Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2020, T. 56, № 4, стр. 397-417

ВВЕДЕНИЕ

Облака играют важную роль в формировании различных типов погоды и климата и, в то же время, являются фактором неопределенности в существующих теоретических и численных моделях, в частности, процессы в облаках по-прежнему недостаточно подробно описаны в прогностических моделях погоды и климата. В разных моделях существенно различается реакция этих процессов на изменения динамических и термодинамических характеристик атмосферы. В то же время, и данные наблюдений за макро- и микрофизическими свойствами облаков существенным образом различаются между собой.

В данном обзоре представлены основные результаты российских исследований облаков и осадков за 2015–2018 гг. Обсуждаются результаты, касающиеся общих вопросов исследований облаков и осадков, в том числе конвективных, их климатологии и реакции на изменение климата, вопросов изучения микрофизических и оптических характеристик облаков, химического состава осадков, взаимодействия облаков и аэрозоля, активного воздействия на облака и осадки.

Обзор подготовлен в Комиссии по облакам и осадкам Национального геофизического комитета для Национального отчета по метеорологии и атмосферным наукам к 27 Генеральной ассамблее Международного союза геодезии и геофизики (г. Монреаль, Канада, 08.07.2019–18.07.2019) [1]. Обзор за предыдущий период (2011–2014) представлен в [2].

1. ОБЩИЕ ВОПРОСЫ КЛИМАТОЛОГИИ ОБЛАКОВ И ОСАДКОВ

В России в 2017 г. отмечался 100-летний юбилей появления первого отечественного оригинального “Атласа облаков” (Кузнецов В.В. Атласъ облаковъ. Петроград: Николаевская Главная Физическая Обсерватория, 1917. 69 с.), который впоследствии неоднократно переиздавался [3]. На тот момент морфологическая классификация в атласе включала пять классов облаков: верхние, средневысокие, низкие, облака восходящих токов и приподнятый туман. Атлас сопровождался 50-ю цветными фотографическими изображениями, три из которых были сделаны при полете на воздушном шаре, что было техническим достижением на момент издания атласа. Атлас стал активно использоваться в практике наземных наблюдений за облаками [3]. В настоящее время наземные наблюдения за баллом облачности и морфологическими типами облаков приобрели новое качество: длительные наблюдения, проводимые по единой методике, позволяют выявить климатический сигнал в долгопериодной изменчивости облачного покрова. Исследования различных аспектов климатологии характеристик облаков представлены в [4–17].

В [15] на основе данных добровольных судовых наблюдений за атмосферными характеристиками, в том числе за баллом облачности, за период 1950–2011 гг. предложено трехпараметрическое распределение плотности вероятности общей и нижней облачности над поверхностью Мирового океана. Оценено пространственное распределение параметров полученного распределения. Обсуждается их роль при формировании наблюдаемых облачных условий в различных регионах Мирового океана.

В [12] впервые по данным станционных наблюдений получены оценки долгопериодных изменений облачности в арктических регионах (Норвежское, Баренцево и Карское моря) с конца ХIХ века. Выявлено, что среднегодовое значение общей облачности в данном регионе почти одинаково над поверхностью льда (73%) и поверхностью открытой воды (76%). В целом, облачность надо льдом имеет большую внутри- и межгодовую изменчивость. Выявлено статистически значимое сокращение общего количества облаков в середине ХХ столетия и увеличение в течение последних нескольких десятилетий, как для отдельных станций, так и для региона в целом. Наибольший тренд отмечается осенью – в период наибольших изменений концентрации морского льда. Выявлена долгопериодная значимая отрицательная корреляция между облачным покровом и концентрацией морского льда. Над открытой водой наблюдается одновременное увеличение повторяемости разорванной и переменной облачности (2–9 баллов), и сокращение повторяемости ясного и пасмурного неба. Эти изменения статистически значимы и, по-видимому, связаны с ростом повторяемости конвективных облаков и уменьшением слоистых.

Уменьшение доли слоисто-дождевых облаков отмечено и для Москвы по данным ежечасных визуальных наблюдений за период 1965–2016 гг. [13], которое также сопровождается уменьшением повторяемости сплошной облачности. При этом, уменьшение над Москвой количества облаков нижнего яруса (особенно ярко проявляется с 1990-х гг.) сопровождается тенденцией к увеличению количества общей облачности.

Увеличение общей облачности отмечено и над территорией Сибири на основе данных наблюдений за период 1969–2013 гг. [4–7]. При этом, основной рост выявлен до 2005 г., в 2006–2013 отмечено уменьшение облачности (в первую очередь в зимний период) [6]. Оценены также тренды количества слоистообразных облаков нижнего яруса, выделены регионы и сезоны с различными по знаку тенденциями, отмечена роль изменений нижней облачности на температурный режим региона [7]. Выделено два региона с разнонаправленной тенденцией изменения высоты нижней границы слоистообразной облачности (ВНГО): Западная Сибирь, где отмечается рост ВНГО (до 0.05 км/десятилетие), и Восточная Сибирь, где выявлено уменьшение ВНГО (до –0.14 км/десятилетие), при этом в осенний период ВНГО растет во всем регионе [6]. В [17] по данным наблюдений на аэродромах отмечено влияние ВНГО на горизонтальную дальность видимости: выявлено, что видимость <100 м сопровождается ВНГО <90 м.

Наряду с данными наземных наблюдений, для климатологических оценок также используются спутниковые данные. В [9] на основе как наземных, так и спутниковых наблюдений, а также данных реанализа, оценивается климатология и изменчивость облачности над Черным, Каспийским и Аральским морями за период 1991–2010 гг. Оценены среднегодовое количество облаков в регионе (около 49%) и годовой ход. Анализ межгодовой изменчивости показал отсутствие статистически значимых трендов во все сезоны кроме осени, когда наблюдается значимый рост (1.2%/десятилетие). С использованием других спутниковых данных в [10] для Черноморского региона для периода 1985–2009 гг., напротив, получено уменьшение количества облаков с величиной тренда – 4%/десятилетие. Выявлены четырехлетние циклы облачности. Сделано предположение о влиянии уменьшения облачности и соответствующего роста величины приходящей коротковолновой радиации на рост температуры поверхности Черного моря.

