대류 폭풍 감지

Convective storm detection

대류성 폭풍 감지란 심층수분대류(DMC)의 기상학적 관측과 단기 예측을 말한다. DMC는 적적울혈에서부터 적울림버스까지 큰 수직 확장 구름의 단일 또는 군집을 생성하며, 후자는 번개와 천둥과 관련된 뇌우를 생성한다. 그 두 종류의 구름은 표면과 높은 곳에서 심한 날씨를 일으킬 수 있다.[1]

폭풍우 속에서 깊이 습한 대류의 존재를 식별하는 능력은 기상학자들이 토네이도, 큰 우박, 강풍, 폭우로 인해 번개가 치는 것과 같은 관련 현상을 예측하고 감시하는 능력을 현저히 향상시킨다. 그것은 예를 들어 폭풍 탐지기의 직접적인 목격자 관찰과 원격 감지, 특히 기상 레이더에 의존한다. 현장 측정의 일부는 표면 관측소의 풍속 보고서와 같이 직접 감지에도 사용된다. 통합경보시스템의 일부로서, 비상관리, 폭풍탐지 및 추격자, 언론, 일반대중 등 이용자에 대한 혹한정보의 예측·탐지·보급 등으로 구성된다.[2]

역사

1960년대 레이더 기술(WSR-57)은 1965년 쌍둥이 도시 토네이도 발생 당시 미니애폴리스 – 세인트 폴에 슈퍼셀을 전시했다.

토네이도를 경고하기 위한 엄격한 시도는 20세기 중반 미국에서 시작되었다. 1950년대 이전에, 토네이도를 탐지하는 유일한 방법은 누군가 토네이도를 지상에서 보는 것이었다. 종종, 토네이도에 대한 소식은 폭풍 후에 지역 기상청에 전달될 것이다.

그러나 기상 레이더의 출현으로, 지방 사무실 근처는 혹독한 날씨에 대한 사전 경보를 받을 수 있었다. 1950년에 최초의 공중 토네이도 경보가 발령되었고 1952년에 최초의 토네이도 주의보와 대류전망이 발령되었다.[3] 1953년에 갈고리 메아리가 토네이도와 관련이 있다는 것이 확인되었다. 기상학자들은 이러한 레이더 신호를 인식함으로써 수십 마일 떨어진 곳에서 토네이도가 발생할 가능성이 있는 뇌우를 탐지할 수 있었다.[4]

스톰 스팟팅

1970년대 중반, 미국 국립기상청은 심한 우박, 손상 바람, 토네이도는 물론 피해 자체와 번개 홍수를 나타내는 폭풍의 주요 특징을 식별하고 보고하기 위해 폭풍 탐지기를 훈련하기 위해 노력을 증가시켰다. 이 프로그램은 스카이워른이라고 불렸으며, 스폿터들은 지역 보안관 대리, 주 경찰, 소방관, 구급차 운전사, 아마추어 라디오 운영자, 민방위(현재의 긴급 관리) 스폿터, 폭풍 추적자, 일반 시민이었다. 혹독한 날씨가 예상되면 현지 기상청에서는 기상 관측자들에게 혹한에 주의할 것을 요청하고, 토네이도가 발생하면 즉시 보고하여 적시에 경보를 발령할 수 있도록 한다.

보통 스팟터들은 각 조직을 대표해 NWS에 의해 훈련을 받고, 그들에게 보고한다. 이 단체들은 사이렌과 비상경보시스템과 같은 공공경보시스템을 활성화하고, NWS에 이 보고서를 전달하며, NAA 기상전파 올위험 네트워크를 통해 정보와 경고를 직접 전파한다.[2] 미국 전역에 23만 명 이상의 훈련된 스카이워른 기상 관측소들이 있다.[5]

캐나다에서도 칸완이라고 불리는 자원봉사 기상관측자들의 유사한 네트워크가 1,000명 이상의 자원봉사자들이 있는 혹독한 날씨를 발견하는 것을 돕는다.[6]

유럽에서는 스카이워른 유럽의[7] 후원으로 여러 나라가 스폿터 네트워크를 조직하고 있으며, 토네이도 및 폭풍 연구 기구(TORO)는 1970년대부터 영국의 스폿터 네트워크를 유지하고 있다.

