CC BY
45
УДК 551.576.11
DOI: 10.21209/2227-924,5-2019-25-4-21-31
ФОРМИРОВАНИЕ МАКРО- И МИКРОСТРУКТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК КОНВЕКТИВНЫХ ОБЛАКОВ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СТРУКТУРЫ ПОЛЯ
ВЕТРА В АТМОСФЕРЕ
THE FORMATION OF MACRO- AND MICROSTRUCTURAL CHARACTERISTICS OF CONVECTIVE CLOUDS DEPENDING ON THE STRUCTURE OF THE WIND
FIELD IN THE ATMOSPHERE
V
П
В. A. Шаповалов,
Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик atajuk@mail.ru
V. Shapovalov,
High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik
Л
MiH
E. A. Ковалев,
Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик egortwitt@yandex.ru
E. Kovalev,
High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik
3. X. Гучаева,
Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик proporwiz@yandex.ru
Z. Guchaeva,
High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik
К. M. Беккиев,
Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик kerimbekk@mail.ru
K. Bekkiev,
High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik
В. A. Кузьмин,
Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик vl. kuzmin1992@gmail.com
V. Kuzmin,
High-Mountain Geophysical Institute, Nalchik
© В. A. Шаповалов, E. A. Ковалев, 3. X. Гучаева, К. M. Беккиев, В. A. Кузьмин, 2019
Статья посвящена исследованию эволюции термодинамических и микроструктурных параметров конвективных облаков на основе математического моделирования. Использовалась трехмерная нестационарная численная модель облака. Отмечено, что значительное количество процессов микрофизической и электрической природы в облаках конвективного типа изучено крайне мало. Это объясняется их сложностью и малой доступностью для экспериментального исследования. Анализ показывает, что недостаточно исследовано взаимное влияние физических процессов в облаках, которое играет важную роль в формировании микроструктурных характеристик. Из-за недоступности инструментального исследования мощных конвективных и особенно грозовых облаков математическое моделирование стало основным методом, позволяющим детально анализировать формирование различных их параметров и взаимодействие процессов. Приведено описание разработанной трехмерной физико-математической модели конвективного облака с детальным описанием микрофизических процессов. Даны некоторые результаты расчетов эволюции конвективных облаков при различных характеристиках поля горизонтального ветра в атмосфере. В численных экспериментах установлено, что на термодинамические параметры облаков, на форму и размеры областей локализации капель и ледяных кристаллов и на образование осадков значительное влияние оказывают изменения с высотой направления и скорости ветра в атмосфере
Ключевые слова: трехмерная численная модель; конвективное облако; термодинамические параметры; микроструктурные параметры; влияние поля ветра; трехмерная структура облака; физика конвективных облаков; микрофизические процессы; прогнозирование состояния облаков; образование осадков
The article is based on a mathematical model showing the evolution process for a particular case of a convective cloud. In this article, not only spatial, but also thermodynamic parameters with the inclusion of microstructural ones are investigated. The use of the model implied its unsteady numerical character. Significant amounts of microphysical and electrical processes in convective-type clouds have been studied very little. This is due to their complexity and inaccessibility for experimental research. The analysis has shown that the interaction of physical processes in the clouds, which undoubtedly plays an important role in the formation of microstructural characteristics, has not been studied enough. Due to the unavailability of instrumental studies of powerful convective and especially thunderstorm clouds, mathematical modeling has become the main method that allows a detailed analysis of the formation of their various parameters and interaction of processes. According to the results of the work, a mathematical model of a three-dimensional view was compiled, which characterizes the possibility of using cloud prediction processes based on micro-world processes. A mathematical model was investigated and presented with changes in the horizontal wind field within the atmosphere. In particular, the characteristics of the formation and development of clouds are distributed. The main results of numerical experiments can be called the fact that a change in the direction and speed of the wind in the atmosphere contributes to a direct effect on the formation of clouds. It is more clearly shown that the impact is carried out within the framework of the study of the formation of areas of size, the localization of individual sites for collecting drops, as well as the forms and methods of forming ice crystals. The possibility of precipitation formation depending on the phenomenon being studied is also determined
Key words: three-dimensional numerical model; convective cloud; thermodynamic parameters; microstructural parameters; influence of the wind field; three-dimensional structure of clouds; physics of convective clouds; microphysical processes; prediction of the state of clouds; formation of precipitation
ведение. Анализ современного состояния физики конвективных облаков показывает, что многие микрофизические и электрические процессы в конвективных облаках изучены не полно. Это связано с их сложностью и недоступностью для экспериментальных исследований. Анализ литературных источников показывает, что взаимодействие физических процессов в облаках, которое, несомненно, играет важную роль в формировании микро-
структурных характеристик, недостаточно исследовано. Из-за отсутствия инструментальных исследований мощных конвективных и особенно грозовых облаков математическое моделирование стало основным методом, позволяющим детально анализировать формирование их различных параметров и взаимодействие процессов.
