Способ прогноза высоты нижней границы слоистообразной облачности в зимний период с использованием гидродинамических параметров

Заказать уникальную курсовую работу
Тип работы: Курсовая работа
Предмет: Метеорология
  • 28 28 страниц
  • 12 + 12 источников
  • Добавлена 16.05.2018
1 496 руб.
  • Содержание
  • Часть работы
  • Список литературы
  • Вопросы/Ответы
СОДЕРЖАНИЕ

Введение 3
1 Влияние низкой облачности на полеты 4
1.1 Метеорологические факторы, осложняющие выполнение полетов 4
1.2 Определение высоты и характера облачности в полете 6
1.3 Повторяемость низкой облачности над территорией бывшего СССР с 2001 по 2010 гг. 8
2 прогноз низкой слоистой облачности над Армавиром 11
2.1 Краткая характеристика пункта исследования 11
2.2 Методика прогноза слоистой облачности 12
2.3 Условия образования и прогноз низкой облачности над Армавиром в январе 2014-2018 гг. 18
Выводы 22
Перечень ссылок 23
Приложение А 24
Фрагмент для ознакомления

При разработке прогноза высоты низких облаков следует учитывать, что адвекция тепла и смещение зоны осадков из района, где отсутствует снежный покров, в район с устойчивым снежным покровом, как правило, приводят к понижению нижней границы облачности.Выпадение моросящих осадков из слоистых облаков является одним из признаков, указывающих на понижение высоты их нижней границы. В 92% случаев моросящих осадков высота облаков не превышает 200 м, причем в 51% случаев облачность имеет высоту 100 м и менее.Высота облаков в значительной мере зависит от физико-географических особенностей местности. При перемещении облачности над пересеченной местностью высота ее нижней границы значительно понижается над возвышенными участками. Снижение обычно составляет 50-60% превышения пункта над местностью.На наветренных склонах возвышенностей отмечается повышение повторяемости низкой облачности в связи с адиабатическим охлаждением воздуха при подъеме. На подветренных склонах повторяемость низкой облачности уменьшается.Над лесными массивами и заболоченными участками относительная влажность воздуха увеличивается, что приводит к понижению облачности или к дополнительному образованию низких облаков.  Верхняя граница внутримассовых слоистых и слоисто-кучевых облаков, как правило, располагается под задерживающими слоями: инверсиями, изотермиями, слоями замедленного падения температуры. Поэтому ее прогнозирование может быть сведено к прогнозу распределения температуры и точки росы с высотой.2.3Условия образования и прогноз низкой облачности над Армавиром в январе 2014-2018 гг.В качестве исходных данных выбраны январи с 2014 по 2018 годыс помощью ресурса [11], таким образом,рассмотрены результаты восьмиразовых метеорологических наблюдений за 155 дней зимнего сезона, т.е. 1240 наблюдений за погодой на метеостанции Армавир (код Всемирной метеорологической организации WMO_ID=37031).Из указанных наблюдений в 888 случаях отмечается слоистая облачность, т.е. в январе над Армавиром преобладают (72 %) облака слоистых форм. На рис. 2.5 представлена повторяемость облачности разных форм, включая случаи ясной погоды. Отсюда видно, что кучевые облака образуются немногим чаще, чем безоблачное небо – 15 против 13 %, причем преимущественно облака вертикального развития представлены кучево-дождевыми (168 наблюдений или 14 % от общего числа сроков). .Рис. 2.5. Повторяемость облачности разных форм над Армавиром в январе 2014-2018 гг.Из года в год за указанный период исследования сохраняется преобладание слоистообразной облачности с относительным максимумом в 2018 г. и минимумом в 2015 г. – 77,4 и 62,5 %, соответственно (рис. 2.6).Снижение облачности до Hнго≤ 300 м наблюдается только при наличие слоистых облаков (рис. 2.7), в то время как в градации 300-600 м подобной облачности примерно половина.Рис. 2.6. Межгодовая изменчивость повторяемость облачности разных форм над Армавиром в январе 2014-2018 гг.Рис. 2.7. Повторяемость нижней границы облачности по градациям разных форм над Армавиром в январе 2014-2018 гг.В течение выбранного пятилетия облака спускались ниже 300 м только 22 раза, из них трижды Hнго = 100-200 м, т.е. доля низкой облачности составляла в январе всего 2,5 %.Следующая градация, а именно 300-600 м, наблюдалась значительно чаще – 15,5 %, а чаще всего нижняя граница облачности располагалась выше 2500 м.Таким образом, снижение облачности до 300 м, которое может осложнить пилотирование на низких высотах в январе над Армавиром,наблюдается очень редко – 2,5 %. Как видно из табл. А.1, все случаи снижения облачности до 300 м и ниже наблюдается при температуре воздуха от -1,6 до 4,2 оС, т.е. при холодной, но не морозной погоде. В условиях очень высокой относительной влажности (87-98 %) и, соответственно, небольших дефицитах точки росы (0,3…1,3 оС). Скорость ветра не превышает 4 м/с, т.е. облачность опускается только при слабом ветре, который в среднем составил 2,1 м/с. Направление ветра изменяется в очень широких пределах, при относительном преобладании южной составляющей.В половине случаев очень низкая облачность не сопровождалась какими-либо явлениями, примерно четверти эпизодов сопутствовала дымка, т.е. ухудшение метеорологической видимости до 2-10 км. По одному разу наблюдалось образование тумана и выпадение осадков в виде мороси и обложного снега.При получении прогностических зависимостей были построены на картах АТ85012-часовые траектории против основного потока для определения адвективных значений температуры и точки росы – Та и Tdа. Также рассчитывались значения вертикального градиента температуры (, oC/100 м) для учёта влияние термической устойчивости воздушных масс.Все полученных значения для случаев Hнго≤ 300 м и Hнго=300-600 м приведены в табл. А.1 и А.2, на основании которой были получены зависимости, приведенные на рис. 2.8.Рис. 2.8. Прогностические зависимости для низкой слоистой облачности над Армавиром в январе 2014-2018 гг.Как видно из рис. 2.8а, облака будут снижаться при значениях адвективного дефицита точки росы не выше 2,0 оС и очень ограниченной градации приземной температуры в точки прогноза, в отличие от случаев с Hнго=300-600 м.Подобная картина наблюдается на рис. 2.8в, где также область, соответствующая Hнго≤ 300 м представлена чётким облаком точек.Однако, более качественные результаты представлены на рис. 2.8 в и 2.8г, где область точек, соответствующих Hнго≤ 300 м, отделяется от области точек другой градации.Таким образом, как прогностическую зависимость можно использовать значения адвективной температуры и вертикального градиента температуры, а также адвективные значения температуры и точки росы, которые характеризуют термические и гидродинамические свойства, прибывающие через 12 ч воздушной массы.ВыводыВ ходе выполнении курсового проекта были получение следующие выводыСнижение облачности ниже 300 м, которое может осложнить пилотирование на низких высотах в январе над Армавиром, наблюдается очень редко – 2,5 %. Опускание облачности до 300 м и ниже наблюдается при температуре воздуха от -1,6 до 4,2 оС, т.е. при холодной, но не морозной погоде. В условиях очень высокой относительной влажности (87-98 %) и слабого ветра.Получена прогностическая зависимость между значениямиадвективной температуры и вертикального градиента температуры, а также между адвективными значениями температуры и точки росы, которые характеризуют термические и гидродинамические свойства, прибывающие через 12 ч воздушной массы.Перечень ссылокБлохина В.И. Авиационные прогнозы погоды. - СПб.: РГГМУ, 2004. – 70 с.Богаткин О.Г. Авиационная метеорология. - СПб.: РГГМУ, 2005. – 328 с. Богаткин О.Г. Основы авиационной метеорологии. - СПб.: РГГМУ, 2009. – 339 с. Богаткин О.Г., Еникеева В.Д. Анализ и прогноз погоди для авиации. - Л: Гидрометеоиздат, 1985. - 231 с.Богаткин О.Г., Тараканов Г.Г. Авиационные прогнозы погоды. - СПб.:РГГМУ, 2003. - 164 с. Официальной сайт международнойорганизациигражданскойавиации - http://www.icao.int/Познякова В.А. Практическая авиационная метеорология. Учебное пособие для летного и диспетчерского состава ГА. Екатеринбург, 2010. - 113 с.Шакина Н.П., СкриптуноваЕ.Н.,Иванова А.Р., Ветрова Е.И. Возможности прогнозирования высоты нижней границы облаков нижнего яруса на аэродромах европейской части бывшего СССР по данным численных моделей // Труды гидрометеорологического научно-исследовательского центра российской федерации. – 2012 – Вып. 348. - С. 5-29.Шакина Н.П., Скриптунова Е.Н., Ветрова Е.И., Иванова А.Р., Желнин А.А. Повторяемость низкой облачности на европейской территории бывшего СССР по данным наблюдений на аэродромах //Труды гидрометеорологического научно-исследовательского центра российской Федерации. – 2012 – Вып. 348. - С. 99-129.http://www.ecorodinki.ru/krasnodarskiy_kray/klimat/http://rp5.ua/ Архив_погоды_в_Армавире_Россияhttps://ru.wikipedia.org/wiki/Армавир_(Россия)Приложение АТаблица А.1 – Метеорологические величины и гидродинамические параметры при снижении нижней границы слоистой облачности ниже 300 м над Армавиром.Январь 2014-2018 гг.Таблица А.2 – Метеорологические величины и гидродинамические параметры при снижении нижней границы слоистой облачности до 300-600 м над Армавиром.Январь 2014-2018 гг.

Перечень ссылок

1. Блохина В.И. Авиационные прогнозы погоды. - СПб.: РГГМУ, 2004. – 70 с.
2. Богаткин О.Г. Авиационная метеорология. - СПб.: РГГМУ, 2005. – 328 с.
3. Богаткин О.Г. Основы авиационной метеорологии. - СПб.: РГГМУ, 2009. – 339 с.
4. Богаткин О.Г., Еникеева В.Д. Анализ и прогноз погоди для авиации. - Л: Гидрометеоиздат, 1985. - 231 с.
5. Богаткин О.Г., Тараканов Г.Г. Авиационные прогнозы погоды. - СПб.:РГГМУ, 2003. - 164 с.
6. Официальной сайт международной организации гражданской авиации - http://www.icao.int/
7. Познякова В.А. Практическая авиационная метеорология. Учебное пособие для летного и диспетчерского состава ГА. Екатеринбург, 2010. - 113 с.
8. Шакина Н.П., Скриптунова Е.Н.,Иванова А.Р., Ветрова Е.И. Возможности прогнозирования высоты нижней границы облаков нижнего яруса на аэродромах европейской части бывшего СССР по данным численных моделей // Труды гидрометеорологического научно-исследовательского центра российской федерации. – 2012 – Вып. 348. - С. 5-29.
9. Шакина Н.П., Скриптунова Е.Н., Ветрова Е.И., Иванова А.Р., Желнин А.А. Повторяемость низкой облачности на европейской территории бывшего СССР по данным наблюдений на аэродромах // Труды гидрометеорологического научно-исследовательского центра российской Федерации. – 2012 – Вып. 348. - С. 99-129.
10. http://www.ecorodinki.ru/krasnodarskiy_kray/klimat/
11. http://rp5.ua/ Архив_погоды_в_Армавире_Россия
12. https://ru.wikipedia.org/wiki/Армавир_(Россия)

Вопрос-ответ:

Какие метеорологические факторы могут осложнять выполнение полетов?

Метеорологические факторы, которые могут осложнять выполнение полетов, включают в себя низкую облачность, сильный ветер, гололед, туман, дождь и снег, а также низкую видимость.

Как можно определить высоту и характер облачности в полете?

Высоту и характер облачности в полете можно определить с помощью навигационных систем на борту самолета, таких как радар и автоматические идентификационные системы. Также пилоты могут получать информацию о погоде от контрольных башен и других воздушных судов.

