Индексы неустойчивости атмосферы и их пороговые значения, оптимальные для прогноза гроз над Сибирью

О.Е. Нечепуренко, В.П. Горбатенко, Д.А. Константинова, В.В. Севастьянов

Введение

При составлении прогноза гроз используемыми на практике методами часто не представляется возможным точно спрогнозировать место их возникновения. Поэтому нередко синоптики при формировании текста прогноза пользуются терминами «местами» или «в отдельных районах», которые вызывают иронию у обывателей.

Прогноз опасных конвективных явлений (ОКЯ), в том числе гроз, осложнен тем, что диаметр конвективной ячейки, способной продуцировать такие явления, составляет не более 10 км, а «время жизни» такой ячейки обычно не превышает 40–50 минут [14, 23]. Опасные явления, сформировавшиеся в конвективной ячейке или в совокупности таких ячеек, проявляются локально и далеко не всегда фиксируются даже наблюдателями метеорологических станций, поскольку для исследуемого региона их сеть имеет недостаточное покрытие.

Общепринятым подходом для прогноза грозы является интерпретация температурно-влажностных профилей, построенных по результатам наблюдений сетевых аэрологических станций, запуск радиозондов на которых производят два раза в сутки в стандартные аэрологические сроки: 0 и 12 ч ВСВ. Однако при редкой сети аэрологических станций в Сибири [24], ее экстраполированной информацией вынуждены пользоваться потребители огромных территорий, а пунктов радиолокационных наблюдений, которые могли бы уточнить положение грозовых очагов, также крайне мало. Так, например, прогноз развития ОКЯ для Томской области возможен с использованием наблюдений трех аэрологических станций – Новосибирск, Александровское и Колпашево, расстояние между которыми составляет порядка 400 км. Термодинамические параметры атмосферы в районе аэрологического зондирования могут существенно отличаться от тех, что характерны для атмосферы в районе формирования опасного конвективного явления [4], удаленного от станции зондирования. Радиозонд также может не пересечь область, охваченную глубокой конвекцией, и ОКЯ не будут спрогнозированы.

До 1990 г. аэрологическая сеть России начитывала около 220 аэрологических станций, включая научно-исследовательские корабли и станции в Антарктиде. На 58 станциях производилось регулярное четырехразовое температурно-ветровое зондирование, на остальных станциях – по мере необходимости: от двух до четырех раз в сутки [22]. По состоянию на январь 2018 г. в Росгидромете функционирует 114 аэрологических станций [16]. Актуальным является поиск новых возможностей улучшения прогноза опасных конвективных явлений, основанных, например, на использовании данных дистанционного зондирования. Методы спутниковой идентификации грозовой облачности активно разрабатываются [2, 13, 17, 19], однако в оперативной практике прогноза используются редко.

Более 50 лет для оценки вероятности развития грозы по характеристикам профиля атмосферы, получаемого в результате аэрологического зондирования, идут поиски оптимальных для прогноза индексов неустойчивости атмосферы. Сегодня при разработке современных методов прогноза гроз, града, шквалов, смерчей используется более 10 параметров состояния атмосферы, рассчитанных на основе аэрологического зондирования [1, 3, 5, 9, 13]. При развитии в атмосфере глубокой конвекции значения индексов достигают значений, позволяющих судить о развитии того или иного опасного конвективного явления: грозы, града, смерча с определенной вероятностью. В результате предварительных исследований [6, 7] было получено, что значения индексов KIND, TOTL, LIFT и SHOW (табл. 1) наиболее перспективны для разработки методов прогноза грозы над Сибирью. Эти индексы также наиболее востребованы на практике при прогнозе гроз в других регионах.

Целью настоящего исследования является определение пороговых значений индексов неустойчивости атмосферы над разными физико-географическими территориями Сибири, которые могут быть использованы на практике для прогноза грозы с разной вероятностью.