Применение математической модели означает, что такой подход позволяет определить, насколько те или иные физические
процессы могут коррелировать друг с другом, а также какие данные возможно в названном случае получить теоретическим и экспериментальным путем.
Математическое моделирование облаков на основе трехмерных моделей быстро развивается в нашей стране [1—4; 6; 9; 10] и за рубежом [12—18]. Разработаны модели различной пространственной размерности и с разной степенью детализации учета микрофизических и электрических процессов.
Микрофизические процессы описываются в большом количестве научных источников, посвященных разработке численных моделей. В сфере изучения облаков они позволяют определить микроструктурные характеристики, такие как образование ледяных частиц, формирование и рост гидрометеоров и иные процессы. Значительная часть разработчиков моделей при формализации распределения частиц облака по размерам (массе) применяет параметризованные формулы [6; 12]. Так как размер исследуемых частиц может отличаться на несколько порядков, то следует использовать модели, которые подробно описывают гидродинамические процессы с детализацией микрофизики.
Важным шагом в развитии физики конвективных облаков является исследование влияния характеристик ветра в атмосфере на формирование их макро- и микроструктурных характеристик [8]. В работе представлены результаты моделирования формирования и развития конвективных облаков с различными характеристиками горизонтального ветрового поля в атмосфере, заданного по данным измерений или искусственно сформированного для специально спланированных экспериментов.
Методика проведения исследований основывается на постановке специальной задачи, которая определяется целью анализа — определения взаимного влияния процессов друг на друга. Условия, которые необходимо проверить в эксперименте — изменение гидротермодинамики, микрофизики и некоторые задачи электростатики, так как облако при развитии приобретает электрический заряд.
Термогидродинамика описывается в модели с применением приближения Бус-синеска для конвекции влажного типа. Методика решения таких уравнений отработана и изложена в ряде источников [ 1; 6].
В микрофизической части представлены формулы конденсационных, коагуля-ционных процессов и изменения фазового состояния капель. При этом учитывается взаимодействие облачных частиц и влияние электрического поля облаков на столкновения частиц [1].
Если говорить о физическом процессе электризации, то основное значение заряда формируется при замерзании капель, столкновениях капель с кристаллами и поляризации капель в электрическом поле. При этом заряды формируются, исходя из классических представлений физики, изложенных в работе Г. В. Куповых с соавторами [7].
Нами применены обозначения, которые основываются на трех типах частиц: функции распределения для капель f1(r,m,t), кристаллов льда/2(г,т,^ и для осколков, образующихся при спонтанном замерзании сильно переохлажденных капель /5(г,тД). В этом случае уравнения микрофизики имеют вид
Л дх ду дг ^ Л )КД ^ дг )кг
а дх ду ^ 2 ' дг \д1 )с )лк
+ + Л + (2)
дх дх ду дг { д1 ] 3
+ (§1+4'Л' <3> 0<х<Ьх, 0 <у<Ьу, 0<г<Ьг, 0< и < °о, * >0,
где У1(т), У2(т) — скорости падения соответствующих жидких и твердых частиц.