В [8] проведена климатологическая оценка количества дневной и ночной облачности и их разности по различным спутниковым данным в сопоставлении с наземными наблюдениями. Выявлено преобладание дневной облачности над сушей и над Северным полушарием в целом и преобладание ночной облачности над океаном и над Южным полушарием в целом, при этом различия между облачностью над сушей и океаном и, соответственно над Северным и Южным полушариями, сильнее проявляются в ночное время.

В [11, 14, 16] проанализировано вертикальное распределение облачности. В [14] на основе совместного использования спутниковых данных пассивного и активного дистанционного зондирования Земли оценено пространственно-временное распределение параметра перекрытия облаков α, который характеризует близость перекрытия облачных слоев к максимальному (α = 1) или случайному (α = 0), а также позволяет оценить относительный вклад конвективных и слоистых облаков в общую облачность. Глобальное среднее значение параметра перекрытия облаков равно 0.26–0.36, что соответствует преобладанию случайного перекрытия облаков. Параметр α меньше над океаном, чем над сушей. Максимальное перекрытие облаков преобладает в регионах с малым количеством облаков.

В [11, 16] получены оценки характеристик вертикального распределения облачных слоев, рассчитанные по данным радиозондовых наблюдений для всей Земли (1964–1998 гг.) [11] и для России (1964–2014 гг.) [16]. Облачные слои и безоблачные прослойки между ними рассчитаны на основе оценки температурно-влажностного расслоения атмосферы от поверхности Земли до 10 км. Рассчитаны средние месячные, сезонные, годовые значения числа облачных слоев, их среднеквадратических отклонений, определена амплитуда их изменений. Выявлено, что осредненная суммарная толщина облачных слоев изменяется в пределах 1.2–3.1 км. Показано, что толщина облачных слоев в 2–5 раз меньше толщины безоблачных слоев, что справедливо как для 6-километровых, так и для 1-километровых слоев.

Работы [18–52 ] посвящены различным аспектам климатологии осадков, в том числе экстремальных [23–26]. Обсуждается долгопериодная изменчивость осадков в различных регионах [23–25, 28, 29, 31–37] и ее причины [23, 27, 40–52].

В [19–21] статистически описаны продолжительности дождливых периодов и суммы осадков за эти периоды. В частности, в [19] для разных регионов показано, что флуктуации продолжительности дождливых периодов, измеренные в сутках, с очень высокой надежностью описываются отрицательным биномиальным распределением. С учетом этого для продолжительности дождливого периода предложены асимптотические модели распределения максимального суточного объема осадков, выпавшего за этот период [20], и отдельных квантилей этого распределения [21]. В частности, для аппроксимации максимального суточного объема осадков предложена асимптотическая модель, имеющая вид комбинации распределений Фреше и совпадающая с распределением положительной степени случайной величины, имеющей распределение Снедекора–Фишера. Адекватность предложенных моделей и методов их статистического анализа продемонстрирована на примере оценки параметров экстремального распределения по реальным данным наблюдений за осадками.

В [22] представлена климатология ливневых, обложных и моросящих осадков в Северной Евразии на основе данных наблюдений на 529 российских метеорологических станциях за период 1966–2014 гг. Осадки разного генезиса определены на основе разработанной методики с использованием срочных данных наземных наблюдений за осадками, характером погоды в срок и между сроками наблюдений, и за морфологическим типом облачности. Показано, что в среднем за год в Северной Евразии преобладают ливневые осадки (с максимумом в июле), с характерной для этого типа большой временной (внутригодовой и внутрисуточной) и пространственной изменчивостью. Максимум обложных осадков наблюдается в октябре. Показано, что на трехчасовых интервалах интенсивность ливневых осадков в 1.1–1.5 раза больше, чем обложных.

В [23–27] исследованы характеристики экстремальных осадков и их изменения. В [24] рассматриваются долгопериодные изменения некоторых характеристик экстремальных осадков на территории России по данным наблюдений на 1430 станциях за 1966–2012 гг. Количественно оценены линейные тренды характеристик экстремальных осадков, а также продолжительности периодов с осадками и без них. Предложены новые, более устойчивые статистические метрики для оценки экстремальных осадков. В целом на территории России выявлено усиление интенсивности экстремальных осадков, что повышает риск возникновения наводнений. При этом наблюдается также увеличение длительности периодов без осадков, что говорит о возможности возникновения засух. Таким образом, частота опасных гидрометеорологических явлений, связанных с избытком или же недостатком осадков, существенно увеличивается в последние десятилетия.

В [25] предложен термин “событие очень сильных осадков” (суточные суммы осадков, которые превышают пороговое значение, равное 0.999 квантилю). По данным наблюдений на 107 метеорологических станциях на европейской территории России (ЕТР) для 1966–2015 гг. обнаружены статистически значимые положительные тенденции общего количества подобных событий и связанных с ними сумм осадков, числа дней с этими событиями и числа пунктов, на которых регистрировались такие события; выявлены сезонные различия. В [26] поле осадков на юге ЕТР проанализировано с использованием “индекса концентрации осадков” по данным 42 метеорологических станций за период 1970–2010 гг. В [27] проанализированы особенности изменчивости экстремальных осадков на антарктической станции “Прогресс” с оценкой причин данной изменчивости. Установлено, что на термодинамические (нециркуляционные) процессы приходится 80% тренда экстремальных осадков.

В [23] выделены индикаторы экстремальных осадков для прибрежных регионов Европейского сектора Арктики и Черноморского побережья Кавказа – специфическая конфигурация барического поля и наличие фронтальной зоны в районе выпадения интенсивных осадков. Оценены изменения повторяемости выявленных индикаторов при потеплении климата. Показано, что в XXI в. повторяемость условий, сопровождающих случаи экстремальных осадков фронтального происхождения, увеличится летом на побережье юга Европейской России и в холодный период на Арктическом побережье.

Гололедные явления в средних широтах Северного полушария проанализированы в [28–30]. В [28] оценены такие количественные характеристики, как вес и толщина гололеда, продолжительность гололедных событий, по данным наблюдений на 958 российских станциях за период 1977–2013. Было подтверждено, что изморозь наблюдается в большинстве регионов России, однако гололедные явления наблюдаются только на ЕТР и на Дальнем Востоке. На арктическом побережье России это явление можно наблюдать даже в летние месяцы. Для большей части России выявлены статистически значимые тенденции уменьшения случаев формирования гололеда и изморози. Выявлены регионы со статистически значимыми изменениями массы гололеда. В [29] представлена климатология и изменчивость замерзающих осадков – гололеда и переохлажденной мороси – на территории Северной Евразии и Северной Америки по данным станционных наблюдений (874 станции) за последние 40 лет. Выявлены регионы с наибольшей повторяемостью гололеда. Отмечены долгопериодные тенденции, в частности, на ЕТР и в Западной Сибири выявлен слабый рост повторяемости гололеда, при этом для России в целом отмечено сокращение частоты выпадения переохлажденной мороси.

