Лабораторное моделирование обменных процессов в пограничном турбулентном слое атмосферы над океаном в широком диапазоне условий ветра и волнения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Вдовин Максим Игоревич
Вдовин Максим Игоревич
кандидат наук
2022
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 132
Оглавление диссертации кандидат наук Вдовин Максим Игоревич
ВВЕДЕНИЕ
Цели диссертационной работы
Научная новизна результатов работы
Основные положения, выносимые на защиту:
Достоверность полученных результатов
Научная и практическая значимость результатов работы
Публикации и вклад автора
Апробация работы
Структура и объем диссертации
Краткое содержание работы
ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТУРБУЛЕНТНОГО ОБМЕНА В ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ АТМОСФЕРЫ НАД ОКЕАНОМ ПРИ СИЛЬНЫХ ВЕТРАХ (ЛИТЕРАТУРНЫЙ ОБЗОР)
1.1 Введение
1.2 Прогностические модели динамики ураганов
1.2.1 Статистические модели
1.2.2 Динамические модели
1.2.3 Статистико-динамические модели
1.2.4 Ансамблевые модели
1.2.5 Модели траекторий урагана
1.2.6 Модели ветрового волнения
1.3 Существующие проблемы
1.4 Основные определения в теории турбулентного переноса в приземном пограничном слое над водной поверхностью
1.5 Зависимость коэффициентов обмена от скорости ветра
1.5.1 Коэффициент поверхностного сопротивления
1.5.2 Коэффициент обмена теплом
1.6 Заключение
ГЛАВА 2. ЛАБОРАТОРНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТУРБУЛЕНТНОГО ОБМЕНА В ПОГРАНИЧНОМ СЛОЕ АТМОСФЕРЫ НАД ОКЕАНОМ ПРИ СИЛЬНЫХ ВЕТРАХ
2.1 Введение. Применимость лабораторного моделирования к натурным условиям
2.2 Описание экспериментальной установки
2.2.1 Термоанемометр
2.2.2 Трубка Пито
2.2.3 Трехканальный струнный волнограф
2.2.4 PIV-система
2.3 Методы измерения
2.3.1 Измерение коэффициента сопротивления поверхности в аэродинамических каналах методом профилирования
2.3.2 Измерение коэффициента обмена теплом в аэродинамических каналах методом профилирования
2.3.3 Обработка данных с волнографа: Fourier Directional Method
2.3.4 Техника цифровой оптической анемометрии Particle Image Velocimetry
2.4 Заключение
ГЛАВА 3 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОБМЕНА ИМПУЛЬСОМ МЕЖДУ ВЕТРОМ И ВОЛНАМИ ПРИ УРАГАННЫХ ВЕТРАХ В ЛАБОРАТОРНЫХ УСЛОВИЯХ
3.1 Введение
3.2 Исследование коэффициента аэродинамического сопротивления контактными и бесконтактными методами
3.2.1 Контактные измерения при помощи трубки Пито
3.2.1.1 Схема эксперимента
3.2.1.2 Исследование характеристик поверхностного волнения
3.2.2 Бесконтактные измерения при помощи метода Particle Image Velocimetry
3.2.2.1 Схема эксперимента
3.2.2.2 Определение формы границы раздела вода-воздух
3.2.2.3 Определение скорости воздушного потока методом PIV
3.2.2.4 Нахождение средних полей скорости
3.2.2.5 Средние поля скорости
3.2.2.6 Профили средней скорости ветра и коэффициент аэродинамического сопротивления поверхности
3.2.3 Исследование влияния поверхностной пены на ветро-волновое взаимодействие
3.2.3.1 Экспериментальная установка
3.2.3.2 Характеристики ветрового потока
3.2.3.3 Характеристики взволнованной поверхности
3.2.3.4 Характеристики пены на поверхности
3.2.3.5 Сравнение полученных в эксперименте значений коэффициента сопротивления с предсказанием квазилинейной модели
3.2.3.6 Оценка влияния поверхностной пены на коэффициент сопротивления поверхности в натурных условиях
3.2.3.7 Оценка комбинированного влияния поверхностной пены и брызг на поток импульса между ветром и волнами в натурных условиях
3.3 Заключение
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОБМЕНА ТЕПЛОМ МЕЖДУ ВЕТРОМ И ВОЛНАМИ ПРИ УРАГАННЫХ ВЕТРАХ В ЛАБОРАТОРНЫХ УСЛОВИЯХ
4.1 Схема эксперимента и методы измерения
4.2 Результаты измерений
4.3 Зависимость коэффициентов обмена от параметров волнения
4.4 Заключение
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Введение
Одними из важнейших факторов, оказывающих влияние на климатическую систему Земли, являются процессы обмена импульсом, теплом и влагой между атмосферой и океаном. Их характеристиками являются потоки импульса, тепла и влаги, которые входят в число определяющих параметров в численных моделях климата, погоды, а также поверхностного волнения и динамики верхнего слоя океана. Несмотря на то, что современные численные модели погоды и климата не разрешают такие мелкомасштабные динамические процессы на границе раздела воды и воздуха, они учитывают их через параметризацию на основе «балк-формул», выражающих турбулентные потоки через основные метеорологические параметры (скорость ветра, температуру и влажность) с использованием коэффициентов обмена импульсом и теплом, которые, в свою очередь, зависят от метеорологических условий и состояния подстилающей поверхности.
Исследования последних лет показали, что при высоких скоростях ветра коэффициенты обмена имеют особенности, учет которых качественно влияет на прогнозирование динамики морских штормов и ураганов, что является важнейшей прикладной задачей современной метеорологии.
Наиболее опасными погодными системами являются тропические циклоны, которые возникают (в среднем до 83,5 в год [1]) и развиваются в основном в тропической зоне (между 5 и 20 градусами широты), но способны оказывать существенное воздействие на погоду в субтропической и умеренной зоне за счет так называемого внетропического проникновения. Именно в тропических циклонах фиксируются максимальные скорости ветра над океаном. Так, например, в урагане Линда, который в 1997 году развился в бассейне Мексиканского залива и достиг 5 уровня опасности по шкале Саффира-Симпсона, была зафиксирована максимальная устойчивая скорость ветра (средняя скорость ветра за 1 минуту измерений на высоте 10 м) за всю историю метеонаблюдений - 295 км/ч [146]. При этом скорости в порывах ветра могут быть существенно больше - в 1996 году на австралийском острове Барроу во время циклона Оливия была зафиксирована рекордная скорость порывов ветра 408 км/ч [147]. Помимо высоких скоростей ветра, тропические циклоны сопровождаются наиболее интенсивным ветровым волнением на открытой воде, причём не только в областях сильных ветровых нагрузок, но и на большом удалении от шторма. Что, в свою очередь, приводит к большому количеству аварий судов и повреждению океанических платформ. Тропические циклоны зачастую характеризуются катастрофическими осадками и штормовыми нагонами в прибрежной полосе, которые приводят к наводнениям, оползням и разрушению построек, что
в свою очередь, может стать причиной техногенных катастроф, как это произошло во время урагана «Катрина». Тогда разрушение ряда химических предприятий привело к разливу нефтепродуктов (около 27 млн тонн) и токсическому загрязнению окрестностей Нового Орлеана. Ежегодно от ураганов погибают десятки тысяч людей, а материальный ущерб оценивается в сотни миллиардов долларов [2, 3].
Не стоит забывать, что помимо тропических циклонов ежегодно на планете возникают сотни пусть и менее интенсивных, но все равно представляющих серьезную опасность погодных систем. В средних широтах (между 30 и 60 градусов широты) формируются внетропические циклоны. Которые, в том числе, могут быть следствием внетропического проникновения тропического циклона на широте от 30 до 40 градусов. Могут сопровождаться как простой облачностью и умеренными ливнями, так и сильными штормами, грозами, метелями и торнадо со скоростями ветра больше 30 м/с. В умеренных широтах могут возникать так называемые квазитропические циклоны или медиканы. Они наблюдаются в Средиземном море, когда возникают благоприятные условия для глубокой конвекции [149]. Квазитропические циклоны наблюдаются и в Черном море [150]. Скорость ветра в таких погодных системах может превышать 30 м/с, соответствуя тропическому шторму и переходу к урагану категории 1 по шкале Саффира-Симпсона. Некоторые регионы планеты подвержены влиянию холодных вторжений, когда в области с относительно теплой поверхностью океана быстро проникают арктические или континентальные холодные воздушные массы из более высоких широт. Подобные вторжения сопровождаются сильной атмосферной конвекцией, интенсификацией уровня осадков, возникновению мезомасштабных атмосферных вихрей и полярных ураганов со скоростями ветра до 30 м/с [148].
На сегодняшний день было написано большое количество работ, посвященных ветро-волновому взаимодействию над океаном: построению теоретических моделей взаимодействия ветра и волн, экспериментальным исследованиям ветрового пограничного слоя над взволнованной поверхностью моря в натурных или лабораторных условиях (например, см. работы [5-23]). На базе имеющихся исследований основаны современные численные модели прогноза ураганов (их интенсивности, пути распространения и сопутствующего ветрового волнения), которые показывают достаточно хорошую точность краткосрочных прогнозов. Однако, в случае долгосрочного прогноза (от 72 часов) ошибки становятся существенными: для максимальной скорости ветра и интенсивности сопутствующего волнения они составляют порядка 20% [46]; для пути распространения могут достигать 100-250 км [4, 47]. Такие погрешности обусловлены недостаточными знаниями о зависимости коэффициентов обмена импульсом и теплом между атмосферой и океаном в ураганных условиях.
Еще не так давно, для ураганных скоростей ветра использовалась интерполяция имеющихся данных о зависимости коэффициента сопротивления от скорости ветра при малых ветрах, для которых было собрано достаточно много натурных данных. В теоретических работах [127, 162-163] тропический ураган рассматривался как стационарный осесимметричный вихрь, энергетический цикл которого близок к циклу Карно. В них было показано, что максимальная скорость ветра в урагане пропорциональна отношению коэффициентов обмена импульсом и теплом. Там же была сделана оценка максимальной скорости ветра, которую возможно получить на основе интерполяции данных о малых ветрах - около 40 м/с, что значительно меньше скоростей ветра, наблюдаемых в ураганах на практике (60 м/с и более).
Проведенные позже натурные измерения [24, 25] продемонстрировали аномальный характер аэродинамического сопротивления поверхности океана при ураганных ветрах. Оказалось, что при скоростях ветрах выше 30 м/с наблюдается тенденция насыщения коэффициента сопротивления поверхности с ростом скорости ветра. Данный эффект был в дальнейшем подтвержден лабораторными исследования [27, 101-103]. Был предложен ряд теоретических объяснений наблюдаемого явления [27-33, 38, 39], в основе которых лежат предположения о возможном влиянии формы волнения на ветровой поток, наличии большого количества брызг из-за обрушающихся волн, либо присутствия пены на поверхности. Однако, недостаточное количество экспериментальных данных на данный момент не позволяет построить на их основе модель, которая могла бы в полной мере использоваться в моделях прогноза штормов и ураганов.
Остается не до конца выясненным и вопрос о зависимости коэффициента теплообмена от скорости ветра. Недавняя работа Комори [34] демонстрирует существенный рост коэффициента теплообмена при скоростях ветра больше 35 м/с, в то время как более ранние работы демонстрировали либо более слабую зависимость от скорости ветра [35,36] по сравнению с коэффициентом аэродинамического сопротивления, либо и вовсе ее отсутствие [37] при умеренных ветрах.
Таким образом, исследование зависимости коэффициентов обмена импульсом и теплом от метеорологических условий и особенностей подстилающей водной поверхности, (которая характеризуется степенью развития волнения, присутствием пены, комплексного двухфазного состава атмосферного воздуха при сильном ветре и обрушениях волн, приводящих к образованию брызг и т.п.), является первоочередной задачей в вопросе повышения точности прогностических моделей. Для этого необходимо получение новых экспериментальных данных. Проведение натурных наблюдений при ураганных ветрах сопряжено с рядом трудностей. С одной стороны, это связано с большими финансовыми затратами и возможными
6
физическими рисками для команды исследователей. С другой - с невозможностью обеспечить повторяемость измерений в таких условиях, что сильно затрудняет выделение интересующих эффектов из собранных данных. Возможной альтернативой при этом являются лабораторные эксперименты, в которых обеспечивается контроль параметров среды и повторяемость условий. При этом получаемые результаты могут быть успешно использованы для проверки теоретических моделей физических процессов, происходящих на границе между атмосферой и гидросферой. Для проведения подобных исследований в последние несколько десятилетий в разных странах были построены крупные экспериментальные стенды: ветро-волновые каналы во Франции (LASIF [40]) и Киото [41], кольцевой канал в Германии (AELOTRON [42]), крупнейший опытовый бассейн в США (SUSTAIN [43]). Подобная экспериментальная установка была создана и в России - Ветроволновой термостратифицированный бассейн (ВВТСБ), входящий в состав уникальной научной установки (УНУ) «Комплекс крупномасштабных геофизических стендов ИПФ РАН» (ККГС) [44,45].
В связи с необходимостью изучения процессов обмена импульсом и теплом при ветро-волновом взаимодействии в турбулентном пограничном слое атмосферы и океана на ВВТСБ ИПФ РАН был проведен ряд лабораторных экспериментов для широкого диапазона метеоусловий: скорости ветра от слабых до ураганных, температурная стратификация на границе вода-воздух, регулярное обрушение волн с образованием брызг и пены на поверхности. Настоящая работа посвящена детальному изучению полученных экспериментальных данных и получению на их основе зависимостей коэффициентов обмена от скорости ветра и параметров поверхностного волнения.
Цели диссертационной работы
Целью настоящей диссертационной работы является исследование зависимостей коэффициентов обмена теплом и импульсом при высоких скоростях ветра с учетом комплексных мелкомасштабных процессов в пограничном слое атмосферы и на морской поверхности. Для достижения поставленной цели необходимо было решить несколько задач:
1. Провести серию лабораторных экспериментов на ветро-волновом канале ВВТСБ для получения массива достоверных экспериментальных данных о характеристиках ветро-волнового взаимодействия в широком диапазоне метеоусловий, включая ураганные ветра, температурную стратификацию на границе вода-воздух и наличие пены на поверхности.
2. Провести обработку полученных экспериментальных данных. В том числе: вычислить профили средней скорости и температуры, спектры волнения, интегральные характеристики шероховатости поверхности, коэффициенты обмена импульсом и теплом.
7
3. Провести анализ полученных зависимостей коэффициентов обмена импульсом и теплом от метеорологических условий.
Научная новизна результатов работы
Научная новизна диссертационной работы определяется полученными в ней оригинальными результатами:
1. Разработаны методики контролируемого внесения пены на взволнованную поверхность и изменения характеристик поверхностного волнения (не зависимо от скорости ветрового потока) при помощи подводной сетки для исследования обменных процессов на границе вода-воздух.
2. В лабораторном эксперименте показано, что наличие пены на поверхности воды приводит к росту собственной шероховатости поверхности, а также к уменьшению среднеквадратичных уклонов волн.
3. Предложены эмпирические модели волнового поля, собственной аэродинамической шероховатости поверхности и вихревой вязкости атмосферного пограничного слоя для случая, когда часть взволнованной морской поверхности покрыта пеной.
4. Показана автомодельная зависимость профиля дефекта температуры воздушного потока в развивающемся турбулентном течении в прямоугольном канале над водной поверхностью, на основе которой предложена и применена методика определения параметров воздушного турбулентного пограничного слоя по измерениям в «следной» части профиля температуры турбулентного пограничного слоя.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Профили дефекта скорости и дефекта температуры в воздушном потоке в развивающемся турбулентном пограничном слое над подвижной границей являются автомодельными и не зависят от параметров волнения при малых градиентных числах Ричардсона, существенно меньших критических. Использование свойства автомодельности профиля дефекта температуры позволяет вычислить коэффициент обмена теплом (числа Стентона) по измерениям в «следной» части профиля температуры.
2. Наличие пены на поверхности воды приводит к росту собственной шероховатости поверхности и уменьшению среднеквадратичных уклонов волн (уменьшению сопротивления формы).
3. Предложенные эмпирические модели волнового поля, собственной аэродинамической шероховатости поверхности и вихревой вязкости атмосферного
пограничного слоя для случая, когда часть взволнованной морской поверхности покрыта пеной, позволяют описывать наблюдаемые зависимости коэффициента аэродинамического сопротивления поверхности от скорости ветра.
4. До начала интенсивного обрушения волн коэффициент обмена теплом слабо зависит от скорости ветра, а коэффициент аэродинамического сопротивления поверхности растет с ростом скорости ветра. После начала интенсивного обрушения волн коэффициент обмена теплом и температурная шероховатость существенно возрастают с ростом скорости ветра.
Достоверность полученных результатов
Все полученные результаты обладают высокой степенью достоверности и являются обоснованными. Подтверждением этого служит хорошее качественное и количественное совпадение результатов, полученных экспериментально контактными и бесконтактными методами, а также с использованием квазилинейной модели ветро-волнового взаимодействия. Физическая трактовка полученных результатов, находится в согласии с общепризнанными представлениями. Основные положения диссертации опубликованы в ведущих зарубежных журналах, докладывались на международных и всероссийских конференциях и неоднократно обсуждались на семинарах.
Научная и практическая значимость результатов работы
Полученные в работе результаты могут применяться для дальнейшего изучения природных процессов и интерпретации результатов натурных и лабораторных экспериментов по исследованию ветро-волнового взаимодействия в пограничном атмосферном слое, использоваться при проверке теоретических и численных моделей. Найденные параметрические зависимости коэффициентов обмена от скорости ветра и параметров волнения могут быть в дальнейшем применяться в моделях численного прогноза погоды, в моделях прогноза поверхностного волнения и штормовых нагонов. Разработанные методики контролируемого внесения пены на взволнованную поверхность и изменения характеристик поверхностного волнения при помощи подводной сетки могут быть в дальнейшем использованы для более глубокого изучения обменных процессы на границе вода-воздух.
Публикации и вклад автора
Результаты диссертации изложены в 27 работах автора, из которых 9 - статьи, опубликованные в реферируемых журналах, входящих в перечень ВАК, 18 - тезисы докладов на российских и международных конференциях.
Приведенные в диссертации результаты получены либо лично автором, либо при его непосредственном участии. Автор диссертации принимал непосредственное участие в планировании и постановке экспериментов, описанных в работе, в обработке полученных экспериментальных данных с использованием как разработанных автором, так и сторонних программных решений. Автор написал часть программного обеспечения, использованного в работе, в том числе программы для исследования профилей скорости ветрового потока в канале и сопутствующего ветрового волнения.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Лабораторное исследование взаимодействия ветра и волн в штормовых условиях2014 год, кандидат наук Кандауров, Александр Андреевич
Экспериментальное исследование взаимодействия ветрового потока и поверхностных волн на коротких разгонах2016 год, кандидат наук Байдаков Георгий Алексеевич
."Дробление по типу «парашют» как механизм образования брызг при ураганных ветрах и его роль в процессах обмена между океаном и атмосферой"2021 год, кандидат наук Козлов Дмитрий Сергеевич
Особенности ветрового волнения в экстремальных условиях по данным спутниковых альтиметров и моделирования2018 год, кандидат наук Голубкин Павел Андреевич
Структура и эволюция тропических циклонов и их мезомасштабных аналогов в умеренных и высоких широтах2012 год, кандидат географических наук Глебова, Екатерина Сергеевна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Лабораторное моделирование обменных процессов в пограничном турбулентном слое атмосферы над океаном в широком диапазоне условий ветра и волнения»
Апробация работы
Диссертация выполнена в Институте прикладной физики РАН. Результаты диссертации были использованы в ходе исследовательских работ в рамках грантов РФФИ (инициативные, региональные, ориентированные на фундаментальные исследования - офим, международные), проектов в рамках Федеральной целевой программы минобрнауки «Мировой океан», гранта Правительства Российской Федерации, выделенного на конкурсной основе для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых в российских образовательных учреждениях высшего профессионального образования (11.G34.31.0048), грантов РНФ (14-17-00667, 15-17-20009).
Результаты, полученные в ходе выполнения работы, вошли в Отчеты РАН за 20122020гг.
Основные результаты и положения работы доложены:
• на международных конференциях: EGU General Assembly, 2012-2018, 2020гг,.; EMS Annual Metting, 2012, 2013, 2015 гг.; WISE meeting (Waves in Shallow water Environment) 2014 и 2015 гг.; 2014 г.; International scientific school of young scientists Wave and Vortices in Complex Media, 2013 и 2014 гг.; V International conference «Frontiers of nonlinear physics -2013»; International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2012г.
• на российских конференциях: Всероссийская конференция Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики (2014, 2018, 2020 гг.); Всероссийский съезд по фундаментальным проблемам теоретической и прикладной механики, 2015; Комплексные исследования Мирового океана 2017, Всероссийская конференция молодых учёных-механиков (YSM-2018, YSM-2020) , Оптические методы исследования потоков - 2019.
• на семинарах ИПФ РАН.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем диссертации составляет 132 страницы, включая 68 рисунков и 2 таблицы. Список литературы содержит 183 наименования, включая работы автора.
Краткое содержание работы
Во Ведении обосновывается актуальность работы, формулируются её цели, кратко излагается содержание диссертации.
Глава 1 диссертации является обзорной. В разделе 1.2 рассмотрены современные прогностические модели пути распространения ураганов, их интенсивности и сопутствующего волнения на открытой воде. В разделе 1.3 приводится анализ существующих проблем точности прогнозирования максимальной скорости ветра в ураганах, траектории их распространения и высоты сопутствующего волнения. Показано, что одной из причин возникновения ошибок прогноза является некорректное описание процессов обмена импульсом и теплом между атмосферой и океаном при высоких скоростях ветра. В разделе 1.4 даны основные определения в теории турбулентного переноса в приземном пограничном слое над водной поверхностью. Показано, что коэффициенты обмена являются одними из основных характеристик ветрового пограничного слоя, входящих в модели прогноза ветрового волнения и ветра над морем. Раздел 1.5 посвящен обзору известных данных о зависимости коэффициентов обмена импульсом и теплом от скорости ветра в пограничном турбулентном слое между атмосферой и океаном. Подчеркивается особенность зависимости коэффициентов обмена от скорости ветра: при ветрах больше 30 м/с рост коэффициента сопротивления становится значительно слабее, наблюдается эффект насыщения; поведение коэффициента обмена теплом не ясно - разные исследования показывают противоречивые результаты.
Глава 2 посвящена описанию лабораторной установки, оборудования и методик измерения, которые использовались в экспериментах по моделированию процессов обмена импульсом и теплом в ураганных условиях на ВВК ИПФ РАН. В разделе 2.1 обсуждается применимость лабораторного моделирования к натурным условиям. Раздел 2.2 посвящен описанию лабораторной установки, на которой проводились исследования (ВВК ИПФ РАН) и использованного измерительного оборудования. В разделе 2.3 дано подробное описание методов измерения: коэффициентов сопротивления поверхности и обмена теплом в аэродинамических каналах методом профилирования; спектральных характеристик волнения методом Fourier Directiona Method; характеристик воздушного потока при помощи бесконтактной техники цифровой оптической анемометрии Particle Image Velocimetry
Глава 3 посвящена описанию серии лабораторных экспериментов по исследованию коэффициента обмена импульсом при ураганных условиях. В разделе 3.2 приведены результаты измерений характеристик ветрового потока: контактных при помощи трубки Пито (подраздел 3.2.1) и бесконтактных измерений методом Р1У (подраздел 3.2.2). В подразделе 3.2.3 приведено описание лабораторного эксперимента, посвященного исследованию влияния поверхностной пены на коэффициент сопротивления водной поверхности. Предложена модель волнового поля, которая позволяет описать среднеквадратичный уклон волн как функцию скорости трения и площади покрытия пеной поверхности. Проведено сравнение полученных экспериментальных значений коэффициента сопротивления поверхности с предсказанием квазилинейной модели турбулентного пограничного слоя.
