Режим суцільної низької хмарності та туманів  в міжнародному аеропорту «Одеса»

doi:10.26565/2410-7360-2023-59-08

Олексій Густенко Одеський державний екологічний університет https://orcid.org/0009-0006-1289-3354
Інна Хоменко Одеський державний екологічний університет https://orcid.org/0000-0002-8982-5417

DOI: https://doi.org/10.26565/2410-7360-2023-59-08

Ключові слова: туман, суцільна низька шаруватоподібна хмарність, фізико-статистичний аналіз, Одеса, METAR/SPECI, SYNOP

Анотація

Метеорологічні спостереження на аеродромах є найціннішим джерелом інформації про погодні умови, включаючи небезпечні і рідкісні явища погоди. Спостереження проводяться з високою частотою в часі – від 30 хв і 1 год. (на аеродромах з інтенсивним повітряним рухом) до 3 год. Ця обставина, а також наявність інструментальних вимірювань висоти нижньої межі хмарності дозволяють використовувати аеродромні дані не тільки для складання кліматичних описів аеродромів, але і для дослідження режиму небезпечних явищ і розробки локальних прогностичних методик Низька хмарність і туман, які обмежують дальність видимості, є основними чинниками, що утруднюють зліт і приземлення повітряних суден, а також їх польоти на малих висотах. Незважаючи на те, що сучасні моделі з високим розділенням прогнозують не тільки температуру і вологість, але в ряді випадків також кількість хмарності і наявність туманів, тим не менше прогноз низької хмарності і туманів, лишається однією з найскладніших задач в авіаційній метеорології через сильну залежність появи і розвитку суцільної хмарності і туманів від місцевих умов. Це веде до необхідності встановлення локальних зв’язків між вихідними даними чисельних моделей і характеристиками низької хмарності та туманів. В силу зазначених обставин детальний кліматологічний аналіз аеродромних даних є необхідною основою для поповнення чисельних моделей архівною інформацією та встановлення локальних залежностей, що дозволяють прогнозувати характеристики туманів і низької хмарності. В роботі виконано фізико-статистичний аналіз даних аеродромних спостережень за туманами і суцільною низькою неконвективною хмарністю з нижньою межею не вище за 1500 м, яка вважається небезпечною для здійснення польотів літаків, в місті Одеса за період з 2010 по 2021 рр. Дані містили спостереження в коді SYNOP з 2010 по 2012 рр. і спостереження в коді METAR/SPECI з 2013 по 2021 рр. для аеропорту м. Одеса. В роботі досліджено сезонні і добові розподіли туманів і низької хмарності. Визначено інтервали температур і відносної вологості, в яких повторюваність туманів і низької хмарності є найбільшою. В подальшому отримані характеристики можуть бути використані для встановлення залежностей між метеорологічними величинами, висотою нижньої межі хмарності і наявністю туманів різної інтенсивності і різного походження.

Завантаження

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Біографії авторів

Олексій Густенко, Одеський державний екологічний університет

аспірант

Інна Хоменко, Одеський державний екологічний університет

кандидат географічних наук, доцент

Посилання

Alaoui, B., Bari, D., Bergot, T., & Ghabbar, Y. (2022). Analog Ensemble Forecasting System for Low-Visibility Conditions over the Main Airports of Morocco. Atmosphere, 13(10), 1704. https://doi.org/10.3390/atmos13101704

Andrew J., Fultz & Walker S. Ashley (2016). Fatal weather-related general aviation accidents in the United States, Physical Geography, 37:5, 291-312, https://doi.org/10.1080/02723646.2016.1211854

Bari, D., Bergot, T., & Tardif, R. (2023). Fog Decision Support Systems: A Review of the Current Perspectives. Atmosphere, 14(8), 1314. https://doi.org/10.3390/atmos14081314

Bergot, T., Terradellas, E., Cuxart, J., Mira, A., Liechti, O., Mueller, M. and Nielsen, N.W. (2007). Intercomparison of single-column numerical models for the prediction of radiation fog. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 46(4), 504–521. https://doi.org/10.1175/JAM2475.1

Burrows, W. R., & Toth, G. (2011). Automated fog and stratus forecasts from the Canadian RDPS operational NWP model (p. 33). Extended Abstracts, 24th Conference on Weather and Forecasting, 23–27 January, 2011, Seattle, WA. American Meteor Society, Ltd. https://doi.org/10.13140/2.1.4852.0648

Cermak, J.; Bendix, J. (2007). Dynamical Nighttime Fog/Low Stratus Detection Based on Meteosat SEVIRI Data: A Feasibility Study. Pure appl. geophys. 164, 1179–1192. https://doi.org/10.1007/978-3-7643-8419-7_5

Chachere, C.N. and Pu, Z. (2019). Numerical simulations of an inversion fog event in the Salt Lake Valley during the MATERHORN-fog field campaign. Pure and Applied Geophysics, 176(5), 2139–2164. https://doi.org/10.1007/s00024-018-1770-8

Cotton, W. R., and R. A. Anthes, (1989). Storm and cloud dynamics. Academic press, Inc, New York.

