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    Los datos sobre relámpagos son más útiles de lo que se pensaba

    Crédito:CC0 Public Domain

    Los rayos son un fenómeno natural espectacular estrechamente asociado con la electrificación y descarga de tormentas eléctricas. Los diferentes tipos de tormentas eléctricas corresponden a diferentes características de rayos y estructuras de carga. Pero, ¿cuáles son las características de los rayos en los diferentes tipos de tormentas eléctricas?

    Para abordar esta pregunta, Los científicos intentaron representar la actividad del rayo y la estructura de carga de una supercélula sobre el norte de China utilizando una red de rayos. Radar Doppler de banda S, Radar de polarización dual de banda X, y observaciones terrestres. El estudio fue publicado en Avances en ciencias atmosféricas .

    Un equipo del Instituto de Física Atmosférica de la Academia de Ciencias de China descubrió que la supercélula iba acompañada de una fuerte caída de granizo, mientras que la frecuencia de los rayos mostró características obviamente diferentes antes y después de la caída del granizo.

    Los resultados mostraron que los rayos positivos de nube a tierra (+ CG) representaron un alto porcentaje de rayos CG, especialmente durante la etapa de granizo. La estructura de carga de la tormenta se convirtió de un tipo de inversión a un patrón tripolar normal.

    Basado en la recuperación de partículas de hidrometeoros de datos de radar de banda X, los investigadores encontraron que graupel, granizo y cristales de hielo fueron las principales partículas cargadas en la región convectiva, mientras nieve, Los cristales de hielo y el graupel fueron las principales partículas cargadas en la región estratiforme.

    "También descubrimos que los datos sobre rayos pueden servir como indicador de fenómenos meteorológicos peligrosos. El rango de detección del radar está restringido debido al 'efecto refugio' de montañas y edificios. En tales casos, los datos de rayos podrían solucionar el problema, "dijo el Dr. Liu Dongxia, autor principal del estudio.

    Además, el equipo sugirió que los datos sobre rayos podrían mejorar la previsión a corto plazo, con el estudio proporcionando una referencia para el uso de datos de rayos en modelos meteorológicos numéricos.


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