NEXRAD와 같은 레이더 시스템과 위성사진은 토네이도나 우박을 감지하지 못하기 때문에 스톰 스폿터가 필요하다.[8] 레이더와 위성 데이터 해석은 대개 그러한 사건의 시각적 증거가 있기 전에 경고를 주지만, 관찰자의 지상 진실은 위협을 검증하거나 그것이 임박한 것이 아니라고 판단할 수 있다. 레이더 빔은 지구의 곡률과 거리에 따른 빔의 확산으로 레이더에서 멀리 떨어진 고도에서 점진적으로 높아지기 때문에 레이더 사이트로부터의 거리가 증가함에 따라 이러한 원격 감지 장치가 무엇을 볼 수 없는지를 관측하는 능력은 특히 중요하다. 따라서 레이더에서 멀리 떨어져 있을 때는 폭풍우의 높은 곳에 있는 절벽과 속도만이 관측된다. 그러면 중요한 영역은 샘플링되지 않거나 데이터의 분해능이 저하될 수 있다. 또한 토네이도 발생으로 이어지는 일부 기상학적 상황은 레이더에 의해 쉽게 감지되지 않으며 경우에 따라 토네이도 발생이 레이더가 스캔을 완료하고 데이터 배치를 전송할 수 있는 것보다 더 빨리 발생할 수 있다.[8]

시각적 증거

리어 플랭크 다운드라프트 클리어 슬롯이 왼쪽 후면에 보이는 회전 벽 구름.

스톰 스폿터들은 멀리서 본 스톰이 슈퍼셀인지 구별하도록 훈련받는다.[8] 그들은 일반적으로 상승기류와 유입의 주요 영역인 그것의 뒤쪽을 본다.[8] 상승기하에는 비가 내리지 않는 기지가 있고, 토네이도 발생의 다음 단계는 회전벽 구름의 형성이다. 대부분의 강렬한 토네이도는 슈퍼셀의 뒷면에 벽구름과 함께 발생한다.[9]

슈퍼셀의 증거는 폭풍의 모양과 구조에서 나오고, 클라우드 타워의 특징으로는 단단하고 활기찬 상승기탑, 지속적이고/또는 큰 오버슈팅 탑, 단단한 앤빌(특히 강한 상층 바람에 대해 백 시어를 할 때), 코르크 스크루 모양이나 스트라이프 등이 있다.[8] 폭풍 아래 대부분의 토네이도가 발견되는 곳과 더 가까운 곳에서, 초세포와 토네이도의 가능성이 있다는 증거는 (특히 "비버 꼬리"와 같은 유입 밴드, 유입 공기의 강도, 따뜻함 및 습기, 폭풍이 나타나는 방법, 전방 측면의 거리가 얼마나 되는가 등의 단서들을 포함한다. 벽구름에서 코어를 침전시키다 토네이도 발생은 상승기류와 전방 플랭크 다운드래프트의 접점에 있을 가능성이 가장 높으며, 유출과 유입 사이의 "균형"이 필요하다.[10]

오직 회전을 하는 벽 구름만이 토네이도를 발생시키고, 보통 5분에서 30분 정도 토네이도보다 앞선다. 회전하는 벽구름은 중세포의 시각적 징후다. 낮은 수준의 경계를 제외하고 토네이도 발생 가능성은 매우 낮으며, 일반적으로 벽 구름의 모서리에 인접한 구름의 증발에 의해 눈에 띄게 입증되는 후방 측면 하행선(downdraft)이 발생하지 않는 한 매우 낮다. 토네이도는 종종 이런 일이 일어나거나 직후에 발생한다; 첫째, 깔때기 구름이 빠지고, 거의 모든 경우에, 절반 아래로 내려갈 때쯤에는 표면 소용돌이가 이미 발달하여, 응결이 표면 순환과 폭풍우를 연결하기 전에 토네이도가 지상에 있다는 것을 나타낸다. 토네이도는 또한 벽 구름 없이, 옆구리 선 아래 그리고 가장자리에 발생할 수 있다. 스팟터들은 폭풍의 모든 지역과 그들의 주변을 감시한다.[11]

