Preview

Geographical Environment and Living Systems

Advanced search

COMPONENTIAL ANALYSIS OF REPEATABILITY OF THUNDER-STORMS IN UKRAINE'S BLACK SEA COAST

Abstract

We report the results of the componential analysis of repeatability of thunder-storms on the territory of the Black sea region in Ukraine. It is shown that sizes of the first five eigenvalues make use of about 56% of the total field dispersion. Using the fast Fourier transform, we have found that the two-year-old and three-year-old harmonics are typical for first two main components and for the third main components, respectively. The componential analysis has revealed the influence of processes of different scales on repeatability of thunder-storms in the regions of Ukraine’s Black sea coast.

About the Authors

T. . Danova
Odessa State Environmental University
Russian Federation


J. . Matsuk
Sevastopol National Technical University
Russian Federation


References

1. Бадахова Г.Х. Тенденции грозоградовой активности в различных климатических зонах Ставропольского края на фоне глобального потепления // Материалы научно-практической конференции, ВГИ 10-12.10.2007. - Нальчик, 2007. - С. 377-378.

2. Данова Т.Е. Радиолокационные характеристики ночных гроз в Причерноморье // Вестник Одесского государственного экологического университета. - 2008. - № 5. - С. 137-141.

3. Касаджик Т.Л. Мониторинг современного состояния количества и повторяемости осадков на территории Украины / Материалы международн. молодеж. науч. конф. «Планета - наш дом», ДонГТУ, 19.04.2013. - Алчевск, 2013. - С 14-17.

4. Качурин Л.Г. Физические основы воздействия на атмосферные процесы. - Л.: Гидрометиздат, 1990. - 464 с.

5. Школьний Є.П., Лоєва І.Д., Гончарова Л.Д. Обробка та аналіз гідрометеорологічної інформації: підручник, - К.: Міносвіти України, 1999. - 600 с.

6. El Tiempo [сайт]. URL: www.tutiempo.net (дата обращения: 12.09.2013).


Review

Views: 70


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2712-7613 (Print)
ISSN 2712-7621 (Online)