Исследования региональных особенностей пространственного распределения осадков, а также их современные и прогнозируемые изменения представлены в работах [31–39]. В частности, в [32] проанализированы прогнозируемые изменения осадков в Арктике в XXI веке с использованием ансамбля климатических моделей CMIP5 для трех сценариев радиационного воздействия (RCP2.6, RCP4.5 и RCP8.5). Прогнозируется увеличение общего количества арктических осадков (до 50%). Отмечено, что наиболее “агрессивный” сценарий (RCP8.5) и модели с более высокой чувствительностью температуры к удвоению СО₂, обычно показывают более заметное увеличение осадков в Арктике. Более подробный обзор работ по изменению характеристик облаков и осадков при климатических изменениях и о роли облаков в климатической земной системе представлен в [40].

Причины изменений и изменчивости осадков оцениваются и обсуждаются в работах [41–52].

В [42, 43, 46, 52] оценивается связь осадков с циркуляционными характеристиками атмосферы. В [42] проведена оценка взаимосвязей между осадками разной интенсивности и векторным фронтогенезом. Установлено, что векторный фронтогенез является важным фактором образования осадков, следующим за конвективной неустойчивостью и наличием атмосферных фронтальных зон. Вращательный фронтогенез является наиболее информативным при разделении случаев наличия и отсутствия осадков, в особенности сильных и очень сильных.

В [41, 45] исследована роль роста температуры поверхности Черного и Средиземного морей в усилении экстремумов осадков в прибрежных районах. Оценки получены на основе ансамбля численных экспериментов на чувствительность с использованием региональной модели WRF с явным воспроизведением конвекции. В частности, в [41] было установлено, что рост температуры поверхности Черного моря (ТПЧМ) сыграл важную роль в усилении осадков 6–7 июля 2012 года, которые привели к катастрофическому наводнению в Крымске. Показано, что зависимость величины осадков от ТПЧМ нелинейна и резкое увеличение осадков происходит при превышении порогового значения, которое было достигнуто в начале XXI века. Скачкообразное увеличение осадков связано с переходом к режиму глубокой конвекции. Еще более высокая ТПЧМ (согласно сценариями будущих климатических изменений в ближайшие 50 лет) не приведет дальнейшему росту осадков из-за уменьшения относительной влажности в приземном слое при интенсивных конвективных потоках.

Влияние крупномасштабных мод климатической изменчивости на осадки исследуется в [44, 47–50]. В [48] получены оценки вероятности аномалий осадков в весенне-летние месяцы при разных фазовых переходах для явлений Эль-Ниньо для разных российских регионов. В [49] найдены статистически значимые различия в распределении осадков на ЕТР в зависимости от фазы Атлантической мультидесятилетней осцилляции (АМО). В частности, разница осадков на ЕТР между периодами с теплой и холодной фазами АМО положительна весной и отрицательна летом. В [47] наряду с АМО, рассматривается влияние на осадки североатлантического колебания и арктической осцилляции.

Влияние урбанизации на режим формирования осадков исследовалось в [51] на примере Москвы. Проводились длительные эксперименты (десять летних сезонов) на чувствительность с использованием модели COSMO-CLM с высоким разрешением (1 км) с включенной и выключенной городской параметризацией TERRA_URB. Сравнение экспериментов выявило существенное увеличение количества летних осадков (до +25%) над центром города и над его подветренной стороной.

2. КОНВЕКТИВНЫЕ ПРОЦЕССЫ, КОНВЕКТИВНАЯ ОБЛАЧНОСТЬ, ТУРБУЛЕНТНОСТЬ В ОБЛАКАХ

Конвективные процессы и конвективная облачность при достаточном их развитии сопровождаются опасными явлениями погоды. В связи с этим, изучению этих процессов уделяется большое внимание. Различные аспекты развития конвекции, конвективных облаков и опасных погодных явлений конвективного характера исследованы в [53–106 ].

Теоретические работы в области исследования конвективных термиков представлены в [53–55]. В [53] рассмотрены отдельные задачи конвекции в атмосфере, для которых пространственные размеры источников плавучести и количества движения могут играть существенную роль. В [55] получены аналитические решения для различных режимов динамики термика в сдвиговом потоке с учетом тепловыделения в термике, исследовано нелинейное взаимодействие горизонтальной и вертикальной составляющих движения термика, и показано, что интенсификация вовлечения среды за счет взаимодействия термика с поперечным потоком может приводить к существенному уменьшению его подвижности.

В [56–76] исследованы различные характеристики кучево-дождевых и грозо-градовых облаков, в том числе характеристики турбулентности в облаках [60, 69, 76]. В частности, в [76] на основе самолетных наблюдений в конвективных облаках тропической зоны проанализированы спектры и коспектры турбулентных движений. Показано, что коспектры для вертикальных потоков тепла позволяют классифицировать конвективные облака по стадиям их развития и выявить стадии роста, стабилизации и диссипации облака, при этом величина перегрева облака относительно окружающего воздуха является параметром, определяющим стадию развития облака. Выявлена взаимосвязь между интегральными характеристиками турбулентности и водности (средними значениями и функциями распределений параметров) для разных стадий развития конвективных облаков.

Эффекты слияния конвективных облаков исследуются в [61, 62, 64, 66, 74, 75]. В [66] на основе радиолокационных данных о 14 случаях слияния облаков в теплый период года показано, что процесс слияния приводит к увеличению медиан в распределении следующих характеристик: высоты верхней границы облаков, высоты максимальной отражаемости, максимальной отражаемости в столбе атмосферы, максимальной интенсивности осадков, а также к уменьшению площади облаков, однако данные изменения статистически не значимы. На основе модельных расчетов [74] показано, что процесс слияния оказывает существенное влияние на эволюцию объединенного облака. В нем, по сравнению с отдельно взятым облаком, увеличиваются скорость восходящего потока, водность и интенсивность осадков. В [64] установлено двукратное увеличение площади осадков в результате слияния конвективных ячеек.

