Анализ данных самолетных наблюдений за атмосферной турбулентностью над Восточной Сибирью и Дальним Востоком

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлен анализ данных самолетных наблюдений за атмосферной турбулентностью над территорией Восточной Сибири и Дальнего Востока с января 2020 г. по июль 2024 г. Рассмотрено распределение данных о турбулентности по сезонам года, географическим районам, вертикальным слоям и интенсивности. Получено, что наибольшее количество сообщений о турбулентности поступает с уровней, относящихся к верхней тропосфере. Сообщения из нижней тропосферы относятся в основном к планетарному пограничному слою и содержат информацию только об умеренной и сильной турбулентности преимущественно в окрестности крупных аэродромов. Обсуждается возможность определения типа наблюдаемой турбулентности по данным самолетных сообщений в совокупности с данными наземных и космических наблюдений с целью совершенствования методов прогнозирования турбулентности, опасной для авиационных полетов, по данным численных моделей прогноза погоды.

Об авторах

Е. М Вербицкая

Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт

Email: werbaem@gmail.com
кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник Владивосток, Россия

З. В Вербицкая

Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт

Email: derez@ya.ru
младший научный сотрудник Владивосток, Россия

С. О Романский

Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт

Email: khvrom@ya.ru
кандидат физико-математических наук Владивосток, Россия

Список литературы

  1. Вербицкая Е.М., Романский С.О. Использование высокопроизводительной вычислительной техники для численного моделирования и прогнозирования опасных для авиации явлений погоды в Дальневосточном регионе // Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления: материалы VI Международной научно-практической конференции (Хабаровск, 14-16 сентября 2021 г.). Хабаровск: Тихоокеанский государственный университет, 2021. С. 40-45.
  2. 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.M., Huang X. A description of the advanced research WRF model version 4 (No. NCAR/TN-556+STR). Boulder: National Center for Atmospheric Research, 2021. doi: 10.5065/1dfh-6p97.
  3. Lee D., Chun H., Kim S., Sharman R.D., Kim J. Development and evaluation of global Korean aviation turbulence forecast systems based on an operational numerical weather prediction model and in situ flight turbulence observation data // Weather and Forecasting. 2022. Vol. 37. P. 371-392. doi: 10.1175/WAF-D-22-0086.1.
  4. Sharman R.D., Lane T. (Eds.) Aviation turbulence: processes, detection, prediction. Springer International Publishing, 2016. doi: 10.1007/978-3-319-23630-8.
  5. Винниченко Н.К., Пинус Н.З., Шметер С.М., Шур Г.Н. Турбулентность в свободной атмосфере. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 288 с.
  6. Обухов А.М. Турбулентность и динамика атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 414 с.
  7. Foudad M., Sanchez-Gomez E., Jaravel T., Rochoux M., Terray L. Past and future trends in clear-air turbulence over the Northern Hemisphere // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2024. Vol. 129. e2023JD040261. doi: 10.1029/2023JD040261.
  8. Barry R.G. Mountain weather and climate. Cambridge: Cambridge University Press, 2008. doi: 10.1017/CBO9780511754753.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».