Süper Hücreli Fırtınalarda Yıldırım ile Mezosiklonik Dönme Arasındaki İlişkinin İncelenmesi
Yıldırım ve yıldırım sıçramaları ile fiziksel yukarı çekilme özellikleri arasındaki ilişkiler sıklıkla gözlemlenir ve genel olarak anlaşılır. Bununla birlikte, yıldırımın geleneksel radar tabanlı fırtına yoğunluğu ölçümleriyle nasıl ilişkili olduğuna dair daha yoğun bir karakterizasyon, daha fazla operasyonel fayda sağlayabilir. Bu çalışma, bir süper hücrenin karakteristik döner yukarı-aşağı çekiş beyiti veya mezosiklon arasındaki içsel ilişki ve şiddetli hava koşulları üretme konusundaki üretken yeteneği nedeniyle süper hücre fırtına modunu ele almaktadır. Şimşek ve mezosiklonun her birinin oluşumu ve güçlendirilmesindeki yukarı çekmenin rolü ile bağlantılı olabileceği kavramsal modelini değerlendirmek için 19 süper hücreli gök gürültülü fırtınanın çeşitli bir örneğinin yıldırım ve radar ölçümleri kullanıldı. Süper hücre gelişiminin erken aşamalarının analizi, ilk yıldırım sıçramasının mezosiklogenez zamanından önce meydana geldiğini, ortalama 5-10 dakikalık değerlerle üç yöntemden çıkarsandığını göstermiştir. Yıldırım sıçramaları ve mezosiklonik rotasyondaki müteakip artışlar arasındaki karşılaştırma, yıldırımın mezosiklonun yakın zamanda güçlenmesi veya yeniden yoğunlaşması sonucunu çıkarmak veya doğrulamak için de kullanılabileceğini gösterdi. Yıldırım sıçramalarının% 85'inin rotasyonda en az bir artışla ilişkili olduğu ve rotasyonda gözlemlenen artışların% 77'sinin geçici olarak yıldırım sıçramasıyla ilişkilendirildiği, daha sağlam yukarı yönlü hareketler sergileyen süper hücrelerde daha güçlü ilişkiler ortaya çıktı.
Yıldırımın konvektif süreçlerle olan ilişkisinin mikrofiziksel ve kinematik özellikleri, elektrifikasyon ve flaş üretimini destekleyen karışık fazlı yağış kütlesinin sağlanması ve taşınmasında yukarı çekmenin anahtar rolünü vurgulayarak kapsamlı bir şekilde karakterize edilmiştir. Yıldırım üretimi ile bir fırtınanın yükselmesi arasındaki ilişkinin içsel doğası, yükselme kuvvetini ve konvektif yoğunlaşmayı ölçmek için nesnel yöntemler sağlamak için yıldırım verilerini kullanan uygulanabilir operasyonel araçlar geliştirmek için kullanılmıştır . Operasyonel yıldırım atlama algoritması, şiddetli olayların başlangıcından 20 dakika öncesine kadar gösterilen bir gök gürültülü fırtınanın birleşik bulut içi ve buluttan yere yıldırım hızındaki hızlı artışları ölçen öncü bir örnek olarak hizmet eder. Şimşek çakma hızlarında veya yıldırım sıçramalarında hızlı artışların algoritmik tespitlerine yol açan fiziksel konvektif süreçlerin nicelendirilmesi, flaş hızları ile yukarı çekilme yoğunluğu arasındaki güçlü korelasyonun temel anlayışını daha da ileriye götürmüştür. Ayrıntılı vaka analizlerinden elde edilen sonuçlar, yıldırım atlamaları öncesinde ve sırasında konvektif davranışın, -10 ° ile -40 ° C arasındaki karışık fazlı bölgede graupel kütlesinde yükselmeye bağlı bir artış, 10 ms- 1 yukarı çekilme hacmi artışı ile karakterize olduğunu göstermiştir. , maksimum yükseltme hızlarında artış ve geliştirme sırasında en yoğun güncelleme hızına en yakın flaş boyutunda azalma. Ek olarak, yıldırım sıçramasına katkıda bulunan şimşek çakma hızındaki artışlar için, 10 ms- 1 yukarı çekilme hacminin ilişkili büyümesi, medyanda yaklaşık 4 kat daha fazladır ve tepe yukarı çekilme hızındaki artışlar, medyanda sıçramasız flaş oranı artar.