В [56] на основе экспериментальных данных и численного моделирования исследуется влияние внутренних гравитационных волн от конвективных облаков на атмосферное давление и пространственное распределение возмущений температуры. Отмечено, что продолжительность существования внутренних гравитационных волн от нагрева атмосферы при образовании конвективного облака может существенно превышать время существования облака. Показано, что форма возмущения атмосферного давления под конвективным облаком представляет из себя последовательность минимума и максимума вариации давления, при этом амплитуда максимума может превышать амплитуду минимума. Вероятным объяснением минимумов давления является нагрев воздуха за счет процессов конденсации водяного пара при образовании конвективных облаков. В свою очередь охлаждение атмосферы за счет испарения выпадающих осадков может приводить к повышению атмосферного давления.

Особенности формирования и развития градовых очагов в мощных конвективных облаках исследуются на основе радиолокационных данных [63] и модельных расчетов [67]. В частности, в [63] на основе анализа 314 градовых ячеек выявлены наиболее информативные временные характеристики развития градовых очагов, получены характеристики изменчивости объема градового очага, оценена эмпирическая зависимость максимального объема градового очага от максимальной радиолокационной отражаемости градового облака. Для исследования случая особо сильного градобития 29 мая 2012 года в Пятигорске использована трехмерная нестационарная модель конвективного облака [67]. Получены такие значения облачных характеристик, как водность, ледность, скорость вертикальных движений, проанализирована трансформация в период развития облака поля осадков и его зарядовой структуры. Выявлено расхождение оценок интенсивности осадков между результатами расчета и данными наблюдений. Отмечена взаимосвязь между динамическими, микрофизическими и электрическими характеристиками облака.

Электрические характеристики конвективных облаков также рассматриваются в [57–60, 65, 68, 69, 71–73]. В частности, в [59, 65] на основе анализа развития мощного грозо-градового облака выявлены взаимосвязи характеристик электрических разрядов облака с интенсивностью осадков, полем радиационной температуры облака, полученной по спутниковым данным [59] и с радиолокационными параметрами, полученными с помощью наземного радиолокатора [65]. Установлена тесная связь суммарного тока молний с частотой молний и рассчитан общий заряд, перенесенный отрицательными молниями из облака на землю. Установлено, что с увеличением интенсивности осадков увеличивается частота электрических разрядов, достигая максимума при интенсивности осадков около 70 мм/ч. Выявлена тесная корреляция между масштабом неоднородности поля радиационной температуры облака и частотой электрических разрядов. Представлены регрессионные уравнения, связывающие радиолокационные критерии грозоопасности и частоту молний.

В [60, 69] впервые оценена роль турбулентности в электризацию грозового облака. Используется модель генерации крупномасштабного электрического поля в слабопроводящей среде, содержащей две фракции сталкивающихся гидрометеоров. Результаты расчетов сопоставлены с экспериментальными данными. Было обнаружено, что сценарии генерации и роста электрического поля существенно различаются для механизмов индуктивного и неиндуктивного заряда. Найден диапазон параметров грозового облака (проводимости и радиуса облачных частиц), для которых электрическое поле экспоненциально растет в случае индуктивного заряда, что делает индуктивный механизм доминирующим вблизи поля пробоя в турбулентных зонах грозовых облаков.

Вариации электрического поля в приземном слое атмосферы во время прохождения кучево-дождевых облаков исследуются в [58, 68, 73]. Найдены связи между характерными особенностями выявленных вариаций градиента потенциала и конвективными облаками различного происхождения, находящимися на разных этапах своего развития. Предложена классификация типов отклика приземного электрического поля на прохождение изолированного конвективного облака. В [71, 72] проанализирован факт экспериментального наблюдения интенсивного широкополосного радиошума, зарегистрированного во время прохождения атмосферного фронта. Рассмотрены интенсивность и спектр зарегистрированного излучения. Сделан вывод о присутствии во фронтальной облачности дополнительного нетеплового источника радиошума. Выдвинуто предположение о том, что это могут быть множественные электрические микроразряды на гидрометеорах в конвективном облаке.

Более подробный обзор российских исследований по атмосферному электричеству, включая исследование электрических характеристик конвективных облаков, представлен в [77].

Аспекты развития конвекции в различных регионах – от тропических до полярных широт – рассматриваются в [78–105 ]. Для Северной Евразии большинство региональных исследований сфокусировано на опасных явлениях погоды (ОЯП) конвективного характера, в том числе грозах [79, 81, 82, 87, 95], шквалах [92, 94, 100], смерчах [83, 85, 89–91, 93, 96, 104], комплексах событий, связанных с прохождением конвективных систем [84, 101, 105]. Ряд работ посвящен анализу индексов конвективной неустойчивости [80, 83, 88, 96, 98, 99, 102, 103], в том числе их диагностической и прогностической значимости для оценки условия формирования ОЯП конвективного характера.

В [78] проанализирован случай проникающей конвекции в тропиках (для квазирегулярного облака “Гектор”) и получены оценки транспорта влаги в верхней тропосфере и нижней стратосфере по данным самолетных наблюдений и модельным оценкам. Сравнение данных показало, что в качестве порогового значения ледности облака в модели WRF лучше использовать величину 0.1 мг/кг (обычно используется величина 10 мг/кг). Получены оценки влияния проникающей конвекции на содержание влаги в нижней стратосфере. В исследуемом случае отмечен рост влагосодержания, при этом отмечено, что проникающая конвекция может приводить как к росту, так и уменьшению влагосодержания в ненасыщенном слое в зависимости от высоты этого слоя и времени с начала процесса конвекции.

В [86, 97] исследуется развитие конвективных облаков во время холодных вторжений в Черноморском регионе [97] и в Атлантическом секторе Арктики [86]. В [97] на основе спутниковых данных и результатов численного моделирования с моделью WRF определена облачная структура и рассмотрены основные составляющие баланса конвективной кинетической энергии в атмосферном пограничном слое во время интенсивного холодного вторжения над Черным морем. Обнаружено увеличение горизонтальных размеров конвективных ячеек над морем в направлении ветра. Отмечено увеличение высоты верхней границы облаков при удалении от побережья, которое корректно воспроизвелось моделью. В [86] конвективная облачность в атлантическом секторе Арктики рассматривается с точки зрения гипотезы пространственно-организованных полей конвекции. Показано, что в высоких широтах конвективная облачность имеет иную динамическую природу, обусловленную адвекцией холодного воздуха на относительно теплую поверхность во время холодных вторжений. Показано, что физические свойства облачности, например тип конвективных облаков, и ее пространственное расположение взаимосвязаны – у кромки льда (береговой линии) преобладает слаборазвитая кучевая облачность (Cu hum, Cu med), организованная в конвективные валы. В то же время над открытым морем преобладает более развитая кучевая (Cu cong) и кучево-дождевая облачность, организованная в конвективные ячейки. Согласно выдвигаемой гипотезе, отступление границы льда может приводить к росту конвективной облачности.

В [105] на основе различных данных, включая данные радаров, спутников и численные расчеты, исследован редкий случай трансформации суперячейкового облака в мезомасштабный конвективный комплекс 13 июля 2016 года. Событие сопровождалось возникновением опасных конвективных явлений, в том числе смерчей. Обсуждается возможность улучшения качества сверхкраткосрочного прогноза ОЯП конвективного характера на основе использования информации о характерных особенностях (т.н. сигнатурах) на верхней границе облака по спутниковым и радарным данным.

В [99] представлена методика идентификации смерчевых треков в лесных регионах на основе спутниковых данных. Метод позволяет объективно (вне зависимости от плотности населения и плотности наблюдательной сети) оценивать климатологию относительно сильных смерчей в лесной зоне. Метод основан на выявлении узких и вытянутых ветровалов по спутниковым данным Landsat и их дальнейшей верификации по снимкам с высоким разрешением. На основе метода получена информация о 110 смерчах в лесной зоне европейской территории России и Урала (105 из них были ранее не известны). Оценены длина, ширина и вероятная интенсивность смерчей, восстановлены даты их прохождения. Выявлена более высокая плотность смерчей в лесной зоне России, чем считалось ранее. В [98] на основе спутниковых данных Landsat уточнены также характеристики разрушительных смерчей 9 июня 1984 года во время так называемой Ивановской вспышки смерчей (tornado outbreak). Восстановлены траектории и характеристики восьми смерчей, которые существенным образом отличаются от полученных ранее оценок. Показано, что по средней интенсивности смерчей Ивановская вспышка 1984 является одной из наиболее сильных в Европе (самой сильной для событий с > 5 смерчами) и находится в верхнем квартиле среди подобных событий в США.

В [89, 90, 93] рассмотрены характеристики водных смерчей над Черным морем, разработана технология мониторинга смерчеопасных ситуаций на основе радиолокационных и грозопеленгационных данных, данных спутникового зондирования и результатов численного моделирования атмосферы, предложен новый индекс смерчеопасности, учитывающий климатические особенности формирования водных смерчей в данном регионе. Исследование индексов конвективной неустойчивости для оценки условий смерчегенеза проводится также в [83, 85, 91, 96, 103], при этом в [96] выявлен рост риска смерчегенеза в Северной Евразии при современных и ожидаемых изменениях климата. Более подробный обзор российских исследований по особенностям динамики смерчей представлен в [106].

3. МИКРОФИЗИЧЕСКИЕ И ОПТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ОБЛАКОВ. ЯДРА КОНДЕНСАЦИИ. ХИМИЧЕСКИЙ СОСТАВ ОСАДКОВ

Микрофизические и оптические характеристики облачных сред рассмотрены в [107–117].

По данным лабораторных исследований [107] и натурных наблюдений [108] обнаружены признаки капельного упорядочивания в облачной среде. В [107] установлено, что носителями порядка являются цепочки капель микронного размера с фиксированным межкапельным расстоянием, которое увеличивается с ростом размеров капель. Предложен и численно обоснован механизм увеличения плавучести тумана в процессе конденсационного роста капель. В [108] предположена связь упорядочивания капель с порывами ветра и интенсивной турбулентностью. В частности, показано, что боковой порыв ветра приводит в группировке капель различного размера в разных слоях. Отмечено, что кластеризация облачных частиц должна учитываться при интерпретации радиолокационных данных, например соотношения между радиолокационной отражаемостью и интенсивностью выпадающих осадков.

В [109–114] исследованы оптические свойства облаков. Созданы базы данных для матриц обратного рассеяния ледяных кристаллов перистых облаков с типичными формами, в том числе гексагональными, и размерами кристаллов для разной ориентации в пространстве [110, 112, 113]. Выявлены основные физические закономерности при рассеянии света на ледяных кристаллах перистых облаков. В частности, показано, что логарифм матрицы рассеяния для деформированных гексагональных ледяных кристаллов-столбиков может быть с хорошей точностью аппроксимирован линейной функцией логарифма размера частиц [111]. В [114] рассмотрены особенности распределения размеров облачных капель во время формирования глории на основе самолетных наблюдений в умеренных и арктических широтах. Показано, что для полученных распределений размеров капель воды в облаках во время глории мода радиуса находится в диапазоне 4–14 мкм, для случаев двойной глории выявлено бимодальное распределение.

В [115–117] анализируются электрические свойства капель в облаках и тумане. В [115] показано, что электростатическое притяжение капель и их слияние могут играть значительную роль в быстром росте облачных капель до размеров дождевых капель. В [116] предложен механизм электризации воды и льда при испарении (конденсации) и выполнены оценки электрического заряда капель воды сферической формы при различной напряженности поля и различных радиусах капель.

Роль аэрозолей в облако- и осадкообразовании и аспекты взаимодействия аэрозолей и облачной среды анализируются в [118–133].

Роль аэрозолей в качестве облачных ядер конденсации исследуется [118–126]. В [123] на основе численного моделирования оценено влияние сульфатных аэрозолей на образование облаков над морем. Показано, что наряду с хлоридом натрия значимым источником ядер конденсации в тропосфере над морем также служат фотохимические превращения диметилсульфида биогенного происхождения. Согласно модельным расчетам, без учета влияния сульфатных аэрозолей формирование облачности над морем в средней и верхней тропосфере затруднено. В [119, 120, 122] оценена роль аэрозольных свойств в процессе кристаллизации капель воды. Лабораторные эксперименты показывают повышение температуры замерзания капель вследствие присутствия частиц песка, глины и сажи в аэрозоле [120, 122].

