Набор данных о ветре и волнении для изучения тропических циклонов

М. В. Юровская

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

e-mail: mvkosnik@gmail.com

Аннотация

Цель. Целью работы является систематизирование сведений о характеристиках поля ветра и высоте волн вдоль треков альтиметров в районе тропических циклонов, а также подробная визуализация этой информации, позволяющая оценить доступность данных и возможность их использования в конкретном циклоне для различных научных исследований.

Методы и результаты. Для формирования набора данных были использованы сведения из открытых источников о параметрах тропических циклонов (Best Track Data) в 2020–2022 гг. и измерения вдоль треков альтиметров, установленных на семи спутниках. Для каждого циклона, максимальная скорость ветра в котором превосходила 30 м/с, созданы файлы в форматах NetCDF и MAT, содержащие данные альтиметрии о значительной высоте волн и скорости ветра в районе циклона, информацию о траектории циклона и его основных характеристиках каждые 3 ч. Для описания радиального распределения скорости ветра предлагается аппроксимация стандартных данных о расстояниях от центра циклона до точек со скоростями ветра 34, 50 и 64 узла аналитической функцией Холланда. Для каждого циклона предоставлены графические файлы, иллюстрирующие эволюцию его основных параметров (радиус, максимальная скорость ветра, скорость смещения), качество аппроксимации радиального распределения скорости ветра, расположение треков альтиметров и значения высоты волн и скорости ветра вдоль каждого трека. Компьютерные программы, разработанные в среде MATLAB, позволяют пополнять созданный массив данных в автоматическом режиме. К моменту публикации настоящей работы набор данных был дополнен информацией о тропических циклонах и доступными измерениями альтиметрии за 1985–2018 гг.

Выводы. Создан структурированный массив данных, предоставляющий информацию о волнении и скорости ветра во всех интенсивных тропических циклонах за период 2020–2022 гг. Данные и иллюстрации к ним могут быть использованы при планировании и осуществлении тематических исследований, для валидации моделей эволюции тропических циклонов и волнения в них.

Ключевые слова

тропические циклоны, набор данных, спутниковая альтиметрия, высота волн, скорость ветра, поле ветра, экстремальные условия

Благодарности

Работа выполнена при основной поддержке гранта РНФ № 21-17-00236; информационно-вычислительные ресурсы предоставлены в рамках государственного задания FNNN-2021-0004. При формировании набора данных использовались архивы NOAA с данными о циклонах и CMEMS – с данными альтиметрии.

Для цитирования

Юровская М. В. Набор данных о ветре и волнении для изучения тропических циклонов // Морской гидрофизический журнал. 2023. Т. 39, № 2. С. 220–233. EDN GOFLKQ. doi:10.29039/0233-7584-2023-2-220-233

Yurovskaya, M.V., 2023. Dataset on Wind and Waves to Study Tropical Cyclones. Physical Oceanography, 30(2), pp. 202-214. doi:10.29039/1573-160X-2023-2-202-214