Şimşek-yükseliş ilişkisinin bunlar gibi temel fiziksel özellikleri tespit edilirken, bu ilişkinin yukarı yönlü hava ile ilişkili ek gök gürültülü fırtına süreçlerine uzantısı derinlemesine incelenmemiştir. Ayrıca, yıldırım verilerinin sağladığı bilgileri Doppler radarı gibi kanıtlanmış araçlarla birleştiren kavramsal modeller tam olarak geliştirilmemiştir. Bu amaçla, şimşek çakma hızı bilgisinin, belirli konvektif modlar bağlamında radar tarafından çıkarılan yoğunluk ölçüleriyle nasıl ilişkili olduğunun belirlenmesi, mevcut uygulamaların operasyonel faydasını artırabilir.
Süper hücre fırtına modu, bu kavramın doğal bir araştırma yolunu sunar, çünkü tanımı derin, kalıcı, dönen yukarı-aşağı çekiş beyiti olarak tanımlanan bir mezosiklonun varlığını gerektirir. Sıradan bir gök gürültülü fırtınada bir süper hücreye geçiş yapan bir mezosiklonun oluşmasının, önce çevresel yatay girdabı düşey olarak eğmek ve ardından mezosiklonik dönüşü sürdürmek için kurulan dikey girdabı germek için yukarı çekmeye bağlı olduğu yaygın olarak kabul edilmektedir Birçok süper hücre tek bir sürekli mezosiklon ile karakterize edilirken, birden fazla mezosiklonun ardışık olarak oluştuğu döngüsel mezosiklogenez de zaman zaman gözlenir
Bir süper hücrenin bir veya daha fazla mezosiklon oluşturmasına izin veren yapısal organizasyonu, dolu büyümesini destekleme, sağlam aşağı akıntılar ve güçlü yüzeye dayalı düz çizgi rüzgarları geliştirme ve tornadogenez geçirme yeteneğini de artırır . Tornadogenez aktif bir araştırma alanı olmaya devam etse de, bu çalışma özellikle yıldırımın ortak bağımlılığı ve mezosiklonun orta seviye yukarı doğru çekilmesi nedeniyle kasırga dönüşü yerine mezosiklonu ele almaktadır. Mevcut tornadogenez araştırması, mezosiklonun bir kasırga üretimiyle ilgili gerekli ancak yetersiz bir bileşen olarak rolünü ortaya koyarken, kasırga rotasyonu ek olarak, ağırlıklı olarak orta seviye yıldırım süreçleriyle karşılaştırma için şu anda uygun olmayan yüzeye yakın bileşenlerin karmaşıklığına dayanmaktadır. Kasırga fırtınaları, bu çalışmanın bir bileşeni olarak özel olarak ele alınırken, buradaki analizler, yıldırım ve kasırga veya kasırga ve düşük seviyeli mezosiklonlar arasındaki ilişkileri keşfetmek yerine, yıldırımın düşük seviyeli mezosiklon ile ilişkisini mevcut tornadogenez teorisi bağlamında ele almaktadır. Bu anlamda, mezosiklon ile yıldırım arasındaki ilişkinin daha iyi anlaşılmasının geliştirilmesi, yıldırım ve kasırga arasındaki olası dolaylı bağlantıları ele alan gelecekteki araştırmalar için daha izlenebilir bir öncü görevi görür. Ek olarak, çeşitli geniş örneklem çalışmaları, mezosiklonların yalnızca yaklaşık% 26'sının kasırga ile ilişkili olduğunu, ancak mezosiklonların yaklaşık% 90'ının bir tür şiddetli hava ile ilişkili olduğunu belirlemiştir. Şiddetli hava ile bu ilişki, mezosiklonlara büyük bir operasyonel önem verir. Bir mezosiklonun tanımlanması genellikle konvektif bir uyarıyı harekete geçirmek için yeterlidir ve bu nedenle, orta seviye dönüşü teşhis etmek için birkaç radardan türetilmiş araç mevcuttur .
Süper hücrelerin temel dinamikleri ve bunların katkıda bulunan çevresel kontrolleri, yüksek etkili fenomenlerin üretimine uygulandıkları için iyi tanınmaktadır. Bu avantajlarla birleştirildiğinde, yıldırım verileri, teşhis yeteneğini geliştirmek ve süper hücrelere ilişkin kalan şimdi döküm zorluklarını ele almak için radardan türetilmiş mezosiklonik rotasyonla birlikte kullanılabilir. Özellikle, tahminciler, bir mezosiklon geliştirebilecek ilk sıradan hücreyi doğru bir şekilde belirlediklerini ve hangi dönen fırtınaların devam etme olasılığının daha yüksek olduğunu belirlediklerini ve ilgili sorunlar olarak şiddetli hava koşulları üretme konusunda daha yüksek bir tehdit oluşturduğunu anekdot olarak doğru bir şekilde aktarırlar. Hem yıldırımın hem de bir süper hücrenin mezosiklonunun yükselmeye bağlı doğası nedeniyle, yıldırım faydası, süper hücre destekleyici ortamlarda gelişmiş durumsal farkındalık için yararlı olan orta seviye rotasyonunun gelişimi ve güçlendirilmesi sonucunu çıkarmak için sinyal yükseltme yoğunlaşmasının ötesine genişletilebilir. Kavramsal olarak, yukarı çekmenin yoğunlaşmasıyla ilgili flaş hızındaki artışların, süper hücrenin orta seviye mezosiklonik dönüşünün gerilmesiyle çakışabileceği veya bunun öncesinde olabileceği öne sürülmektedir. Şimşek çakma hızı özellikleri ile orta seviye mezosiklonik rotasyon gücü arasındaki zamansal ilişkinin doğrudan uygulanması iki yönlüdür. Süper hücre gelişiminden önce, yıldırım parlama hızı davranışı, sıradan bir hücrede radarla belirtilen kalıcı mezosiklonik rotasyon oluşumunu güçlendirebilir ve daha sonra,
Yıldırım verileri ve işleme
Bu çalışma için kullanılan toplam yıldırım verileri, sırasıyla NALMA, OKLMA ve DCLMA olarak adlandırılan kuzey Alabama, Oklahoma ve Washington, DC'deki LMA'lardan elde edildi . Her ağ, yıldırımdan kaynaklanan çok yüksek frekanslı (VHF) radyasyonun tepe emisyonunun büyüklüğünü ve zamanlamasını kaydeden minimum sekiz sensörden oluşur. Üç ağda kullanılan teknolojinin yaş aralığı değiştiğinden ve her birinin konumu farklı seviyelerde kentsel elektromanyetik gürültü ile karakterize edildiğinden, performanslarındaki farklılıklar gözlemlenmiş ve belgelenmiştir. Üç ağdan OKLMA, daha az kentsel gürültü ve kaynak tespiti ve varış zamanı (TOA) çözümleri için daha fazla sayıda istasyonun birleşik etkileri nedeniyle en hassas olanıdır. DCLMA, diğer LMA'lardan daha yeni olsa da, bu çalışmada kullanılan diğer LMA'lara kıyasla daha düşük göreli performansı, kısmen daha az sensör kullanımına bağlanabilir. Aynı zamanda, daha kentsel bir alanda gürültü kirliliğini azaltmak için daha yüksek VHF bölgesinde çalışır ve bu da göreceli kalitesine daha fazla zarar verir. Ağ uyuşmazlıkları kabul edilirken, her birinin kalitesi, özellikle verilerdeki eğilimler açısından karşılaştırmalı analiz amaçları için yeterli kabul edilir. Daha fazla ağa özgü bilgi Koshak ve diğerlerinin çalışmasında bulunabilir. Sonradan işlenmiş, arşivlenmiş NALMA ve DCLMA VHF kaynak verileri halka açıktır (NASA 2001 , 2006 ), OKLMA VHF kaynak verisi sonradan işlenirken K. Calhoun (2013, 2014, kişisel iletişim) tarafından sağlanmıştır.