레이더

주요 기사: 기상 레이더와 레몬 기술

오늘날 대부분의 선진국들은 기상 레이더망을 가지고 있는데, 이것은 토네이도나 다른 심각한 현상과 관련이 있을 수 있는 신호를 우박과 강진으로 감지하는 주요 방법으로 남아 있다. 레이더는 항상 스폿터가 없는 장소와 시간대에 사용할 수 있으며, 또한 밤의 어둠 속에서 스폿터가 할 수 없는 특징과 클라우드 내부에 숨겨진 프로세스뿐만 아니라 클라우드 외부에 보이지 않는 프로세스도 볼 수 있다.

토네이도

도플러 NEXRAD 레이더 이미지는 1999년 7월 3일 23:41 UTC에서 하나의 슈퍼셀이 북부 미시간 상공을 통과하는 두 개의 메소시클론이다. 회전은 적색(원거리)과 녹색(토우드) 방사상 속도의 작은 쌍으로 보인다. 두꺼운 원은 감지 알고리즘에 의해 지상에서 가까운 메소시클론(mesocyclone)으로 분류된 3D vortices를 나타낸다. 왼쪽 메소시클론은 토네이도와 관련이 있는 반면 오른쪽은 더 큰 회전 영역이 발달했다.
고전적인 후크 에코. 이 메아리와 연관된 토네이도는 1999년 오클라호마 토네이도 발생의 일부였다. 후지타 규모에서 F5 강도에 도달했다.
BWER를 보여주는 슈퍼 셀을 통한 수직 단면.

토네이도의 단기 예측과 검출에서 기상학자들은 레이더 데이터와 현장의 보고서 및 기상 환경에 대한 지식을 통합한다. 레이더 분석은 알고리즘이라 불리는 자동 탐지 시스템에 의해 증강된다. 기상학자들은 먼저 대기환경과 그 변화를 관찰하고, 일단 폭풍이 발달하면 폭풍의 움직임과 환경과의 상호작용을 관찰한다.

토네이도 발생지로 조직되는 폭풍의 초기 단계는 상승기류를 기울인 약한 에코 영역(WER)을 형성하는 것이다. 이 지역은 뇌우 속에서 강수량이 발생해야 하지만 매우 강한 상승기류에 의해 "끌려져" 있는 지역이다. 약한 에코 부위는 그 위와 옆면을 부분적으로 감싸고 강한 반사율에 날카로운 구배와 함께 반사율이 약한 것이 특징이다. WER 위로 돌출된 강수량 영역은 폭풍의 정상에서 떨어져 나오는 강수 입자로 구성된 에코 오버행이다. 이 영역 내에서 경계가 약한 에코 영역(BWER)이 위쪽으로 형성되어 WER을 둘러싸게 할 수 있다. BWER는 상층부 근처에서 발견되며 거의 또는 완전히 강한 반사성으로 둘러싸여 있으며, 주기적인 토네이도가 가능한 슈퍼셀을 나타낸다. 메소시클론이 형성될 때, 메소시클론이 내려오거나 토네이도가 폭풍의 낮은 레벨에서 동시에 형성될 수 있다.

반사율(초기 강도) 데이터에서, 촘촘한 에코 그라데이션(특히 유입 부위의 경우)과 팬 모양은 일반적으로 슈퍼셀을 나타낸다. V노치 또는 "날아다니는 독수리 에코"는 가장 강력하고, 가장 크고, 가장 오래 사는 토네이도의 대부분을 생산하는 슈퍼셀의 유형인 강렬한 고전적인 슈퍼셀과 함께 가장 뚜렷하게 나타나는 경향이 있다. 이것은 유입 노치와혼동해서는 안 된다, 반사율이 거의 없는 강수량의 낮은 수준의 움푹 들어간 것으로,강하고조직적인 유입을 나타내며, 슈퍼셀일 가능성이 가장 높은 심한 폭풍을 나타낸다. 후방 유입 노치(또는 약한 에코 채널)는 메소시클론 및 후크 에코의 동쪽 또는 북쪽으로 발생한다. 전방 유입 노치도 발생하며, 특히 고정밀 슈퍼셀(HP)과 준선형 대류 시스템(QLCS)에서 발생한다.