Глава 4 посвящена описанию лабораторного эксперимента по исследованию коэффициентов обмена теплом и импульсом при ураганных условиях. В разделе 4.2 описывается схема эксперимента. В разделе 4.2 приведены результаты измерений. Раздел 4.3 посвящен обсуждению зависимости коэффициентов обмена от параметров волнения.
В Заключении сформулированы основные результаты, полученные в диссертации.
Глава 1. Исследование процессов турбулентного обмена в пограничном слое атмосферы над океаном при сильных ветрах (литературный обзор)
1.1 Введение
Турбулентные потоки импульса, скрытого и явного тепла на поверхности моря характеризуют передачу энергии и импульса между атмосферой и гидросферой. Турбулентный обмен энергией и импульсом между поверхностью океана и атмосферы в значительной степени контролирует круговорот энергии и воды, а так же общую циркуляцию океана и атмосферы. На масштабе пограничного слоя рассматриваемые потоки контролируют генерацию волн и развитие верхнего перемешанного слоя океана, являются ключевыми параметрами в моделях циркуляции атмосферы и океана, а также поверхностного волнения.
Исследования последних лет показали, что при высоких скоростях ветра коэффициенты обмена импульсом и теплом между атмосферой и океаном имеют особенности, учет которых качественно влияет на прогноз интенсивности ветра и волнения, а также пути распространения штормов и ураганов.
Настоящая глава диссертации является обзорной. В ней обсуждаются современные проблемы в прогнозировании штормов и ураганов над океаном; даны основные определения; описаны методы и инструменты, которые используются в лабораторных экспериментах; представлены основные результаты исследований турбулентного переноса импульса и тепла в пограничном слое атмосферы над морем. В разделе 1.2 рассматривается классификация прогностических моделей ураганов; в разделе 1.3 обсуждаются современные проблемы прогнозирования при высоких скоростях ветра; в разделе 1.4 даны основные определения в теории турбулентного переноса в приземном пограничном слое над водной поверхностью; в разделе 1.5 представлен обзор исследований коэффициентов обмена импульсом и теплом между атмосферой и океаном.
1.2 Прогностические модели динамики ураганов
При прогнозировании динамики урагана наиболее значимыми с практической точки зрения являются оценки его траектории, интенсивности (максимальной скорости ветра), возможного штормового нагона воды и количества осадков. Не менее важным является прогноз сопутствующего поверхностного волнения.
Различные прогностические модели начали применятся с конца 60-х годов. Они сильно различаются по структуре и сложности. Существуют как достаточно простые, чтобы их можно было запустить за несколько секунд на обычном компьютере, так и крайне сложные модели, расчеты в которых могут потребовать несколько часов на суперкомпьютере. Однако, все их
можно разделить на четыре основные типа: статистические, динамические, статистико-динамические и ансамблевые.
1.2.1 Статистические модели
Статистические модели не рассматривают физику атмосферы в явном виде, вместо этого прогноз осуществляется путем сравнения текущей информации о шторме (местоположение и время года) с набранной исторической статистикой о поведении штормов в конкретном регионе. В прошлые десятилетия эти модели обеспечивали ключевые прогнозы, однако, сегодня статистические модели чаще всего используются в качестве эталонов, с которыми сравниваются более сложные и точные модели. Благодаря своей простоте статистические модели являются одними из самых быстрых, результаты расчетов обычно доступны в течение нескольких минут после запуска.
Первой статистической моделью была HURRAN (Hurricane Analog Technique), 1969 год. Она опиралась на базу данных об ураганах Северной Атлантики, информация из которой использовалась для поиска штормов с похожими траекториями. Отбор проводился путем оценки положения центра, направления и скорости движения вихря.
В 1972 для прогнозирования траекторий (до 5 суток) начали применять статистическую модель CLIPER5 (the Climatology and Persistence). Для расчетов в модели используется метод множественной регрессии, в рамках которого оценивается отношение между несколькими параметрами активного урагана и данными исторической статистики. Входные данные CLIPER включают текущее и прошлое движение урагана за предыдущие 12- и 24-часовые периоды, направление его движения, текущую широту и долготу, дату возникновения и начальную интенсивность. На данный момент эта модель используется в основном в качестве эталона для оценки навыков прогнозирования других моделей и официального прогноза NHC, а не как вспомогательное средство прогнозирования.
В 1979 для оперативного прогноза интенсивности тропических циклонов начала использоваться модель SHIFOR5 (The Statistical Hurricane Intensity Forecast). устойчивость. В последние годы он был дополнен версией DecaySHIFOR5, которая способна описывать ослабление TC при его выходе на сушу. Как и CLIPER5, DecaySHIFOR5 чаще всего используется в качестве эталона. Но в отличие CLIPER5, который не может конкурировать с современными более сложными моделями, DecaySHIFOR5 все еще актуален.
1.2.2 Динамические модели
Динамические модели, известные также, как численные модели, являются наиболее сложными и времязатратными В их основе лежат уравнения гидротермодинамики атмосферы, интегрирование которых позволяет рассчитать метеорологические поля на несколько суток
вперед. Для динамических моделей очень важно точное задание начальных условий для расчета. Ошибки в начальных условиях имеют тенденцию к нарастанию во время прогноза, поэтому малые начальные ошибки могут стать существенными через несколько суток прогнозирования. Это одна из основных причин малой точности долгосрочного прогноза.
Первые динамические модели, используемые для прогноза тропических циклонов, появились в 1970-1980-х годах. Основное внимание в них уделялось прогнозу нагона воды, в то время как прогноз траектории циклона был хуже, чем в моделях статистического типа, и достиг того же уровня в конце 80-х.
Динамические модели можно разделить по масштабу - на глобальные и региональные. В рамках глобальных моделей проводится расчет для всего земного шара. Региональные динамические модели охватывают область активности урагана, а качестве начальных граничных условий зачастую используют данные глобальных моделей. Основные характеристики разрешения и физики таких моделей отражены в (Таблице 1):
ATCF ID Global/Regional Model Name Horizontal Resolution Vertical Levels and Coordinates Data Assimilation Convective Scheme Cycle/Run Frequency NHC Forecast Paramter(s)
NVGM/NVGI Navy Global Environmental Model Spectral (-31 km) 60 Hybrid Sigma-pressure NAVDAS-AR 4D-VAR Simplified Arakawa Schubert 6 hr (144 hr) 00/06/12/18 UTC Track and intensity
AVNO/AVNI GFSO/GFSI Global Forecast System (FV3-GFS) Finite Volume Cube Sphere (-13km) 64 Hybrid Sigma-pressure GSI/4D-VAR EllKF hybrid Simplified Arakawa Schubert 6 hr (240 hr) 00/06/12/18 UTC Track and intensity
"EMX/EMXI/EMX2 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Spectral {-9km) 137 Hybrid Sigma-pressure 4D-VAR "fledke mass flux 12 hr (240 hr) 00/12 UTC Track and intensity
EGRR/EGRI/EGR2 U.K. Met Office Global Model Grid point {-10 km) 70 Hybrid Sigma-pressure 4D-VAR Ensemble Hybrid UKMET 12 hr (144 hr) 00/12 UTC Track and intensity
CMC/CMC Canadian Deterministic Prediction System Grid point {-25 km) 80 Hybrid Sigma-pressure 4D-VAR Ensemble Hybrid Kain-Fritsch 12 hr (240 hr) 00/12 UTC Track and intensity
HWRF/HWFI Humcane Weather Research and Forecast system Nested Grid point (13.54 5-1.5km) 75 Hybrid Sigma-pressure 4D-VAR Hybrid GDAS GFS IC/BC Simplified Arakawa Schubert + GFS shallow convection (6 and 18km) 1 5km nest - none 6 hr (126 hr) 00/06/12/18 UTC Runs on request from NHC/JTWC Track and intensity
CTCX/CTCI NRL COAMPS-TC w/ GFS initial and boundary conditions Nested Grid point {45-15-5 km) 42 Hybrid Sigma-pressure 3D-VAR (NAVDAS) EnKF DART Kain-Fritsch 6 hr (126 hr) 00/06/12/18 UTC Runs commence on 1st NHC/JTWC advisory Track and intensity
HMON/HMNI Hurricane Multi-scale Ocean-coupled Non-hydrostatic model Nested Grid point (18-6-2km) 51 Hybrid Sigma-pressure GFS IC/BC Simplified Arakawa Schubert + GFS shallow convection (6 and 18km) 2km nest - none 6 hr (126 hr) 00/06/12/18 UTC Runs on request from NHC/JTWC Track and intensity
Таблица 1 Основные характеристики наиболее актуальных на данный момент глобальных и региональных динамических моделей
1.2.3 Статистико-динамические модели
Статистико-динамические модели сочетают в себе как динамические, так и статистические методы, составляя прогноз на основе численных расчетов и имеющейся статистики.
Статистико-динамические модели. В 1970-1990 годах в Национальном центре слежения за ураганами США (NHC) активно развивалась серия статистико-динамических моделей NHC73, NHC83, NHC90, NHC91 и NHC98, в которых для расчетов использовались данные статистической модели CLIPER5 и динамической модели GFS. В силу малой точности эти модели на сегодняшний день не актуальны.
Для прогноза интенсивности в Национальном центре слежения за ураганами США долгое время применялась модель SHIPS (the Statistical Hurricane lntensity Prediction Scheme), которая берет данные о климатологии и окружающей среде (например, вертикальный сдвиг ветра, температуру поверхности океана, поведение циклона), в том числе на основе данных Global Forecast System (GFS) и данных спутникового зондирования океана. Затем с помощью уравнений регрессии рассчитывается интенсивность циклона. Средние ошибки интенсивности по SHIPS обычно на 10-15% меньше, чем по SHIFOR5. SHIPS исторически превосходит большинство динамических моделей, и традиционно является одним из наиболее эффективных источников рекомендаций по интенсивности для NHC. Существуют ее вариации: STIPS (Statistical lntensity Prediction System) и DSHIPS (Decay SHIPS), которые учитывают взаимодействие циклонов с сушей.
Модель LGEM (Logistic Growth Equation Model) использует те же входные данные, что и SHIPS, но вместо множественной регрессии в ней используется упрощенная динамическая прогностическая схема. Эволюция интенсивности определяется уравнением логистического роста, которое ограничивает решение между нулем и максимальной потенциальной интенсивностью (MPI) тропического циклона, где MPI оценивается на основе эмпирической связи с температурой поверхности моря (SST). В качестве входных данных LGEM использует и данные с геостационарных спутников. Важное отличие от SHIPS состоит в том, что LGEM учитывает изменчивость условий окружающей среды на протяжении всего прогноза, а SHIPS - нет; большинство предикторов SHIPS усредняются за весь период прогноза, в то время как эквивалентные предикторы LGEM усредняются только за 24 часа до срока действия прогноза. Кроме того, MPI в прогнозе LGEM - это мгновенное значение, а не среднее значение периода прогноза, используемое в SHIPS. Эти различия делают прогноз LGEM более чувствительным к изменениям окружающей среды в конце периода прогноза, но также делают прогноз более чувствительным для отслеживания ошибок прогноза. Поскольку модель LGEM усредняет свои предикторы за более короткий период времени, она также лучше способна представить
16
изменения интенсивности штормов, которые перемещаются от воды к суше и обратно по сравнению с моделью SHIPS.