т ил
. dt JKT
3/i
/щ v JKT V dt JJK \dt /3 V wl УДР
нения функций в результате процессов конденсации, коагуляции, аккреции, а также замерзания и дробления;
— изме-
(<¥А , \<щ , [М.I — изменение распре-
UJc I »Л, U t)3 r r
деления кристаллов и капель вследствие замерзания, сублимации и в процессе их аккреции;
[ —| » f^-1 — изменения f3(r,m,t), ко-
I а S s ) м
торые связаны с процессом спонтанного образования осколков, при аккреции капель с кристаллами и в случае, когда подобному явлению подвергаются переохлажденные облачные капли;
II и I2 — источники для капель с кристаллами;
I — показатель возникновения кристаллов при реализации процесса активного воздействия с определенными реагентами.
Л1 8 „ 8 8 „8 8 „8 r r r
А' = —К— +—К— + —К— u(r), v(r), w(r) -дх 8х 8у ду 8z 8z \ >' к >> к >
компоненты вектора скорости воздушного потока в облаке. Для системы уравнений (1)-(3) использованы следующие начальные и граничные условия:
/¿,т,0) =/2С«,0) =/3(,w,0) = 0 (4)
f^mj) =f2(,m,t) =f3(,m,t) = 0npux= 0 ,LX, f&m,t) =U,m,t) =f3(,m,t) = 0npuy= 0 ,Ly, /¡(,»2,0 =f2(,m,t) =f3(,m,t) = 0npuz = Lz,
^=^=^=0 при z=0. dz dz dz
Выражения для вычисления членов, включенных в уравнение (1)-(4), подробно описаны в работе Б. А. Ашабокова с соавторами [1].
Расчеты проводились относительно прямоугольной пространственной области 40х40х16 км [7]. Развитие облака имитировалось с установки параметров теплового импульса вблизи поверхности заданием размеров импульсов по трем осям координат и перегрева. В процессе численных экспериментов эти параметры варьировались.
Результаты исследования и их обсуждение. Ниже приведены результаты расчетов по изучению влияния распределения ветра в атмосфере на формирование и развитие конвективных облаков. Отметим, что это один из механизмов влияния
атмосферы на процессы образования облаков.
Пример эволюции облака по данным аэрологического зондирования показан на рис. 1а, б. Начальный этап развития облачных ячеек характеризуется слабой активностью, изменением отражательной способности метеорологического радара, скоростью роста радиоэха. На этом этапе восходящие потоки формируются в подоблачном слое, максимальное значение скорости локализуется в области повышенного радиоэха, соответствующей области накопления водно-кристаллической массы.
Очевидно, что количество воды, накопившейся в облаке, а также размер града определяются скоростью восходящих движений.
Восходящие движения потоков воздуха могут составлять величину 10...40 м/с. Верхняя граница кучево-дождевого облака достигает 8 км и более. При этом в поток увлекается локальная воздушная масса. Примерно за 7.10 мин кучевое облако может превратиться в кучево-дождевое. Максимальное значение восходящих скоростей в облаке при мощном процессе достигает 30.40 м/с. Образование града зависит от скорости восходящих потоков в конвективном облаке и пространственной структуры горизонтальных потоков воздуха в атмосфере.
Для рис. 2 приведены результаты расчетов параметров других облаков за 30 мин эволюции. Представлено несколько изолиний скорости вертикальных движений с шагом 1 м/с и трехмерной изоповерхно-стью W=10 м/с.
Контуры изображены в вертикальной плоскости, проходящей через центр облака, параллельно оси ОХ. На рис. 2 схематически изображено вертикальное распределение горизонтального ветра в атмосфере. Стрелки указывают направление ветра, а их длина пропорциональна его скорости. Рисунки получены с использованием авторской программы трехмерной визуализации расчетных данных [11]. Видно, что изменение направления и величины ветра довольно сложное.
Рис.1. Облачная среда изображена поверхностью заданного значения. Синим обозначены крупные капли, ледность выделена желтым цветом. Состояние в фиксированные моменты времени 20 мин (а), 30 мин (б). Величина вспомогательной сетки 2х2 км/ Fig. 1. Isosurface water content (blue), large drops and pallor (yellow) ice particles in sequential time moments: (a) 20 min, (b) 30 min.
Grid of 2x2 km
Рис. 2. Потоки восходящего и нисходящего типа по данным зонда в области трехмерного вида. Изоповерхность трехмерного вида Wвос=10 м/с/ Fig. 2. Upward and downward wind flows and horizontal wind along a sonde in a three-dimensional region. Three-dimensional isosurface W = 10 m/s
В численных экспериментах также рассчитывалась радиолокационная структура облака на длинах волн метеорологических радиолокаторов 3, 5 и 10 см для сравнения с данными наблюдений [5].
