Длину 'хвостов креветок' рассчитали на основе метеоданных

Ученые объяснили, каким образом формируются необычные образования инея, "хвосты креветок", и даже рассчитали их длину на основе данных о погоде. Работа опубликована в журнале Journal of Geophysical Research, а ее краткое содержание приводит ScienceNow.

Окрестности вулкана Зао в Японии знамениты своими "снежными монстрами" - крупными отложениями снега и инея на деревьях, полностью скрывающими крону. В относительно теплые месяцы, когда "снежные монстры" тают, на ветвях деревьев можно встретить необычные отложения инея - так называемые "хвосты креветок".

Чтобы понять, почему "хвосты креветок" образуются только в данном районе и как их образование связано с местным климатом, исследователи обратились к математическому моделированию.

Формирование отложений инея рассчитывалось в двух масштабах с помощью двух моделей. Сначала авторы на основе данных из ближайших метеостанций рассчитывали микроклимат на склонах вулкана. Для этого использовали одну из самых современных систем предсказания климата - WRF. Она позволяла вычислить скорость ветра и влажность воздуха в различных точках местности с разрешением около одного километра.

Полученные данные вводились в модель образования льда, в которой рассчитывалось, как переохлажденные капли воды сталкиваются с препятствиями и образуют иней. Помимо температуры, скорости ветра и влажности, в модели учитывалась геометрия веток и периодичность изменения погодных условий.

В результате группе метеорологов под руководством Евгения Подольского удалось показать, что образование необычных отложений льда происходило в два холодных периода, когда температура падала до -6 градусов Цельсия, а скорость ветра достигала 26 метров в секунду. При этом "хвосты креветок" преимущественно образовывались на препятствиях, наклоненных под углом 25 градусов. Их длину удалось рассчитать с ошибкой менее одного сантиметра.

Помимо объяснения необычного феномена и опыта сопряжения метеорологической и "физической" моделей, работа имеет и практическое применение. Она позволяет на основе данных о погоде предсказать массу инея, собирающегося на линиях электропередач и канатах фуникулеров.

Источники: