Дистанционная точная диагностика тропического циклогенеза на основе GOES Imagery и облачно-разрешающего численного моделирования

Отсутствие общепринятого определения тропического циклогенеза и точной диагностики зарождения ураганного вихря остаются одними из главных вызовов современной тропической метеорологии. Прежде всего, потому что от этого принципиально зависит прогноз развивающегося вихря и вся система оповещения населения о возможной чрезвычайной ситуации.

1. О том, как выполняется в настоящее время диагностика тропического циклогенеза.

На этом фоне неопределенности необходимо было выработать конкретные подходы для диагностики и прогноза. Поэтому в метеорологической практике фактом формирования тропического циклона (ТЦ) было предложено считать образование сконцентрированного у поверхности вихря, в котором скорость тангенциального ветра достигает наиболее высоких значений на нижних уровнях; с пониженным давлением в центре поверхностной замкнутой ветровой циркуляции и имеющим теплое ядро. Если максимальная скорость поверхностного ветра в вихре не превышает 17 м/с, то он называется тропической депрессией (ТД), которая рассматривается в качестве начальной стадии на шкале интенсивности ТЦ. Наибольшую трудность при этом представляет диагностика такого события, поскольку образование ТЦ происходит над водной поверхностью и очень часто вдали от наземных центров слежения с необходимыми измерительными приборами. Современные средства космического мониторинга и современные численные модели атмосферы, использующие усвоение спутниковых данных, значительно улучшили ситуацию. Тем не менее, до сих пор самым надежным подтверждением образования ТЦ является непосредственное проведение измерений с самолетов в зоне формирующегося вихря. Насколько нам известно, такой подход на постоянной основе применяется только в США. Но и в этих случаях практически невозможно определить точное время зарождения ТЦ.
Существенным недостатком идеологии, применяемой для идентификации образования ТЦ, является условность, поскольку при анализе формирования вихря не привлекаются какие-либо критические/пороговые явления или процессы, позволяющие выбрать и строго обосновать необходимый количественный критерий. Такая ситуация часто приводит к тому, что идентифицировать сформировавшийся циклон удается уже на более интенсивной стадии тропического шторма (ТШ). Известно много случаев, когда это происходит катастрофически близко к густонаселенным территориям. В качестве примеров могут служить недавние ТЦ атлантического сезона 2020 - Fay и Isaias.

Поэтому современная ситуация с диагностикой является неудовлетворительной, т.к. именно образование ТД или ТШ декларируется экстренными службами слежения за ураганами по всему миру как факт состоявшегося зарождения интенсивного вихря, и только начиная с этого момента, вводится в действие комплекс мер по предупреждению населения об опасности и возможной эвакуации.

2. Новый подход для дистанционной и точной диагностики зарождения ТЦ.

В недавних работах автора совместно с американскими коллегами впервые в тропической метеорологии показано, что циклогенез начинается гораздо раньше (от нескольких до десятков часов!) формирования вихря ТД (см. обзор [1]). Такой вывод сделан на основе нового подхода, в котором обосновывается и вводится критерий для точной диагностики зарождения ТЦ. Примененный подход, основанный на облачно-разрешающем численном моделировании, позволяет точно определить начало циклогенеза - момент времени, когда зарождающийся вихрь становится энергетически самоподдерживающимся и усиливающимся. Возможности предложенной диагностики были подробно изучены применительно к численным экспериментам по моделированию зарождения ТЦ [1,2].
В настоящем исследовании сделан следующий шаг, связанный с применением разработанного подхода для анализа реально наблюдающихся тропических циклонов [3]. Показано, что с этой целью необходимо объединить облачно-разрешающую численную диагностику зарождения ТЦ [1,2] с рассмотрением данных геостационарного спутника для региона потенциального циклогенеза в соответствующие моменты времени. Обсуждение иллюстрируется на примере формирования атлантического урагана Isaias (2020).

Работа выполнена в рамках госзадания № 01.20.0.2.00164 (тема «Мониторинг»).