В [118, 121, 124–126] оценивается роль аэрозоля в формировании и развитии конвективных облаков. На основании данных Amazon Tall Tower Observatory обнаружены различные режимы формирования конвективных облаков и над районом Амазонки в зависимости от свойств аэрозоля и метеорологических условий [125]. В частности, показано, что основным лимитирующим фактором в образовании капель в чистых условиях является количество аэрозолей, а в загрязненных условиях (вследствие сжигания биомассы при лесных пожарах) лимитирующим факторов являются характеристики восходящего потока. В [124, 126] на основе численного моделирования исследуется взаимодействие конвективных облаков с дымовым аэрозолем. Для двух случаев в Московской и Ленинградской областях показано, что дымовое загрязнение атмосферы привело к снижению интенсивности дождя и града [124]. Напротив, в [126] для Восточной Сибири показано, что сажа и зола способствуют формированию осадков, которые при отсутствии задымления практически не выпадают. В [118, 121] анализируется влияние сильного аэрозольного загрязнения на структуру заряда кучево-дождевого облака на основе наблюдений и моделирования.

В [127–133] исследуются гигроскопические свойства аэрозолей разных фракций в различных регионах. В частности, по данным измерений характерный диапазон параметра гигроскопичности аэрозоля был определен для моды Айткена в пригороде Санкт-Петербурга [133], для грубодисперсной фракции и фракции накопления в центральной Сибири [127], а также для моды Айткена и фракции накопления в Амазонии [129]. В [130, 132] гигроскопичность дымового аэрозоля, в том числе в зависимости от его возраста, была оценена на основе экспериментов в аэрозольной камере.

В [1] представлен более подробный список российских исследований, опубликованных в 2015–2018 гг. и посвященных моделированию аэрозолей и наблюдениям за ними, анализу их оптических и физических свойств, генезиса и химического состава, диагностике пространственно-временной изменчивости в различных регионах (включая Евразию, Арктику, различные части Мирового океана и т.д.). Российские исследования радиационных свойств аэрозолей представлены также в [134].

Химический состав осадков исследовался в [135–143]. В частности, в [135] на основе анализа проб снега с 570 российских наблюдательных станций по всей России проанализированы значения pH за период 2000–2013 гг. в зимний период. Анализ выявил отсутствие масштабных процессов закисления атмосферных осадков. Однако отдельные локальные эффекты могут быть существенными: в частности, противогололедные соли могут участвовать в гетерофазных химических реакциях и приводить к появлению хлористого водорода в осадках, наблюдаемых над Москвой [136].

В [139] оценена концентрация изотопа кислорода δ18О в осадках над Москвой по данным наблюдений за 2014 г. Статистически значимая положительная корреляция была обнаружена между изотопно-кислородным составом осадков и приповерхностной температурой воздуха. Анализ обратных траекторий и синоптических карт показал, что наиболее изотопно легкие осадки характерны для случаев относительно холодных воздушных масс, медленно перемещающихся над материком в течение пяти дней до выпадения осадков. Напротив, быстрый воздушный транспорт из Атлантического океана приводит к относительно постоянным значениям δ18O осадков.

4. РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ НАБЛЮДЕНИЙ ЗА ОБЛАКАМИ И ОСАДКАМИ

Актуальным направлением исследований остаются вопросы точности наблюдений за характеристиками облаков и осадков.

Развиваются методы контактных наблюдений в облачной среде, выполняемые с помощью самолетных наблюдений [144–151], в том числе – на базе самолета-лаборатории ЯК-42Д “Росгидромет” [144–147] (см. также [76, 114]). Данная лаборатория используется как для научных исследований, так и для практических задач по активному воздействию на облака. Во время исследовательских полетов выполняются актинометрические измерения и проводятся исследования термодинамических характеристик атмосферы [144], состава атмосферного газа и аэрозоля [145, 146], микрофизических характеристик облаков и облакообразующего аэрозоля [76, 114, 145, 146], радиоактивности и спектральных характеристик подстилающей поверхности [147]. Полученные измерения составляют единую базу данных, которая может использоваться для валидации метеорологических и климатических моделей и других видов метеорологических наблюдений (например, спутниковых).

Самолетные исследования характеристик облаков проводились также российскими специалистами в рамках международного проекта StratoClim (http://stratoclim.org/) для изучения тропосферно-стратосферного взаимодействия в условиях развития облаков глубокой конвекции [148, 149] (см. также [78]). В частности, применялась измерительная система на базе российского стратосферного самолета М-55 “Геофизика”, которая включает в себя в том числе приборы для измерения концентрации озона и водяного пара в стратосфере – хемилюминесцентный озонометр FOZAN и флуоресцентный гигрометр FLASH-M55 соответственно.

В [152] рассматриваются технологии получения метеорологической информации с применением беспилотных авиационных систем. Приведены результаты экспериментальных исследований, направленных на создание методов и средств метеорологических наблюдений на базе беспилотных летательных аппаратов, а также результаты измерений пространственных распределений некоторых метеорологических параметров атмосферы с помощью таких аппаратов.

В [153–163] рассматриваются различные аспекты дистанционного зондирования облаков и осадков с помощью наземных радаров.

Начиная с 2014 года в России разворачивается сеть радиолокационных систем нового поколения ДМРЛ-С [153], которая на данный момент включает 36 станций с установленными допплеровскими локаторами с двойной поляризацией (http://meteorad.ru). Сеть интегрирована в систему наблюдения за погодой, развернутой в ситуационном центре Росгидромета, и с 10-минутным шагом представляет информацию о верхней границе облаков, погодных явлениях и интенсивности осадков. В [154, 155] представлены особенности использования новой радиолокационной информации для улучшения качества прогноза погоды. В частности, в [154] показано, что усвоение данных ДМРЛ-C о радиальном ветре и отражаемости в численной модели прогноза погоды WRF-ARW для Московского региона позволяет более точно воспроизводить общую структуру и положение полей облаков и осадков, однако, происходит завышение интенсивности конвекции, что приводит к переоценке числа гроз и интенсивности осадков.

Особенности калибровки радарных наблюдений и их использования в прогнозе и диагностике состояния атмосферы, в том числе для оценки характеристик осадков, в том числе града, и шквалов, оцениваются в [156–163]. В [163] представлена система наукастинга (прогноза текущей погоды) осадков, основанная на анализе последовательных радиолокационных полей, полученных в режиме реального времени, в статистической схеме STEPS (Short-Term Ensemble Prediction System), использующей технологию оптического потока.