Параметры облака значительно различаются по своим скоростям в потоках нисходящего и восходящего типа, которые характеризуются скоростями W = -1,86 м/с и W = 17,3 м/с, на уров-
нис 7 ' вос 7 ' 7 ^ 1
не z=4000 м; водности 5,8 г/м3, на уровне
z=4500 м; ледности 5*10-4 г/м3, на уровне z=5500 м; радиолокационной отражаемости на длине волны 10 см 17,5 dBZ, высота z=4500 м. Параметры соответствуют развивающемуся конвективному облаку. Получающаяся картина структуры потоков, формирующихся внутри облака, достигается достаточно сложными процессами взаимодействия, когда потоки восходящего типа упорядочены в большей степени, чем потоки нисходящего типа.
Рис. 3. Изолинии водности и изоповерхность восходящих потоков Wboc=10 м/с / Fig. 3. Liquid water content isolines and isosurface of upward streams W = 10 m/s
Изолинии водности в результате расчетов приведены на рис. 3, максимальное значение водности составляет около 6 г/м3.
Как видно из рис. 3, изолинии содержания воды в облаке локализованы в зоне главного вертикального движения воздуха, что согласуется с теорией образования капельной фракции в облаке. Также можно заметить, что на форму области локализации капель в облаке существенно влияет изменение с высотой ветра в атмосфере.
Область образования кристаллов находится в верхней части изоповерхности W=10 м/с по результатам расчетов. Из-за низкой концентрации и малых размеров кристаллов при рассмотрении структуры радиоэха облака видно, что она формируется в основном за счет капель.
Эти же данные получены в ходе модельных расчетов за 35 и 40 мин эволюции облака.
Остановимся на некоторых результатах расчетов, которые были проведены для изучения влияния на характеристики облаков изменения распределения горизонтального ветра с высотой. В расчетах второго варианта все атмосферные параметры, использованные в предыдущем варианте, остались неизменными, но для горизонтального ветра предполагалось, что поток имеет одинаковое направление на всех высотах в атмосфере — вдоль одной оси (специально идеализированный случай). Характеристики направления и скорости ветра по высоте в данном варианте показаны в виде стрелок на рис. 4.
Рис. 4. Изолинии восходящих и нисходящих потоков на 30-й минуте, изоповерхность W=10 м/с и распределение фонового ветра по вертикали / Fig. 4. The isolines of upward and downward wind flows on the 30th minute, the isosurface W = 10 m/s and the distribution of the background wind along the vertical
Контуры, соответствующие различным значениям скорости восходящих и нисходящих потоков в облаке и вокруг него, на 30-й минуте показаны на рис. 4. Горизонтальные и вертикальные вспомогательные сетки имеют ячейки 2х2 км. Более темный цвет придан трехмерной изопо-верхности W=10м/с. Как показывают результаты расчетов, структура воздушных потоков внутри и вокруг облака достаточно сложна. Можно видеть, что восходящие потоки более упорядочены, чем нисходящие. Кроме того, максимальная скорость восходящего потока воздуха в облаке значительно выше тех же значений нисходящего потока. Последние занимают большую площадь вокруг восходящего движения.
Из анализа рис. 4 видно, что формирование поля скоростей воздушных потоков в облаке и вокруг него зависит от структуры ветра в атмосфере. Под его влиянием нарушается симметрия параметров облака, характеризующих поля восходящих и нисходящих воздушных потоков: зона восходящих потоков наклоняется к горизонту, структура нисходящих потоков значительно усложняется. Кроме того, некоторые расширения верхней части этой зоны, по-видимому, могут быть связаны с влиянием ветра в атмосфере.