미국과 몇몇 다른 나라에서는 도플러 지원 기상 레이더 방송국이 사용된다. 이들 장치는 폭풍 시 바람의 방사 방향(아래 또는 레이더에서 멀리)을 포함한 방사상 속도를 측정할 수 있으며, 따라서 160km(100마일) 이상 떨어진 폭풍에서 회전의 증거를 발견할 수 있다. 슈퍼셀은 메소시클론으로 특징지어지는데, 보통 속도의 데이터에서 뇌우의 중간 레벨에서 팽팽하고 사이클론적인 구조로 처음 관찰된다. 강도, 지속시간 및 vorticity의 특정 요구사항을 만족하면, MDA(Mesocyclone Detection Algorithm)를 트립할 수 있다. 토네이도 서명은 사이클론 인바운드-아웃바운드 속도 쿠펠릿으로 표시되는데, 여기서 한 방향으로 흐르는 강한 바람과 반대 방향으로 흐르는 강한 바람이 매우 근접하게 발생하고 있다. 이를 위한 알고리즘은 토네이도 소용돌이 시그니처(TV) 또는 토네이도 감지 알고리즘(TDA)이다. TVS는 그 후 매우 낮은 수준에서 발견되고 실제 토네이도 순환이 아닌 뇌우의 깊은 층에 걸쳐 확장되는 매우 강한 메소시클론이다. 그러나 TVS는 토네이도나 초기 토네이도를 나타낸다. 쿠플렛과 TVS는 일반적으로 토네이도 형성에 10~30분 앞서지만 거의 동시에 발생하거나 토네이도 발생에 45분 이상 앞서 있을 수 있다. 편광 레이더는 기상학적, 비측양학적, 그리고 토네이도 감지 및 현재 캐스팅에 도움이 되는 다른 수력측정기 특성을 식별할 수 있다. 쿠펠트와 함께 배치된 비금속 반사체는 토네이도가 발생했고 파편이 약탈된 것을 확인할 수 있다. 고 반사율이 높은 영역 또는 파편 볼도 후크 끝에 보일 수 있다. 편광계 데이터 또는 파편 볼은 공식적으로 토네이도 파편 시그니처(TDS)로 알려져 있다. 후크 에코 기능은 RFD가 메소시클론 주위의 강수를 방해하면서 형성되며 또한 토네이도 발생 가능성이 있음을 나타낸다(대개 RFD가 표면에 도달한 직후에 발생함).

미국 WSR-88D 네트워크 시행 후 토네이도 검출 확률이 크게 증가했고, 평균 리드 타임이 4분에서 13분으로 증가했으며, 2005년 NOAA 보고서는 연간 사망자가 45%, 부상자가 40% 감소한다는 경고가 개선된 결과로 추정하고 있다. 미국 NEXRAD 네트워크에 구현되는 이중 극화 레이더는 뚜렷한 강수량 감소 특성으로 인해 후크 에코와 관련된 토네이도, 심한 바람 및 우박에 대한 강화된 경고를 제공할 수 있다.[12][13] 편광 레이더는 강수량 관측과 예측을 강화하며, 특히 강우량, 우박 탐지, 강수량 유형을 구분한다.[14] 단계적 배열과 CASA와 같은 레이더 기술은 전자에서[15] 스캔의 시간적, 공간적 해상도를 높이고 후자의 넓은 영역에 걸쳐 낮은 수준의 레이더 데이터를 제공함으로써 관측과 예측을 더욱 향상시킬 것이다.[16]

특정 대기 환경에서 풍속 프로파일러는 토네이도 활동에 대한 탐지 기능을 제공할 수도 있다.[17]

우박, 폭우, 폭우

위쪽 뇌우의 수직 단면 및 아래쪽(빨간색 1개)의 VIL 값 63 kg/m이며 우박, 폭우 및/또는 강우량 발생 가능성을 제공하는 VIll 값 63 kg/m2