Kaynak algılama ve flaş kümeleme
LMA'lar tarafından tespit edilen VHF radyasyon kaynakları, birden fazla sensör içeren bir TOA tekniği kullanılarak konumlandırılır . TOA denklemindeki üç boyutlu uzay ve zamanın bilinmeyen dört değişkenini çözmek için dört istasyon gerekirken, gerçek yıldırım emisyonunu gürültüden daha iyi ayırt etmek için pratikte altı veya daha fazla istasyon kullanılır. Bu çalışma için, NALMA ve DCLMA verileri minimum altı istasyon kullanmak üzere işlenmiştir. OKLMA verileri, artan ağ hassasiyeti nedeniyle ek gürültü algılamasını azaltmak için sekiz veya daha fazla ağ sensörü çalışırken minimum yedi istasyon kullanmak üzere ayrı ayrı işlendi. Minimum istasyon tespit kriterlerini karşılayan kaynaklar, her birine göre zamansal ve menzil-değişen uzamsal kriterler kullanılarak flaşlar halinde kümelenmiştir. (2009) , açıklanan NALMA veya XLMA algoritmasından gelen veriler için algoritma . (2004) DCLMA ve OKLMA'dan gelen veriler için. Parlama hızı eğilimlerinin, kaynakla kümelenmiş flaşları tanımlamak için kullanılan kısıtlamalardaki değişikliklere dirençli olduğu gösterilmiştir. Ayrıca, iki algoritma benzer flaş sayıları döndürdüğü için, veri setindeki iki yöntemin birbirinin yerine kullanılmasının flaş hızı eğilimlerinin karşılaştırmalarını veya yıldırım sıçrama analizini büyük ölçüde etkilemediği kabul edilmektedir .
Vaka çalışması analizi için, flaş bilgilerinin yanlış yorumlanmasını önlemek için fırtınaların LMA ağ merkezlerine yakınlığı ve ilgili konum hatası ve algılama verimliliği dikkate alınmalıdır. LMA sensör ağının çevresi içinde, konum hataları tipik olarak 50 m'dir . Sensör dizisinin çevresinde başlayarak, menzil ve irtifa konum hataları, ağın merkezinden menzilin karesi ile artar 10 alıcılı kaynak tanımlamalı ve gürültüsüz NALMA çerçevesi kullanılarak kaynak konum hatalarının belirlenmesi, yatay kaynak konumu hatalarının genellikle 500 m'den az olduğunu, LMA ağ merkezlerinin 100 km içinde dikey hataların 1000 m'den az olduğunu gösterir. Ayrıca, NALMA'nın kullanıldığı analizden, kaynak konumunun uzamsal hatalarının yaklaşık 160 km'lik bir menzil dışında konvektif ölçeklerle çeliştiği bulunmuştur Çalışmalar ayrıca, LMA ağ sensörlerinden uzaklaştıkça kaynak algılama verimliliğinin önemli ölçüde azaldığını göstermiştir , flaş algılama verimliliği (FDE) ile ilgili etkiler daha kademelidir. Bununla birlikte, FDE'deki bir azalma, ağ merkezinin 100 km menzilinin dışında artan bir etkiye sahiptir. 12 sensörlü bir LMA ağı ile Monte Carlo simülasyonları kullanılarak elde edilen FDE, ağ merkezine 100 km içinde% 96 ile% 100 arasında, ağ merkezine 100-150 km arasında% 89 ile% 96 arasında ve 82 arasında bulunmuştur. Ağ merkezine 150 ila 200 km arasında% ve% 89 . Şebekeden uzakta bildirilen bu düşüşler, daha az istasyon kullanıldığında daha kısa mesafelerde meydana gelebilir. Bu sonuçlar ışığında, fırtına durumu analizleri yalnızca fırtınaların LMA merkezlerine 150 km mesafede olduğu süre için yapılmıştır.
