Гидросфера: Опасные процессы и явления (Feb 2022)

МОЛНИЕВАЯ АКТИВНОСТЬ В ТАЙФУНЕ ЛЕКИМА (2019) ПО ДАННЫМ ВСЕМИРНОЙ СЕТИ ЛОКАЛИЗАЦИЙ МОЛНИЙ

  • М.С. Пермяков,
  • Т.И. Клещёва,
  • Е.Ю. Поталова

Journal volume & issue
Vol. 3, no. 4

Abstract

Read online

В работе по данным глобальной сети локализаций молний (WWLLN) представлены сведения о молниевой активности в области тайфуна Лекима, который пересёк северо-западную часть Тихого океана со 2 по 14 августа 2019 года и оказал прямое и косвенное разрушительное влияние на страны восточной Азии. Показано, что молниевая активность, которая определяется суточным числом молний, существенно варьирует на различных стадиях эволюции циклона и в области с радиусом 1 000 км имеет два максимума. Первый максимум был зафиксирован 2 августа 2019 года на стадии тропической депрессии и составил 14 161 разряд. Второй максимум отмечен в день наибольшей интенсивности, 8 августа 2019 года, на стадии тайфуна и составил 13 066 разряд, что почти в два раза больше чем в два предшествующих дня углубления циклона и является типичной для тайфунов закономерностью в изменчивости молниевой активности. Анализ суточных композиций молниевых разрядов относительно центра циклона в области с радиусом 1 000 км показал, что формирование кольцевых и спиралевидных структур молний из бесформенных образований началось в дни быстрого углубления циклона до стадии тайфуна, а в день наибольшей интенсивности появилось скопление молний в центральной области радиусом 100 км, которое идентифицирует облачную стену «глаза». Наличие в этой области кольцевых структур позволило продемонстрировать ранее опубликованный метод оценки характеристик облачной стены по данным WWLLN – координат центра облачной стены и её радиуса, а также радиусов внешней и внутренней границ облачной стены. Представлены результаты сравнения полученных оценок со структурами облачной стены глаза тайфуна на спутниковом изображении, а также с такими характеристиками тайфуна, как координаты его центра, радиусами глаза и максимального ветра, полученным по данным скаттерометра ASCAT и данным бест-треков JMA и JTWC.

Keywords