Таблица 1. Индексы неустойчивости, применяемые для оценки степени устойчивости атмосферы

Описание индексов	Название, аббревиатура	Формула для расчета	Единица измерения
Индексы, в расчете которых используется только температура	Showalter index, SHOW [39]	SHOW = T500 – Tparcel1	°С
	Lifted index, LIFT [30]	LIFT = T500 – Tparcel2	°С
Индексы, в которых кроме температуры используются характеристики влажности	Total Totals index, TOTL [37]	TOTL = (Т850 – Т500) + (TD850 – Т500)	°С
	K-index, KIND [31]	KIND = (T850 – T500) + TD850 – (T700 – TD700)	°С

Примечание: T850, T700, T500 – соответственно, температура на уровнях 850, 700 и 500 гПа;
TD850, TD700 – соответственно, температура точки росы на уровнях 850 и 700 гПа;
Tparcel1 – температура частицы на уровне 500 гПа, поднимающейся с уровня 500 м над земной поверхностью при среднем давлении, температуре и точке росы; Tparcel2 – температура частицы на уровне 500 гПа, поднимающейся с уровня 850 гПа.

Используемые данные и расчет индексов неустойчивости для Западной и Восточной Сибири

Факт наличия грозы, зарегистрированный наблюдателями метеостанций, послужил основой для формирования базы данных характеристик неустойчивости в дни с грозой. Данные о времени образования и пространственной локализации гроз за теплый период (март – сентябрь) с 1990 по 2015 г. получены с сети метеорологических станций [18]. Станции выбирались с тем расчетом, чтобы пункт сетевого аэрологического зондирования находился на расстоянии не дальше 100 км.

По результатам зондирования атмосферы на аэрологических станциях (табл. 2) в сроки 00 и 12 ч ВСВ были рассчитаны и проанализированы термодинамические характеристики атмосферы для тех дней, когда на метеостанциях отмечалась грозовая активность.

В результате исследований определены пределы изменчивости каждого из четырех индексов в дни с грозой и построены кумулятивные кривые с разной вероятностью обеспеченности.

Таблица 2. Регионы исследования гроз и аэрологические станции, данные которых использовались в расчетах индексов неустойчивости атмосферы

Регион исследования гроз	Аэрологическая станция, по данным которой рассчитывались индексы неустойчивости атмосферы	Географические характеристики аэрологических станций
		широта, °с.ш.	долгота, °в.д.	высота, м
Омская область	Омск	54,93	73,40	90
Томская область	Колпашево	58,31	82,95	75
	Александровское	60,43	77,86	48
Новосибирская область	Барабинск	55,33	78,36	120
	Новосибирск	54,96	82,95	143
Алтайский край	Барнаул	53,35	83,81	159
Республика Горный Алтай	Горно-Алтайск	51,57	85,55	285
Республика Хакассия	Абакан	53,76	91,31	256
Республика Тыва	Кызыл	51,71	94,50	628
Красноярский край	Енисейск	58,45	92,15	79
	Емельяново	56,18	92,61	206
	Богучаны	58,38	97,45	133
Иркутская область	Братск	56,28	101,75	416
	Нижнеудинск	54,88	99,03	411

Приведенные в табл. 3 пороговые значения индексов достаточно хорошо описывают степень неустойчивости атмосферы и позволяют определить развитие грозы с разной вероятностью. Пороговые значения индексов неустойчивости (или характеризующих их величин), при достижении которых появляется значительная вероятность развития того или иного вида конвекции с грозами, несколько отличаются для разных изучаемых регионов Сибири. Станции, принадлежащие к одному региону, например Емельяново и Енисейск (Красноярский край), имеют практически одинаковые пороговые значения индексов. Пункты, расположенные в одинаковых физико-географических условиях, имеют одинаковый тип климата – умеренно-континентальный, следовательно, нет различия в значениях термодинамических характеристик, которые важны для процесса развития конвекции. Подобное заключение можно сделать для пунктов Новосибирск и Омск (равнинные станции), Кызыл и Горно-Алтайск (горные станции). Грозы на Дальнем Востоке формируются при развитии более мощной конвекции, чем над Сибирью [32].