В [164–171] рассматриваются методы определения характеристик облаков и осадков на основе расположенных на земле устройств – широкоугольных камер и оптических дождемеров. В [168] предложен метод определения высоты нижней границы облаков по стереопаре их изображений, полученных с помощью двух цифровых фотокамер, при этом ориентация фотокамер проводится по ночным изображениям звездного неба. Для вычисления расстояния до облака используется сдвиг изображения фрагмента облака как целого, выделенного с применением методов морфологического анализа изображений. При стереобазе 60 м получена погрешность, не превышающая 10% при высоте облаков менее 4 км. В работах [167, 169, 170, 172] решается задача оценки балла облачности на основе панорамных изображений неба, полученных с помощью сверхширокоугольных линз, при этом в [167] введен индекс интенсивности серого цвета изображения, позволяющий улучшить результат определения балла облачности, кроме того на основе методов машинного обучения определяется положение диска Солнца [169] для последующего исключения результатов засветки снимка вблизи этого положения. В [172] представлен программно-аппаратный комплекс, предназначенный для проведения автоматических наблюдений за облаками в условиях морских экспедиций. Комплекс включает в себя две цифровые широкоугольные оптические камеры и использует для определения балла облачности алгоритмы, основанные на методах машинного обучения.

В [164–166, 171] представлен прошедший испытания оптический дождемер для наблюдения параметров падающих капель дождя. Предложены методы определения микроструктурных характеристик жидких осадков, вида атмосферных осадков, скорости падения дождевых капель. Получены соотношения размеров и скоростей для частиц дождевых и снеговых осадков.

Различные аспекты использования лидарного зондирования для определения характеристик облаков обсуждаются в [173–189]. Сформулированы и алгоритмизированы решения задачи рассеяния света на кристаллических ледяных частицах перистых облаков в приближении геометрической [173, 178, 180, 181] и физической [174, 175, 183] оптики. В частности, показано, что точность приближения физической оптики составляет 95% для осредненной матрицы рассеяния для частиц с параметром размера более 120 [175]. Разработанные алгоритмы находятся в свободном доступе с открытым исходным кодом. В [179, 182, 186, 189] исследуются особенности рассеяния света на облачных каплях, а также на каплях дождя, мороси и тумана [182, 189]. В частности, в [182] исследовано поведение временной автокореляционной функции флуктуаций рассеянного лазерного пучка (на длине волны 0.63 мкм) в дожде, мороси, тумане и дымке в зависимости от скорости ветра. Установлено, что время корреляции флуктуаций уменьшается с ростом перпендикулярной к трассе составляющей скорости ветра во всех рассмотренных видах гидрометеоров, при этом время корреляции в тумане > > времени корреляции в мороси > времени корреляции в дожде.

В [190–206] развиваются алгоритмы детектирования облаков и осадков и определения их характеристик на основе спутниковых наблюдений.

В [194] для описания изображений различных типов облачности по данным MODIS предложено использовать методы текстурного анализа. Выделены наборы текстурных признаков, позволяющие идентифицировать различные типы облаков на основе нейронных сетей и методов кластерного анализа. С использованием данной методики в [197] создана статистическая модель текстуры изображений 25 разновидностей облачности по спутниковым данным MODIS c пространственным разрешением 250 м, которая позже модифицирована для 16 стандартных типов облаков по ВМО [206]. С использованием данной методики и тематических продуктов MODIS для разных типов облаков оценены одно- и двухпараметрические распределения различных параметров облачности, в том числе оптическая толщина, фазовый состав, водозапас, высота и температура верхней и нижней границы облачности [198]. Предложено использовать данную методику для идентификации атмосферных гравитационных волн [195] и определения типов атмосферных фронтов [205]. Текстурный анализ также используется в [202] при идентификации мезомасштабной облачности.

В [191] развивается многоспектральная пороговая методика, позволяющая по данным измерений сканирующих радиометров типа AVHRR (полярно-орбитальные спутники серии NOAA, Metop) и SEVIRI (геостационарные спутники серии MSG) восстанавливать параметры облачного покрова, включая микрофизические характеристики [204], а также выделять зоны осадков и опасных явлений погоды. В [192] представлен специализированный программный комплекс “ЕТР”, который позволяет автоматически в круглосуточном режиме детектировать указанные параметры для Европейской территории России, в том числе в зимний период (то есть над снежной поверхностью) по данным радиометров AVHRR и SEVIRI, а также валидировать полученные результаты классификации c данными наземных радарных наблюдений метеорологического радиолокатора и наблюдений на метеостанциях. Классификация проводится автоматически для каждого срока спутникового наблюдения, валидация – 1 раз в сутки. Комплекс может быть адаптирован и к другому схожему виду спутниковой информации (например, МСУ-ГС со спутника “Электро” или МСУ-МР со спутника “Метеор”) [199].

Некоторые другие вопросы распространения волн в облачных средах обсуждаются в [207–212]. В [211] затрагиваются вопросы распространения собственного теплового радиоизлучения дождевых осадков в микроволновом диапазоне, выявлена роль трехмерной неоднородности полей дождевых осадков в формировании поля этого излучения. В [208], предложен метод, позволяющий оценивать значение интегрального влагосодержания атмосферы по измеряемым фазовым задержкам сигнала спутников глобальной системы геопозиционирования (GPS или ГЛОНАСС). При сравнении с данными реанализа для 2014 года, точность определения среднего значения влагосодержания получена в пределах 18%.

5. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБЛАКОВ И ОСАДКОВ

В исследовании облаков и осадков достоверность их воспроизведения при численном моделировании является важным аспектом как для прогнозирования, так и для оценки реакции характеристик облаков и осадков на различное внешнее воздействие.

Вопросы воспроизведения облаков и осадков в моделях общей циркуляции атмосферы и климатических моделях рассматриваются в [213–216]. В частности, в [215] представлены схемы параметризации процессов в облаках в климатической модели ИВМ РАН, в том числе параметризация для конвективной и слоистой облачности, облаков пограничного слоя, процессов вовлечения, испарения облаков, формирования и испарения осадков.

В [214] анализируется эффект от прямого воспроизведения конвекции в моделях при воспроизведении осадков в прибрежной зоне. Выявлено, что увеличение интенсивности вертикального движения и осадков в моделях, воспроизводящих конвекцию, играют важную роль в формировании существенно нелинейного отклика экстремальных осадков на увеличение температуры поверхности океана (ТПО), что не проявляется в моделях, где конвекция параметризуется, и как следствие, интенсивность осадков имеет квази-линейный отклик на увеличение ТПО.

