1. Введение

Объектом исследования являются радиоэхо наиболее часто встречающихся в природе многоячейковых градовых облаков.

Известно, что грозоградовые процессы подразделяются на одноячейковые, многоячейковые и суперячейковые. Характерные особенности структуры и динамики конвективных ячеек различных типов довольно подробно описаны в работах [1], [2], [3], [4]. Многоячейковые градовые облака кратко можно охарактеризовать следующим образом:

- состоят из нескольких одновременно существующих конвективных ячеек, находящихся на разных стадиях развития;

- в зависимости от пространственной структуры ветра в атмосфере могут реализоваться в виде трех подтипов многоячейковых градовых облаков: упорядоченные, неупорядоченные и переходного типа [5], [6], [7].

Упорядоченные многоячейковые градовые процессы имеют фронтальное происхождение и развиваются в дни, когда направление ветра в слое облакообразования почти не меняется, а его скорость растет с высотой. Они представляют собой класс хорошо организованных по структуре и динамике развития градовые процессы.

Ячейки в неупорядоченных градовых облаках осесимметричны или слабо несимметричны, перемещаются в различных направлениях (либо по ведущему направлению, либо следуя орографии), короткоживущие, средней интенсивности, град из них выпадает пятнами.

В процессах переходного типа одна из ячеек развивается по типу суперячейковой [8].

На Северном Кавказе повторяемость многоячейковых градовых процессов составляет от 70 до 80% [5]. Представляет интерес для каждого типа градовых облаков на основании многолетних радиолокационных наблюдений разработать эмпирическую модель, включающую распределения ключевых параметров, характерные для того или иного типа. Это необходимо сделать по многим причинам.

Во-первых, такая модель позволит более точно прогнозировать выпадение града, что критически важно для сельского хозяйства и других отраслей экономики, подверженных риску градобития.

Во-вторых, эмпирическая модель, основанная на радиолокационных данных, может служить основой для разработки и совершенствования алгоритмов автоматического распознавания типов градовых облаков. Это значительно упростит и ускорит процесс анализа радиолокационной информации, что особенно важно в условиях быстро меняющейся метеорологической обстановки.

В-третьих, детальное изучение распределения ключевых параметров различных градовых облаков позволит лучше понять физические процессы, происходящие внутри них, и, следовательно, улучшить существующие численные модели грозоградовых явлений. Это, в свою очередь, приведет к более точным прогнозам интенсивности и продолжительности градобития. Целью данной работы являлось детальное изучение распределения ключевых параметров многоячейковых градовых облаков, статистическая обработка полученных результатов и на ее основе построение эмпирической модели многоячейкового облака.

В работе использовались радиолокационные данные, полученные за период с 2003 по 2023 годы в центральной части Северного Кавказа. Для написания статьи использовалась архивная информация, собранная в Базах радиолокационных данных градовых облаков (БД) за летние сезоны 2003–2023 годов [9], [10]. Для оперативного выбора необходимых данных были разработаны специальные запросы к БД. Статистический анализ радиолокационных данных позволил получить распределения некоторых параметров мощных градовых ячеек.

2. Основная часть

Одним из параметров, определяющих состояние облака, является его радиолокационная отражаемость Z10.

На рис. 1 представлены гистограммы повторяемости максимальной отражаемости Z10 в период максимального развития ячеек (а), входящих в состав многоячейковых градовых облаков, и превышение уровня H45 над нулевой изотермой (б).

Из рис. 1а видно, что примерно половина облаков имеют высокую отражаемость (больше 60 dBZ). Высокая отражаемость в многоячейковых градовых облаках указывает на большой размер града, кинетической энергии, ледности и некоторых других параметров.

Важной характеристикой облака является ее вертикальная протяженность. Чем сильнее облако проникает в области отрицательных температур, тем больше вероятность появления большого количества ледяных кристаллов. Толщина переохлажденной части облака dH45 характеризует его градоопасность и является одним из ключевых параметров, используемых для оценки потенциальной интенсивности града. Чем больше dH45, тем больше времени и пространства у ледяных кристаллов для роста и агрегации, что, в свою очередь, увеличивает вероятность выпадения крупных градин на землю. Кроме того, вертикальная протяженность облака косвенно связана с интенсивностью восходящих потоков воздуха внутри него. Поэтому мониторинг вертикальной протяженности облаков, особенно в сочетании с данными о скорости восходящих потоков, является важным инструментом для прогнозирования и предупреждения о градоопасных явлениях. На рис. 1б представлена гистограмма превышения уровня H45 над нулевой изотермой. Анализ рис. 1б показывает, что превышение уровня H45 над нулевой изотермой в среднем равно 6,1 км, что соответствует в летнее время температуре - 36ᵒС.

Совершенствование методов активных воздействий на градовые процессы предъявляют повышенные требования к прогнозу скорости и направления перемещения градовых облаков. Это необходимо для решения многих задач и, в частности, разработки краткосрочного прогноза начала выпадения твердых или жидких осадков в заданных пунктах. При радиолокационных исследованиях параметры перемещения облаков оцениваются по скорости и направлению перемещения радиоэха облаков на экране радара. На рис. 2 приводится гистограмма повторяемости скорости перемещения ячеек, входящих в состав многоячейковых градовых облаков.