1.2.4 Ансамблевые модели
Работа ансамблевых (или консенсусных) моделей построена на объединении прогнозов ансамбля моделей, который может состоять либо из нескольких прогонов одной модели, либо из разных независимых моделей. Это позволяет снизить ошибки по сравнению с прогнозом на основе расчета в какой-то одной модели. Самый простой способ сформировать прогноз по ансамблю моделей - это усреднить выходные данные каждого члена ансамбля, например, вычислить среднее значение предсказанных широты и долготы центра тропического циклона для каждого члена в определенное время прогноза.
В среднем прогноз ансамблевой модели более точный, чем прогнозы на основе отдельных компонентов модели. При этом вариация или разброс прогнозов компонентов ансамбля может служить мерой неопределенности прогноза. При оценке прогноза зачастую каждому члену ансамбля присваивается некоторый вес, в соответствии с которым рассчитывается итоговый прогноз.
1.2.5 Модели траекторий урагана
Модели траекторий намного проще, чем динамические или статистические модели, поскольку они просто отслеживают перемещение тропического циклона на основе преобладающего потока, полученного из динамической модели. Хотя модели траектории используют информацию из динамических моделей для представления преобладающего потока, они не занимаются вычислением взаимодействия циклона с окружающей атмосферой. Еще одно ограничение, связанное с моделями траекторий, - это их зависимость от фиксированных уровней в атмосфере для представления преобладающего потока. Для учета изменения преобладающего потока с высотой, как правило, используют несколько версий одной и той же модели для различных слоев атмосферы.
В качестве примера можно привести модель ВАМ (Beta Advection Model), которая применяется с 1987г для определения траектории ураганов. Она способна учитывать бета-эффект, который смещает циклон на северо-восток из-за разницы силы Кориолиса в различных частях вихря. Чем больше размер тропического циклона, тем больше влияние бета-эффекта. Начиная с 1990 года, применялось три версии ВАМ: ВАМ shallow (BAMS) с осреднением ветра в слое 850-700 гПа, ВАМ Medium (ВАММ) с осреднением ветра в слое 850400 гПа, и ВАМ Deep (BAMD) с осреднением ветра в слое 850-200 гПа. Для слабого тропического циклона с плохо развитой грозовой деятельностью в центре, хорошие
результаты дает BAMS, т.к. слабые шторма переносятся ведущим потоком в нижнем слое. По мере развития вихря необходимо применять ВАММ и BAMD.
1.2.6 Модели ветрового волнения
Основным инструментом для расчета параметров ветрового волнения являются спектральные волновые модели, которые могут использовать данные о реологии, ветровых полях, работать в связке с моделями прогноза погоды (например, WRF [71, 72]). Наиболее известные - WAM [73] и WAVEWATCH3 [74] для открытого океана, а также SWAN [164] для прибрежных областей.
1.3 Существующие проблемы
Современные численные модели прогноза пути распространения ураганов над океаном, их интенсивности и сопутствующего волнения сталкиваются с определенными проблемами при высоких скоростях ветра.
Хорошее представление о точности современного оперативного прогноза интенсивности и пути распространения тропических циклонов дают отчеты [4, 47] Национального центра слежения за ураганами США, который занимается их наблюдением и прогнозом с середины 20 века. На (Рис.1.1а,б) представлены среднегодовые погрешности прогноза ураганов в Атлантике за 1990-2018гг. Данные оценки получены путем сравнения в конце каждого сезона официальных прогнозов с базой данных циклонов «Best Track», которая представляет собой анализ тропического циклонов, проведенный NHC, и состоит из 6-часовых репрезентативных оценок местоположения центра циклон, его максимального устойчивой скорости ветра, а также других параметров, определенных в результате анализа всех доступных штормовых данных после урагана.
Рис.1.1 Среднегодовые ошибки прогноза для интенсивности ураганов (а) и пути распространения (б) для Атлантического океана по данным Национального центра
слежения за ураганами США [4, 47]
По (Рис.1.1 б,) хорошо видно, за последние несколько десятилетий точность прогнозирования трека ураганов значительно улучшилась. Современный оперативный прогноз пути распространения дает достаточно хороший результат на малых временных интервалах. Тем не менее, в случае долгосрочных прогнозов (72 часа и больше) погрешности могут достигать 100-250 км, что все еще очень много (особенно для побережий). Точность
прогноза интенсивности (Рис.1.1а) так же улучшилась, но в меньшей степени, а ошибки прогноза варьируются в пределах от 5 до 10 м/с.
В работе [46] отмечается, что отклонение прогноза значимой высоты волнения от реально наблюдаемых значений при ураганных ветрах может превышать 20% (в сторону занижения). Примеры ошибочных прогнозов показаны на (Рис.1.2а,б). Неточность в прогнозировании пиковых значений скорости ветра и высоты волнения подтверждают и тестовые расчеты, проведенные в рамках модели WAM для четырех областей: Средиземное море, Северное и Южное полушарие, тропики (Рис.1.3а,б). Видно, что повышение разрешения модели приводит к асимптотическому увеличению скорости ветра и высоты волн (левые графики), однако для пиковых значений при этом наблюдается резкий рост (правые графики). Подобное поведение не объясняется предположением о неверном задании поля скорости - при увеличении разрешения модели эффект от ветровой ошибки становился бы все меньше и меньше, чего, однако, не наблюдается на графиках.
Рис. 1.2 (а) - отклонение модельного прогноза значимой высоты волнения от натурных измерений. (б) - значимая высота волнения в урагане для натурных измерений (точки) и
четырех численных моделей (пунктир).
(б)
Рис. 1.3 Прогноз скорости ветра (а) и высоты волн (б) в рамках модели ЖЛМ для тропиков, Средиземного моря, Южного и Северного полушария.
Одной из причин подобных систематических ошибок прогноза является некорректный алгоритм работы моделей при высоких скоростях ветра (неверно учитываются потоки импульса и тепла между океаном и атмосферой).
Проведенные в последние десятилетия натурные [24, 25] и лабораторные [27, 101-103] исследования обменных процессов при ураганных ветрах продемонстрировали существование тенденции насыщения коэффициента сопротивления водной поверхности с ростом скорости ветра (больше 30 м/с). Остается не до конца выясненным вопрос о зависимости коэффициента теплообмена от скорости ветра. Работа [34] демонстрирует существенный рост коэффициента теплообмена при скоростях ветра больше 35 м/с. Более ранние исследования демонстрировали либо более слабую зависимость от скорости ветра [35,36] по сравнению с коэффициентом аэродинамического сопротивления, либо и вовсе ее отсутствие [37] при умеренных ветрах (более подробно см. параграф 1.3).
Недостаточное количество экспериментальных данных на данный момент не позволяет построить теоретическую модель, которая могла бы в полной мере описывать обменные процессы при сильных скоростях ветра и использоваться в моделях прогноза штормов и ураганов. Таким образом, исследование зависимости коэффициентов обмена импульсом и теплом от метеорологических условий и особенностей подстилающей водной поверхности, (которая характеризуется степенью развития волнения, присутствием пены, комплексного двухфазного состава атмосферного воздуха при сильном ветре и обрушениях волн, приводящих к образованию брызг и т.п.), является первоочередной задачей в вопросе повышения точности прогностических моделей современной метеорологии. Для чего необходимо получение новых экспериментальных данных.
1.4 Основные определения в теории турбулентного переноса в приземном пограничном слое над водной поверхностью
В численных моделях климата, прогноза волнения и ветра над морем турбулентные потоки импульса, явного тепла и скрытого тепла (влаги):
{ик') = ы1 (1.1)
(Т V ' ) = Т*и* (1.2)
{д V ) = д.,и* (1.3)
(где и' и ш' - флюктуации соответственно горизонтальной и вертикальной компонент скорости воздушного потока, Т' и ^ - флюктуации температуры и влажности соответственно, и -скорость трения, Т* и д* - константы, характеризующие потоки влаги и тепла в воздухе, I -теплота парообразования) учитываются через балк-формулы, используя метеорологические параметры, измеряемые на некоторой высоте (как правило, пользуются стандартной метеорологической высотой - 10 м над уровнем воды): скорость ветра Е/10, разность
температур АТ0 = Т0 - Т , и разность относительных влажностей Ад10 = д10 - д0:
т = ра{и V') = раСои1, (1.4)
От =РаСр(Тк') = РаСрСти10АТ10, (1.5)
<2е =Ра1{ч'к') = Ра1СЕи10Лд10. (1.6) где ра - плотность воздуха, Ср - теплоемкость воздуха.
Коэффициенты аэродинамического сопротивления поверхности (Сд ), обмена явным теплом (или число Стентона Сг ) и обмена скрытым теплом/влагой (или число Дальтона Ся ),
как правило, зависят от состояния поверхности воды. В случае однородных и стационарных процессов в атмосфере эти потоки не зависят от вертикальной координаты в «морском атмосферном пограничном слое» (MABL - «marine atmospheric boundary layer»), который приходится на нижние 10% приводного атмосферного пограничного слоя (толщиной несколько десятков метров). Стоит отметить, что возмущения влаги, как правило, незначительные над сушей [53] могут быть существенными над океаном [63]. Коэффициенты переноса тепла и влаги в большинстве случаев считаются равными ( Сг = С£ ) [35].
Допущение о равенстве коэффициентов обмена явным и скрытым теплом (Ст = СЕ)
позволяет описывать эффекты стратификации в пограничном слое, используя одно уравнения для плотности воздуха, которое учитывает и от температуры, и от влажности. В этом случае поток массы выражается:
р = p*u* = CpUwApw (1.7)
где p - турбулентный масштаб плотности, характеризующий поток массы, а C = С = СЕ -
коэффициент переноса массы.
На турбулентные потоки в морском атмосферном пограничном слое сильное влияние оказывает поверхностное волнение. В присутствии поверхностных волн потоки импульса и массы можно разделить на две части. Турбулентную часть: pa (u'w'} и (p'w, где p' -
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Процессы тепло- влагопереноса в приводном слое атмосферы при шторме1983 год, доктор физико-математических наук Бортковский, Роман Семенович
Тропические циклоны: формирование и развитие, взаимодействие с океаном2007 год, доктор физико-математических наук Пермяков, Михаил Степанович
Ветровое волнение в контексте взаимодействия океана и атмосферы на различных масштабах2019 год, кандидат наук Маркина Маргарита Юрьевна
Физическое моделирование взаимодействия нелинейных поверхностных волн с турбулентностью в пограничных слоях атмосферы и океана2010 год, кандидат физико-математических наук Ермакова, Ольга Станиславовна
Численное моделирование поверхностного ветрового волнения на коротких разгонах2019 год, кандидат наук Кузнецова Александра Михайловна
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Вдовин Максим Игоревич, 2022 год
Список литературы:
1. Добрышман Е.М., Иванидзе Т.Г., Кружкова Т.С., Макарова М.Е. О некоторых характеристиках максимального ветра и траекториях тропических циклонов за 30 лет (19701999 гг.). «Метеорология и гидрология», 2002, №4, с. 5-16.
2. Hinrichsen, Don. Coastal Waters of the World: Trends, Threats, and Strategies. Washington D.C. Island Press, 1998
3. Smith, Adam. 2010-2019 A landmark decade of U.S. billion-dollar weather and climate disasters. NOAA's National Centers for Environmental Information, 2020, doi:10.13140/RG.2.2.36127.92321/1.
4. John P. Cangialosi. National Hurricane Center Forecast Verification Report. 2019 hurricane season // NOAA, 2020, https://www.nhc.noaa.gov/verification/pdfs/Verification 2019.pdf
5. Al-Zanaidi M.A., Hui W.H. Turbulent airflow over water waves - a numerical study // J. Fluid Mech., 1984. V. 148. P. 225-246.
6. Janssen P.A.E.M. Quasi-linear theory of wind wave generation applied to wave forecasting // J. Phys. Oceanogr., 1991. V. 21. P. 1631-1642.