Flaşların süper hücrelerle ilişkilendirilmesi
Flaşlar, LMA alanı üzerindeki kaynaklardan kümelendikten sonra, flaş hızı analizi ve yıldırım sıçraması belirlemesi için uzay ve zaman üzerindeki ana fırtınalarla ilişkilendirildi. Uyarı Karar Destek Sistemi-Entegre Bilgi (WDSS-II) algoritmaları kullanılarak yıldırım başlangıç noktalarının süper hücrelerle mekansal ilişkisi için ızgaralı, birleştirilmiş yansıtıcılıkta iki boyutlu nesneler belirlendi . -10 ° C yükseklikte ızgaralı yansıtıcılık, karışık fazlı bölgede birincil şarj ve flaş üretim bölgesi ile fiziksel olarak ilgili fırtına hücresi nesnelerini tanımlamak amacıyla kullanılmıştır.
Her bir LMA alanı için, Tablo 1'delistelenen ızgaralı, birleştirilmiş yansıtma alanlarına katkıda bulunmak için bir dizi yakın S-bant Ulusal Hava Servisi (NWS) WSR-88D tanımlanmıştır . Takip nesneleri,ayrıntılı olarak açıklanan yöntemlere göre 13 km Hızlı Güncelleme Döngüsü (RUC) veya Hızlı Yenileme (RAP) sayısal hava modeli analizleri ( NOAA NCEI 1991 , 2002 kullanılarak oluşturulmuştur .minimum 20 dB Z yansıtıcılık kullandı−10 ° C yüksekliğindeki fırtına nesnelerini izlemek için, yansıtma özünü en iyi tanımlayan yansıtma eşikleri ve analiz için ayrı ayrı süper hücreler öznel olarak uygulandı ve bu çalışmada tipik olarak vakalar arasında değişti. Fırtına özelliğinin tanımlanması ve izlenmesi için gerekli minimum uzaysal alan , minimum yansıtma eşiğine bakılmaksızın 20 km 2'de tutarlı tutulmuştur . Bu alan, “w2segmotionll” algoritmasının varsayılan uygulamasında fırtına özelliği tanımlaması için minimum uzamsal ayara karşılık gelir . Her durum için izleme parametresi ayrıntıları Tablo 2'de belgelenmiştir.. Bu adımda belirlenen iki boyutlu nesneler çıkarıldı ve merkez noktaları ile enlem ve boylam yarıçapları her zaman adımında her süper hücre için izleme kutuları oluşturmak için kullanıldı. Varsayılan yansıma izleme, yıldırım parlaması sayımlarına özel olmayan bir şekilde katkıda bulunan ana yükselme ve yağış çekirdeği dışındaki bölgelerde yıldırımları atlayabildiğinden, flaş başlatma noktaları ve yansıtma alanları görsel olarak incelenmiştir. Yarıçaplar, tek tek süper hücrelerle ilişkili yıldırımları daha iyi karakterize etmek için varsayılan izleme nesnelerinden 5 ila 35 km arasında manuel olarak genişletildi. Bu miktarlar Tablo 2'de belirtilmiştir . Bu genişleme olmasaydı, yıldırım çakmalarının% 61,5'i yanlış bir şekilde analizden çıkarılırdı.
Tablo 1.
Niteliksel değerlendirme ve mezosiklon analizi için kullanılan birincil radar alanları, fırtına hücresi izleme için birleştirilmiş yansıtma alanları elde etmek için birincil radarlarla birlikte kullanılan ikincil radarlarla birlikte listelenir. Birincil siteler kalın
havalarinsesi.com/attachment/11544/
Tablo 2.
