Energy of cyclones and anticyclones in their development

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Using statistical properties of the solution of the Fokker-Planck-Kolmogorov equation (FPC) for velocities and coordinates, and using the vortex identification method, quantitative estimates of the distributions of various characteristics of cyclones and anticyclones (including lifetime, wind speed, size, characteristic forcing, and kinetic energy) as a function of their intensity have been obtained. The calculations are based on ERA5 reanalysis data for the period 2010–2021. The vortex lifetimes estimated using the FPC correspond to the lifetimes obtained using the vortex identification method, and the theoretical distribution of cyclones by intensity practically coincides with the observed ones. The characteristics of vortices during their life cycle are also investigated. In general, all analysed characteristics of cyclones increase with their intensification. But for intense anticyclones the increase is not as pronounced as for cyclones.

Авторлар туралы

M. Akperov

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: aseid@ifaran.ru
Ресей, Moscow

G. Golitsyn

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences

Email: aseid@ifaran.ru

academician of the RAS

Ресей, Moscow

V. Semenov

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences; Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: aseid@ifaran.ru

academician of the RAS

Ресей, Moscow; Moscow

Әдебиет тізімі

  1. Jaiser R., Akperov M., Timazhev A., Romanowsky E., Handorf D., Mokhov I. Linkages between Arctic and Mid-Latitude Weather and Climate: Unraveling the Impact of Changing Sea Ice and Sea Surface Temperatures during Winter // Meteorol. Z. 2023. 32. 173–194. https://doi.org/10.1127/metz/2023/1154, 2023
  2. Бабанов Б.А., Семенов В.А., Акперов М.Г., Мохов И.И., Keenlyside N.S. Повторяемость зимних режимов атмосферной циркуляции в Евро-Атлантическом регионе и связанные с ними экстремальные погодно-климатические аномалии в Северном полушарии // Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36. № 04. С. 304–312. https://doi.org/10.15372/AOO20230407.
  3. Акперов М.Г., Мохов И.И. Изменения циклонической активности и осадков в атмосфере внетропических широт Северного полушария в последние десятилетия по данным реанализа ERA5 // Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36. № 05. С. 377–380. https://doi.org/10.15372/AOO20230507.
  4. Акперов М.Г., Мохов И.И. Изменчивость режимов атмосферных антициклонов и их связь с температурными вариациями во внетропических широтах северного полушария в последние десятилетия // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2024. Т. 60. № 01. https://doi.org/10.31857/s0002351524010023
  5. Smith P.J. The energetics of extratropical cyclones // Rev. Geophys. 1980. 18(2). 378–386. https://doi.org/10.1029/RG018i002p00378.
  6. Dzambo A., McFarquhar G., Sledd A., L’Ecuyer T. Assessing latent and kinetic energy trend changes in extratropical cyclones from 1940 to 2020: Results from ERA-5 reanalysis // Geophysical Research Letters. 2023. 50. e2023GL105207. https://doi.org/10.1029/2023GL105207
  7. Kolmogorov A.N. Zufallige Bewegungen // Annals of Mathematics. 1934. 35. 116–117.
  8. Obukhov A.M. Description of turbulence in terms of Lagrangian variables // Adv. Geophys. 1959. 6. 113–116.
  9. Голицын Г.С. Работа А.Н. Колмогорова 1934 г. — основа для объяснения статистики природных явлений макромира // УФН. 2024. Т. 194. С. 86–96
  10. Монин А.С., Яглом А.М. Статистическая гидромеханика. Ч.2. М: Наука, 1967. 720 с.
  11. Гледзер Е.Б., Голицын Г.С. Скейлинг и конечные ансамбли частиц в движении с притоком энергии // ДАН. 2010. Т. 433. № 4. С. 466–470.
  12. Голицын Г.С, Чернокульский А.В., Вазаева Н.В. Энергетика торнадо и смерчей // Докл. РАН. Науки о Земле. 2023.
  13. Акперов М.Г., Бардин М.Ю., Володин Е.М. и др. Функции распределения вероятностей циклонов и антициклонов по данным реанализа и модели климата ИВМ РАН // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. T. 43. № 6. С. 764‒772.
  14. Голицын Г.С. Вероятностные структуры макромира: землетрясения, ураганы, наводнения. М: Физматлит. 2022. 184 с.
  15. Бардин М.Ю., Полонский А.Б. Североатлантическое колебание и синоптическая изменчивость в Европейско-Атлантическом регионе в зимний период // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2005. Т. 41. № 2. С. 3‒13
  16. Akperov M., et al. Future projections of cyclone activity in the Arctic for the 21st century from regional climate models (Arctic-CORDEX) // Glob. Planet. Change. 2019. V. 182. P. 103005
  17. Mirseid Akperov, Vladimir Semenov, Igor Mokhov, Wolfgang Dorn and Annette Rinke. Impact of Atlantic water inflow on winter cyclone activity in the Barents Sea: Insights from coupled regional climate model simulations // Environmental Research Letters. 2020. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab6399
  18. Голицын Г.С., Мохов И.И., Акперов М.Г., Бардин М.Ю. Функции распределения вероятности для циклонов и антициклонов в период 1952–2000 гг.: инструмент для определения изменений глобального климата // ДАН. 2007. Т. 413. № 2. C. 254–256.
  19. Simmonds I., Keay K. Extraordinary September Arctic sea ice reductions and their relationships with storm behavior over 1979-2008 // Geophys. Res. Lett. 2009. V. 36, L19715. https://doi.org/10.1029/2009GL039810
  20. Pepler, A.S., Dowdy A.J. Australia’s Future Extratropical Cyclones // J. Climate. 2022. 35. 7795–7810.https://doi.org/10.1175/JCLI-D-22-0312.1

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2024

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».