우박은 슈퍼셀이나 다세포 뇌우에서 매우 강렬한 상승기류에 형성된다. 토네이도의 경우, BWER 검출과 기울어진 상승기류는 그러한 상승기류를 나타내지만 우박을 예측하지 못한다. 반사성 패턴에 우박이 치솟는 것이 중요한 단서다. 우박과 함께 천둥 번개를 동반한 폭풍 직후 레이더에서 멀리 뻗어 나온 반사율이 약한 지역이다. 레이더가 다시 레이더에 반사되기 전에 우박에서 우박이나 지상으로 튕겨져 나오는 방사선에 의해 발생한다. 폭풍의 역추적 방사선과 경로가 여러 개인 방사선 사이의 시간 지연은 우박으로부터의 반사율을 실제 폭풍보다 더 먼 범위에서 발생하는 것으로 보이게 한다.[18] 그러나 이 물질은 대부분 극도로 큰 우박에 대해 보인다.

필요한 것은 폭풍우 속 물의 함량, 얼어붙은 수위, 강수량의 정상 높이에 대한 지식이다. 물의 함량을 계산하는 한 가지 방법은 구름의 모든 수준에서 우수의 반사율을 변화시키고 그것을 요약하는 것이다. 이것은 VIL이라는 알고리즘에 의해 수행된다. 이 값은 사용 가능한 클라우드 내 액체 상태의 총량을 나타낸다. 만약 구름이 완전히 비가 내린다면, 그것은 땅에 내리는 비의 양일 것이고, VIL로 홍수의 가능성을 추정할 수 있을 것이다.[19]

그러나 우박에 의해 반사율이 크게 향상되고 VIL은 우박이 있는 곳에서 비 잠재력을 크게 과대평가하고 있다. 반면 국립기상청 기상학자들은 VIL을 구름 속의 18dBZ의 최대 높이로 나눈 VIL 밀도가 3.5에 도달했을 때의 우박의 존재를 보여주는 좋은 지표라는 것을 발견했다.[19] 이것은 조잡한 예/노 지수이며 VIL과 동결 레벨 높이를 포함하는 다른 알고리즘이 개발되었다.[19] 최근에는 날씨 레이더의 이중 양극화가 우박의 직접 검출 가능성을 보여주고 있다.

VIL은 다운버스트의 가능성을 추정하는 데도 사용될 수 있다. 대류 하행기류는 수직에서 세 가지 힘 즉 섭동 압력 구배력, 부력력 및 강수 하중과 연결된다. 압력 구배력은 슈퍼셀의 상승기류에만 상당한 영향을 미치기 때문에 무시되었다. 이러한 가정과 기타 단순화(예: 다운드래프트의 시간 척도에서 공기 소포의 환경이 정적이 되도록 요구하는 것)를 수반한다. 그 결과 발생하는 운동량 방정식은 표면으로 내려갈 때 소포의 운동 에너지를 산출하기 위해 높이에 걸쳐 통합되며, 폭풍에 주입된 건조 공기 소포의 음의 자본금과 대류 세포의 움직임을 합친 것으로 확인된다. NWS의 S. R. Stewart는 1991년에 VIL과 이 개념을 사용하여 표면 돌풍의 잠재력을 제공하는 에코 탑과 관련된 방정식을 발표했다.[20] 이는 일정한 리드 타임을 주는 예측 결과다. 도플러 속도 데이터로 기상학자는 하강기류와 돌풍 전선이 일어나는 것을 볼 수 있지만, 이 작은 규모의 특징 이후 레이더 디스플레이의 뇌우 속에서 수렴과 발산 영역을 가리키는 검출 알고리즘이 개발되었다.

위성사진

2006년 4월 7일 23Z 7의 적외선 기상 위성 사진은 미국 동부 지역에서 발생한 토네이도와 관련된 것으로 강화된 v 서명을 가리키는 화살표가 있다.

