A HIDEG LÉGPÁRNÁK SZÁMSZERŰ VIZSGÁLATÁNAK LEHETŐSÉGEI. Szabóné André Karolina, Bartholy Judit, Pongrácz Rita

Hasonló dokumentumok
Közösségi numerikus időjárás-előrejelző modellek összehasonlító vizsgálata

Misztikus jelenségek hideg légpárnás időjárási helyzetekben. Kolláth Kornél Országos Meteorológiai Szolgálat

Inverziós helyzetek kialakulása a Kárpát-medencében


SZINOPTIKUS-KLIMATOLÓGIAI VIZSGÁLATOK A MÚLT ÉGHAJLATÁNAK DINAMIKAI ELEMZÉSÉRE

Széladatok homogenizálása és korrekciója

Szakmai törzsanyag Alkalmazott földtudományi modul

REGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1

AZ OPENIFS MODELL ADAPTÁLÁSA KÁRPÁT-MEDENCEI HIDEG LÉGPÁRNÁS HELYZETEK VIZSGÁLATÁRA

óra C

A XXI. SZÁZADRA BECSÜLT KLIMATIKUS TENDENCIÁK VÁRHATÓ HATÁSA A LEFOLYÁS SZÉLSŐSÉGEIRE A FELSŐ-TISZA VÍZGYŰJTŐJÉN

1. Magyarországi INCA-CE továbbképzés

Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban

Veszélyes időjárási jelenségek előrejelzésének repülésmeteorológiai vonatkozásai

A debreceni városklíma mérések gyakorlati tapasztalatai

Euleri és Lagrange szemlélet, avagy a meteorológia deriváltjai

A felszínközeli szélsebesség XXI. században várható változása az ALADIN-Climate regionális éghajlati modell alapján

SZONDÁZÁSI ADATOKON ALAPULÓ LÁTÁSTÁVOLSÁG ELŐREJELZÉSI MÓDSZER KÖDÖS ÉS HIDEG LÉGPÁRNÁS ESETEKBEN A LISZT FERENC REPÜLŐTÉREN BEVEZETÉS

Függőleges mozgások a légkörben. Dr. Lakotár Katalin

METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK és MEGFIGYELÉSEK

Szórványosan előfordulhat zápor, akkor esni fog vagy sem?

A légkör víztartalmának 99%- a troposzféra földközeli részében található.

SKÁLAFÜGGŐ LÉGSZENNYEZETTSÉG ELŐREJELZÉSEK

Alapozó terepgyakorlat Klimatológia

Geresdi István, Németh Péter, Ács Ferenc Seres András Tamás, Horváth Ákos

A csapadék nyomában bevezető előadás. Múzeumok Éjszakája

A jövő éghajlatának kutatása

Műholdképek használata a hazai szinoptikus gyakorlatban

A LÉGIKÖZLEKEDÉSI ZAJ TERJEDÉSÉNEK VIZSGÁLATA BUDAPEST FERIHEGY NEMZETKÖZI REPÜLŐTÉR

A domborzat mikroklimatikus hatásai Mérési eredmények és mezőgazdasági vonatkozások

Együttműködési tapasztalatok a klímaváltozás s hatásvizsgálatainálsvizsgálatain

AZ ENSEMBLE KÖZÉPTÁVÚ ELŐREJELZÉSEKRE ALAPOZOTT KUTATÁSOK ÉS FEJLESZTÉSEK. Ihász István

A GLOBÁLIS KLÍMAVÁLTOZÁS: Hazai hatások és válaszok

Általános klimatológia Bevezetés a klimatológiába előadás

Zivatarok megfigyelése műholdadatok segítségével

METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK és MEGFIGYELÉSEK

METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK és MEGFIGYELÉSEK

HAZÁNK SZÉLKLÍMÁJA, A SZÉLENERGIA HASZNOSÍTÁSA

Lelovics Enikő, Környezettan BSc Témavezetők: Pongrácz Rita, Bartholy Judit Meteorológiai Tanszék;

Hidrometeorológiai értékelés Készült november 29.