Также при анализе результатов отмечалось, что под влиянием ветра в атмосфере нарушается симметрия зоны локализации содержания воды в облаке. Верхняя часть этой зоны вытянута в направлении ветра в атмосфере. Значительное влияние на форму этой зоны оказывает изменение значения скорости ветра и его направления в атмосфере. При этом значение содержания воды в облаке для этой стадии достаточно велико: его максимальное значение несколько меньше 6 г/м3. Отметим, что содержание воды в облаке в рассматриваемое время обусловлено фракцией капель, а содержание льда в облаке по-прежнему незначительно. Оно примерно равно 310-4 г/м3, т. е. фазовые переходы воды в облаке еще не очень интенсивны.
Контуры, соответствующие различным значениям содержания воды, и изоповерхность W=10 м/с показаны на рис. 5. Можно отметить, что изолинии содержания воды локализуются в зоне восходящих потоков в облаке, что согласуется с теоретическими представлениями о формировании капельной фракции в облаке. Максимальное значение этого параметра находится в верхней половине вышележащей зоны.
Рис.5. Изолинии водности. Изоповерхность W=10 м/с/ Fig. 5. Isolines of liquid water content. Isosurface W=10 m/s
Во втором варианте получены следующие максимальные значения параметров облака на 30-й минуте: скорости нисходящего и восходящего потоков Wн = -1,780 м/с и Wв = 15,2 м/с, ^ = 4000 м); водности 5,48 г/м3, ^ = 4500 м); ледности 3*10-4 г/м3, ^=5500 м); отражаемость на 10 см 17,5 dBZ ^=4500 м).
Сравнение этих значений параметров с соответствующими им значениями в предыдущей версии одновременно показывает, что наблюдается некоторое снижение максимальных значений всех параметров. Кроме того, как показывает сравнение, во втором варианте увеличился наклон изоповерхности W=10 м/с к горизонтальной плоскости. Существует также некоторое расширение области вверх по оси Z, хотя сама область изменилась незначительно.
Сравнение расчетных вариантов указывает на значительную роль в формировании макро- и микроструктурных характеристик распределения облаков по высоте горизонтального фонового ветра в атмосфере.
Выводы. В работе исследованы преимущественно микрофизические и термодинамические характеристики конвективных облаков, которые рассматривались с позиции исследования эмерджентных свойств. В качестве одного из таких свойств приводится их опосредованная структура, которая в статье проявилась в формировании макро- и микроструктурных параметров облаков. В частности, выявлена значимость структурирования ветрового поля для формирования облачного поля атмосферы.
В работе пока не затронуты проблемы образования исследуемого типа облаков в промышленно загрязненных городах, что позволяет говорить о том, что данный вопрос следует раскрыть также и на уровне отдельных характеристик образования облаков. Однако в данном случае математическая модель будет иметь значительно больше параметров из-за необходимости градации примесей, что технически нереализуемо. Но даже в этом случае влияние техногенной нагрузки может стать перспективой для дальнейшего исследования обозначенного вопроса.
Список литературы_
1. Ашабоков Б. А., Шаповалов А. В. Конвективные облака: численные модели и результаты моделирования в естественных условиях и при активном воздействии. Нальчик, 2008. 257 с.
2. Бекряев В. И., Гурович М. В. Нестационарная численная модель Cb // Труды ГГО. 1991. Вып. 538. С. 109-121.
3. Довгалюк Ю. А. Концепция разработки трехмерной модели осадкообразующего конвективного облака. I. Структура модели и основные уравнения гидротермодинамического блока // Труды ГГО. 2008. Вып. 558. С. 102-142.
4. Довгалюк Ю. А. Концепция разработки трехмерной модели осадкообразующего конвективного облака. II. Микрофизический блок модели // Труды ГГО. 2010. Вып. 562. С. 7-39.
5. Довиак Р., Зрнич Д. Доплеровские радиолокаторы и метеорологические наблюдения. Л.: Гидроме-теоиздат, 1988. 511 с.
6. Коган Е. Л., Мазин И. П., Сергеев Б. Н., Хворостьянов В. И. Численное моделирование облаков. М.: Гидрометеоиздат, 1984. 186 с.
7. Куповых Г. В., Ашабоков Б. А., Бейтуганов М. Н., Шаповалов А. В., Продан К. А., Шаповалов В. А. Численное моделирование электрических характеристик конвективных облаков // Известия высших учебных заведений. 2012. № 6. С. 65-68.
8. Пастушков Р. С. О влиянии вертикального сдвига ветра на развитие конвективной облачности / / Известия АН СССР. ФАО. 1973. № 1. С. 12-26.
9. Пастушков Р. С. Физико-математические модели конвективных облаков (краткий обзор и классификация) // Труды ЦАО. 1973. Вып. 112. С. 3-14.
10. Сергеев Б. Н., Смирнов В. И. Численное моделирование микрофизических процессов в капельных конвективных облаках // Труды ЦАО. 1980. Вып. 137. С. 3-26.
11. Шаповалов А. В., Шаповалов В. А. Трехмерная визуализация геофизической информации для решения прикладных задач // Наука. Инновации. Технологии. 2014. № 1. С. 65-71.
12. Berry E. X., Reinhard R. L. An analysis of cloud drop growth by collection. Part I. Double distributions // Journal of the Atmospheric Sciences. 1974. Vol. 31. No. 7. P. 1825-1831.
13. Clark T. Numerical simulation with a tree-dimention cloud model: lateral boundary condition experiments and multiceller severe storm simulations // Journal of the Atmospheric Sciences. 1979. Vol. 36. No. 11. P. 2191-2215.
14. Cotton W. R., Stephens M. A., Nehrkorn T., Tripoli G. J. The Colorado State University three-dimensional cloud model - 1982. Part II. An ice phase parameterization // Journal Rech. Atmos. 1982. No. 16. P. 295-320.
15. Farley R. B. Numerical Modeling of Hailstone Growth. Part III. Simulation of an Alberta Hailstorm -Natural Seeded Cases // Journal Claim. Appl. Met. 1987. Vol. 26. No. 7. P. 789-812.
16. Orville R. D., Kopp F. J. Numerical simulation of the life history of a hailstorm // Journal of the Atmospheric Sciences. 1977. Vol. 34. No. 10. P. 1596-1618.
17. Rawlins F. A numerical study of thunderstorm electrification using a three dimentional model incorporating the ice phase // Quart. Jour. of the Royal Met. Society. 1982. Vol. 108. P. 779-801.
18. Straka J. M. Cloud and precipitation microphysics. Principles and Parameterizations. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 392 p.
References
1. Ashabokov B. A., Shapovalov A. V. Konvektivnye oblaka: chislennye modeli i rezultaty modelirovaniya v estestvennyh usloviyah i pri aktivnom vozdeystvii (Convective clouds: numerical models and simulation results under natural conditions and with active influence). Nalchik, 2008. 257 p.
2. Bekryaev V. I., Gurovich M. V. Trudy GGO (Proceedings of the GGO), 1991, vol. 538, pp. 109-121.
3. Dovgalyuk Yu. A. Trudy GGO (Trudy GGO), 2008, vol. 558, pp. 102-142.
4. Dovgalyuk Yu. A. Trudy GGO (Trudy GGO), 2010, vol. 562, pp. 7-39.
5. Doviak R., Zrnich D. Doplerovskie radiolokatory i meteorologicheskie nablyudeniya (Doppler radars and meteorological observations). Leningrad: Gidrometeoizdat, 1988. 511 p.
6. Kogan E. L., Mazin I. P., Sergeev B. N., Khvorostyanov V. I. Chislennoe modelirovanie oblakov (Numerical modeling of clouds). Moscow: Gidrometeoizdat, 1984. 186 p.
7. Kupovy G. V., Ashabokov B. A., Beytuganov M. N., Shapovalov A. V., Prodan K. A., Shapovalov V. A. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedeniy (News of higher educational institutions), 2012, no. 6, pp. 65-68.
8. Pastushkov R. S. Izvestiya ANSSSR. FAO (News of the AN SSSR. FAO), 1973, no. 1, pp. 12-26.
9. Pastushkov R. S. Trudy TsAO (Proceedings of the CAO), 1973, vol. 112, pp. 3-14.
10. Sergeev B. N., Smirnov V. I. Trudy TsAO (Proceedings of the CAO), 1980, vol. 137, pp. 3-26.
11. Shapovalov A. V., Shapovalov V. A. Nauka. Innovatsii. Tehnologii (Science. Innovation. Technology), 2014, no. 1, pp. 65-71.
