Український антарктичний журнал

Том 20 № 1(24) (2022): Український антарктичний журнал
Articles

Виміряна та змодельована вертикальна структура опадів під час випадку опадів змішаної фази поблизу західного узбережжя Антарктичного півострова

PDF (English)
  • Д. Пішняк,
  • С. Разумний
Д. Пішняк
Державна установа Національний антарктичний науковий центр МОН України, м. Київ, 01601, Україна
С. Разумний
Державна установа Національний антарктичний науковий центр МОН України, м. Київ, 01601, Україна
DOI: https://doi.org/10.33275/1727-7485.1.2022.689
Опубліковано August 4, 2022
Ключові слова
  • відбивна здатність,
  • зсув вітру,
  • опади,
  • опади змішаної фази,
  • смуги опадів,
  • шар танення,
  • яскрава смуга опадів
    • ...Більше
    Менше
Як цитувати
Пішняк, Д., & Разумний, С. (2022). Виміряна та змодельована вертикальна структура опадів під час випадку опадів змішаної фази поблизу західного узбережжя Антарктичного півострова. Український антарктичний журнал, 20(1(24), 55-66. https://doi.org/10.33275/1727-7485.1.2022.689

Авторське право (c) 2022 Український антарктичний журнал

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Анотація

Структури опадів, які зазвичай легко ідентифікуються, відображають собою мезомасштабні процеси в атмосфері. У полярних регіонах ці процеси є проблемними для розуміння та відтворення у чисельних моделях. Нові автоматичні вимірювальні технології можуть забезпечувати моніторинг опадів у просторі та часі з інтервалом дискретності у хвилини чи навіть секунди. Так, і на Українській антарктичній станції «Академік Вернадський» працює кілька наземних вимірювальних систем та Micro Rain радар, призначений для дистанційного вимірювання вертикального розподілу опадів. Дані цих приладів показують стохастичну мінливість інтенсивності опадів, зумовлену турбулентністю, смуги опадів відповідно до процесів їх формування, а також зони зміни фази (танення) та вертикальні зсуви вітру. Часовий масштаб смуг у облогових опадах зазвичай варіював у межах 5—15 хвилин, що відповідало просторовому масштабу процесів 2—15 км (відповідно до отриманих параметрів змодельованої атмосфери). Модель Polar Weather Research and Forecast (Polar WRF) була використана для отримання загальних умов у атмосфері та для перевірки здатності самої моделі у відтворенні дрібномасштабних процесів. Для виділення шару танення снігу в даних моделювання, аналогічного тому, який ідентифікують радіолокатори, був запропонований простий спосіб на основі базових змінних моделі. Спосіб продемонстрував добру узгодженість результату як щодо положення 0 °С ізотерми в моделі, так і загалом з діаграмою радіолокаційних вимірів. Крім того, також виділяється наявність переохолоджених опадів змішаної фази. Модель дозволила отримати узгоджений результат для процесів великого масштабу, таких як атмосферні фронти та загальні особливості повітряних мас у цьому випадку дослідження. Але навіть роздільна здатність симуляції в 1 км відтворила дрібні мезомасштабні особливості структури опадів дуже згладжено, що виглядає далеким від реальності. Щодо інших особливостей опадів, таких як нахил смуг опадів, положення шару танення і зон змішаної фази, модель Polar WRF демонструє відносно високу відповідність натурним вимірюванням. Це загалом підтверджує, що модель може використовуватись для опису атмосферних умов, окрім механізмів ініціації опадів, які залишаються проблемою для моделювання на такому масштабі і просторовій роздільній здатності.


PDF (English)