지구에서 대부분의 인구가 밀집된 지역은 현재 기상 위성으로 잘 덮여 있는데, 이 위성은 현재 심한 대류성 폭풍과 토네이도성 폭풍을 돕고 있다.[6] 이 이미지들은 보이는 영역과 적외선 영역에서 사용할 수 있다. 적외선(IR: 10-13 µm) 영상을 통해 당일의 대기 질량 사운드에 따라 구름의 최고 높이를 추정할 수 있으며, 가시적(vis: 0.5-1.1 µm) 영상에서는 생성된 밝기와 그림자에 의해 폭풍의 모양을 볼 수 있다. 기상학자들은 두 영역 모두에서 특정한 서명을 인식함으로써 개발 단계와 뇌우의 후속 특징에 대한 정보를 추출할 수 있다. 적외선 이미지는 야간에 이용할 수 있다는 장점이 있는 반면, 가시적인 이미지는 가장 상세한 이미지를 허용한다. 인공위성의 센서도 수증기(WV: 6-7µm)에서 나오는 배출물을 감지할 수 있지만 대류권의 중상위권에서는 대부분 감지할 수 있어 뇌우가 잘 발달된 후에야 관측된다. 그러나 그것은 공기 질량, 습기, 단파 및 광동성 및 승강기 영역의 배치와 움직임을 보여 주기 때문에 대류성 폭풍 예측에 유용하다.

심한 폭풍은 매우 강한 상승기류를 가지고 있다. 그 기둥의 상승하는 공기 소포는 가속되어 음의 부력에 의해 뒤로 당겨지기 전에 평형 수준(EL)을 오버슈팅할 것이다. 이것은 구름 꼭대기가 상승기류 지역의 주변 구름보다 더 높은 수준에 도달한다는 것을 의미한다. 이 오버슈팅 탑은 적외선 영상의 폭풍우 속에서 더 추운 온도 영역에 의해 눈에 띄게 될 것이다. 이러한 상황과 관련된 또 다른 시그니처로는 오버슈팅 탑 팬에 콜드 클라우드가 형성되는 Enhanced-V 기능이 있는데, 이는 해당 레벨에서 구름 물질이 바람을 타고 내려가면서 V 모양으로 생성되는 것이다.[21] 이 두 가지 특징은 주간 동안 주변 구름에 드리운 그림자에 의해 가시적인 위성 사진에서 볼 수 있다.

다세포 폭풍과 스콜 라인에서는 중간 수준의 제트기류가 선을 교차하는 경우가 많고 구름에 유입된 건조한 공기가 부정적으로 불안정하다. 이로 인해 제트기가 지상으로 하강하는 지역의 흐린 공기가 건조하게 된다. 선의 뒤쪽 가장자리에서 이것은 표면에서 더 강한 다운드래프트를 찾을 수 있는 분명한 노치처럼 보인다. 이런 종류의 선들은 종종 선의 다른 부분에서 오는 돌풍 전선의 간섭에 의해 야기되는 매우 특징적인 굴절 패턴을 가진다.

마지막으로, 어떤 종류의 뇌우라도 다운드래프트와 연관된 표면의 차가운 공기 웅덩이는 공기를 안정시키고 돌풍 전선을 따라 끝날 구름 없는 지역을 형성할 것이다. 이 메스스케일 전선은 따뜻하고 불안정한 기단으로 이동할 때 그것을 들어올리고 위성 사진에 적운들이 나타난다. 이 선은 특히 근처의 다른 뇌우로부터 오는 전선과 일치할 경우 더 많은 대류와 폭풍의 지점이 될 가능성이 높다.[22] 스콜 라인의 앞쪽 가장자리, 전형적인 슈퍼셀(북반구)의 남동쪽 사분면 또는 다른 뇌우 주변의 다른 지역에서 그것을 알아차릴 수 있다. 그것들은 또한 대류 후 몇 시간 또는 며칠 후에 유출 경계로 보일 수 있으며 선호되는 뇌우 발달 지역, 가능한 이동 방향, 그리고 심지어 토네이도의 가능성까지 정확히 파악할 수 있다. 유출 경계나 돌풍의 전방 이동 속도는 토네이도의 가능성을 어느 정도 조절하며, 폭풍의 존재에 의해 폭풍이 강화될지 또는 유입이 차단되어 약해지고 폭풍이 사망할 수 있는지를 결정하는 데 도움이 된다. 천둥번개는 느리게 움직이거나 정지해 있는 유출 경계선을 따라 움직일 수 있고 토네이도가 발생할 가능성이 더 높은 반면, 많은 경우 빠르게 움직이는 돌풍은 충돌 후 천둥번개를 약하게 하고 토네이도를 발생시킬 가능성은 적다. 빠르게 움직이는 돌풍 전선은 이전에 언급했던 적적장의 특성인 "동축 면적"으로 인해 결국 감속하고 느리게 이동하거나 정지해 있는 유출 경계가 될 수 있다.

