Влияние циркуляционных факторов на количество атмосферных осадков холодного сезона на территории Западной Сибири

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Работа посвящена анализу влияния разных состояний циркумполярного вихря на локальные особенности полей геопотенциала, которые, в свою очередь, определяют изменчивость осадков холодного сезона на исследуемой территории Западной Сибири. Данные и методы. Выполнен статистический анализ временных рядов среднесезонных значений количества атмосферных осадков холодного сезона, полученных по данным 33 метеостанций, расположенных в пределах выбранной координатной области. Для анализа распределения гидрометеорологических полей, соответствующих различным состояниям циркумполярного вихря, построены композитные пространственные распределения, соответствующие десяти наиболее характерным годам для обеих фаз телеконнекционного индекса POL. Результаты и обсуждение. Установлена статистически значимая связь между количеством атмосферных осадков холодного сезона (ноябрь–март) на исследуемой территории и состоянием циркумполярного вихря. Показано, что в условиях отрицательной фазы индекса POL количество атмосферных осадков холодного сезона больше, чем в условиях положительной фазы этого индекса. Выводы. По результатам работы сделаны выводы о том, что в условиях слабого циркумполярного вихря и развитых меридиональных процессов (отрицательная фаза POL) на исследуемой территории количество атмосферных осадков холодного сезона больше, чем в условиях сильного (положительная фаза POL) циркумполярного вихря и активных широтных процессов.

Об авторах

Надежда Николаевна Безуглова

Институт водных и экологических проблем СО РАН

г. Барнаул, ул. Молодежная,1

Константин Юрьевич Суковатов

Институт водных и экологических проблем СО РАН

г. Барнаул, ул. Молодежная,1

Список литературы

  1. Gao T., Yu J., Paek H. Impacts of four northernhemisphere teleconnection patterns on atmospheric circulations over Eurasia and the Pacific // Theoretical and Applied Climatology. 2016. Vol. 129. P. 815–831. https://doi.org/10.1007/S00704-016-1801-2
  2. Gao N., Bueh C., Xie Z., Gong Y. A Novel Identification of the Polar/Eurasia Pattern and Its Weather Impact in May // Journal of Meteorological Research. 2019. Vol. 33. P. 810–825. https://doi.org/10.1007/s13351-019-9023-z
  3. Mirhashemi H., Hasanvand Z. The effect of teleconnection patterns on monthly rainfall in Khorramabad and Kermanshah stations // Water and Soil Management and Modeling. 2023. Vol. 3, iss. 4. P. 133–151. https://doi.org/10.22098/mmws.2022.11702.1159
  4. Золина О. Г., Булыгина О. Н. Современная климатическая изменчивость характеристик экстремальных осадков в России // Фундаментальная и прикладная климатология. 2016. Т. 1. С. 84–103. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2016-1-84-103, EDN: WBFQYV
  5. База данных GPCC. URL: https://www.dwd.de/EN/ourservices/gpcc/gpcc.html (дата обращения: 23.04.2024).
  6. База данных CRU TS4. URL: http://badc.nerc.ac.uk/data/cru/ (дата обращения: 24.04.2024).
  7. База данных GHCN. URL: https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/ghcn-gridded-products/ (дата обращения: 25.04.2024).
  8. База данных ERA. URL: https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/ERA5%3A+data+documentation (дата обращения: 25.04.2024).
  9. База данных NCEP/NCAR. URL: https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html (дата обращения: 22.04.2024).
  10. Barnston A. G., Livezey R. E. Classification, seasonality and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns // MonthlyWeather Review. 1987. Vol. 115. P. 1083–1126, https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)1152.0.CO;2
  11. Climate Prediction Center [сайт]. URL: http://www.cpc.ncep.noaa.gov (дата обращения: 22.04.2024).
  12. Francis J. A., Vavrus S. J. Evidence for wavier jet stream in response to rapid Arctic warming // Environmental Research Letters. 2015. Vol. 10, № 1. Article number 014005. https://doi.org/10.1088/1748-9326/10/1/014005
  13. Zhai W., Wang Z., Feng Y., Xue L., Ma Z., Tian L., Sun H. Developing the Actual Precipitation Probability Distribution Based on the Complete Daily Series // Sustainability. 2023. Vol. 15, iss. 17. Article number 13136. https://doi.org/10.3390/su151713136
  14. Cavanaugh N. R., Gershunov A., Panorska A. K., Kozubowski T. J. The probability distribution of intense daily precipitation // Geophysical Research Letters. 2015. Vol. 42. P. 1560–1567. https://doi.org/10.1002/2015GL063238/
  15. Обзоры Гидромедцентра РФ. URL: https://meteoinfo.ru/circulation-review (дата обращения: 23.04.2024).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».