Dupont, JC., Haeffelin, M., Protat, A. et al. (2012). Stratus–Fog Formation and Dissipation: A 6-Day Case Study. Boundary-Layer Meteorol 143, 207–225 (2012). https://doi.org/10.1007/s10546-012-9699-4

Elias, T., M. Haeffelin, P. Drobinski, L. Gomes, J. Rangognio, T. Bergot, P. Chazette, J. C. Raut, and M. Colomb (2009). Particulate contribution to extinction of visible radiation: pollution, haze, and fog. Atmos Res. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2009.01.006

Glickman, T., Ed. (2000). Glossary of Meteorology. 2nd ed. Amer. Meteor. Soc., 855. http://glossary.ametsoc.org/ . (Accessed on 22.10.2023).

Gultepe, I., Agelin-Chaab, M., Komar, J., Elfstrom, G., Boudala, F., & Zhou, B. (2019). A meteorological supersite for aviation and cold weather applications. Pure Applied Geophysics 176, 1977–2015/ https://doi.org/10.1007/s00024-018-1880-3

Gultepe, I., Pearson, G., Milbrandt, J. A., Hansen, B., Platnick, S., Taylor, P., Gordon, M., Oakley, J. P., and Cober, S. G. (2009). The Fog Remote Sensing and Modelling Field Project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 90, 341–360. https://doi.org/10.1175/2008BAMS2354.1

Gultepe, I., Sharman, R., Williams, P.D. et al. (2019). A Review of High Impact Weather for Aviation Meteorology. Pure Appl. Geophys. 176, 1869–1921. https://doi.org/10.1007/s00024-019-02168-6

Gultepe, I., Tardif, R., Michaelides, S., Cermak, J., Bott, A., Bendix, J., Muller, M.D., Pagowski, M., Hansen, B., Ellrod, G., Jacobs, W., Toth, G. and Cober, S.G. (2007). Fog research: a review of past achievements and future perspectives. Pure and Applied Geophysics, 164(6-7), 1121–1159.

Henry, A. J., (1930). Aviation Weather Hazards. Mon. Wea. Rev., 58, 231-234.

Humphreys, W. J. (1930). Meteorology and its importance to aviation. Monthly Weather Review, 58, 196–197. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1930)58%3C196:MAIITA%3E2.0.CO;2

Jacobs, A. J., & Maat, N. (2005). Numerical guidance methods for 3301 decision support in aviation meteorological forecasting. Weather 3302 Forecasting, 20, 82–100. https://doi.org/10.1175/WAF-827.1

Koglbauer, I. V., Seidl, M., Braunstingl, R., Riesel, M., & Baciu, C. (2023). The Role of Simulator Scenarios in Learning Low Visibility Procedures in Flight. In I. Albulescu, & C. Stan (Eds.), Education, Reflection, Development – ERD 2022, 6. European Proceedings of Educational Sciences (271-279). European Publisher. https://doi.org/10.15405/epes.23056.25

Kulkarni, R., Jenamani, R.K., Pithani, P., Konwar, M., Nigam, N. and Ghude, S.D. (2019). Loss to aviation economy due to winter fog in New Delhi during the winter of 2011–2016. Atmosphere, 10(4), 198. https://doi.org/10.3390/atmos10040198

Lakra K, Avishek K. (2022). A review on factors influencing fog formation, classification, forecasting, detection and impacts. Rend Lincei Sci Fis Nat;33 (2):319-353. Epub 2022 Mar 14. PMID: 35309246; PMCID: PMC8918085. doi: https://doi.org/10.1007/s12210-022-01060-1

Matveev, L.T. (1984). Statistical Data of Clouds and Cloud Behavior. In: Cloud Dynamics. Atmospheric Sciences Library, vol 2. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-009-6360-3_9

National Transportation Safety Board (2005). Risk Factors Associated with Weather-Related General Aviation Accidents. Safety Study NTSB/SS-05/01. Washington, DC.

