Mezosiklon kuvvet indeksi

Mezosiklon kuvvet indeksi

Her fırtınayla ilişkili WSR-88D seviye-III MDA saptamaları manuel olarak izlendi ve her saptamanın MSI'sı çıkarıldı ( NOAA / NCEI 1991 ). (1998)MDA'nın kapsamlı bir tanımını sağlayın. Kısaca, MDA, maksimum kapıdan kapıya hız farkı ile ölçülen siklonik kayma, bitişik radar kapıları boyunca hesaplanan kesme veya hız farkı, yatay, dikey olarak belirlemek için bir dizi birkaç adımda dikkate alınacak şekilde yapılandırılmıştır. ve otomatik girdap tespiti için geçici olarak sürekli dönüş. Kaymanın kalitesi, her yinelemede uzaysal, zamansal ve mukavemet ölçümlerine göre hesaplanıp üç boyutlu, geçici olarak sürekli bir mezosiklon özelliği oluşturmaya yönlendirilse de, MSI, tespit için atanan son kapsayıcı güç metriğidir. MSI, mezosiklon tespitini oluşturan bireysel kesme özelliklerinin dönme gücünü hesaba katar, tercihen düşük seviyeli kesme özelliklerini ağırlıklandırır, ve girdap derinliği ile normalleştirilir. MDA'nın kullanımı, operasyonel bir ortamda mevcut bir mezosiklon kuvveti ölçüsü olarak MSI ile birleştirilmiş ek bir mezosiklon tanımlama aracı sağlar.

Azimuthal kesme

MDA'dan alınan bilgiler yalnızca bir mezosiklon mevcut olduğunda mevcuttur. Bu nedenle, mezosiklogeneze giden dönemlerde geniş veya zayıf rotasyon belirtisi göstermez ve mezosiklonun zayıflaması sırasında seyrek olarak bilgi sağlar. Daha tutarlı bir dönüş ölçüsü için, operasyonel MRMS'de bulunan radyal Doppler hızının maksimum azimut kesmesi WDSS-II "w2circ" algoritması kullanılarak her fırtına için üç özel katmanda hesaplanmıştır al. 2013 .

MRMS sisteminde kullanılan WDSS-II w2circ algoritması, geleneksel "tepeden tepeye" azimut kesme tahmini yerine azimut kaymayı tahmin etmek için yerel, doğrusal en küçük kareler türevleri (LLSD) yöntemini kullanır. İkinci tahminin, Doppler radyal hız alanındaki hatalardan, radardan gelen sirkülasyon aralığından ve sirkülasyonlara göre radar ışınının konumundan etkilendiği bilinmektedir . Kısaca, WDSS-II tarafından hesaplanan ve MRMS sisteminde kullanılan LLSD yöntemi, her bir hesaplama noktası etrafında çoklu hız değerleri içerir ve düşük dereceli bir modele uyarak azimut kaymayı tahmin eder . Azimut makaslamanın LLSD tahmini, geleneksel tepeden tepeye azimut kesme tahminini etkileyen radar ve menzil etkilerine karşı daha dirençlidir.

Bu çalışmada kullanılan MRMS ile ilişkili azimut kesme verileri, bir dizi WDSS-II algoritması kullanılarak WSR-88D seviye-II Doppler hız verilerinden türetilmiştir. Doppler hız verileri ilk olarak, WDSS-II “dealias” algoritması kullanılarak en yakın NWS üst hava sondajına göre otomatik olarak kaldırıldı . Ayrılmış Doppler hız verileri daha sonra w2circ algoritmasına aktarıldı; burada yer seviyesinden 0–3 km yükseklikte dikey katmanlardaki maksimum azimut kesme (MAS), 3–6 km AGL ve 6–9 km AGL menzil ve azimut uzayı . Fırtına analizi sırasında en yakın radardan gelen veriler kullanılarak, her katmandaki maksimum MAS değeri, mezosiklon bölgesinden manuel olarak kaydedildi.