7. Jenkins A.D. Quasi-linear eddy-viscosity model for the flux of energy and momentum to wind waves using conservation-law equations in a curvilinear coordinate system // J. Phys. Oceanogr., 1992. V. 22. № 78. P. 843-858.
8. Реутов В.П., Троицкая Ю.И. О нелинейных эффектах при взаимодействии волн на воде с турбулентным ветром // Изв. АН. ФАО. 1995. Т. 31. № 6. С. 825-834.
9. Makin V.K., Kudryavtsev V. N., Mastenbroek C. Drag of the sea surface // Boundary Layer Meteorol., 1995. V. 79. P. 159-182.
10. Chalikov D.V. Numerical simulation of the boundary layer above water waves // Boundary Layer Meteorol., 1986. V. 34. P. 63-98.
11. Phillips O.M. On the generation of waves by turbulent wind // J. Fluid Mech., 1957. V. 2. P. 417-445.
12. Miles J.W. On the generation of surface waves by shear flows. Part 2 // J. Fluid Mech., 1959. V. 6. P. 568-582.
13. Gent P.R. A numerical model of the air flow above waves // J. Fluid Mech., 1977. V. 82. P. 349-369.
14. Gent P.R., Taylor P.A. A numerical model of the air flow above water waves // J.Fluid Mech., 1976. V. 77. P. 105-128.
15. Snyder R.L., Dobson F.W., Elliott J.A., Long R.R.. Array measurements of atmospheric pressure fluctuations above surface gravity waves // J. Fluid Mech., 1981. V. 102. P. 1-59.
16. Dobson F.W. Measurements of atmospheric pressure on wind-generated sea waves // J. Fluid Mech., 1971. V. 48. P. 91-127.
17. Dobson F.W., Smith S.D., Anderson R.J. Measuring the relationship between wind stress and sea state in the open ocean in the presence of swell // Atmos.-Ocean., 1994. V. 32. P. 237-256.
18. Donelan M.A., Babanin A.V., Young I.R., Banner M.L., McCormick C. Wave follower field measurements of the wind input spectral function. Part I: Measurements and calibrations // J. Atmos. Oceanic Technol., 2005. V. 22. P. 799-813.
19. Donelan M.A., Babanin A.V., Young I.R., Banner M.L., McCormick C. Wave follower field measurements of the wind input spectral function. Part II: Parameterization of the Wind Input. // J. Phys. Oceanogr., 2006. V. 36. P. 1672-1689.
20. Reul N., Branger H., Giovanangeli J.-P. Air flow separation over unsteady breaking waves // Phys. Fluids, 1999. V. 11. P. 1959-1961.
21. Hsu C.T., Hsu E.Y., Street R.L. On the structure of turbulent flow over a progressive water wave : theory and experiment in a transformed, wave-following co-ordinate system // J. Fluid Mech., 1981. V. 105. P. 87-117.
22. Hsu C.T., Hsu E.Y. On the structure of turbulent flow over a progressive water wave: theory and experiment in a transformed wave-following coordinate system. Part 2 // J. Fluid Mech., 1983. V. 131. P. 123-153.
23. Анисимова Е.П., Сперанская А.А., Показеев К.В., Соболева Н.И. О профилях ветра над развивающейся ветровой волной в пограничном слое вода-воздух // Водные ресурсы, 2005. Т. 32. №3. С. 295-300.
24. Powell M. D. (2007) Final Report "Drag Coefficient Distribution and Wind Speed Dependence in Tropical Cyclones" Principal Investigator: Mark D Powell NOAA/AOML, 20052007
25. Jarosz E., Mitchell D. A., Wang D.W., Teague W.J. (2007) Bottom-up determination of air-sea momentum exchange under a major tropical cyclone. Science, v 315, p. 1707-1709 DOI: 10.1126/science.1136466.
26. Donelan M.A., Haus B.K, Reul N., Plant W.J., Stiassnie M., Graber H. C., Brown O. B., Saltzman E. S. On the limiting aerodynamic roughness of the ocean in very strong winds // Geophys. Res. Lett., 2004, v.31, L18306.
27. Andreas E. L. (2004) Spray stress revised. J. Phys. Oceanogr., , v.34, No 6, p.1429-1440.
28. Andreas, E. L. and K. A. Emanuel, (2001): Effects of sea spray on tropical cyclone intensity. J. Atmos. Sci., Vol. 58, No 24, p. 3741-3751.
29. Makin, V. K. and Mastenbroek, C.: Impact of waves on air-sea exchange of sensible heat and momentum, Bound.-Lay. Meteorol., 79, 279-300, 1996.
30. Kudryavtsev, V.N. On the effect of sea drops on the atmospheric boundary layer // J. Geophys. Res., 2006, 111, C7, 2156-2202, 10.1029/2005JC002970
31. Kudryavtsev V., Makin V. (2007) Aerodynamic roughness of the sea surface at high winds. Boundary-Layer Meteorol., , v.125, p. 289-303.
32. Kukulka, T., T. Hara, and S. E. Belcher, (2007): A model of the air-sea momentum flux and breaking-wave distribution for strongly forced wind waves. J. Phys. Oceanogr., Vol 37, No 11, p. 1811-1828.
33. Troitskaya Yu. I., G. V. Rybushkina. (2008) Quasi-linear model of interaction of surface waves with strong and hurricane winds. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics Vol. 44, No 5, p. 621-645
34. Komori, S., Iwano, K., Takagaki, N., Onishi, R., Kurose, R., Takahashi, K., & Suzuki, N. // Laboratory measurements of heat transfer and drag coefficients at extremely high wind speeds, 2018, Journal of Physical Oceanography, 48(4), 959-974. https://doi.org/10.1175/JP0-D-17-0243.1
35. Fairall, C. W., Bradley, E. F., Hare, J. E., Grachev, A. A., & Edson, J. B. (2003). Bulk parameterization of air-sea fluxes: Updates and verification for the COARE algorithm. Journal of Climate, 16(4), 571-591.
36. Ocampo-Torres, F. J., Donelan, M. A., Merzi, N., & Jia, F. (1994). Laboratory measurements of mass transfer of carbon dioxide and water vapour for smooth and rough flow conditions. Tellus, 46(1), 16-32. https://doi.org/10.1034/j.1600-0889.1994.00002.x
37. Drennan, W. M., Zhang, J., French, J. R., McCormick, C., & Black, P. G. (2007). Turbulent fluxes in the hurricane boundary layer. Part II: Latent heat flux. Journal of the Atmospheric Sciences, 64(4), 1103-1115. https://doi.org/10.1175/JAS3889.1
38. Golbraikh, E.; Shtemler, Y.M. Foam input into the drag coefficient in hurricane conditions. Dynamics of Atmospheres and Oceans 2016, 73, 1;
39. Holthuijsen, L. H., M. D. Powell, and J. D. Pietrzak (2012), Wind and waves in extreme hurricanes, J.
40. https://www.osupytheas.fr/?-LASIF-Grande-Soufflerie-air-eau-de-Luminy-&lang=fr
41. https://www.researchgate.net/figure/a-Schematic-diagram-of-the-high-speed-wind-wave-tank-b-c-and-d-are-the fig1 270027987
42. https://zenodo.org/record/14857#.Xwq1aSgzZPY
43. http://sustain.rsmas.miami.edu/facility/
44. http://www.ckp-rf.ru/usu/77738/
45. https://unu.ipfran.ru/pool
46. Cavaleri L., Wave Modeling—Missing the Peaks, J. Phys. Oceanogr. (2009) 39 (11): 27572778, doi:10.1175/2009JPO4067.1
47. https://www.nhc.noaa.gov/verification/verify5.shtml
48. Колмогоров А.Н. Локальная структура турбулентности в несжимаемой жидкости при очень больших числах Рейнольдса // Докл. АН, СССР. 1941. Вып.30. № 4. С. 299 - 303.
49. Колмогоров А.Н. Уравнения турбулентного движения несжимаемой жидкости // Изв. АН СССР, сер. Физическая. 1942. Вып. 6. № 1, С. 56 - 58.
50. Монин А.С. Динамическая турбулентность в атмосфере // Изв. АН СССР, сер. геогр. геофиз. 1950. Вып. 14. № 3. С. 232 - 254.
51. Монин А.С., О турбулентной диффузии в приземном слое воздуха // Изв. АН СССР, сер. геофиз. 1956. № 12. С. 1461 - 1473.
52. Монин А.С. Атмосферная диффузия // УФН. 1959. Вып. 67. № 1. С. 119 - 130.
53. Монин А. С., Яглом А. М. Статистическая гидромеханика. Часть 1. -М.: Наука, 1965, 345 с.
54. Монин А.С., Озмидов Р.В. Океанская турбулентность. Л.: Гидрометеоиздат, 1981, 376
с.
55. Монин А.С., Обухов А.М. Безразмерные характеристики турбулентности в приземном слое атмосферы // Докл. АН СССР. 1953. Вып. 93. № 2. С. 223 - 226.
56. Обухов А.М. О распределении энергии в спектре турбулентного потока // Изв. АН СССР, сер. геогр. геофиз. 1941. Вып. 5. № 4 - 5. С. 453 - 466.
57. Обухов А.М. О структуре температурного поля и поля скоростей в условиях свободной конвекции // Изв. АН СССР, сер. геофиз. 1960. №9. С. 1392 - 1396.
58. Озмидов, Р.В. О распределении энергии по разномасштабным движениям в океане // Изв. АН СССР. ФАО. 1965. Т. 1. № 4. С. 439 - 448.
59. Озмидов Р.В. Горизонтальная турбулентность и турбулентный обмен в океане. М.: Наука, 1968, 199 с.
60. Озмидов Р.В. Диффузия примеси в океане.Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 280 с.
61. Зилитинкевич С.С., Чаликов Д.В. Определение универсальных профилей скорости ветра и температуры в приземном слое атмосферы // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1968. Т. 4. №3. с. 294 - 302.
62. Зилитинкевич С.С. Динамика пограничного слоя атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. 292 с.
63. Зилитинкевич С.С., Монин АС Турбулентность в динамических моделях атмосферы. - Л.: Наука, 1971. 44 с.
64. Зилитинкевич С.С., Монин А.С., Чаликов Д.В. Взаимодействие океана и атмосферы // Физика океана. Т. 1. Гидрофизика океана. М.: Наука, 1978. С. 208-339.
65. Зилитинкевич С.С. Теоретическая модель для турбулентной проникающей конвекции // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1987. Т. 23. № 6. С. 593 - 610.
66. Голицын Г.С. Введение в динамику планетных атмосфер. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. 104 с.
67. Голицын Г.С. Исследование конвекции с геофизическими приложениями и аналогиями. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 56 c.
68. Голицын Г.С. Природные процессы и явления: волны, планеты, конвекция, климат, статистика. Москва: Физматлит, 2004. 344 с.
69. Голицын Г.С., Грачев А.А. Скорости и тепломассообмен при конвекции в двухкомпонентной среде // ДАН СССР, 1980. Т. 255. №3. С. 548 - 552.
70. Jones Ian S. F. and Yoshiaki Toba. Wind stress over the ocean. Cambridge University Press. 2001. 307 pp. ISBN 0 521 66243 5
71. Michalakes, J., J. Dudhia, D. Gill, T. Henderson, J. Klemp, W. Skamarock, and W. Wang, 2004: «The Weather Reseach and Forecast Model: Software Architecture and Performance,»to
appear in proceedings of the 11th ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing In Meteorology, 25-29 October 2004, Reading U.K. Ed. George Mozdzynski.
72. Cassano, John J., Matthew E. Higgins, Mark W. Seefeldt, 2011: Performance of the Weather Research and Forecasting Model for Month-Long Pan-Arctic Simulations. Mon. Wea. Rev., 139, 3469-3488.
