscow, 119333; Ulyanova str., 46, Nizhny Novgorod, 603950

I. Mokhov

Lomonosov Moscow State University; Obukhov Institute of Atmospheric Physics RAS; Moscow Institute of Physics and Technology

Email: Aleksey.kuz.min@yandex.ru

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Физический факультет; 

俄罗斯联邦, Leninskie Gory, 1, bld. 2, Moscow, 119991; Pyzhevsky per., 3, Moscow, 119017; Institutsky per., 9, Dolgoprudny, Moscow obl., 141701

参考

  1. Безотеческая Е.А., Чхетиани О.Г., Мохов И.И. Изменчивость струйных течений в атмосфере Северного полушария в последние десятилетия (1980–2021 гг.) // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 3. С. 265–274.
  2. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Т. 1. M.: Мир, 1971. 318 с.
  3. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Т. 2. M.: Мир, 1972. 288 с.
  4. Иванова А.Р. Тропопауза — многообразие определений и современные подходы к идентификации // Метеорология и гидрология. 2013. № 12. С. 23–36.
  5. Маховер З.М. Климатология тропопаузы. Л.: Гидрометеоиздат. 1983. 256 c. Моханакумар К. Взаимодействие стратосферы и тропосферы. М.: Физматлит, 2011. 452 с.
  6. Мохов И.И. Метод амплитудно-фазовых характеристик для анализа динамики климата // Метеорология и гидрология. 1985. № 5. С. 80–89.
  7. Мохов И.И. Диагностика особенностей годового хода температурного режима атмосферы в модели общей циркуляции // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1989. Т. 25. № 2. С. 143–150.
  8. Мохов И.И. Диагностика структуры климатической системы. СПб.: Гидрометеоиздат. 1993. 270 с.
  9. Мохов И.И., Елисеев А.В., Хандорф Д. и др. Северо-Атлантическое Колебание: диагноз и моделирование декадной изменчивости и ее долгопериодной эволюции // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2000. Т. 36. № 5. С. 605–616.
  10. Мохов И.И., Елисеев А.В., Хворостьянов Д.В. Эволюция характеристик климатической изменчивости, связанной с явлениями Эль–Ниньо/Ла–Нинья // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2000. Т. 36. № 6. С. 741–751.
  11. Мохов И.И., Акперов М.Г. Вертикальный температурный градиент в тропосфере и его связь с приповерхностной температурой по данным реанализа // Изв. РAH. Физика атмосферы и океана. 2006. Т. 42. № 4. C. 467–475.
  12. Шакина Н.П., Борисова В.В. Опыт использования потенциального вихря для расчета высоты тропо-паузы // Метеорология и гидрология. 1992. № 9. С. 57.
  13. Bethan S., Vaughan G., Reid S.J. A comparison of ozone and thermal tropopause heights and the impact of tropopause definition on quantifying the ozone content of the troposphere // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., Part B. 1996. V. 122. № 532. P. 929–944.
  14. Deser C., Alexander M.A., Xie S.P., Phillips A.S. Sea surface temperature variability: Patterns and mechanisms // Annual review of marine science. 2010. V. 2. № 1. P. 115–143.
  15. Handorf D., Petoukhov V.K., Dethloff K. et al. Decadal climate variability in a coupled atmosphere-ocean climate model of moderate complexity // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. № D22. P. 27253–27275.
  16. Hersbach H., Bell B., Berrisford P. et al. The ERA5 global reanalysis // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 2020. V. 146. № 730. P. 1999–2049.
  17. Hoinka K.P. Statistics of the global tropopause pressure // Mon. Weather Rev. 1998. V. 126. № 12. P. 3303–3325.
  18. Hoerling M.P., Schaack T.K., Lenzen A.J. Global objective tropopause analysis // Mon. Weather Rev. 1991. V. 119. № 8. С. 1816–1831.
  19. Holton J.R., Haynes P.H., McIntyre M.E. et al. Stratosphere-troposphere exchange // Reviews of geophysics. 1995. Т. 33. № 4. P. 403–439.
  20. Hu S., Vallis G.K. Meridional structure and future changes of tropopause height and temperature // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 2019. V. 145. № 723. P. 2698–2717.
  21. Kanamitsu M., Ebisuzaki W., Woollen J. et al. Ncep–doe amip–ii reanalysis (r–2) // Bull. Am. Meteorol Soc. 2002. V. 83. № 11. P. 1631–1644.
  22. Liu C. Severe weather in a warming climate // Nature. 2017. V. 544. № 7651. P. 422–423. Liu C., Barnes E. Synoptic formation of double tropopauses // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2018. V. 123. № 2. P. 693–707.