Niu, S., C. Lu, H. Yu, L. Zhao, J. Lu (2010). Fog research in China: an overview. Adv Atmos Sci, 27(3), 639 – 662. https://doi.org/10.1007/s00376-009-8174-8

NTSB Review of Low Ceiling/Visibility Accidents. July 2022. https://ral.ucar.edu/sites/default/files/docs/1-eick-low-cig-vis-abreviated_0.pdf

Ounda, K., V. Ongoma, (2015). Fog and low level stratus forecasting using satelliteproducts; A case study of Jomo Kenyatta International Airport, KenyaPakistan, J. Meteorol. 11 (2015), 49-56.

Petersen, S., (1956). Weather Analysis and Forecasting, Vol. 1 and 2. McGraw-Hill, New York, Toronto, London.

Pithani, P., Ghude, S.D., Prabhakaran, T., Karipot, A., Hazra, A., Kulkarni, R., Chowdhuri, S., Resmi, E., Konwar, M., Murugavel, P., Safai P., Chate D., Tiwari Y., Jenamani R. and Rajeevan M. (2019). WRF model sensitivity to choice of PBL and microphysics parameterization for an advection fog event at Barkachha, rural site in the Indo-Gangetic Basin, India. Theoretical and Applied Climatology, 136(3-4), 1099–1113. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2530-5

Ribaud, J.-F., Haeffelin, M., Dupont, J.-C., Drouin, M.-A., Toledo, F., and Kotthaus, S. (2021). PARAFOG v2.0: a near-real-time decision tool to support nowcasting fog formation events at local scales, Atmos. Meas. Tech., 14, 7893–7907, https://doi.org/10.5194/amt-14-7893-2021.

Román Cascón, C., Yagüe, C., Sastre, M., Maqueda, G., Salamanca, F. and Viana Jiménez, S. (2012). Observations and WRF simulations of fog events at the Spanish Northern Plateau. Advances in Science and Research, 8, 11–18. https://doi.org/10.5194/asr-8-11-2012

Roquelaure, S. and Bergot, T. (2009). Contributions from a Local Ensemble Prediction System (LEPS) for improving fog and low cloud forecasts at airports. Weather and Forecasting, 24(1), 39–52. https://doi.org/10.1175/2008WAF2222124.1

Stolaki, S., Pytharoulis, I. and Karacostas, T. (2012). A study of fog characteristics using a coupled WRF–COBEL model over Thessaloniki airport, Greece. Pure and Applied Geophysics, 169(5-6), 961–981. https://doi.org/10.1007/s00024-011-0393-0

Tardif, R., and R. M. Rasmussen, (2007). Event-based climatology and typology of fog in the New York City region. J. Appl. Meteor. Climatol. 46, 1141–1168. https://doi.org/10.1175/JAM2516.1

Warren, S. G., R. Eastman, and C. J. Hahn, (2007). A survey of changes in cloud cover and cloud types over land from surface observations, 1971–1996. J. Climate, 20, 717–738, doi: https://doi.org/10.1175/JCLI4031.1

Westerhuis S., O. Fuhrer, J. Cermak, W. Eugster, (2020). Identifying the key challenges for fog and low stratus forecasting in complex terrain Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146 (732) (2020), 3347-3367. https://doi.org/10.1002/qj.3849

Willett, (1928). Fog and haze, their causes, distribution and forecasting. Mon. Wea. Rev., 56, 435-468. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1928)56<435:FAHTCD>2.0.CO;2

WMO (World Meteorological Organization), International Cloud Atlas. https://cloudatlas.wmo.int/en/home.html. Accessed 15 Jan 2022.

World Meteorological Organization (WMO), 1992: International Meteorological Vocabulary, WMO 182, 782.

Zhou, B., & Du, J. (2010). Fog Prediction from a Multimodel Mesoscale Ensemble Prediction System. Weather and Forecasting, 25(1), 303-322. https://doi.org/10.1175/2009WAF2222289.1

Archived Metar Observations. http://rp5.ua/ Access date 11/12/22.

Ivus G.P., Semerhei-Chumachenko A.B. (2007). Aviation meteorology and climatology: Lecture notes. Odessa., 201.

Order on the approval of flight rules of aviation in the airspace of Ukraine “Meteorological services for civil aviation” dated 05 June 2017. for N 1092/30960.