Таблица 3. Пороговые значения индексов неустойчивости атмосферы при грозах с вероятностью 70 и 90% для 15 пунктов, расположенных на территории Сибири

Индекс	Благовещенск		Нижнеудинск		Братск		Енисейск		Абакан
	70%	90%	70%	90%	70%	90%	70%	90%	70%		90%
SHOW (°С)	–	–	< 1	< -1	< 2	< 0	< 1,5	< -1,5	< 0,5		< -0,5
LIFT (°С)	< -4	< -6	< -0,5	< -2,5	< 0,5	< -1	< -1	< -3,5	< -1		< -2,5
KIND (°С)	> 35	> 37	> 33	> 36,5	> 31,5	> 34	> 33	> 37	> 34,5		> 37
TOTL (°С)	> 51	> 53	> 50	> 53	> 49,5	> 52,5	> 51,5	> 54	> 51,5		> 54
Индекс	Омск		Колпашево		Александровское		Барнаул		Горно-Алтайск
	70%	90%	70%	90%	70%	90%	70%	90%	70%	90%
SHOW (°С)	< 1	< -1	–	< 2,5	< -1	–	< 2,5	< 1	< -2	< -4
LIFT (°С)	< -0,5	< -2,5	< -1	< 1	< -2,5	< 1	< 1	< -0,5	< -4	< -6
KIND (°С)	> 33	> 35	> 30	> 30	> 33	> 35	> 30	> 33	> 27	> 31
TOTL (°С)	> 50	> 53	> 48	> 49	> 50	> 53	> 49	> 50	> 47	> 50
Индекс	Барабинск		Новосибирск		Кызыл		Емельяново		Богучаны
	70%	90%	70%	90%	70%	90%	70%	90%	70%	90%
SHOW (°С)	< 0,5	< -2	< 2,5	< 0	< 1	< -1	< 1	< -1	<1	< -0,5
LIFT (°С)	< -1,5	< -3,5	< 0	< -2	< -1	< -3	< -1	< –3	< -0,5	< -2
KIND (°С)	> 33,5	> 35	> 31	> 34	> 33	> 36	> 33	> 36	> 32	> 35,5
TOTL (°С)	> 50,5	> 53,5	>50	> 53	> 51	> 53	> 51	> 53	> 51	> 53,5

Анализ индексов атмосферной неустойчивости с разными
физико-географическими условиями

Для выделения зон, охваченных конвекцией разной интенсивности, необходимо знание пороговых значений индексов, при преодолении которых развивается то или иное опасное конвективное явление. Обзор научной литературы позволил заметить, что пороговые значения индексов (табл. 4), которые свидетельствуют о развитии конвекции, существенно отличаются для разных географических регионов мира [25, 27–29, 33–36, 40, 41]. Анализ результатов сравнения, представленный в табл. 4, позволяет заключить, что грозы, в среднем, образуются при достижении значений индексов неустойчивости атмосферы KIND в 30 °C, TOTL ‒ 40 °C, LIFT ‒ при отрицательных значениях, а SHOW – в интервале от 5 до -3 °C. Как видно, интервалы значений индексов, характерных для гроз, сильно отличаются в разных регионах, поэтому для каждого региона необходимо находить свои пороговые значения индексов, с помощью которых можно прогнозировать развитие грозы с опасными конвективными явлениями.

Таблица 4. Пороговые значения индексов неустойчивости атмосферы при прогнозе гроз для различных регионов исследования на основе обзора научной литературы

Индекс	Регион исследования
	Швеция	Хорватия	Нидерланды	Греция	Италия	север США	юг США	США, Флорида	Иран	Уистлер, Канада	Германия
KIND (°С)	> 20	> 35	≥ 21	10÷35	34,53**	20,1*	26,5*	29,2*	30	-10,25*	≥ 33,9
LIFT (°С)	–	< -4	–	–	-3,04**	2,9*	-1,1*	-3,9*	-2	5,91	≤ -0,22
TOTL (°С)	–	–	≥ 46,7	> 40	–	–	–	43,8*	–	-7,3	≥ 48,1
SHOW (°С)	–	–	≤ 4,2	3÷5	-3,05**	–	–	0,4*	-3	3,4	≤ 2,51

Примечание. * 50%-ная вероятность развития грозы; ** 90%-ная вероятность развития грозы.

Поскольку территория Сибири включает в себя разнообразие ландшафтов с разными типами климата, разными свойствами подстилающей поверхности, воспользоваться результатами зарубежных исследований для прогноза ОКЯ над территорией Сибири невозможно.

Пространственное распределение пороговых значений индексов неустойчивости атмосферы в дни с грозой над Западной и Восточной Сибирью

На основе табл. 3 построены карты распределения средних значений индексов неустойчивости для 90%-ной вероятности развития грозы (рис. 1). Их анализ позволил заметить:

1. Пространственное распределение пороговых значений индексов LIFT и SHOW, которые описывают латентную нестабильность атмосферы, определяемую стратификацией температуры воздуха, идентичны. Существует ярко выраженная меридиональная неоднородность пороговых значений данных индексов. Над территориями лесостепных зон и возвышенностей пороговые значения индексов при грозе несколько ниже, чем в долине реки Обь.

2. Для индексов неустойчивости, включающих и характеристики влажности (KIND и TOTL) в слое от 1,5 до 3 и 5 км соответственно, картина пространственного распределения их пороговых значений практически одинакова. Оба индекса отражают совокупность влияния стратификации температуры и толщины влажнонеустойчиво стратифицированных слоев на неустойчивость атмосферы. В отличие от предыдущей пары индексов порог неустойчивости, при котором образуется гроза над территорией всей Западной Сибири, ниже, чем над Восточной Сибирью.

Рис. 1. Распределение индексов неустойчивости атмосферы в дни с грозой
(с 90%-ной вероятностью).

Все рассматриваемые термодинамические параметры (LIFT, SHOW, KIND и TOTL) подтверждают, что при грозе атмосфера достигает наибольшей неустойчивости на территории предгорий Алтая и Республики Горный Алтай (аэрологические станции Барнаул, Горно-Алтайск). По-видимому, здесь велика роль вынужденного орографического подъема.

Известно, что развитие грозы обусловливает совокупность параметров системы «атмосфера – подстилающая поверхность» и пространственному распределению климатических характеристик грозовой активности свойственна мезомасштабная неоднородность. Даже на фоне одних и тех же синоптических процессов повторяемость гроз над отдельными территориями может в 2 раза превышать средний по региону уровень грозовой активности, что было замечено в долине реки Обь [4]. Установлено [21], что район междуречья Обь ‒ Иртыш, центром которого является большое Васюганское болото, является областью активного циклогенеза и представляет собой огромную территорию, на которой расположены около 800 тысяч небольших озер и множество рек, увеличивающих контрасты температур, обусловленных наличием столь сложной подстилающей поверхности. Наличие циклонической кривизны обеспечивает конвергенцию горизонтальных приземных потоков, необходимых для обеспечения подъема массы достаточно влажного и теплого воздуха восходящими потоками. Этот процесс обеспечивает достаточно быстрое образование облачности с выделением скрытого тепла и может привести к развитию глубокой конвекции.

Очаг повышенной конвективной неустойчивости, расположенный в районе Алтая, по-видимому, обусловлен орографией. Даже небольшие возвышенности на местности приводят к усилению конвекции за счет вынужденного подъема. Исследователи отмечают, что для территории Алтая характерна повышенная грозовая активность [12].

Что касается очагов в районе станций Абакан и Енисейск, то повышенные значения индексов, характеризующих влажность на определенных уровнях (KIND и TOTL), могут быть вызваны разными причинами. Известно, что температурно-влажностный режим пограничного слоя атмосферы Восточной Сибири характеризуется наличием локальных особенностей, сформировавшихся в условиях сложного рельефа, способствующего образованию инверсий температуры воздуха [11]. В некоторых случаях изменения температуры с высотой носят очень сложный характер, градиенты температуры меняются послойно. Вероятно, эта особенность вертикального распределения значений температуры и влажности на территории Восточной Сибири и обусловила столь высокую пространственную неоднородность индексов неустойчивости, которую будет полезно учитывать при идентификации опасных конвективных явлений.