  23. Liu N., Liu C. Global distribution of deep convection reaching tropopause in 1 year GPM observations // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2016. V. 121. № 8. P. 3824–3842.
  24. Mateus P., Mendes V.B., Pires C.A.L. Global empirical models for tropopause height determination // Remote Sensing. 2022. V. 14. № 17. P. 4303.
  25. Meng L., Liu J., Tarasick D.W. et al. Continuous rise of the tropopause in the Northern Hemisphere over 1980–2020 // Science Advances. 2021. V. 7. № 45. eabi8065.
  26. Reed R.J. A study of a characteristic tpye of upper-level frontogenesis // Journal of Atmospheric Sciences. 1955. V. 12. № 3. P. 226–237.
  27. Reichler T., Dameris M., Sausen R. Determining the tropopause height from gridded data // Geophysical research letters. 2003. V. 30. № 20.
  28. Shapiro M.A. Turbulent mixing within tropopause folds as a mechanism for the exchange of chemical constituents between the stratosphere and troposphere // Journal of Atmospheric Sciences. 1980. V. 37. № 5. P. 994–1004.
  29. Son S.W., Polvani L.M., Waugh D.W. et al. The impact of stratospheric ozone recovery on the Southern Hemisphere westerly jet // Science. 2008. V. 320. № 5882. P. 1486–1489.
  30. Taylor C.M., Belušić D., Guichard F. et al. Frequency of extreme Sahelian storms tripled since 1982 in satellite observations // Nature. 2017. V. 544. № 7651. P. 475–478.
  31. Thuburn J., Craig G.C. GCM tests of theories for the height of the tropopause // Journal of the Atmospheric Sciences. 1997. V. 54. № 7. P. 869–882.
  32. Tinney E.N., Homeyer C.R., Elizalde L. et al. A Modern Approach to a Stability-Based Definition of the Tropopause // Mon. Weather Rev. 2022. V. 150. № 12 P. 3151–3174.
  33. Ulbrich U., Pinto J.G., Kupfer H. et al. Changing Northern Hemisphere storm tracks in an ensemble of IPCC climate change simulations // Journal of Climate. 2008. V. 21. № 8. P. 1669–1679.
  34. Wilcox L.J., Hoskins B.J., Shine K.P. A global blended tropopause based on ERA data. Part I: Climatology // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 2012. V. 138. № 664. P. 561–575.
  35. Wilcox L.J., Hoskins B.J., Shine K.P. A global blended tropopause based on ERA data. Part II: Trends and tropical broadening // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 2012. V. 138. № 664. P. 576–584.
  36. WMO. World Meteorological Organization (WMO): Geneva, Switzerland. 1957. V. 6. P. 136.
  37. Wu X., Fu Q., Kodama C. Response of Tropical Overshooting Deep Convection to Global Warming Based on Global Cloud-Resolving Model Simulations // Geophysical Research Letters. 2023. V. 50. № 14. e2023GL104210.
  38. Zängl G., Hoinka K.P. The tropopause in the polar regions // Journal of Climate. 2001. V. 14. № 14. P. 3117–3139.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Annual mean zonal tropopause height in 1980–2023 based on ERA5 (a) and NCEP/DOE II (b) data. The curves show the average long-term values, the vertical hatching is the area corresponding to one interannual standard deviation.

下载 (90KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Average annual tropopause height (a, c) and corresponding interannual standard deviation (b, d) based on ERA5 (a, b) and NCEP/DOE II (c, d) data for 1980–2023.

下载 (152KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Similar to Fig. 2, but for December–February

下载 (129KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Similar to Fig. 2, but for June–August

下载 (154KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Estimates of the linear trend coefficient of the tropopause height Htr based on ERA5 (a, b) and NCEP/DOE II (c, d) data for the period 1980–2023. (a, c) — three-dimensional data, (b, d) — zonal-average data. Points (a, c) mark regions with a linear trend significant at the 5% level.

下载 (182KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Similar to Fig. 5, but for the parameter βHtr the relationship between the tropopause height and the surface temperature

下载 (483KB)
索引源数据


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».