Operasyonel MRMS azimut kesme ürünleri, bu çalışmada kullanılan üç dikey katmanın aksine 0–2 ve 3–6 km AGL dikey katmanları için hesaplanmıştır ( 2016 ). Bu katmanlar, NWS Uyarı Karar Eğitim Bölümü'nün (WDTD) kılavuzluğuna uygun olarak operasyonel olarak kullanılır ve 0–2 km AGL azimut kesmenin, potansiyel olarak tornadogenez ile ilişkili daha düşük seviyelerde artan rotasyonun analizi için uygulanabilirken, 3–6 km AGL azimutal kesmenin orta seviye mezosiklonun genel analizi için daha uygun olduğu düşünülmektedir ( NOAA / WDTD 2017). Operasyonel protokol, 2–3 km AGL katmanının yanı sıra fırtına yükleme ve yıldırım üretiminin daha yaygın olduğu 6–9 km AGL bölgesi de dahil olmak üzere dikeyde daha eksiksiz bilgi elde etmek için bu çalışma için uyarlandı.

Azimut makaslamada hızlı artış

Her katmanda MAS'da ani artışlar tespit edilerek, mesosiklonda yukarı yönlü hareketle ilgili fiziksel olarak anlamlı değişiklikler ve bunun yıldırım üzerindeki karşılıklı etkisi gözlemlenebilir. Bir yıldırım sıçramasının hesaplandığı yöntem , bu özelliklerin karşılaştırılması için her 3 km'lik katmanda MAS'daki hızlı artışları hesaplamak üzere uyarlandı. Her katmandaki çözüme katkıda bulunan yeni radar gözlemleri olarak MAS gözlemleri yapıldı. MAS gözlemleri daha sonra radar hacmi tarama sürelerine bağlı olarak yaklaşık 2-5 dakikalık aralıklarla kaydedildi. Zamanla MAS'daki değişiklik (DMASDT), kaydedilen verilerin her 2-5 dakikalık zaman adımında değerlendirildi. Fırtına analizinde yaklaşık 8-20 dakikalık bir süreye karşılık gelen dört MAS gözleminin ilk dönüş periyodu, LJA'daki 12 dakikalık dönüş periyoduna paralel olarak uygulandı. Sonraki her bir DMASDT değeri daha sonra önceki üç DMASDT değerinin standart sapması ile karşılaştırıldı.−2 s −1 mezosiklon eşiği. Bu eşik, tarihsel operasyonel değerlendirmelere ve Rankine kombine girdap modeli kullanan ilgili LLSD azimut kesme çalışmasına dayanılarak oluşturulmuştur . LJA'nın uygulanmasına benzer şekilde, arka arkaya MAS artışlarının ikincisi ayrı bir MAS artışı olarak sayılmadı.

Çevresel veri

Fırtınaya yakın ortamı (NSE) detaylandıran veriler, vaka analizleri sırasında çevresel ve yapısal bağlam için kullanıldı. Bu ızgaralı NSE verileri, 13 km çözünürlükte saatlik RUC veya RAP analiz verileri işlenerek WDSS-II "nse" algoritmasından elde edilmiştir. RUC verileri 1 Mayıs 2012'den önce mevcuttur ve daha sonra RUC, RAP modeli ile değiştirilmiştir.

Her bir vakaya ait NSE verileri, izlenen fırtına nesnelerinin ızgara aralıklarına uyması için 1.0 km × 1.0 km yatay aralıkla ızgaralandırıldı. Bir durumu karakterize eden çevresel değerler, fırtına analizi boyunca izlenen her nesne konumu için izleme süresine en yakın NSE analiz süresinden, izlenen her nesnenin merkez konumu etrafındaki 60.0 km × 60.0 km'lik bir kutu içindeki verilerin ortalaması alınarak elde edildi. İlk izlenen nesne konumu etrafındaki 60.0 km × 60.0 km kutusundaki veriler, herhangi bir prestorm ortam etkisini hesaba katmak için fırtınanın ilk izlendiği zamandan önceki 2 saat ortalamaya dahil edildi.