번개탐지

주요 기사: 번개탐지기

일반적으로 기상 레이더 및 위성 등의 데이터 소스와 연계하여 번개 탐지 시스템을 활용하여 천둥 번개가 치는 곳을 정확히(그리고 번개 위험을 식별하기 위해)하기도 한다. 현재 실시간으로 제공되는 대부분의 번개 데이터는 지상 소스, 특히 지상 기반 센서 네트워크로부터 제공되고 있지만, 공중 센서 또한 작동하고 있다. 이 중 대부분은 제한된 범위 내에서 구름 대 지상 충돌의 위도 및 경도, 시간 및 극성만을 제공한다. 정교함과 가용성의 증가와 매우 넓은 영역에 대한 데이터를 제공하는 위성 기반 번개 감지기는 처음에는 플래시 속도와 수평 위치를 나타내는 광학 센서를 포함했지만 이제는 고도가 추가되어 클라우드 내 점멸을 식별할 수 있는 무선 주파수 수신기를 포함하고 있다.

번개 데이터는 뇌우 활동(특히 성장, 그리고 붕괴 정도가 낮음)의 경향뿐만 아니라 대류 세포의 강도 및 구성을 제안하는 데 유용하다. 뇌우 발달 초기에도 유용하다. 특히 가시성 및 적외선 위성 데이터가 지연되었을 때는 더욱 그러했지만, 실질적인 레이더 서명이 있기 전이나 레이더 데이터가 부족한 지역에 대해서는 개발 단계에서 뇌우를 탐지하는 데 계속 유용하다. 향후 연구와 관찰의 진전은 혹독한 날씨에 대한 예보를 개선하고 경고 시간을 증가시킬 것이다.[23]

