En ny global databas byggd av forskare vid Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) fångar upp egenskaper och regndata för starka åskväder från de senaste 20 åren. Att inkludera stormar i både mitt- och tropiska zoner är nyckeln till att fånga hur kontrasterande stormbeteende och motsvarande nederbörd kan påverka befolkade områden i världen.

Mesoscale konvektionssystem (MCS) är en klass av stora stormar, varierar i storlek från cirka 10 till 1, 000 kilometer, består av flera åskväder organiserade av mesoskala cirkulation. De är långlivade, tenderar att växa över en natt, och är den största källan till extrem nederbörd som kan utlösa översvämningar globalt, spelar en nyckelroll i jordens energi- och hydrologiska cykler.

Att korrekt representera dessa system i nästa generation, Globala klimatmodeller med hög upplösning kräver att man vet var dessa stormar bildas, hur mycket energi de har, och hur mycket regn de bär.

Att fånga globala MCS -data har historiskt varit en stor utmaning för forskare. "De flesta vanliga spårningstekniker som fungerar i tropikerna är dåligt lämpade för medellatitudregioner, som USA, "sa Zhe Feng, en PNNL-jordforskare.

En ny studie, ledd av Feng och Ruby Leung - en PNNL -jordvetare och Battelle -stipendiat - presenterar den första datauppsättningen av spårade MCS över jordens områden där de väsentligt påverkar nederbörd, inklusive befolkade regioner på mittbredderna. De spårade stormarna genom att koppla högupplösta infraröda satellitbilder och nederbördsdatauppsättningar. Detta kombinerade tillvägagångssätt genererade en mer komplett bild av MCS:er än vad båda teknikerna kan var för sig.

Denna nya storm-spårningsdatabas innehåller 20 års data från tropikerna och mittbredder, som täcker de allra flesta MCSs globalt från 2000 till 2019. Verket publicerades nyligen som omslagsartikel i JGR Atmospheres och valdes ut som redaktörens höjdpunktstidning.

Teamet fann att de längsta och mest regnande MCS:erna finns över subtropiska hav, medan de mest intensiva stormarna främst förekommer över land. MCS står också för mer än hälften av nederbörden i de studerade regionerna.

Går mot avancerade MCS-studier

MCS-databasen kommer att vara särskilt kraftfull när den kombineras med jordsystemmodeller, såsom det amerikanska energidepartementets Energy Exascale Earth System Model (E3SM), Leung, E3SM:s chefsforskare, sa. Att koppla samman dessa långsiktiga data med modeller av storskaliga miljöprocesser kan hjälpa forskare att bättre förstå MCS:s roll i globala extrema nederbörd, omlopp, och översvämningsrisker. "Tekniken vi utvecklat för att observationsspåra MCS kan också användas i klimatsimuleringar för att förstå hur MCS -egenskaper förändras med global uppvärmning, sa Leung.

Databasen kommer att göra det möjligt för forskare att förstå hur förändringar i jordens klimat förändrar MCS-beteende, kopplar samman väder och klimat. Evolutioner eller förändringar i klimatet under de senaste 20 åren kan korreleras med MCS -intensitet, livstid, eller andra beteenden. Att sammanföra dessa faktorer ger unika möjligheter för forskare att svara på frågor som tidigare skulle ha krävt att använda flera datakällor och omfattande bakgrundsarbete för att börja.

Efter att nyligen presenterat den nya databasen på en workshop, Feng sa:"Jag har redan fått flera personer att kontakta mig om att inleda nya samarbeten."