73. Hasselmann s, K Hasselmann, P A E M Janssen, E Bauer, G J Komen, L Bertotti, P Lionello, A Guillaume, V C Cardone, J A Greenwood, et al, 1988: «The WAM model - A third generation ocean wave prediction model», Journal of Physical Oceanography, vol 18, pp 1775-1810
74. Tolman, H. L., 2001: Improving propagation in ocean wave models. Ocean Wave Measurement and Analysis, San Francisco, CA, B. L. Edge and J. M. Hemsley, Eds., ASCE, 507516.
75. Fairall, C. W., Bradley, E. F., Rogers, D. P., Edson, J. B., & Young, G. S. (1996). Bulk parameterization of air-sea fluxes for Tropical Ocean-Global Atmosphere Coupled-Ocean Atmosphere Response Experiment. Journal of Geophysical Research: Oceans, 101(C2), 3747-3764. doi:10.1029/95jc03205.
76. Janssen P.A.E.M. (1991) Quasi-linear theory of wind wave generation applied to wave forecasting J. Phys. Oceanogr., , v.21, No 11, p.1631-1642.
77. Janssen, P. A. E. M.: Effect of surface gravity waves on heat flux, ECMWF, Tech. Rep., 113, 1997.
78. Makin, V. K. and Kudryavtsev, V. N.: Coupled sea surfaceatmosphere model. Part 1. Wind over waves coupling, J. Geophys. Res., 104, 7613-7623, 1999.
79. Makin V. K., Kudryavtsev V. N., Mastenbroek C. (1995) Drag of the sea surface. Boundary-Layer Meteorol., Vol.79, p.159-182.
80. Makin V. K. (2005) A note on drag of the sea surface at hurricane winds. Boundary Layer Meteorol., , Vol. 115, No1, p.169-176.
81. Reutov, V. P. and Troitskaya, Yu. I.: Nonlinear effects due to water wave interactions with a turbulent wind, Izv. Atmos. Ocean. Phy., 31, 792-801, 1996.
82. Troitskaya, Yu. I., Sergeev, D. A., Ermakova, O. S., and Balandina, G.N. (2011a): Statistical parameters of the air turbulent boundary layer over steep water waves measured by the DPIV technique, J. Phys. Oceanogr., 41, 1421-1454, 2011.
83. Troitskaya Yuliya, Daniil Sergeev, Alexander Kandaurov and Vasilii Kazakov (2011b). Air-sea interaction under hurricane wind conditions in "Recent Hurricane Research - Climate, Dynamics, and Societal Impacts" ISBN 978-953-307-238-8 Book edited by: Prof. Anthony Lupo 2011.
84. Sullivan, P. P., McWilliams, J. C., and Moeng, C.-H.: Simulation of turbulent flow over idealized water waves, J. Fluid Mech., 404, 47-85, 2000.
85. Sullivan, P. P., Edson, J., Hristov, T., and McWilliams, J. C.: Largeeddy simulations and observations of atmospheric marine boundary layers above nonequilibrium surface waves, J. Atmos. Sci., 65, 1225-1245, 2008.
86. Yang, D., and L. Shen (2010), Direct-simulation-based study of turbulent flow over various waving boundaries, J. Fluid Mech., 650, 131-180, doi:10.1017/S0022112009993557.
87. Druzhinin, O. A., Troitskaya, Y. I., and Zilitinkevich, S.S.: Direct numerical simulation of a turbulent wind over a wavy water surface, J. Geophys. Res., 117, C00J05, doi:10.1029/2011JC007789, 2012.
88. Semedo, A., Saetra, O., Rutgersson, A., Kahma, K. K., and Pettersson, H.: Wave-Induced Wind in the Marine Boundary Layer, J. Atmos. Sci., 66, 2256-2271, 2009.
89. Zeng, X., Zhao, M., and Dickinson, R. E.: Comparison of bulk aerodynamic algorithms for the computation of sea surface fluxes using the TOGA COARE and TAO data, J. Climate, 11, 2628-2644, 1998.
90. Geernaert, G. L., Bulk Parameterizations for the Wind Stress and Heat Fluxes. Surface Waves and Fluxes, 91-17, 1990, doi:10.1007/978-94-009-2069-9_5
91. Garratt J.R. (1977) Review of drag coefficients over oceans and continents. Mon. Weather Rev., Vol.105, No7, p.915-929.
92. Large W.G., Pond S. (1981) Open ocean momentum flux measurements in moderate to strong winds. J. Phys. Oceanogr., , Vol. 11, No 1, p.324-336.
93. Miller, B. L, 1964: A study Of the filling of Hurricane Donna, (1960) over land. Mon. Wea. Rev. 92.
94. Hawkins, H. F. and D. T. Rubsam, 1968: Hurricane Hilda 1964, II. Structure and budgets of the hurricane on October 1, 1964. Mon. Wea. Rev., 96, 617-636.
95. Riehl, H., and J. Malkus, 1961 : Some aspects of Hurricane Daisy, 1958. Tellus. 13. 181213.
96. Palmén, E., and H. Riehl, 1957: Budget of angular momentum and energy in tropical cyclones. J. Meteor., 14, 150—159.
97. Ching, J. K. S. , 1975: Determining the drag coefficient from vorticity, momentum and mass budget analyses. J. Atmos. sci.. 32. 1898-1
98. Rondo, J., 1975: Air-sea bulk transfer coefficients in diabatic conditions. Bound. Layer Meteor. , 9, 91—112.
99. https://www.eol.ucar.edu/field_projects/bomex#:~:text=The%20Barbados%20Oceanographi c%20and%20Meteorological,with%20the%20cooperation%20of%20Barbados.
100. Powell, M. D., P. J. Vickery, and T. A. Reinhold, Reduced drag coefficient for high wind speeds in tropical cyclones, 2003 Nature, 422, 279-283, doi:10.1038/nature01481
101. Jarosz E., Mitchell D. A., Wang D.W., Teague W.J. (2007) Bottom-up determination of air-sea momentum exchange under a major tropical cyclone. Science, v 315, p. 1707-1709 DOI: 10.1126/science.1136466.
102. Reul N., Branger H., Giovanangeli J.-P. Air flow structure over shortgravity breaking water waves // Bound.Layer Meteor., 2008. V. 126. P. 477-505.
103. Takagaki, N., S.Komori, N.Suzuki, K.Iwano, T.Kuramoto, S.Shimada, R.Kurose, and K.Takahashi, 2012: Strong correlation between the drag coefficient and the shape of the wind sea spectrum over a broad range of wind speeds. Geophys. Res. Lett., 39, L23604, https://doi.org/10.1029/2012GL053988
104. Troitskaya, Yu. I., D.Sergeev, A. A.Kandaurov, G. A.Baidakov, M. A.Vdovin, and V. I.Kazakov, 2012: Laboratory and theoretical modeling of air-sea momentum transfer under severe wind conditions. J. Geophys. Res., 117, C00J21, https://doi.org/10.1029/2011JC007778
105. Wu, J. (1982), Wind-stress coefficients over sea surface from breeze to hur-ricane, J. Geophys. Res., 87(C12), 9704-9706, doi:10.1029/JC087iC12p09704
106. SWAN Group (2011), SWAN User Manual—SWAN Cycle III version41.31A, C4, P59, Delft University of Technology, Delft, Netherlands
107. Zijlema, M., van Vledder, G. P., & Holthuijsen, L. H. (2012). Bottom friction and wind drag for wave models. Coastal Engineering, 65, 19-26. doi:10.1016/j.coastaleng.2012.03.002
108. Kudryavtsev, V. N. and V. K. Makin, Impact of ocean spray on the dynamics of the marine atmospheric boundary layer. Bound.-Layer Meteor., 140, 383-410, https://doi.org/10.1007/s10546-011-9624-2
109. Barenblatt, G., and G. Golitsyn, 1974: Local structure of mature dust storms. J. Atmos. Sci., 31, 1917-1933, https://doi.org/10.1175/1520-0469(1974)031,1917:LSOMDS.2.0.CO;2
110. Troitskaya, Yu. I., O. S. Ermakova, A. A. Kandaurov, D. S. Kozlov, D. A. Sergeev, and S. S. Zilitinkevich, 2017c: Non-monotonous dependence of the ocean surface drag coefficient on the hurricane wind speed due to the fragmentation of the ocean-atmosphere interface. Dokl. Earth Sci., 477, 1373-1378, https://doi.org/10.1134/S1028334X17110265
111. Troitskaya, Yu. I., O. Druzhinin, D. Kozlov, and S. Zilitinkevich, O. Druzhinin, D. Kozlov, and S. Zilitinkevich, 2018b: ''Bag-breakup'' spume droplet generation mechanism at hurricane wind. Part II: Contribution to momentum and enthalpy transfer. J. Phys. Oceanogr., 48, 2189-2207, https://doi .org/10.1175/JPQ-D-17-0105.1
112. Troitskaya, Yu. I., A. Kandaurov, O. Ermakova, D. Kozlov, D. Sergeev, and S. Zilitinkevich, 2017a: Bag-breakup fragmentation as the dominant mechanism of sea-spray production in high winds. Sci. Rep., 7, 1614, https://doi.org/10.1038/s41598-017-01673-9
113. Troitskaya, Yu. I., O. S. Ermakova, A. A. Kandaurov, D. S. Kozlov, D. A. Sergeev, and S. S. Zilitinkevich, 2017b: Fragmentation of the ''bag-breakup'' type as a mechanism of the generation of sea spray at strong and hurricane winds. Dokl. Earth Sci., 477, 1330-1335, https://doi.org/10.1134/S1028334X17110174
114. Troitskaya, Yu. I., O. Druzhinin, D. Kozlov, and S. Zilitinkevich, 2018a: ''Bag-breakup'' spume droplet generation mechanism at hurricane wind. Part I: Spray generation function. J. Phys. Oceanogr., 48, 2167-2188, https://doi.org/10.1175/JPQ-D-17-0104.1
115. Soloviev, A. V., R. Lukas, M. Donelan, B. K. Haus, and I. Ginis, 2014: The air-sea interface and surface stress under tropical cyclones. Sci. Rep., 4, 5306, https://doi.org/10.1038/srep05306
116. Shtemler, Y. M., E. Golbraikh, and M. Mond, 2010: Wind-wave stabilization by a foam layer between the atmosphere and the ocean. Dyn. Atmos. Oceans, 50, 1-15, https://doi.org/10.1016Zj.dynatmoce.2009.08.002
117. Holthuijsen, L. H., M. D. Powell, and J. D. Pietrzak, 2012: Wind and waves in extreme hurricanes. J. Geophys. Res., 117, C09003, https://doi.org/10.1029/2012JC007983
118. Golbraikh, E., and Y. M. Shtemler, 2016: Foam input into the drag coefficient in hurricane conditions. Dyn. Atmos. Oceans, 73, 1-9, https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2015.10.005
119. Troitskaya, Y., Sergeev, D., Kandaurov, A., Vdovin, M., & Zilitinkevich, S. (2019). The effect of foam on waves and the aerodynamic roughness of the water surface at high winds. Journal of Physical Oceanography. doi:10.1175/jpo-d-18-0168.1
120. Large, G. W., and S. Pond, 1982: Sensible and latent heat flux measurements over the ocean. J. Phys. Oceanogr., 12, 464-481, https://doi.org/10.1175/1520-Q485(1982)012,0464:SALHFM.2.Q.CO;2
121. Zhang, J. A., Black, P. G., French, J. R., & Drennan, W. M. (2008). First direct measurements of enthalpy flux in the hurricane boundary layer: The CBLAST results. Geophysical Research Letters, 35(14). doi:10.1029/2008gl034374
122. Donelan, M. A., and W. M.Drennan, 1995: Direct field measurements of the flux of carbon dioxide.Air-Water Gas Transfer, B. Jahne and E. C. Monahan, Eds., Aeon-Verlag, 677-683
123. DeCosmo, J., K. B.Katsaros, S. D.Smith, R. J.Anderson, W. A.Oost, K.Bumke, and H.Chadwick, 1996: Air-sea exchange of water vapor and sensible heat: The Humidity Exchange over the Sea (HEXOS) results. J. Geophys. Res., 101, 12001-12016. https://doi.org/10.1029/95JC03796
124. McGillis, W. R., and Coauthors, 2004: Air-sea CO2 exchange in the equatorial Pacific.J. Geophys. Res., 109.C08S02, doi:10.1029/2003JC002256
125. Banner, M. L., W.Chen, E. J.Walsh, J. B.Jensen, S.Lee, and C.Fandry, 1999: The Southern Ocean Waves Experiment. Part I: Overview and mean results.J. Phys. Oceanogr., 29, 2130-2145.