12. Berry E. X., Reinhard R. L. Journal ofthe Atmospheric Sciences (Journal of the Atmospheric Sciences), 1974, vol. 31, no. 7, pp. 1825-1831.
13. Clark T. Journal of the Atmospheric Sciences (Journal of the Atmospheric Sciences), 1979, vol. 36, no. 11, pp. 2191-2215.
14. Cotton W. R., Stephens M. A., Nehrkorn T., Tripoli G. J. JournalRech. Atmos (Journal Rech. Atmos), 1982, no. 16, pp. 295-320.
15. Farley R. B. Journal Claim. Appl. Met (Journal Claim. Appl. Met), 1987, vol. 26, no. 7, pp. 789-812.
16. Orville R. D., Kopp F. J. Journal of the Atmospheric Sciences (Journal of the Atmospheric Sciences), 1977, vol. 34, no. 10, pp. 1596-1618.
17. Rawlins F. Quart. Jour. of the Royal Met. Society (Quart. Jour. of the Royal Met. Society), 1982, vol. 108, pp. 779-801.
18. Straka J. M. Cloud and precipitation microphysics. Principles and Parameterizations (Cloud and precipitation microphysics. Principles and Parameterizations). Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 392 p.
Коротко об авторах_
Шаповалов Виталий Александрович, канд. физ.-мат. наук, старший научный сотрудник, отдел физики облаков, Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик, Россия. Область научных интересов: физика атмосферы, физика облаков, атмосферное электричество, численное моделирование ataj uk@mail.ru
Ковалев Егор Алексеевич, научный сотрудник, отдел физики облаков, Высокогорный геофизический институт,
г. Нальчик, Россия. Область научных интересов: физика облаков, численное моделирование
egortwitt@yandex.ru
1учаева Зера Хамидбиевна, научный сотрудник, отдел физики облаков, Высокогорный геофизический институт,
г. Нальчик, Россия. Область научных интересов: физика облаков, численное моделирование
proporwiz@yandex.ru
Беккиев Керим Мухтарович, аспирант, Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик, Россия. Область научных интересов: физика облаков, численное моделирование kerimbekk@mail .ru
Кузьмин Владимир Аркадьевич, аспирант, Высокогорный геофизический институт, г. Нальчик, Россия. Область научных интересов: физика облаков, электричество облаков vl.kuzmin1992@gmail.com
Briefly about the authors_
Vitaly Shapovalov, candidate of physical and mathematical sciences, senior researcher, Cloud Physics department, High-Mining Geophysical Institute, Nalchik, Russia. Sphere of scientific interests: atmospheric physics, cloud physics, atmospheric electricity, numerical simulation
Egor Kovalev, researcher, Cloud Physics department, High-Mining Geophysical Institute, Nalchik, Russia. Sphere of scientific interests: cloud physics, numerical modeling
Zera Guchaeva, researcher, Cloud Physics department, High-Mining Geophysical Institute, Nalchik, Russia. Sphere of scientific interests: cloud physics, numerical modeling
Kerim Bekkiev, graduate student, High-Mining Geophysical Institute, Nalchik, Russia. Sphere of scientific interests: cloud physics, numerical modeling
Vladimir Kuzmin, postgraduate, High-Mining Geophysical Institute, Nalchik, Russia. Sphere of scientific interests: cloud physics, electricity clouds
Образец цитирования_
Шаповалов В. А., Ковалев Е. А., Гучаева 33. X., Беккиев К. М., Кузьмин В. А. Формирование макро- и микроструктурных характеристик конвективных облаков в зависимости от структуры поля ветра в атмосфере // Вестник Забайкальского государственного университета. 2019. Т. 25. № 4. С. 21-31. DOI: 10.21209/2227-9245-2019-25-4-21-31.
Shapovalov V., Kovalev E., Guchaeva Z., Bekkiev K., Kuzmin V. The formation of macro - and microstructural characteristics of convective clouds depending on the structure of the wind field in the atmosphere // Transbaikal State University Journal, 2019, vol. 25, no. 4, pp. 21-31. DOI: 10.21209/2227-9245-2019-25-4-21-31.
Статья поступила в редакцию: 20.07.2018 г. Статья принята к публикации: 04.04.2019 г.
