Работа стоит на отшибе карты знаний: ближайшие соседи занимаются солнечной короной, солнечным ветром и быстрыми радиовсплесками, а не метеорологией. Однако в самой метеорологии это продолжение линии исследований грозовых сред, где ранее анализировали средние значения или годовые агрегаты. Данная статья заполняет пробел, фокусируясь на экстремумах и помесячной динамике.
Авторы взяли данные реанализа NARR за 1979–2015 годы с шагом 3 часа и разрешением 1 градус. Для каждой точки сетки и каждого месяца вычисляли максимумы CAPE, SRH и PROD (корень из произведения CAPE и SRH). Затем к месячным максимумам подгоняли обобщённое распределение экстремальных значений (GEV), допуская зависимость параметра положения от времени или индекса Эль-Ниньо. Значимость оценивали с помощью процедуры Бенджамини–Хохберга для контроля ложных открытий.
Обнаружены значимые положительные тренды для максимумов PROD в апреле, мае и августе, для CAPE в апреле, мае и июне, для SRH в апреле и мае. В апреле тренд PROD значим в 313 точках сетки при уровне ложных открытий 20%, что означает как минимум 250 реальных трендов. Максимальный рост PROD составляет около 3% в год от уровня 1979 года. Для февраля выявлена сильная отрицательная связь экстремумов PROD и SRH с индексом Эль-Ниньо: во время Ла-Нинья (отрицательная фаза) риск выше. Наибольший коэффициент соответствует снижению PROD на 10% на градус Цельсия индекса.
Работа отличается от соседей по архиву (солнечная физика) полностью другой областью, но внутри метеорологии она уточняет предыдущие исследования грозовых сред. В отличие от работ, использовавших годовые максимумы или средние значения, здесь помесячный анализ экстремумов выявил сезонно-зависимые тренды и связь с Эль-Ниньо именно для хвостов распределения. Это первая работа, показавшая наблюдаемый рост экстремумов CAPE над США, что ранее лишь предсказывалось климатическими моделями.
Тема может развиваться в сторону изучения пространственной зависимости экстремумов CAPE и SRH, а также их совместного распределения. Это позволит точнее оценивать вероятность одновременных экстремальных условий в разных точках, что важно для оценки риска крупных вспышек гроз. Также перспективно связать экстремумы PROD с фактическим числом сильных гроз в день, чтобы проверить, насколько хорошо параметр отражает реальные воздействия.
Результаты повлияют на оценку риска сильных гроз и страхование в США, особенно весной. Они также полезны для климатического моделирования и сезонного прогнозирования.
Следующий шаг — анализ пространственной зависимости экстремумов CAPE и SRH. Также стоит проверить, соответствуют ли дни с максимумами PROD дням с наибольшим числом зарегистрированных сильных гроз.
В метеорологии остаётся открытым вопрос о том, насколько изменения в грозовых средах отражаются в фактической частоте и интенсивности гроз. Данная работа связывает экстремумы параметров среды с климатическими индексами, но не отвечает на вопрос о прямой причинно-следственной связи с отчётами о торнадо и граде. Это ключевая нерешённая проблема для оценки реального риска.
Максимальный годовой прирост PROD в апреле составляет около 3% от уровня 1979 года. Для сравнения, это как если бы каждый год к высоте Эвереста добавляли примерно 26 метров.