개인용 번개 탐지 시스템도 이용할 수 있으며, 이는 타격 시간, 방위각 및 거리를 제공할 수 있다. 또한 번개예측 시스템은 주로 공원이나 다른 야외 휴양 시설에서 이용되고 있으며, 기상학자들이 기상 정보를 제공하기로 계약되어 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ Doswell, Charles A. III (2001). "Severe Convective Storms – An Overview". In Doswell, Charles A. III (ed.). Severe Convective Storms. Meteorological Monographs. Vol. 28, No. 50. Boston, MA: American Meteorological Society. ISBN 1-878220-41-1.
  2. ^ a b Doswell, Charles A. III; A.R. Moller; H.E. Brooks (Aug 1999). "Storm Spotting and Public Awareness since the First Tornado Forecasts of 1948". Weather Forecast. 14 (4): 544–57. Bibcode:1999WtFor..14..544D. doi:10.1175/1520-0434(1999)014<0544:SSAPAS>2.0.CO;2.
  3. ^ Galway, Joseph G. (Dec 1992). "Early Severe Thunderstorm Forecasting and Research by the United States Weather Bureau". Weather Forecast. 7 (4): 564–87. Bibcode:1992WtFor...7..564G. doi:10.1175/1520-0434(1992)007<0564:ESTFAR>2.0.CO;2.
  4. ^ Markowski, Paul M. (Apr 2002). "Hook Echoes and Rear-Flank Downdrafts: A Review". Mon. Weather Rev. 130 (4): 852–76. Bibcode:2002MWRv..130..852M. doi:10.1175/1520-0493(2002)130<0852:HEARFD>2.0.CO;2.
  5. ^ "What is SKYWARN?". National Weather Service. Retrieved 2007-02-27.
  6. ^ a b "Tornado Detection at Environment Canada". Environment Canada. 2004-06-02. Archived from the original on 2010-04-07. Retrieved 2007-03-16.
  7. ^ Skywarn 유럽, 보관 위치: 2009-09-17 웨이백 머신에 보관, 2007-05-18에 검색
  8. ^ a b c d e 캔자스 주 위치타 국립 기상청 찬스 헤이즈입니다. "평야에 폭풍 퓨리." 스톰 스폿터 훈련 캔자스 살리나 4H 빌딩 2010년 2월 22일. 강의
  9. ^ Edwards, Moller, Purpura; et al. (2005). "Basic Spotters' Field Guide" (PDF). National Oceanic and Atmospheric Administration. Retrieved 2016-11-30.{{cite web}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  10. ^ Doswell, Moller, Anderson; et al. (2005). "Advanced Spotters' Field Guide" (PDF). National Oceanic and Atmospheric Administration. Archived (PDF) from the original on 2006-08-23. Retrieved 2016-11-30.{{cite web}}: CS1 maint : 복수이름 : 작성자 목록(링크)
  11. ^ "Questions and Answers about Tornadoes". A Severe Weather Primer. National Severe Storms Laboratory. 2006-11-15. Archived from the original on 2012-08-09. Retrieved 2007-07-05.
  12. ^ "Radar Operations Center". roc.noaa.gov. Archived from the original on 15 December 2016. Retrieved 21 June 2017.
  13. ^ Kumjian, Matthew R. (2011-10-05). "Precipitation properties of supercell hook echoes". Electron. J. Sev. Storms Meteorol. 6 (5): 1–21.
  14. ^ "Polarimetric Doppler Radar". noaa.gov. Archived from the original on 10 September 2012. Retrieved 21 June 2017.
  15. ^ "Phased Array Radar". noaa.gov. Archived from the original on 24 May 2008. Retrieved 21 June 2017.
  16. ^ "UMass CASA". casa.umass.edu. Retrieved 21 June 2017.
  17. ^ Hocking, Anna; W. K. Hocking (2017). "Tornado identification and forewarning with VHF windprofiler radars". Atmos. Sci. Lett. doi:10.1002/asl.795.
  18. ^ "Hail spike". Glossary. National Weather Service Forecast Office Albany, New York. June 2009. Archived from the original on 2012-10-07. Retrieved 2009-01-10.
  19. ^ a b c Carl S. Cerniglia; Warren R. Snyder (Jun 2002). "Development of Warning Criteria for Severe Pulse Thunderstorms in the Northeastern United States using the WSR-88D" (PDF). National Weather Service Forecast Office Albany, New York. Retrieved 2008-10-03.
  20. ^ Stewart, S.R. (1991). The prediction of pulse-type thunderstorm gusts using vertically integrated liquid water content (VIL) and the cloud top penetrative downdraft mechanism. Technical Memorandum, NWS SR-136. NOAA.
  21. ^ Brunner, Jason C.; S.A. Ackerman; A.S. Bachmeier; R.M. Rabin (Aug 2007). "A Quantitative Analysis of the Enhanced-V Feature in Relation to Severe Weather". Weather Forecast. 22 (4): 853–72. Bibcode:2007WtFor..22..853B. doi:10.1175/WAF1022.1. S2CID 122014950.
  22. ^ Haerter, Jan O.; Böing, Steven J.; Henneberg, Olga; Nissen, Silas Boye (May 23, 2019). "Circling in on Convective Organization". Geophysical Research Letters. 46 (12): 7024–7034. arXiv:1810.05518. Bibcode:2019GeoRL..46.7024H. doi:10.1029/2019GL082092. S2CID 181406163.
  23. ^ Schultz, Christopher J.; W.A. Peterson; L.D. Carey (Oct 2011). "Lightning and Severe Weather: A Comparison between Total and Cloud-to-Ground Lightning Trends". Weather Forecast. 26 (5): 744–55. Bibcode:2011WtFor..26..744S. doi:10.1175/WAF-D-10-05026.1.

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