На рис. 3 представлены гистограммы повторяемости направления перемещения ячеек (а) и расстояний перемещения ячеек (б), входящих в состав многоячейковых градовых облаков. Из рис. 3а видно, что наибольшее количество ячеек двигаются с запада и юго-запада. Среднее направление перемещения градовых ячеек, входящих в состав многоячейковых градовых облаков, равно 238,5 градусов. Важным параметром, характеризующим динамику градового облака, является расстояние перемещения ячеек, входящих в состав многоячейковых градовых облаков. В среднем этот параметр равен 64 км. На пути своего движения из облака может выпадать град. И чем больший путь проходит облако, тем больше градовая дорожка, и, следовательно, наносимый ущерб. Из рис. 3б видно, что среднее расстояние перемещения ячеек составляет 64,1 км.

Важным параметром, определяющем ее динамические характеристики, является время жизни градовой ячейки. Чем оно больше, тем дольше градовая ячейка будет существовать, поддерживая процесс градообразования.

На рис. 4 представлены гистограммы повторяемости времени жизни (а) и времени достижения максимального развития (б) для ячеек, входящих в состав многоячейковых градовых облаков. Из рис. 4а видно, что среднее время жизни ячеек составляет 1,76 часа. Важным параметром, определяющем ее динамические характеристики, является время достижения максимального развития градовой ячейки. Этот период от момента зарождения до пика интенсивности напрямую влияет на размер градин, скорость их выпадения и, как следствие, на потенциальный ущерб, который может быть нанесен сельскохозяйственным культурам. Из рис. 4б видно, что среднее время достижения максимального развития для ячеек, входящих в состав многоячейковых градовых облаков, составляет 0,8 часа.

3. Заключение

В работе проведён комплексный статистический анализ ключевых параметров многоячейковых градовых облаков с целью выявления закономерностей их развития и перемещения.

Рассмотрены следующие параметры многоячейковых градовых облаков:

· максимальная отражаемость Z10Missing Mark : sub​ (в dBZ) — индикатор интенсивности градообразования;

· высота уровня повышенной отражаемости радиоэха H45Missing Mark : sub​ — показатель вертикальной структуры облака;

· время жизни градовых ячеек — продолжительность существования конвективных элементов;

· скорость и направление перемещения облаков — динамика их движения.

Основные результаты исследования заключаются в следующем.

1. Выявлено преобладание значений максимальной отражаемости Z10Missing Mark : sub в диапазоне 50−65 dBZ. Это свидетельствует о:

· высокой интенсивности процессов градообразования;

· значительном размере ледяных частиц в облаке;

· повышенной потенциальной опасности для наземных объектов.

2. Установлено, что превышение уровня H45Missing Mark : sub​ над нулевой изотермой в среднем составляет 6,1 км. В летний период это соответствует температуре −36∘C, что:

· указывает на обширную зону переохлаждённых капель — основу для роста градин;

· служит ключевым критерием для оценки градоопасности облака.

3. Получено следующее распределение продолжительности существования ячеек:

· основная группа: 60−120 минут — типичная длительность для большинства ячеек;

· долгоживущие ячейки: более 4 часов — редкие, но особо опасные случаи, требующие повышенного внимания.

4. Выявлена преобладающая траектория движения облаков — с юго-запада на северо-восток. Это:

· коррелирует с господствующими воздушными потоками в регионе в дни развития мощных градовых процессов;

· позволяет прогнозировать зоны потенциального воздействия града.

Работа вносит следующий научный вклад в изучение градовых процессов:

· впервые на обширном материале систематизированы динамические характеристики многоячейковых градовых облаков;

· построены гистограммы распределений ключевых параметров, что даёт основу для статистического моделирования;

· количественно оценены критерии градоопасности (например, порог H45Missing Mark : sub​ и диапазон Z10Missing Mark : sub​).

Практическая значимость. Результаты исследования позволяют:

1. Уточнить региональные модели развития градовых процессов за счёт ввода эмпирически обоснованных параметров.

2. Повысить точность прогнозов градоопасности благодаря:

– использованию критериев интенсивности (Z10Missing Mark : sub​);

– учёту вертикальной структуры облаков (H45Missing Mark : sub​);

– анализу временных и пространственных закономерностей.

3. Оптимизировать методы активного воздействия (например, противоградовой защиты) через:

– заблаговременное определение зон риска;

– корректировку стратегий засева облаков с учётом скорости и направления движения ячеек.

Перспективы применения. Полученные данные могут быть интегрированы в:

· автоматизированные системы прогнозирования града;

· алгоритмы работы противоградовых служб;

· учебные курсы по физике облаков и активной защите от опасных явлений.

Таким образом, исследование создаёт фундамент для развития более эффективных методов мониторинга и снижения ущерба от градовых событий.

The additional file for this article can be found as follows: