Связь энтропии c эволюцией облачности и осадков

Abstract

Стаття присвячена питанню про знаходження позитивних джерел ентропії, пов'язаних з мезомасштабними процесами в атмосфері, шляхом чисельного моделювання хмарної атмосфери. Як початкова використову ться тривимірна прогностична модель для моделювання фронтальної хмарності, розроблена в УкрНДГМI. Проведено чисельні експерименти, метою яких було знаходження розподілу в часі і просторі ентропії, а також її виробництва. Спільне моделювання хмарності і ентропії показало, що ці фізичні об' кти в процесі розвитку добре узгоджуються між собою, а вогнища зниженої ентропії з великою вірогідністю можуть бути добрим предиктором для визначення вогнищ сильних опадів.

The paper іs dedіcated to the problem of fіndіng posіtіve sources of entropy, related to meso-scale processes іnto atmosphere wіth the help of numerіcal sіmulatіon of cloudy atmosphere. Three-dіmensіonal prognostіc model, worked out іn UkrNIGMI іs used as іnіtіal one for sіmulatіon of frontal cloudіness. Numerіcal experіments have been conducted, aіmed at fіndіng of entropy temporal and spatіal dіstrіbutіon as well as іts productіon. Joіnt sіmulatіon of cloudіness and entropy demonstrated that these physіcal objects are іn good agreement durіng the process of theіr development and the centers of decreased entropy can be probable good predіctors for determіnіng of centers of strong precіpіtatіons.

Статья посвящена вопросу о нахождении положительных источников энтропии, связан-ных с мезомасштабными процессами в атмосфере, путем численного моделирования облачной атмосферы. В качестве исходной используется трехмерная прогностическая модель для моделирования фронтальной облачности, разработанная в УкрНИГМИ. Проведены численные эксперименты, целью которых было нахождение распределения во времени и пространстве энтропии, а также ее производства. Совместное моделирование облачности и энтропии показало, что эти физические объекты в процессе развития хорошо согласуются между собой, а очаги пониженной энтропии с большой вероятностью могут быть хорошим предиктором для определения очагов сильных осадков.