сотрудник с 01.01.1975 по 01.01.2021
Красноярск, Красноярский край, Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
На основе данных наземной Всемирной сети определения местоположения молний (WWLLN) за 2007–2009 гг. были построены глобальные карты грозовой активности. Мы создали такие карты для разных сезонов и периодов универсального времени, используя данные WWLLN о времени и координатах каждой из зафиксированных молний. Общее количество молний в данных WWLLN на порядок меньше, чем в спутниковых данных системы OTD/LIS. Тем не менее ключевые особенности пространственного распределения и сезонные тенденции, полученные наземными и спутниковыми методами, находятся в удовлетворительном соответствии. Основное различие заключается в отсутствии суточных вариаций, аналогичных кривой Карнеги, в данных WWLLN при их наличии в спутниковых данных. Это касается количества молний как на всей Земле, так и отдельно в основных грозовых областях. Зависимость от местного времени в данных WWLLN также выражена слабее. Мы показали, что в 2007–2009 гг. средняя широта обнаружения молний смещается в летнее полушарие на величину до 10° от среднегодового значения. В период с начала 2007 до конца 2009 г. среднемесячное число молний в мире по данным WWLLN увеличилось в три раза. Мы объясняем этот факт в первую очередь совершенствованием методов наблюдения в системе WWLLN. Построенные карты необходимы для численного моделирования глобальной электрической цепи.
атмосфера, грозовая активность, глобальное распределение, сезонная зависимость, суточные вариации
1. Мареев Е.А. Достижения и перспективы исследований глобальной электрической цепи. УФН. 2010. Т. 180. С. 527-534. DOI:https://doi.org/10.3367/UFNr.0180.201005h.0527.
2. Analysis of Climate Variability. Eds H. von Storch, A. Navarra. Springer-Verlag, 1999. 342 p. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-662-03744-7.
3. Blakeslee R.J., Mach D.M. Bateman M.G., Bailey J.C. Seasonal variations in the lightning diurnal cycle and implications for the global electric circuit. Atmos. Res. 2014. Vol. 135-136. P. 228-243. DOI:https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2012.09.023.
4. Cecil D.J. LIS/OTD Gridded Lightning Climatology Data Collection. Version 2.3.2015. HRFC_COM_FR. 2015. DOI:https://doi.org/10.5067/LIS/LIS-OTD/DATA311.
5. Ccopa J.G.A., Tacza J., Raulin J.-P., Morales C.A. Estimation of thunderstorms occurrence from lightning cluster recorded by WWLLN and its comparison with the “universal” Carnegie curve. J. Atmos. Solar-Terrs. Phys. 2021. Vol. 221, 105682. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jastp.2021.105682.
6. Denisenko V.V., Rycroft M.J., Harrison R.G. Mathematical simulation of the ionospheric electric field as a part of the Global Electric Circuit. Surveys in Geophys. 2019. Vol. 40. P. 1-35. DOI:https://doi.org/10.1007/s10712-018-9499-6.
7. Harrison R.G. The Carnegie Curve. Surveys in Geophys. 2013. Vol. 34. P. 209-232. DOI:https://doi.org/10.1007/s10712-012-9210-2.
8. Hays P.B., Roble R.G. A quasi-static model of global atmospheric electricity. 1. The lower atmosphere. J. Geophys. Res. 1979. Vol. 84, no. A7. P. 3291-3305. DOI:https://doi.org/10.1029/JA084iA12p07247.
9. Kaplan J.O., Lau H.-K.K. The WGLC global gridded monthly lightning stroke density and climatology. PANGAEA. 2019. DOI:https://doi.org/10.1594/PANGAEA.904253.
10. Mach D.M., Blakeslee R.J., Bateman M.G. Global electric circuit implications of combined aircraft storm electric current measurements and satellite-based diurnal lightning statistics. J. Geophys. Res. 2011. Vol. 116, D05201. DOI:https://doi.org/10.1029/201 0JD014462.
11. Mezuman K., Price C., Galanti E. On the spatial and temporal distribution of global thunderstorm cells. Environ. Res. Lett. 2014. Vol. 9, no. 12, 124023. DOI:https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/12/124023.
12. Poklad Y.V., Ermak V.M. Ryakhovskiy I. A. Influence of local time and power of solar x-rayflashes of M and X classes on the variation of frequency of first mode of Schumann resonance. Proc. SPIE. Vol. 10833: 24th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. International Society for Optics and Photonics. 2018. P. 2091-2094. DOI:https://doi.org/10.1117/12.2504511.
13. Poklad Y.V., Ermak V.M., Ryakhovskiy I.A., Rybakov V. Variation of frequency of first modeof schumann resonance under solar x-ray flashes and its relation with helio-geophysical conditions. Proc. SPIE. Vol. 11208: 25th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. International Society for Optics and Photonics. 2019. P. 1910-1913. DOI:https://doi.org/10.1117/12.2540671.
14. Rodger C.J., Brundell J.B., Dowden R.L., Thomson N.R. Location accuracy of long distance VLF lightning location network. Ann. Geophys. 2004. Vol. 22. P. 747-758. DOI:https://doi.org/10.5194/angeo-22-747-2004.
15. Rycroft M.J., Israelsson S., Price C. The global atmospheric electric circuit, solar activity and climate change. J. Atmos. Solar-Terrs. Phys. 2000. Vol. 62. P. 1563-1576. DOI:https://doi.org/10.1016/S1364-6826(00)00112-7.
16. Salby M.L. Sampling theory for asynoptic satellite observations Part I: Space-time spectra, resolution and aliasing. J. Atmos. Sci. 1982a. Vol. 39, iss. 11. P. 2577-2600. DOI:https://doi.org/10.1175/1520-0469(1982)039<2577:STFASO>2.0.CO;2.
17. Salby M.L. Sampling theory for asynoptic satellite observations. Part II: Fast Fourier synoptic mapping. J. Atmos. Sci. 1982b. Vol. 39, iss. 11. P. 2601-2614. DOI:https://doi.org/10.1175/1520-0469(1982)039<2601:STFASO>2.0.CO;2.
18. Tinsley B.A. Influence of the solar wind on the global electric circuit, and inferred effects on cloud microphysics, temperature, and dynamics of the troposphere. Space Sci. Rev. 2000. Vol. 94. P. 231-258. DOI:https://doi.org/10.1023/A:1026775408875.
19. Williams E.R. Lightning and climate: A review. Atmos. Res. 2005. Vol. 76. P. 272-287. DOI:https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2004.11.014.
20. URL: https://wwlln.net (дата обращения 20 октября 2021 г.).