Посилання

  1. Austin, P. M., & Bemis, A. C. (1950). A quantitative study of the “bright band” in radar precipitation echoes. Journal of the Atmospheric Sciences, 7(2), 145—151. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1950)007<0145:AQSOTB>2.0.CO;2
  2. Awaka, J., Iguchi, T., & Okamoto, K. (2009). TRMM PR standard algorithm 2A23 and its performance on bright band detection. Journal of the Meteorological Society of Japan. Ser. II, 87A, 31—52. https://doi.org/10.2151/jmsj.87A.31
  3. Bauer, H-S., Schwitalla, T., Wulfmeyer, V., Bakhshaii, A., Ehret, U., Neuper, M., & Caumont, O. (2015). Quantitative precipitation estimation based on high-resolution numerical weather prediction and data assimilation with WRF — a performance test. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 67(1), 25047. https://doi.org/10.3402/tellusa.v67.25047
  4. Brast, M., & Markmann, P. (2020). Detecting the melting layer with a micro rain radar using a neural network approach. Atmospheric Measurement Techniques, 13(12), 6645—6656. https://doi.org/10.5194/amt-13-6645-2020
  5. Chyhareva, A., Gorodetskaya, I., Krakovska, S., Pishniak, D., & Rowe, P. (2021). Precipitation phase transition in austral summer over the Antarctic Peninsula. Ukrainian Antarctic Journal, 1, 32—46. https://doi.org/10.33275/1727-7485.1.2021.664
  6. Drummond, F. J., Rogers, R. R., Cohn, S. A., Eck lund, W. L., Carter, D. A., & Wilson, J. S. (1996). A new look at the melting layer. Journal of the Atmospheric Sciences, 53(5), 759—769. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1996)053<0759:ANLATM>2.0.CO;2
  7. Durán-Alarcón, C., Boudevillain, B., Genthon, C., Grazioli, J., Souverijns, N., van Lipzig, N. P. M., Gorodetskaya, I. V., & Berne, A. (2019). The vertical structure of precipitation at two stations in East Antarctica derived from micro rain radars. The Cryosphere, 13, 247—264. https://doi.org/10.5194/tc-13-247-2019
  8. Gorodetskaya, I. V., Kneifel, S., Maahn, M., van Tricht, K., Thiery, W., Schween, J. H., Mangold, A., Crewell, S., & van Lipzig, N. P. M. (2015). Cloud and precipitation properties from ground-based remote-sensing instruments in East Antarctica. The Cryosphere, 9, 285—304. https://doi.org/10.5194/tc-9-285-2015
  9. Heymsfield, A. J., Bansemer, A., Poellot, M. R., & Wood, N. (2015). Observations of ice microphysics through the melting layer. Journal of the Atmospheric Sciences, 72(8), 2902—2928. https://doi.org/10.1175/JAS-D-14-0363.1
  10. Hines, K. M., & Bromwich, D. H. (2008). Development and testing of polar Weather Research and Forecasting (WRF) Model. Part I: Greenland ice sheet meteorology. Monthly Weather Review, 136(6), 1971—1989. https://doi.org/10.1175/2007MWR2112.1
  11. Hines, K. M., Bromwich, D. H., Silber, I., Russell, L. M., & Bai, L. (2021). Predicting frigid mixed-phase clouds for pristine coastal Antarctica. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126(23), e2021JD0 3 5112. https://doi.org/10.1029/2021JD035112
  12. Iguchi, T., Matsui, T., Tao, W.-K., Khain, A. P., Phillips, V. T. J., Kidd, C., L’Ecuyer, T., Braun, S. A., & Hou, A. (2014). WRF–SBM simulations of melting-layer structure in mixed-phase precipitation events observed during LPVEx. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 53(12), 2710—2731. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-13-0334.1
  13. Lenaerts, J. T. M., Medley, B., van den Broeke, M. R., & Wouters, B. (2019). Observing and modeling ice sheet surface mass balance. Reviews of Geophysics, 57(2), 376—420. https://doi.org/10.1029/2018RG000622
  14. Matsui, T., Zeng, X., Tao, W.-K., Masunaga, H., Olson, W. S., & Lang, S. (2009). Evaluation of long-term cloud-resolving model simulations using satellite radiance observations and multifrequency satellite simulators. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26(7), 1261—1274. https://doi.org/10.1175/2008JTECHA1168.1
  15. Paul, S., Wang, C. C., Tseng, L. S., Lee, D. I., Hong, J. S., Leou, T. M. (2021). Evaluation of rainfall forecasts by three mesoscale models during the Mei-yu season of 2008 in Taiwan. Part I: Subjective comparison. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 57(4), 817—838. https://doi.org/10.1007/s13143-021- 00229-2
  16. Pishniak, D., & Beznoshchenko, B. (2020). Improving the detailing of atmospheric processes modelling using the Polar WRF model: a case study of a heavy rainfall event at the Akademik Vernadsky station. Ukrainian Antarctic Journal, 2, 26—41. https://doi.org/10.33275/1727-7485.2.2020.650
  17. Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Liu, Z., Berner, J., Wang, W., Powers, J. G., Duda, M. G., Barker, D., & Huang, X.-Y. (2021). A description of the advanced research WRF Model Version 4.3 (No. NCAR/TN-556+STR). https://doi.org/10.5065/1dfh-6p97
  18. Souverijns, N., Gossart, A., Lhermitte, S., Gorodetskaya, I. V., Kneifel, S., Maahn, M., Bliven, F. L., & van Lipzig, N. P. M. (2017). Estimating radar reflectivity — snowfall rate relationships and their uncertainties over Antarctica by combining disdrometer and radar observations. Atmospheric Research, 196, 211—223. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.06.001
  19. Szeto, K. K., Lin, C. A., & Stewart, R. E. (1988). Mesoscale circulations forced by melting snow. Part I: Basic simulations and dynamics. Journal of the Atmospheric Sciences, 45(11), 1629—1641. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1988)045<1629:MCFBMS>2.0.CO;2
  20. Thurai, M., Deguchi, E., Iguchi, T., & Okamoto, K. (2003). Freezing height distribution in the tropics. International Journal of Satellite Communications and Networking, 21(6), 533—545. https://doi.org/10.1002/sat.768
  21. Zheng, J., Zhang, P., Liu, L., Liu, Y., & Che, Y. (2019). A study of vertical structures and microphysical characteristics of different convective cloud—precipitation types using Kaband millimeter wave radar measurements. Remote Sensing, 11(15), 1810. https://doi.org/10.3390/rs11151810