Karışık katmanlı konvektif mevcut potansiyel enerji (MLCAPE), normalleştirilmiş MLCAPE, 0–6 km katmandaki yığın kayması ve 0–1 ve 0–3 km katmanlardaki fırtına göreceli sarmallık (SRH) kombinasyonu başlangıçta dikkate alındığında, MLCAPE analiz edilen birincil değişkendi. Ayrıca, 3. bölümde daha ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, veri kümesini etkili bir şekilde bölümlemek için de kullanıldı .

Vakaya genel bakış

Vaka seçimi, çeşitli bölgesel, mevsimsel ve çevresel kontroller ve özelliklerle karakterize edilen yapısal olarak değişken süper hücreli fırtınalardan oluşan bir veri kümesi oluşturma niyetiyle motive edildi. Her biri ayrı ayrı vaka olarak anılan toplam 19 süper hücre, 13 farklı tarih arasından seçildi. Tablo 3 , tarih, LMA alanı, kullanılan radarlar, analiz süresi, ilişkili şiddetli hava koşullarının doğası ve ortalama istikrarsızlık dahil olmak üzere 19 durumu karakterize etmektedir. Analiz için dikkate alınması için, her fırtına (i) üç LMA alanından birinden geçmiş olmalı, (ii) MDA tarafından tanımlanan bir mezosiklon sergilemeli veya 1.00 × 10 −2 s −1'den daha büyük kalıcı MAS varlığıherhangi bir katmanda ve (iii) yıldırımı fırtınaya uygun şekilde atfetmek amacıyla izole edilmiş durumda kalmıştır. Tam zamanlı yıldırım ve rotasyon serileri dahil olmak üzere eksiksiz kasa karakterizasyonu ile ilgili daha fazla ayrıntı 'da mevcuttur .

19 süper hücre, süper hücre yoğunluğu ve yapısının spektrumunu yeterli şekilde temsil etme ve bölme yöntemi olarak çevresel istikrarsızlıklarına dayalı olarak üç alt gruba ayrıldı. Ortaya çıkan bölümlenmiş vaka dizisi (Tablo 3 ), MLCAPE değerleri 800 J kg -1 veya daha az olan (L fırtınalar) düşük çevresel istikrarsızlık ile karakterize edilen altı vakayı içerir ; yedi tanesi, MLCAPE değerleri 1030 ile 1330 J kg arasında olan orta çevresel istikrarsızlıkla karakterize edilir - 1 (M fırtınalar) ve altı tanesi 2490 J kg- 1 MLCAPE değerleri ile yüksek çevresel dengesizlikle karakterize edilmiştir.veya daha büyük (H fırtınaları). Çevresel istikrarsızlığa dayanan bu bölümler, yükselmenin, çökelme yüklemesinin zayıflatıcı etkilerine, düşen hidrometörlerden sürüklenmeye ve çevrede negatif yüzer havanın sürüklenmesine karşı duyarlılığını yakalar. Özellikle, L alt kümesindeki fırtınaların "mini süper hücreleri" temsil ettiği öne sürülür . Bu alışılmadık şekilde küçük ve düşük tepeli, daha az sağlam süper hücreler, aynı dinamik süreçlerle karakterize edilir ve M ve H alt kümelerindekiler tarafından temsil edilen daha büyük, daha derin, daha sağlam süper hücrelerin daha geleneksel kavramsallaştırılmasıyla benzer şiddetli fenomenler üretebilirler. . Bununla birlikte, mini-süper hücreler, kısmen geliştikleri daha az kararsız, marjinal olarak elverişli ortamlar nedeniyle farklı bir operasyonel zorluklar kümesi sunabilirler.