The influence of internal gravity waves in the atmospheric boundary layer on turbulence characteristics measured by the eddy covariance technique

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper presents the results of an analysis of the influence of submesoscale internal gravity waves (IGWs), registered with the help of a sodar in the atmospheric boundary layer, on turbulence characteristics measured in the surface layer. Data obtained in rural areas in the Moscow region were used.Two types of IGW were identified visually on sodar echograms: internal gravity-shear waves (IGSW) of the Kelvin-Helmholtz wave type and buoyancy waves (BW). For 28 episodes of IGSW and 10 episodes of BW, based on the data of eddy covariance measurements carried out with an ultrasonic thermometer-anemometer located on a mast 56 m high, turbulent kinetic energy, as well as heat and momentum fluxes were calculated. Alterations of these characteristics accompanying the passage of wave trains were investigated, particularly, quantitative estimates were made, and degree of influence of IGSW and BW on the turbulence was compared.

Full Text

Restricted Access

About the authors

D. V. Zaitseva

Obukhov Institute of Atmospheric Physics Russian Academy of Science

Author for correspondence.
Email: zaycevadv@gmail.com
Russian Federation, Pyzhevskii per., 3, 119017 Moscow

M. A. Kallistratova

Obukhov Institute of Atmospheric Physics Russian Academy of Science

Email: zaycevadv@gmail.com
Russian Federation, Pyzhevskii per., 3, 119017 Moscow

V. S. Luyluykin

Obukhov Institute of Atmospheric Physics Russian Academy of Science; Bauman Moscow State University

Email: zaycevadv@gmail.com
Russian Federation, Pyzhevskii per., 3, 119017 Moscow; 2nd Baumanskaya, 5, 105005 Moscow

R. D. Kouznetsov

Finnish Meteorolgical Institute

Email: zaycevadv@gmail.com
Finland, Erik Palménin aukio 1, FI-00101 Helsinki

D. D. Kuznetsov

Obukhov Institute of Atmospheric Physics Russian Academy of Science

Email: zaycevadv@gmail.com
Russian Federation, Pyzhevskii per., 3, 119017 Moscow

References

  1. Зайцева Д.В., Каллистратова М. А., Люлюкин В. С. и др. Воздействие внутренних гравитационных волн на флуктуации метеорологических параметров атмосферного пограничного слоя // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 54. № 2. С. 195–205.
  2. Зайцева Д.В., Каллистратова М. А., Люлюкин В. С. и др. Субмезомасштабные волнообразные структуры в атмосферном пограничном слое и их параметры по данным содарных измерений в Подмосковье // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 3. С. 275–285.
  3. Кадыгров Е.Н., Кузнецова И. Н. Методические рекомендации по использованию данных дистанционных измерений профилей температуры в атмосферном пограничном слое микроволновыми профилемерами: теория и практика. Долгопрудный: Физматкнига, 2015. 171 с.
  4. Камардин А.П., Одинцов С. Л., Скороходов А. В. Идентификация внутренних гравитационных волн в атмосферном пограничном слое по данным содара // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 9. С. 812–818.
  5. Кузнецов Р. Д. Акустический локатор ЛАТАН-3 для исследований атмосферного пограничного слоя // Оптика атмосферы и океана. 2007. Т. 20. № 8. С. 749–753.
  6. Люлюкин В.С., Каллистратова М. А., Кузнецов Р. Д. и др. Внутренние гравитационно- сдвиговые волны в атмосферном пограничном слое по данным акустической локации // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2015. Т. 51. № 2. С. 218–218.
  7. Banakh, V. A., Smalikho, I. N. The impact of internal gravity waves on the spectra of turbulent fluctuations of vertical wind velocity in the stable atmospheric boundary layer // Remote Sensing. 2023. V.15. № 11. 2894.
  8. Banta R.M., Mahrt L., Vickers D. et al. The very stable boundary layer on nights with weak low-level jets // J. Atmos. Sci. 2007. V. 64. № 9. P. 3068–3090.
  9. Carpenter J.R., Tedford E. W., Heifetz E. et al. Instability in stratified shear flow: Review of a physical interpretation based on interacting waves // Appl. Mech. Rev. 2012. V. 64. № 6. 060801
  10. Cava D., Giostra U., Katul G. Characteristics of gravity waves over an Antarctic Ice sheet during austral summer // Atmosphere. 2015. V. 6. № 9. P. 1271–1289.
  11. Durden D.J., Nappo C. J., Leclerc M. Y.et al. On the impact of wave-like disturbances on turbulent fluxes and turbulence statistics in nighttime conditions: a case study // Biogeosciences. 2013. V. 10. № 12. P. 8433–8443.
  12. Jiang Q. Impact of Elevated Kelvin–Helmholtz Billows on the Atmospheric Boundary Layer // J. Atmos. Sci. 2021. V. 78. № 12. P. 3983–3999.
  13. Howell J.F., Mahrt L. Multiresolution flux decomposition // Boundary-Layer Meteorol. 1997. V. 83. № 1. P. 117–137.
  14. Kaimal J.C., Finnigan J. J. Atmospheric boundary layer flows: their structure and measurement. New York: Oxford University Press, 1994. 289 P.
  15. Mahrt L., Vickers D. Extremely weak mixing in stable conditions // Boundary-Layer Meteorol. 2006. V. 119. P. 19–39.
  16. Nappo C.J., Miller D. R., Hiscox A. L. Wave-modified flux and plume dispersion in the stable boundary layer // Boundary-Layer Meteorol. 2008. V. 129. № 2. P. 211–223.
  17. Petenko I., Casasanta G., Kallistratova M. et al. Kelvin–Helmholtz billows in the rising turbulent layer during morning evolution of the abl at Dome C, Antarctica // Boundary-Layer Meteorol. 2023. V. 187. P. 163–192.
  18. Potekaev A., Shamaneva L., Kulagina V. Spatiotemporal dynamics of the kinetic energy in the atmospheric boundary layer from minisodar measurements // Atmosphere. 2021. V. 12. № 4. 421.
  19. Rorai C., Mininni P. D., Pouquet A. Turbulence comes in bursts in stably stratified flows // Physical Review E. 2014. V. 89. № 4. P. 043002.
  20. Shamanaeva L.G., Potekaev A. I., Krasnenko N. P. et al. Dynamics of the kinetic energy in the atmospheric boundary layer from the results of minisodar measurements // Russ. Phys. J. 2018. V. 61. P. 2282–2287.
  21. Sun J., Lenschow D. H., Burns S. P. et al. Atmospheric disturbances that generate intermittent turbulence in nocturnal boundary layers // Boundary-Layer Meteorol. 2004. V. 110. P. 255–279.
  22. Sun J., Mahrt L., Banta R. M. et al. Turbulence regimes and turbulence intermittency in the stable boundary layer during CASES-99 // J. Atmos. Sci. 2012. V. 69. № 1. P. 338–351.
  23. Sun J., Nappo C. J., Mahrt L. et al. Review of wave‐turbulence interactions in the stable atmospheric boundary layer // Reviews of geophysics. 2015a. V. 53. № 3. P. 956–993.
  24. Sun J., Mahrt L., Nappo C. et al. Wind and temperature oscillations generated by wave–turbulence interactions in the stably stratified boundary layer // J. Atmos. Sci. 2015b. V. 72. № 4. P. 1484–1503.
  25. Vercauteren N., Klein R. A clustering method to characterize intermittent bursts of turbulence and interaction with submesomotions in the stable boundary layer // J. Atmos. Sci. 2015. V. 72. № 4. P. 1504–1517.
  26. Viana S., Yagüe C., Maqueda G. Propagation and effects of a mesoscale gravity wave over a weakly-stratified nocturnal boundary layer during the SABLES2006 field campaign // Boundary-Layer meteorol. 2009. V. 133. № 2. P. 165–188.
  27. Vickers D., Mahrt L. The cospectral gap and turbulent flux calculations // J. Atmos. Oceanic Tech. 2003. V. 20. № 5. P. 660–672.
  28. Zaitseva D., Kallistratova M., Lyulyukin V. et al. On the influence of internal gravity waves on the intensity of turbulence in the atmospheric boundary layer // IOP Conf. Series Earth Environ. Sci. 2022. V. 1040. № 1. P. 012034.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. VGSV episode of April 24, 2012. (a) Sodar echogram. (b) profiles of average wind speed (black lines, lower abscissa axis) and temperature (gray lines, upper abscissa axis). Averaging time is 30 minutes. (c) radial wind speed based on measurements of an inclined antenna at heights of 60, 80, 100 and 120 m. The time series were shifted relative to each other for clarity. (d) horizontal wind speed (black line) and acoustic temperature (gray line). (e) vertical wind speed. Local time is plotted along the abscissa axis everywhere except (b). Panels (g) and (e) are constructed based on sonic measurements (height 56 ​​m). For clarity, a 1-minute moving average was applied to the echo signal and radial velocity time series (panels (a) and (b)). The vertical dotted lines indicate the start and end times of the wave train.

Download (552KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Episode of the VGSV on 24.04.2012. Multiscale decompositions of the heat flux. The local time is plotted along the abscissa axis, and the time scale (inverse to frequency) is plotted along the ordinate axis. The scale is shown on the right. Spectra are calculated every 60 seconds.

Download (267KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Episode of the VGSV on 24.04.2012. Time series of (a) TKE, (b) momentum flux and (c) heat flux calculated from the sonic measurements with 1-minute averaging. Vertical lines indicate the start and end times of the episode.

Download (294KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The same as in Fig. 1, but for the episode of VP 11.06.2009.

Download (527KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. The same as in Fig. 2, but for the episode of VP 11.06.2009.

Download (233KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. The same as in Fig. 3, but for the episode of VP 11.06.2009.

Download (240KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Scatter plot of Ri and r for tke (a), q (b) and τ (c). Circles indicate values ​​for VGSV, triangles indicate values ​​for VP.

Download (98KB)
Indexing metadata


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».