Impact of the meteorological storm in the Moscow region in May 2017 on variations in upper atmosphere parameters

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

A numerical simulation of atmospheric wave propagation ahead of a strong pressure spike during a squall in Moscow on May 29, 2017, was performed using a three-dimensional version of the high-resolution nonlinear numerical model AtmoSym. The meteorological source was specified based on experimental observations of a network of 4 microbarographs located in the Moscow region. Wave perturbations in the upper atmosphere caused by the generation of internal gravity waves by the meteorological source were estimated.

全文:

受限制的访问

作者简介

Yu. Kurdyaeva

Kaliningrad Branch of the Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: yakurdyaeva@gmail.com
俄罗斯联邦, Kaliningrad

O. Borchevkina

Kaliningrad Branch of the Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation of the Russian Academy of Sciences

Email: yakurdyaeva@gmail.com
俄罗斯联邦, Kaliningrad

E. Golikova

Obukhov Institute of Atmospheric Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: yakurdyaeva@gmail.com
俄罗斯联邦, Moscow

I. Karpov

Kaliningrad Branch of the Pushkov Institute of Terrestrial Magnetism, Ionosphere and Radio Wave Propagation of the Russian Academy of Sciences

Email: yakurdyaeva@gmail.com
俄罗斯联邦, Kaliningrad

参考

  1. Zettergren M.D., Snively J.B. // J. Geophys. Res. Space Phys. 2015. V. 120. No. 9. P. 8002.
  2. Alexander M.J., Geller M., McLandress C. et al. // Q. J. R. Meteorol. Soc. 2010. V. 136. No. 650. P. 1103.
  3. Lilienthal F., Yiğit E., Samtleben N., Jacobi C. // Front. Astron. Space Sci. 2020. V. 7. Art. No. 588956.
  4. Plougonven R., Zhang F. // Rev. Geophys. 2014. V. 52. No. 1. P. 33.
  5. Yiğit E., Medvedev A.S. // Adv. Space Res. 2015. V. 55. No. 4. P. 983.
  6. Fritts D.C., Alexander M.J. // Rev. Geophys. 2003. V. 41. Art. No. 1.
  7. Гаврилов Н.М., Коваль А.В. // Изв. РАН. Физ. атм. и океана. 2013. Т. 49. № 3. С. 271; Gavrilov N.M., Koval A.V. // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2013. V. 49. No. 3. P. 244.
  8. Мингалев И.В., Орлов К.Г., Федотова Е.А. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2022. Т. 86. № 3. С. 434; Mingalev I.V., Orlov K.G., Fedotova E.A. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2022. V. 86. No. 3. P. 354.
  9. Richter J.H., Sassi F., Garcia R.R. // J. Atmos. Sci. 2010. V. 67. No. 1. P. 136.
  10. Hines C.O. The upper atmosphere in motion: a selection of papers with annotation. American Geophysical Union, 1974.
  11. Akmaev R.A., Yudin V.A., Ortland D.A. // Ann. Geophys. 1997. V. 15. No. 9. P. 1187.
  12. Gavrilov N.M. // Ann. Geophys. 1997. V. 15. No. 12. P. 1570.
  13. Курдяева Ю.А., Кшевецкий С.П., Борчевкина О.П., Карпов М.И. // Геомагн. и аэроном. 2022. Т. 62. № 4. С. 537; Kurdyaeva Y.A., Kshevetsky S.P., Borchevkina O.P., Karpov M.I. // Geomagn. Aeronomy. 2022. V. 62. No. 4. P. 453.
  14. Borchevkina O.P., Kurdyaeva Y.A., Karpov I.V. et al. // Atmosphere. 2021. V. 12. Art. No. 11.
  15. Gavrilov N.M., Kshevetskii S.P. // Earth, Planets Space. 2014. V. 66. No. 1. P. 88.
  16. Курдяева Ю.А., Кшевецкий С.П., Гаврилов Н.М., Голикова Е.В. // Сиб. журн. вычисл. матем. 2017. Т. 20. № 4. С. 393; Kurdyaeva Y.A., Kshevetskii S.P., Gavrilov N.M., Golikova E.V. // Numer. Analys. Appl. 2017. V. 10. No. 4. P. 324.
  17. Кшевецкий С.П., Курдяева Ю.А., Куличков С.Н. // Изв. РАН. Физ. атм. и океана. 2022. Т. 58. № 1. С. 37; Kshevetskii S.P., Kurdyaeva Y.A., Kulichkov S.N. // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2022. V. 58. No. 1. P. 30.
  18. Kshevetskii S., Borchevkina O., Kurdyaeva Y. et al. // Pure Appl. Geophys. 2020. V. 177. No. 11. P. 5567.
  19. Кшевецкий С.П. // Журн. вычисл. матем. и мат. физики. 2001. Т. 41. № 2. С. 295; Kshevetskii S.P. // Comput. Math. Math. Phys. 2001. V. 41. No. 2. P. 273.
  20. Kshevetskii S.P. // Nonlinear. Proc. Geophys. 2001. V. 41. P. 37.
  21. Кшевецкий С.П. // Журн. вычисл. матем. и мат. физики. 2001. Т. 41. № 2. С. 1870; Kshevetskii S.P. // Comp. Math. Math. Phys. 2001. V. 41. P. 1777.
  22. Karpov I.V., Kshevetskii S.P. // J. Atmos. Sol.-Terr. Phys. 2017. V. 164. P. 89.
  23. Курдяева Ю.А., Кшевецкий С.П. // Изв. РАН. Сер. физ. 2022. Т. 86. № 3. С. 423; Kurdyaeva Y.A., Kshevetskii S.P. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2022. V. 86. No. 3. P. 343.
  24. Nigussie M., Moldwin M., Yizengaw E. // Atmosphere. 2022. V. 13. No. 9. P. 1414.
  25. John S.R., Kumar K.K. // Clim. Dynam. 2012. V. 39. P. 1489.
  26. Hindley N.P., Wright C.J., Smith N.D., Mitchell N.J. // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15. P. 7797.
  27. Гаврилов Н.М. // Изв. АН СССР. Физ. атм. и океана. 1974. Т. 10. № 1. С. 83.
  28. Намгаладзе А.А., Кореньков Ю.Н., Клименко В.В. и др. // Геомагн. и аэроном. 1990. Т. 30. № 4. С. 612.
  29. Klimenko M.V., Klimenko V.V., Bessarab F.S. et al. // J. Space Weather Space Clim. 2019. V. 9. Art. No. A39.
  30. Bessarab F.S., Sukhodolov T.V., Klimenko M.V. // Adv. Space Res. 2021. V. 67. No. 1. P. 133.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Atmospheric pressure variations obtained at the microbarograph network of the Obukhov Institute of Atmospheric Physics of the Russian Academy of Sciences during the passage of the meteorological front over the Moscow region on 29 May 2017

下载 (262KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Wave additive distribution (cross-section by OY plane) to temperature, K, for time t = 1 h (a) and 2 h (b)

下载 (317KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Frequency characteristics of wave temperature fluctuations at different heights at different points (horizontal coordinate - x; vertical coordinate - z). The source centre is defined at the lower boundary near the point x = 0 km

下载 (453KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Wavelet analysis of the vertical structure of temperature perturbations obtained in numerical calculations to extract the characteristics of waves in the thermosphere. The source centre is defined at the lower boundary near the point x = 0 km

下载 (329KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Heat flux created by atmospheric wave propagation into the upper atmosphere

下载 (91KB)
索引源数据

版权所有 © 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».