Как часто наблюдается низкая облачность над территорией бывшего СССР?

Согласно данным с 2001 по 2010 год, низкая облачность наблюдается с достаточно высокой повторяемостью над территорией бывшего СССР. Это может оказывать значительное влияние на выполнение полетов в данном регионе.

Как можно прогнозировать высоту нижней границы слоистообразной облачности в зимний период с использованием гидродинамических параметров?

Для прогнозирования высоты нижней границы слоистообразной облачности в зимний период с использованием гидродинамических параметров можно использовать специальные модели прогноза погоды. Эти модели учитывают различные факторы, такие как температура, влажность, ветер и атмосферное давление, чтобы предсказать, где и на какой высоте образуется облачность.

Какой метод прогноза низкой слоистой облачности над Армавиром используется в данном исследовании?

В данном исследовании используется методика прогноза низкой слоистой облачности над Армавиром, основанная на использовании гидродинамических параметров. Этот метод позволяет более точно предсказывать высоту и характер облачности в данном регионе в зимний период.

Какие метеорологические факторы могут осложнить выполнение полетов?

Метеорологические факторы, которые могут осложнить выполнение полетов, включают в себя низкую облачность, грозу, сильный ветер, гололед, туман, снегопад и дождь. Эти факторы могут снизить видимость, создать турбулентность и затруднить навигацию самолета.

Как определить высоту и характер облачности в полете?

Высоту и характер облачности в полете можно определить с помощью различных инструментов и методов. В кабине пилота находятся приборы, которые показывают высоту полета, а также радар, который может определить положение и плотность облачности. Кроме того, пилоты могут получать информацию о состоянии облачности от диспетчеров и смотреть на пейзаж с помощью окон самолета.

Какова повторяемость низкой облачности над территорией бывшего СССР с 2001 по 2010 гг?

Согласно исследованию, проведенному с 2001 по 2010 год над территорией бывшего СССР, низкая облачность имеет высокую повторяемость. В период зимних месяцев, особенно на севере страны, низкая облачность наблюдается часто и может осложнить выполнение полетов. Эта информация важна для пилотов и диспетчеров, чтобы принять соответствующие меры предосторожности и учесть этот фактор при планировании полетов.

Каким способом можно прогнозировать высоту нижней границы слоистообразной облачности в зимний период?

Способ прогноза высоты нижней границы слоистообразной облачности в зимний период с использованием гидродинамических параметров основан на анализе различных метеорологических данных, таких как температура, давление, влажность и направление ветра. Путем математического моделирования и статистического анализа этих данных можно определить вероятность низкой облачности и ее высоту. Этот способ позволяет делать прогнозы на основе прошлых наблюдений и улучшает предсказательные возможности для безопасного выполнения полетов.

Каков способ прогноза высоты нижней границы слоистообразной облачности в зимний период с использованием гидродинамических параметров?

Для прогноза высоты нижней границы слоистообразной облачности в зимний период используются гидродинамические параметры, такие как влажность, температура и скорость ветра. По данным этих параметров можно определить вероятность образования и высоту облачности. Для этого используются специальные модели и алгоритмы, которые учитывают влияние всех факторов и предсказывают высоту облачности с определенной точностью. Это позволяет авиационным службам делать прогнозы и принимать соответствующие меры для безопасности полетов.

Как влияет низкая облачность на полеты и почему она может создавать проблемы для авиации?

Низкая облачность может создавать проблемы для авиации из-за ограничения видимости и ухудшения условий полета. Облака низкой высоты могут заслонять земную поверхность и точки ориентирования, что затрудняет навигацию и посадку самолетов. Также, если облачность слишком низкая, возможны турбулентные явления и понижение скорости ветра, что может повлиять на стабильность полета. Кроме того, низкая облачность часто сопровождается осадками, что может ухудшить видимость и усложнить выполнение маневров при посадке и взлете. Все эти факторы делают низкую облачность проблемой для авиации и требуют особого внимания со стороны пилотов и диспетчеров.