Her bir hücreyi tanımlamak ve yıldırım ilişkilerini kolaylaştırmak için kullanılan WDSS-II w2segmotionll algoritması izleme parametreleri. Refletivite değerleri km en az 20 bir fırtına nesneyi tanımlamak için gereken minimum temsil 2 her durumda. Listelenen enlem ve boylam genişletme değerleri, manuel analizden öznel olarak belirlendi ve her bir zaman adımında WDSS-II ile izlenen fırtına nesnelerinin enlem ve boylam yarıçaplarına eklendi
havalarinsesi.com/attachment/11545/
Yıldırım atlama tayini
Şimşek çakmaları faiz fırtınalarına atandıktan sonra, flaş oranları 2 dakikalık bir ortalama kullanılarak hesaplandı.(2009) Yıldırım flaş oranındaki hızlı artışları belirlemek için 2 σ yıldırım atlama algoritması (LJA) kullanılmıştır. Teknik uygulaması daha ayrıntılı olarak tartışılan LJA . (2017) , flaş hızında son trendden istatistiksel bir sapma olup olmadığını belirler. Algoritma, her 2 dakikalık zaman adımında flaş hızındaki değişikliğin, önceki 10 dakikalık süre boyunca flaş hızındaki ortalama değişiklikten çıkarıldığı standart sapmaların sayısını döndürür. Standart sapmanın değeri sigma seviyesi olarak adlandırılır. Sigma seviyesi, fırtınanın yakın geçmişinden yıldırım davranışındaki sapmanın bir ölçüsü olarak kullanılır. Sigma seviyesi 2.0'dan büyük veya eşit olduğunda, bir yıldırım sıçraması meydana gelir. Yorumlamaya bir örnek olarak, belirli bir zamanda 4.5 sigma seviyesi, flaş hızındaki mevcut değişikliğin, son çalışma ortalamasını 4,5 standart sapma kadar aştığını gösterir; bu, 2.0 sigma seviyeli bir yıldırım sıçramasından istatistiksel olarak daha anlamlı kabul edilebilir.
Süper hücre rotasyonunun ölçüleri
Supercell rotasyonu, seviye-III WSR-88D MDA ürünüyle ilişkili mezosiklon kuvvet indeksinden (MSI) ve bulunan azimut kesme ürünleriyle ilgili seviye-II WSR-88D Doppler hız verilerinin algoritmik bir türevi olan azimut makaslamadan değerlendirildi. operasyonel Çoklu Radar Çoklu Sensör (MRMS) sisteminde ( NOAA / NCEI 1991 1998 . Her iki bilgi türü için de, mümkün olan en iyi dikey veri kapsamını elde etmek için belirli bir zamanda bir fırtınaya en yakın WSR-88D kullanılmıştır. Bir radardan 100 km'den daha büyük menzillerde örnekleme ve düşük seviyeli rotasyonun algoritmik tespiti ile ilgili uygun endişeler ortaya çıkmaktadır ( . Fırtına analizi, bir radardan belirli bir menzil ile sınırlı olmasa da, analiz sırasında hiçbir fırtına en yakın radardan 120 km'den daha uzak değildi. Standart atmosferik kırılmada dünyanın eğriliğinin hesaplanması ( Doviak ve Zrnić 2006) ve minimum 0,5 ° 'lik bir radar yükseklik açısı varsayıldığında, maksimum 120 km'lik bir menzilde minimum tespit rakımı, radar seviyesinin (ARL) 1,9 km üzerindedir ve 100 km'lik bir menzilde minimum 1,5 km ARL rakımıdır. Fırtınaların en yakın radardan 100 ila 120 km uzakta olduğu ve dikey örneklemenin daha kısıtlı olduğu zamanlar Tablo 3'te belgelenmiştir .
Tablo 3.
LMA alanı, kullanılan radarlar, yıldırım ve radar analizi dönemleri, ilişkili şiddetli hava koşulları (dolu, rüzgar ve / veya kasırga) ve çevresel istikrarsızlık dahil vaka özellikleri. Düşük instabilite ile karakterize edilen vakalar üst kısımda (L fırtınaları; 1-6 vakaları), orta kısımda (M fırtınaları; 7-13 vakaları) orta kısımda ve yüksek istikrarsızlıkla karakterize vakalar listelenmiştir. alt kısımda (H fırtınaları; vakalar 14–19). Fırtınalar, fırtınaların bir LMA ağ merkezine 100 ila 150 km arasında olduğu yıldırım analizindeki parantez dönemleri dışında, bir LMA ağ merkezinin 100 km yakınındaydı. Fırtınaların bir radardan 100 ila 120 km uzakta olduğu radar analizindeki parantezli dönemler dışında, fırtınalar bir radara 100 km yakınlıktaydı.