В [213, 216] исследовано влияние модельного разрешения на воспроизведение экстремальных осадков. В [213] показано, что пространственное разрешение влияет как на воспроизведение в модели физических процессов, так и на результаты осреднения осадков. В моделях с более грубым разрешением выявлено сглаживание локальных экстремальных осадков, в частности, в тропиках летнего полушария экстремальные осадки уменьшаются на 1/3 из-за эффекта осреднения и на 2/3 из-за более грубого представления физических процессов. Во внетропических широтах вклад воспроизведения физических процессов уменьшается до 20%, а в зимнем полушарии в высоких широтах – до нуля. Более грубое вертикальное разрешение приводит к смещению зоны максимальных экстремальных осадков в тропиках по направлению к экватору.

В [217–220] (см. также [67]) представлена численная нестационарная трехмерная модель конвективного дождевого облака в естественных условиях и при активных воздействиях. В [219] представлено описание модели, включая уравнения гидротермодинамического и микрофизического блоков, подходы по параметризации микрофизических процессов, начальные и граничные условия, численный алгоритм решения системы уравнений. Перспективы дальнейшего развития модели обсуждаются в [218]. В [220] приводятся результаты верификации модели на основе результатов самолетных исследований электризации атмосферы.

В [221] для воспроизведения конвективной облачности и полярных мезомасштабных циклонов в Арктике представлена трехмерная численная модель влажной конвекции с явным описанием жидкой и ледяной фаз и с учетом нестационарных уравнений спектра размеров облачных капель и ледяных частиц. В [222] представлен разработанный блок расчета электрических параметров грозового облака, интегрированный в региональную модель WRF. На примере мощного грозового события показано хорошее соответствие рассчитанных электрических параметров облака с экспериментальными данными, полученными на основе разнесенного приема и регистрации электрических полей.

В [223–239] представлены некоторые результаты прогнозирования облаков и осадков на основе численного моделирования, в том числе прогнозы гроз [224, 230, 238], мезомасштабных конвективных систем [231], сильных снегопадов [226–228, 236], метели [223, 234], гололедно-изморозевых отложений [237] и тумана [235].

6. АКТИВНЫЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ  НА ОБЛАЧНЫЕ ПРОЦЕССЫ

Целью активных (искусственных) воздействий на облачные процессы является уменьшение негативных проявлений облако- и осадкообразования [217, 240–257], в том числе воздействие на облачность для стимулирования осадков [242, 244, 245, 249, 250, 254–257], превентивное воздействия на быстрорастущие конвективные облака для их разрушения и предупреждения градобитий сельскохозяйственных культур [241, 247, 249], воздействие на слоистообразную облачность и туманы для их рассеяния [240, 243]. Для оценки эффективности активных воздействий развиваются натурные исследования [247, 252, 254, 256, 257], лабораторное [248] и численное моделирование [217, 241, 242, 244, 245, 250, 251], разрабатываются новые методы и средства воздействия [240, 243, 248, 252, 256], средства контроля воздействия и методы оценки их эффективности [246, 247, 253, 255]. Кроме того, исследуется воздействие на облачные процессы для контролируемого влияния на климат Земли [251].

Для натурных исследований воздействий на облака и контроля результатов воздействия используются наземные метеорологические и радиозондовые наблюдения, данные радиолокационных и радиометрических наблюдений, спутниковые данные и специальные микрофизические измерения, проводимые самолетами-лабораториями [247, 250, 252, 254]. Поскольку экспериментальные исследования зачастую являются сложными и дорогостоящими, а определение их эффективности затруднено недостаточным объемом выборки, все большее внимание уделяется оценке эффективности активных воздействий на основе постановки и проведения экспериментов с численными моделями, в первую очередь – моделями конвективного облака [217, 241, 242, 244, 245, 250]. В частности, в серии численных экспериментов с трехмерной моделью конвективного облака [242, 250, 255] при активных воздействиях гигроскопическим, льдообразующим и комбинированным методами получены количественные оценки, указывающие на то, что максимальное увеличение количества осадков достигается при комбинированном способе воздействия и может составлять до 20%.

В [252] на основе натурного эксперимента по воздействию солевым порошком на слоисто-дождевые облака с зоной затопленной конвекции показано, что данный гигроскопический реагент может использоваться для получения дополнительных осадков из теплых конвективных облаков малой мощности, из которых при их естественном развитии осадки не выпадают или выпадает меньшее количество. В [248] для засева облаков предложено использовать новый синтезированный реагент, состоящий из ядра в виде хлорида натрия и оболочки в виде оксида титана. По данным лабораторных экспериментов данный реагент показал высокую эффективность при воздействии на облачную среду за счет синергетического эффекта гидрофильной оболочки и гигроскопичного ядра.

В [257] представлены результаты комплексного исследования облаков в Индии, подвергшихся воздействию кристаллизующего реагента. Эффект воздействий определялся на основе сравнения радиолокационных характеристик облаков, подвергшихся воздействию с другими облаками, наблюдавшимися в это же время. Отмечено существенное увеличение значений максимальной отражаемости облаков после воздействий по сравнению с облаками, находящимися в естественном цикле развития, a также увеличение осадков и удельного содержания осажденного града. В процессе исследований наблюдалось слияние облаков, на которые были проведены воздействия. Показано, что процесс слияния приводит к существенному (в несколько раз) увеличению осадков.

На основе численных экспериментов с климатической моделью ИВМ РАН, проведена оценка влияния засева облаков верхнего яруса высокоэффективными облачными ядрами на климат [251]. Проведенный эксперимент показал потенциальную возможность уменьшения среднегодовой температуры на поверхности Земли на 2–4 К (в арктических районах местами на 8 К) за счет возрастания величины уходящей длинноволновой радиации вследствие уменьшения и истончения верхней облачности.

В [253] приведены оценки возможного загрязнения природной среды реагентами при использовании технологий активного воздействия на облака и осадки. Отмечено крайне низкое влияние искусственного регулирования осадков на загрязнение природной среды. В частности, показано, что количество вносимых в облака реагентов (кристаллизующих реагентов на основе иодида серебра, хладореагентов, порошкообразных реагентов) не превышает уровень поступления в атмосферу этих веществ от природных и антропогенных источников. Также не выявлены изменения режима осадков на территориях, прилегающих к районам активного воздействия по метеозащите мегаполисов.

Авторы благодарны членам Комиссии по облакам и осадкам Национального геофизического комитета, способствовавшим подготовке материала.