Область применения полученных результатов

Обзор научной литературы по исследованиям рассматриваемой тематики позволил выделить три основных направления развития методов прогноза ОКЯ, в том числе гроз, где применяются пороговые значения индексов неустойчивости атмосферы:

1. В качестве выходного параметра в мезомасштабных моделях, рассчитывающих прогноз с определенной заблаговременностью [20, 26].

2. Для идентификации грозовых кластеров при спутниковом мониторинге [42, 43].

3. При разработке альтернативных прогнозов наличия / отсутствия опасных конвективных явлений в районе, обслуживаемом аэрологической станцией.

В последние годы очень популярны статистические и эмпирические подходы для численного моделирования конвективных процессов. Например, в качестве входных данных в гидродинамических мезомасштабных моделях WRF (ММ5) для прогноза развития конвекции используются значения индексов неустойчивости, характеризующие конвекцию по ряду параметров [8, 10, 15, 34]. Статистическая интерпретация численных характеристик прогностических полей по той или иной действующей модели, наложенная на географическую карту, дает возможность прогнозировать пространственную локализацию явления [38]. Основная проблема качественного прогноза развития конвективных явлений с помощью численных методов – это трудности в создании физической основы для мезомасштабных моделей с разной подстилающей поверхностью. Чем разнообразнее по физико-географическим условиям территория, тем труднее обеспечить мезомасштабные модели качественной параметризацией, необходимой для успешного прогноза явления.

Несмотря на то, что попытка определения пространственной локализации конвективных кластеров с помощью индексов неустойчивости атмосферы по данным глобальной модели прогноза ПЛАВ для Сибири дала обнадеживающие результаты [38], все-таки более перспективной для применения результатов исследования видится методика идентификации грозовых кластеров с использованием восстановленных значений индексов неустойчивости по данным спутникового мониторинга.

Предыдущие исследования позволяют утверждать, что температурно-влажностный профиль атмосферы, восстанавливаемый по данным спутникового зондирования, достаточно хорошо совпадает с результатами аэрологического зондирования в нужном для прогноза слое атмосферы [5, 7]. На слабо освещенных наблюдениями территориях Сибири использование данных дистанционного зондирования позволит уточнить как временную, так и пространственную локализацию конвективных ячеек, и оценить вероятность развития опасных конвективных явлений. Например, детализированное пространственное положение очагов высокой степени неустойчивости атмосферы и их динамику можно отслеживать с помощью спектрорадиометра MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer), установленного на космических платформах EOS AM-1 (Terra) и EOS PM-1 (Aqua). В качестве примера перспективного использования данных спектрорадиометра, продукт которого содержит восстановленные значения индекса неустойчивости KIND, приведен случай от 22–23 июня 2017 года (рис. 2). В этот день наблюдалась мощная, но небольшая по площади, гроза с выпадением крупного града в районе озера Беле (54° с. ш., 90° в. д.). Практикуемыми в Сибири в настоящее время методами невозможно определить локализацию мезомасштабных конвективных комплексов, поэтому знание пороговых значений индексов неустойчивости атмосферы и картированных значений индексов, полученных по данным измерений, например, спектрорадиометра MODIS, позволит выделять зоны грозы с вероятностью 70 и 90 %.

Рис. 2. Значения индекса KIND в атмосфере над Республикой Хакасия в пролеты спутника Terra в 04:50 и 05:45 ВСВ за 22–23 июня 2017 г.

Заключение

В результате проведенных исследований установлено, что пороговые значения индексов неустойчивости (LIFT, SHOW, KIND и TOTL) над территориями с разными физико-географическими условиями различаются. Поэтому для успешного прогнозирования гроз в различных по физико-географическим условиям регионах Сибири определены пороговые значения индексов неустойчивости атмосферы, при которых с определенной степенью вероятности развивается мощная конвекция с грозами.

Полученные пороговые значения термодинамических характеристик атмосферы перспективны для использования при разработке альтернативных прогнозов грозы над исследуемыми территориями, при интерпретации данных спутникового зондирования, а также могут использоваться при усовершенствовании параметризаций конвективных процессов в мезомасштабных моделях.

Результаты исследования получены при поддержке Программы повышения конкурентоспособности ТГУ.