126. Webb, E. K., Pearman, G. I., & Leuning, R. (1980). Correction of flux measurements for density effects due to heat and water vapour transfer. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 106(447), 85-100. doi:10.1002/qj.49710644707
127. Emanuel, K. A., 1995: Sensitivity of tropical cyclones to surface exchange coefficients and a revised steady-state model incorporating eye dynamics. J. Atmos. Sci., 52, 3969-3976, https://doi.org/10.1175/1520-0469(1995)052<3969:SOTCTS>2.0.CO;2.
128. Bell, M. M., Montgomery, M. T., & Emanuel, K. A. (2012). Air-Sea Enthalpy and Momentum Exchange at Major Hurricane Wind Speeds Observed during CBLAST. Journal of the Atmospheric Sciences, 69(11), 3197-3222. doi:10.1175/j as-d-11 -0276.1
129. Haus, B. K., Jeong, D., Donelan, M. A., Zhang, J. A., & Savelyev, I. (2010). Relative rates of sea-air heat transfer and fictional drag in very high winds. Geophysical Research Letters, 37(7), n/a-n/a. doi:10.1029/2009gl042206
130. Jeong, D., Haus, B. K., & Donelan, M. A. (2012). Enthalpy Transfer across the Air-Water Interface in High Winds Including Spray. Journal of the Atmospheric Sciences, 69(9), 2733-2748. doi: 10.1175/j as-d-11 -0260.1
131. Komori, S., R.Kurose, N.Takagaki, S.Ohtsubo, K.Iwano, K.Handa, and S.Shimada, 2011: Sensible and latent heat transfer across the air-water interface wind-driven turbulence. Gas Transfer at Water Surfaces 2010, S. Komori, W. McGillis, and K. Kurose, Eds., Kyoto University Press, 7889
132. Komori, S., Iwano, K., Takagaki, N., Onishi, R., Kurose, R., Takahashi, K., & Suzuki, N. (2018). Laboratory Measurements of Heat Transfer and Drag Coefficients at Extremely High Wind Speeds. Journal of Physical Oceanography, 48(4), 959-974. doi:10.1175/jpo-d-17-0243.1
133. Iwano, K., N.Takagaki, K.Kurose, and S.Komori, 2013: Mass transfer velocity across the breaking air-water interface at extremely high wind speeds. Tellus, 65B, 21341, https://doi.org/10.3402/tellusb.v65i0.21341
134. Krall, K. E., and B.Jahne, 2014: First laboratory study of air-sea gas exchange at hurricane wind speeds. Ocean Sci., 10, 257-265, https://doi.org/10.5194/os-10-257-2014
135. Phillips, O. M., The Dynamics of the Upper Ocean. 2. Edition, Cambridge-London-New York-Melbourne. Cambridge University Press. 1977
136. Miles J.W. On the generation of surface waves by shear flows. Part 2 // J Fluid Mech. 1959. Vol. 6. P. 568-582
137. Hwang P.A., Wang D.W. An empirical investigation of source term balance of small scale surface waves // Geophys Res Lett. 2004. Vol. 31: L15301
138. Пэнкхерст Р., Холдер Д. Техника эксперимента в аэродинамических трубах: пер. с англ. Иностранная литература. М., 1955. 657 p.
139. http://wahiduddin.net/calc/density altitude.htm
140. Hinze, J. O. Turbulence: An Introduction to its Mechanism and Theory / New York: McGraw-Hill. 1959. P.586.
141. Donelan M.A., Drennan W.M., Magnusson A.K. Nonstationary Analysis of the Directional Properties of Propagating Waves // Journal of Physical Oceanography, vol. 26, 1996. P. 1901-1914.
142. Zilitinkevich, S. S. (1987). Theoretical model of turbulent penetrative convection. Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics, 23(6), 593-610.
143. Druzhinin, O. A., Troitskaya, Y. I., & Zilitinkevich, S. S. (2015). Stably stratified airflow over a waved water surface. Part 1: Stationary turbulence regime. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 142(695), 759-772. doi:10.1002/qj.2677
144. Elfouhaily, T. B., B. Chapron, K. Katsaros, and D. Vandemark (1997), A unified directional spectrum for long and short wind-driven waves, J. Geophys. Res., 107, 15,781-15,796, doi:10.1029/97JC00467
145. Anctil, F., and M. A. Donelan, 1996: Air-water momentum flux observations over shoaling waves. J. Phys. Oceanogr., 26, 1344-1353
146. Max Mayfield. Preliminary Report Hurricane Linda 9 - 17 September 1997 // National Hurricane Center, 1997, https://www.nhc.noaa.gov/data/tcr/EP141997 Linda.pdf
147. J. Courtney et al. Documentation and verification of the world extreme wind gust record: 113.3 m s-1 on Barrow Island, Australia, during passage of tropical cyclone Olivia. Australian Meteorological and Oceanographic Journal, 62(2012): 1-9, doi:10.22499/2.6201.001
148. Пичугин М.К., Митник Л.М. Холодные вторжения над Беринговым морем: спутниковый мультисенсорный анализ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 6. № 2. С. 172-179.
149. Ernst J. A. and M. Matson. A Mediterranean Tropical Storm. // Weather V. 38, P. 332 -337 (1983).
150. Efimov V. V., M. V. Shokurov, and D. A. Yarovaya. Numerical Simulation of a Quasi-Tropical Cyclone over the Black Sea. // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics 43 (2007) 723-743
151. Veron F., Saxena G., Misra S.K. Measurements of the viscous tangential stress in the airflow above wind waves // Geophys. Res. Lett. 2007. V. 34. L19603, doi:10.1029/2007GL031242.
152. Troitskaya Yu.I., Sergeev D.A., Kandaurov A.A. Laboratory investigation of the wind wave surface spectra for smooth and steep waves. Волны в жидкостях: эффекты нелинейности, вращения, стратификации и диссипации: Симпозиум IUTAM 12-3; 18-22 июня 2012 г., Москва: Сборник тезисов. - М.: МАКС Пресс, 2012. - 180 с. (на англ. яз.) ISBN 978-5-3170417-6, 161 c.
153. Кандауров А.А., Сергеев Д.А., Троицкая Ю.И. Измерение характеристик поверхностного волнения методами цифровой визуализации в рамках лабораторного моделирования взаимодействия атмосферы и океана \\ Оптические методы исследования потоков: XI Межд. науч-технич. конференция [Электронный ресурс]: труды конференции. -Электрон. дан - М.:МЭИ(ТУ),2011. - 1 электрон опт. диск (CD-ROM). - Доклад №90. - ISBN 978-5-9902974-1-8 - № гос. регистрации 0321101669.
154. Canny, J. A. Computational approach to edge detection // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence.1986.V. 8(6). P. 679-698.
155. Clauser F. The turbulent boundary layer.// Advances in Appl. Mech., 1956, 1-51.
156. Troitskaya, Yu. I., O. Druzhinin, A. A. Kandaurov, O. S. Ermakova, E. V. Ezhova, I. Esau, and S. Zilitinkevich, 2014: Atmospheric boundary layer over steep surface waves. Ocean Dyn., 64, 1153-1161, https://doi .org/10.1007/s10236-014-0743-4
157. Smol'yakov, A. V., 1973: Spectrum of the quadrupole radiation of a planar turbulent boundary layer. Akust. Zh., 19, 420-425.
158. Bagnold, R. A., 1941: The Physics of Blown Sand and Desert Dunes. Methuen, 265 pp.
159. Donelan, M., J. Hamilton, and W. H. Hui, 1985: Directional spectra of wind generated waves. Philos. Trans. Roy. Soc. London, 315A, 509-562, https://doi.org/10.1098/rsta.1985.0054
160. Phillips, O. M., 1958: The equilibrium range in the spectrum of wind generated water waves. J. Fluid Mech., 4, 426-434, https://doi.org/10.1017/S0022112058000550
161. Wu, J., 1980: Wind-stress coefficients over sea surface near neutral conditions—A Revisit. J. Phys. Oceanogr., 10, 727-740, https://doi.org/10.1175/1520-0485(1980)010,0727:WSCOSS.2.0.CO;2.
162. Emanuel, K. (2003) Tropical Cyclones. Ann Rev. Earth Planet. Sci., Vol. 31, p. 75-104.
163. Emanuel, K.A. (1986) An air-sea interaction theory for tropical cyclones. Part I: Steady state maintenance. J. Atmos. Sci., Vol. 43, No 6, p. 585-604.
164. Booij, N., Ris, R.C., and L.H. Holthuijsen (1999) A third-generation wave model for coastal regions. Part I: Model description and validation, Journal of Geophysical Research, 104, 7649-7666
165. Foreman, R. J., & Emeis, S. (2010). Revisiting the definition of the drag coefficient in the marine atmospheric boundary layer. Journal ofPhysical Oceanography, 40(10), 2325- 2332. https://doi .org/10.1175/2010JPO4420.1
166. Andreas, E. L., Mahrt, L., & Vickers, D. (2012). A new drag relation for aerodynamically rough flow over the ocean. Journal of the AtmosphericSciences, 69(8), 2520-2537. https://doi .org/10.1175/JAS-D-11-0312.1
167. Troitskaya, Y. I., Ezhova, E. V., & Zilitinkevich, S. S. (2013). Momentum and buoyancy transfer in atmospheric turbulent boundary layer over wavy water surface—Part 1: Harmonic wave. Nonlinear Processes in Geophysics, 20(5), 825-839. https://doi.org/10.5194/npg-20-825-2013
168. Liu, W. T., Katsaros, K. B., & Businger, J. A. (1979). Bulk parameterization of air-sea exchanges of heat and water vapor including the molecular constraints at the interface. Journal of the Atmospheric Sciences, 36(9), 1722-1735. https://doi.org/10.1175/1520-Q469(1979)036<1722:BPOASE>2.Q.CO;2
169. Makin, V. K. (1998). Air-sea exchange of heat in the presence of wind waves and spray. Journal of Geophysical Research, 103(C1), 1137-1152. https://doi.org/10.1029/97JC02908
170. Brut, A., Butet, A., Durand, P., Caniaux, G., & Planton, S. (2005). Air-sea exchanges in the equatorial area from the EQUALANT99 dataset: Bulk parametrizations of turbulent fluxes
corrected for airflow distortion. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 131(610), 2497-2538. https://doi.org/10.1256/qj.03.185
171. Daniil Sergeev, Alexander Kandaurov, Yuliya Troitskaya and Maxim Vdovin. Laboratory modelling of the transfer processes between the ocean and atmosphere in the boundary layers // EPJ Web of Conferences 143(02100), 2017, DOI:10.1051/epjconf/201714302100
172. Troitskaya, Y., Sergeev, D., Vdovin, M., Kandaurov, A., Ermakova, O., & Takagaki, N. (2020). A laboratory study of the effect of surface waves on heat and momentum transfer at high wind speeds. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125, e2020JC016276.
https://doi .org/10.1029/2020JC016276
173. Veron, F., C. Hopkins, E. L. Harrison, and J. A. Mueller // Sea spray spume droplet production in high wind speeds, 2012, Geophys. Res. Lett., 39, L16602,
https://doi .org/10.1029/2012GL052603
174. Lhuissier, H., and E. Villermaux // Bursting bubble aerosols, 2012, J. Fluid Mech., 696, 544, https://doi.org/10.1017/jfm.2011.418
175. Toba, Y., and M. Koga // A parameter describing overall conditions of wave breaking, whitecapping, sea-spray production and wind stress, 1986, Oceanic Whitecaps, E.C. Monahan and G. MacNiocaill, Eds., D. Reidel, pp. 37-47
176. Powell, M. D., P. J. Vickery, and T. A. Reinhold // Reduced drag coefficient for high wind speeds in tropical cyclones, 2003, Nature, 422, pp. 279-283, https://doi.org/10.1038/nature01481
177. Wright, C. W., and Coauthors // Hurricane directional wave spectrum spatial variation in the open ocean, 2001, J. Phys. Oceanogr., 31, 2472-2488, https://doi.org/10.1175/1520-0485(2001)031,2472:HDWSSV.2.0.CQ;2
178. Holthuijsen, L. H., M. D. Powell, and J. D. Pietrzak // Wind and waves in extreme hurricanes, 2012, J. Geophys. Res., 117, C09003, https://doi.org/10.1029/2012JC007983
179. Richter, D. H., R. Bohac, and D. P. Stern // An assessment of the flux profile method for determining air-sea momentum and enthalpy fluxes from dropsonde data in tropical cyclones, 2016, J. Atmos. Sci., 73, 2665-2682, https://doi.org/10.1175/JAS-D-15-0331.1
180. Longuet-Higgins, M. S., & Smith, N. D. (1983). Measurement of breaking waves by a surface jump meter. Journal of Geophysical Research, 88(C14), 9823-9831. https://doi.org/10.1029/JC088iC14p09823
181. Taylor, P. K., & Yelland, M. J. // The dependence of sea surface roughness on the height and steepness of the waves, 2001, Journal of Physical Oceanography, 31(2), 572-590. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2001)031<0572:TD0SSR>2.0.C0;2
182. Duncan, J. H. // Spilling breakers, 2001, Annual Review of Fluid Mechanics, 33(1), 519547. https://doi .org/10.1146/annurev.fluid.33.1.519
183. K. E. Krall, B. Jahne // First laboratory study of air-sea gas exchange at hurricane wind speeds, Ocean Sci., 10, 257-265, 2014, https://doi.org/10.5194/os-10-257-2014
Публикации автора:
1. Yu.I. Troitskaya, D.A. Sergeev, A.A. Kandaurov, G.A. Baidakov, M.I. Vdovin, V.I. Kazakov. Laboratory and theoretical modeling of air-sea momentum transfer under severe wind conditions // Journal of geophysical research, Vol. 117, C00J21, 13 PP., 2012, doi:10.1029/2011JC007778
2. Кандауров А. А., Троицкая Ю.И., Сергеев Д.А., Вдовин М.И., Байдаков Г.А. Среднее поле скорости воздушного потока над поверхностью воды при лабораторном моделировании штормовых и ураганных условий в океане // Известия РАН, Физика Атмосферы и Океана, 2014, Т.50, №4, с.455-467, doi:10.7868/S0002351514040063.
3. Д.А. Сергеев, А.А. Кандауров, М.И. Вдовин, Ю.И. Троицкая. Измерение характеристик поверхностного волнения методами цифровой визуализации в рамках
лабораторного моделирования взаимодействия атмосферы и океана // Научная визуализация (электронная статья), Т.7, №5, 2015, с.109 - 121, ISSN 2079-3537
4. Сергеев Д.А., Байдаков Г.А., Вдовин М.И., Кандауров А.А., Троицкая Ю.И. Комплексное лабораторное моделирование взаимодействия атмосферы и гидросферы при экстремальных метеоусловиях // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря, УДК: 551.468, ISSN: 2413-5577, Т.4, 2016
5. Laboratory modelling of the transfer processes between the ocean and atmosphere in the boundary layers. Daniil Sergeev, Alexander Kandaurov, Yuliya Troitskaya and Maxim Vdovin // EPJ web of conference, Vol. 143, 2017, 8 pp., doi:10.1051/epjconf/201714302100
6. The effect of foam on waves and the aerodynamic roughness of the water surface at high winds. Yu. Troitskaya, D. Sergeev, A. Kandaurov, M. Vdovin, and S. Zilitinkevich // Journal of Physical Oceanography, 2019, pp. 959-981, DOI: https://doi.org/10.1175/JPO-D-18-0168.1
7. Y.I. Troitskaya, D.A. Sergeev, M.I. Vdovin. Investigation of the self-similarity of wind velocity and temperature profiles in laboratory modelling of the exchange processes in the atmosphere boundary layer // Journal of Physics: Conference Series 1359 (2019), doi:10.1088/1742-6596/1359/1/012041
8. Yuliya I. Troitskayai, Daniil Sergeev, Maxim Vdovin, Naohisa Takagakii, Alexander Kandaurov, Olga Ermakova. A Laboratory Study of the Effect of Surface Waves on Heat and Momentum Transfer at High Wind Speeds // Journal of Geophysical Research - Oceans, 2020, https://doi .org/10.1029/2020JC016276
9. Baydakov, G. A., Vdovin, M. I., Kandaurov, A. A., Sergeev, D. A. & Troitskaya, Y. I., Study of the Sea Foam Impact on the Wind-Wave Interaction Within the Laboratory Modeling. Springer Geology, 2021, pp. 351-356, doi:10.1007/978-3-030-53521-6_38.
10. Laboratory modelling of the heat and flux transfere in the atmosphere-hydroshere boundary layer, for a wide range of wind flow rates and parameters of surface roughness. Yu.I.Troitskaya, D.A. Sergeev, M.I. Vdovin // Труды 5ой научной международной школы молодых ученых «Волны и вихри в сложных средах», Москва, 2014, с.85-88
11. Laboratory investigation of the heat and momentum exchange processes in the near-water atmospheric layer, depending on the various characteristics of the wind and waves. Yu.I.Troitskaya, D.A. Sergeev, M.I. Vdovin // Труды 1ой международной научной конференции «Наука будущего», 2014
12. Laboratory modeling of the wind-wave interaction by modified PIV technique. A. Kandaurov, Yu. Troitskaya, G. Caulliez, D. Sergeev, and M. Vdovin // Proceedings of Topical problems of nonlinear wave physics (NWP-2014) 17-23 July 2014, ISBN 978-5-8048-0099-5, p. 193, 2014
13. Investigation of wind-wave coupling by high-speed optical technique. Alexander Kandaurov, Yuliya Troitskaya, Guillemette Caulliez, Daniil Sergeev, Maxim Vdovin // Proceedings of the 5th International Geosciences Student Conference (IGSC 5), 28 July - 1 August 2014, Nizhny Novgorod, Russia, 2014, ISBN 978-5-8048-0103-9, p. 42-45
14. Моделирование ветро-волнового взаимодействия пограничного атмосферного слоя с океаном при ураганных ветрах. Ю.И. Троицкая, Д.А. Сергеев, А.А. Кандауров, М.И. Вдовин, Г.А. Байдаков // Труды 19-ой «Сессии молодых ученых», Нижегородская область, Россия, Арзамас, 2014, с.17-19
15. Laboratory modeling of wind-wave interaction of the atmospheric boundary layer with ocean under severe wind conditions. Yu.I. Troitskaya, D.A. Sergeev, A.A. Kandaurov, M.I. Vdovin and G.A Baidakov // Proceedings of the 5th International Geosciences Student Conference (IGSC 5), 2014, ISBN 978-5-8048-0103-9, p. 72-74
16. Сергеев Д.А., Вдовин М.И., Кандауров А.А., Байдаков Г.А., Троицкая Ю.И. Исследование полей скорости воздушного потока над поверхностью воды с использованием PIV-методов при лабораторном моделировании штормовых и ураганных условий в океане // Оптические методы исследования потоков: Труды XIII Международной научнотехнической конференции. [Электронный ресурс], ISBN 978-5-00086-752-5, 2015, с.21-31
17. Измерение средних характеристик воздушного потока методом оптической анемометрии при лабораторном моделировании ураганных ветров. М.И. Вдовин, А.А. Кандауров, В.И. Казаков // Труды XI Всероссийского съезда по фундаментальным проблемам теоретической и прикладной механике, Казань, 2015, c.714-716, ISBN 978-500019-492-8
18. Комплексное лабораторное моделирование взаимодействие атмосферы и гидросферы при экстремальных метеоусловиях. Сергеев Д.А., Кандауров А.А., Вдовин М.И., Байдаков Г.А., Троицкая Ю.И // Труды молодежной научной конференции Комплексные исследования морей России: оперативная океанография и экспедиционные исследования, Севастополь, 2016, с.344-349, ISBN 978-5-9908460-0-5
19. Лабораторное моделирование обмена импульсом и теплом при ветроволновом взаимодействии в широком диапазоне условий включая экстремальные (ураганы и шторма). Сергеев Д.А., Вдовин М.И., Троицкая Ю.И. // Сборник трудов Международного симпозиума «Мезомасштабные и субмезомасштабные процессы в гидросфере и атмосфере» (МСП-2018), 2018, с. 308-311, ISBN978-5-9901449-4-1, doi:10.29006/978-5-9901449-4-1-2018-86
20. Морские брызги и пена: роль в процессах обмена между океаном и атмосферой при сильных ветрах. Троицкая Ю.И., Сергеев Д.А., Кандауров А.А., Вдовин М.И., Зилитинкевич С.С. // Сборник трудов Международного симпозиума «Мезомасштабные и субмезомасштабные процессы в гидросфере и атмосфере» (МСП-2018), 2018, с. 346-349, ISBN978-5-9901449-4-1, doi: 10.29006/978-5-9901449-4-1 -2018-97
21. Вдовин М.И., Сергеев Д.А., Троицкая Ю.И. Лабораторное исследование процессов переноса импульса и тепла в стабильно стратифицированном пограничном воздушном слое над взволнованной водной поверхностью // Труды конференции Всероссийская конференция молодых учёных-механиков, 2018, с.49-50
22. Вдовин М.И., Сергеев Д.А., Троицкая Ю.И. Лабораторное исследование влияния пены на поверхности воды на процессы переноса импульса и тепла в пограничном воздушном слое // Труды конференции Всероссийская конференция молодых учёных-механиков, 2018, с.47-48
23. High speed video shooting with continuous-wave laser illumination in laboratory modeling of wind - wave interaction. Kandaurov A., Troitskaya Yu., Caulliez G., Sergeev D., Vdovin M. // EGU General Assembly: Geophysical Research Abstracts, v.16. Vienna, 2014. EGU2014-7680.
24. Experimental investigation of effect of surface gravity waves and spray on heat and momentum flux at strong wind conditions. Yuliya Troitskaya, Daniil Sergeev, Maxim Vdovin, Alexander Kandaurov, Olga Ermakova, and Vassily Kazakov // Geophysical Research Abstracts, Vol. 17, EGU2015-4718, 2015
25. Laboratory investigations of the heat and momentum transfer in the stably stratified air turbulent boundary layer above the wavy surface. Sergeev Daniil, Troitskaya Yuliya, Vdovin Maxim // Geophysical Research Abstracts, Vol. 17, EGU2015-7389, 2015
26. Investigation of the foam influence on the wind-wave momentum exchange and cross-polarization microwave radar return within laboratory modeling of atmosphere-ocean boundary layer. Daniil Sergeev, Yuliya Troitskaya, Maxim Vdovin, Alexey Ermoshkin // Geophysical Research Abstracts Vol. 18, EGU2016-10356-1, 2016
27. The effect of foam on waves and the aerodynamic roughness of the water surface at high winds. Yuliya Troitskaya, Maxim Vdovin, Daniil Sergeev, Alexander Kandaurov // Geophysical Research Abstracts, Vol. 19, EGU2017-10759, 2017
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.