The influence of circulation factors on the quantity of atmospheric precipitation in the cold season in Western Siberia

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Introduction. The work is devoted to the analysis of the influence of different states of the circumpolar vortex on local features of the geopotential fields, which, in turn, determine the variability of cold season precipitation for the studied territory of Western Siberia. Data and Methods. A statistical analysis of time series of seasonally average values of the precipitation amount in the cold season was performed, obtained from 33 meteorological stations located within the selected coordinate area. To analyze the distribution of hydrometeorological fields corresponding to different states of the circumpolar vortex, composite spatial distributions corresponding to the ten most typical years for both phases of the POL teleconnection index were constructed. Results and Discussion. A statistically significant relationship was established between the amount of precipitation in the cold season (November–March) on the studied territory and the state of the circumpolar vortex. It was shown that under the conditions of the negative phase of the POL index, the amount of precipitation in the cold season is greater than under the conditions of the positive phase of this index. Conclusions. Based on the results of the work, it was concluded that under conditions of a weak circumpolar vortex and developed meridional processes (negative phase of POL) in the studied area, the amount of atmospheric precipitation in the cold season is greater than under conditions of a strong (positive phase of POL) circumpolar vortex and active latitudinal processes.

Авторлар туралы

Nadezhda Bezuglova

Институт водных и экологических проблем СО РАН

г. Барнаул, ул. Молодежная,1

Konstantin Sukovatov

Институт водных и экологических проблем СО РАН

г. Барнаул, ул. Молодежная,1

Әдебиет тізімі

  1. Gao T., Yu J., Paek H. Impacts of four northernhemisphere teleconnection patterns on atmospheric circulations over Eurasia and the Pacific // Theoretical and Applied Climatology. 2016. Vol. 129. P. 815–831. https://doi.org/10.1007/S00704-016-1801-2
  2. Gao N., Bueh C., Xie Z., Gong Y. A Novel Identification of the Polar/Eurasia Pattern and Its Weather Impact in May // Journal of Meteorological Research. 2019. Vol. 33. P. 810–825. https://doi.org/10.1007/s13351-019-9023-z
  3. Mirhashemi H., Hasanvand Z. The effect of teleconnection patterns on monthly rainfall in Khorramabad and Kermanshah stations // Water and Soil Management and Modeling. 2023. Vol. 3, iss. 4. P. 133–151. https://doi.org/10.22098/mmws.2022.11702.1159
  4. Золина О. Г., Булыгина О. Н. Современная климатическая изменчивость характеристик экстремальных осадков в России // Фундаментальная и прикладная климатология. 2016. Т. 1. С. 84–103. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2016-1-84-103, EDN: WBFQYV
  5. База данных GPCC. URL: https://www.dwd.de/EN/ourservices/gpcc/gpcc.html (дата обращения: 23.04.2024).
  6. База данных CRU TS4. URL: http://badc.nerc.ac.uk/data/cru/ (дата обращения: 24.04.2024).
  7. База данных GHCN. URL: https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/ghcn-gridded-products/ (дата обращения: 25.04.2024).
  8. База данных ERA. URL: https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/ERA5%3A+data+documentation (дата обращения: 25.04.2024).
  9. База данных NCEP/NCAR. URL: https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html (дата обращения: 22.04.2024).
  10. Barnston A. G., Livezey R. E. Classification, seasonality and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns // MonthlyWeather Review. 1987. Vol. 115. P. 1083–1126, https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)1152.0.CO;2
  11. Climate Prediction Center [сайт]. URL: http://www.cpc.ncep.noaa.gov (дата обращения: 22.04.2024).
  12. Francis J. A., Vavrus S. J. Evidence for wavier jet stream in response to rapid Arctic warming // Environmental Research Letters. 2015. Vol. 10, № 1. Article number 014005. https://doi.org/10.1088/1748-9326/10/1/014005
  13. Zhai W., Wang Z., Feng Y., Xue L., Ma Z., Tian L., Sun H. Developing the Actual Precipitation Probability Distribution Based on the Complete Daily Series // Sustainability. 2023. Vol. 15, iss. 17. Article number 13136. https://doi.org/10.3390/su151713136
  14. Cavanaugh N. R., Gershunov A., Panorska A. K., Kozubowski T. J. The probability distribution of intense daily precipitation // Geophysical Research Letters. 2015. Vol. 42. P. 1560–1567. https://doi.org/10.1002/2015GL063238/
  15. Обзоры Гидромедцентра РФ. URL: https://meteoinfo.ru/circulation-review (дата обращения: 23.04.2024).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 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».