DOI

10.29039/0233-7584-2023-2-220-233

EDN

GOFLKQ

Список литературы

  1. Особенности образования следов циклонов (колебаний температуры воды) в районе мыса Свободного, юго-восточная часть острова Сахалин / П. Д. Ковалев [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2022. Т. 38, № 1. С. 34–52. doi:10.22449/0233-7584-2022-1-34-52
  2. Трансформация тайфуна в умеренных широтах как фактор катастрофического наводнения в Приморье осенью 2016 г. / Е. К. Семенов [и др.] // Метеорология и гидрология. 2018. № 9. С. 104–113.
  3. Дубина В. А., Шамов Б. Б., Плотников В. В. Катастрофическое наводнение в Приморье в августе 2018 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15, № 5. С. 253–256. doi:10.21046/2070-7401-2018-15-5-253-256
  4. Tropical Cyclone Characteristics Represented by the Ocean Wave-Coupled Atmospheric Global Climate Model Incorporating Wave-Dependent Momentum Flux / T. Shimura [et al.] // Journal of Climate. 2022. Vol. 35, iss. 2. P. 499–515. doi:10.1175/JCLI-D-21-0362.1
  5. Altimeter Observations of Tropical Cyclone-Generated Sea States: Spatial Analysis and Operational Hindcast Evaluation / C. Collins [et al.] // Journal of Marine Science and Engineering. 2022. Vol. 10, iss. 5. 690. https://doi.org/10.3390/jmse10050690
  6. A globally consistent reanalysis of hurricane variability and trends / J. P. Kossin [et al.] // Geophysical Research Letters. 2007. Vol. 34, iss. 4. L04815. doi:10.1029/2006GL028836
  7. The Automated Tropical Cyclone Forecasting System (ATCF) / R. J. Miller [et al.] // Weather and Forecasting. 1990. Vol. 5, iss. 4. P. 653–660. doi:10.1175/1520-0434(1990)0050653:TATCFS2.0.CO;2
  8. Combined Co- and Cross-Polarized SAR Measurements Under Extreme Wind Conditions / A. A. Mouche [et al.] // IEEE Transactions On Geoscience and Remote Sensing. 2017. Vol. 55, iss. 12. P. 6746–6755. doi:10.1109/TGRS.2017.2732508
  9. A revised L-band Radio-brightness sensitivity to extreme winds under Tropical Cyclone: the 5 year SMOS-storm database / N. Reul [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2016. Vol. 180. P. 274–291. doi: 10.1016/j.rse.2016.03.011
  10. Surface Wave Developments under Tropical Cyclone Goni (2020): Multi-Satellite Observations and Parametric Model Comparisons / M. Yurovskaya [et al.] // Remote Sensing. 2022. Vol. 14, iss. 9. 2032. https://doi.org/10.3390/rs14092032
  11. Lau K. M., Zhou Y. P., Wu H. T. Have tropical cyclones been feeding more extreme rainfall? // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. Vol. 113, iss. D23. D23113. doi:10.1029/2008JD009963
  12. The International Best Track Archive for Climate Stewardship (IBTrACS): Unifying Tropical Cyclone Data / K. R. Knapp [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. 2010. Vol. 91, iss. 3. P. 363–376. doi:10.1175/2009BAMS2755.1
  13. Holland G. J. An Analytic Model of the Wind and Pressure Profiles in Hurricanes // Monthly Weather Review. 1980. Vol. 108, iss. 8. P. 1212–1218. doi:10.1175/1520-0493(1980)1081212:AAMOTW2.0.CO;2
  14. Zieger S., Vinoth J., Young I. R. Joint Calibration of Multiplatform Altimeter Measurements of Wind Speed and Wave Height over the Past 20 Years // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2009. Vol. 26, iss. 12. P. 2549–2564. doi:10.1175/2009JTECHA1303.1
  15. Estimating Gale to Hurricane Force Winds Using the Satellite Altimeter / Y. Quilfen [et al.] // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2011. Vol. 28, iss. 4. P. 453–458. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-10-05000.1
  16. Yurovskaya M., Kudryavtsev V., Chapron B. A self-similar description of the wave fields generated by tropical cyclones // Ocean Modelling. 2023. Vol. 183. 102184. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2023.102184
  17. Pierson W. J. Jr., Moskowitz L. A proposed spectral form for fully developed wind seas based on the similarity theory of S.A. Kitaigorodskii // Journal of Geophysical Research. 1964. Vol. 69, iss. 24. P. 5181–5190. doi:10.1029/JZ069i024p05181
  18. Bowyer P. J., MacAfee A.W. The Theory of Trapped-Fetch Waves with Tropical Cyclones – An Operational Perspective // Weather and Forecasting. 2005. Vol. 20, iss. 3. P. 229–244. https://doi.org/10.1175/WAF849.1
  19. Young I. R. Parametric Hurricane Wave Prediction Model // Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering. 1988. Vol. 114, iss. 5. P. 637–652. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-950X(1988)114:5(637)
  20. Kudryavtsev V., Golubkin P., Chapron B. A simplified wave enhancement criterion for moving extreme events // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2015. Vol. 120, iss. 11. P. 7538–7558. https://doi.org/10.1002/2015JC011284

Скачать статью в PDF-формате