RÁDIÓSZONDÁS MÉRÉSEKEN ALAPULÓ MÓDSZEREK A FELHŐALAP ÉS A FELHŐBORÍTOTTSÁG MEGHATÁROZÁSÁRA

Meteorológiai információk szerepe a vízgazdálkodásban

Hidegcseppek vizsgálata Európa térségében az ECMWF ERA Interim reanalízis alapján

AZ ELTE KLÍMAMODELLJEI: PRECIS ÉS S REGCM

A szilárd halmazállapotú csapadékelemek olvadásának számítógépes modellezése

VESZÉLYES LÉGKÖRI JELENSÉGEK KÜLÖNBÖZŐ METEOROLÓGIAI SKÁLÁKON TASNÁDI PÉTER ÉS FEJŐS ÁDÁM ELTE TTK METEOROLÓGIA TANSZÉK 2013

A légkör mint erőforrás és kockázat

Meteorológiai Tudományos Napok 2008 november Kullmann László

Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása

Pannon löszgyep ökológiai viselkedése jövőbeli klimatikus viszonyok mellett

Légköri termodinamika

Az RCMTéR projekt: új éghajlati szcenáriók a Kárpát-medencére

METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK és MEGFIGYELÉSEK

BUDAPEST VÁROSI HŐSZIGET-HATÁSÁNAK MODELLEZÉSI LEHETŐSÉGEI

Légköri vízzel kapcsolatos mérések TGBL1116 Meteorológiai műszerek

A REMO modell és adaptálása az Országos Meteorológiai Szolgálatnál

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

A július havi csapadékösszeg területi eloszlásának eltérése az júliusi átlagtól

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

A hosszúhullámú sugárzás stratocumulus felhőben történő terjedésének numerikus modellezése

MŰHOLDAS VÁROSI HŐSZIGET VIZSGÁLAT

TATABÁNYA LÉGSZENNYEZETTSÉGE, IDŐJÁRÁSI JELLEMZŐI ÉS A TATABÁNYAI KLÍMAPROGRAM

Termodinamikai bevezető

Éghajlati információkkal a társadalom szolgálatában

KlimAdat Az éghajlatváltozás magyarországi hatásainak feltérképezése regionális klímamodellszimulációk

ÁLTALÁNOS METEOROLÓGIA 2.

KONTINENSEK ÉGHAJLATA. Dr. Lakotár Katalin

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

ÁLATALÁNOS METEOROLÓGIA 2. 01: METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK ÉS MEGFIGYELÉSEK

Dr Horváth Ákos Füstoszlop Veszprém felett - az ipari baleset meteorológiai körülményei

ÚJ CSALÁDTAG A KLÍMAMODELLEZÉSBEN: a felszíni modellek, mint a városi éghajlati hatásvizsgálatok eszközei

A felhőzet megfigyelése

A FUTÓÁRAMLÁS (JET-STREAM) SZINOPTIKUS KLIMATOLÓGIAI VIZSGÁLATA A KÁRPÁT-MEDENCÉBEN. Zsilinszki Anna, Dezső Zsuzsanna, Bartholy Judit, Pongrácz Rita

REGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS. Alkalmazkodás a klímaváltozáshoz november 28. 1

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

Hangterjedés szabad térben

Felhőképződés dinamikai háttere

Veszélyes időjárási jelenségek

Új klímamodell-szimulációk és megoldások a hatásvizsgálatok támogatására

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

Hidrometeorológiai értékelés Készült január 27.

A projekt bemutatása és jelentősége a célvárosok számára. Unger János SZTE Éghajlattani és Tájföldrajzi Tanszék

lat klímamodellez Szépszó Gabriella Krüzselyi Ilona, Szabó Péter, Zsebeházi Gabriella Klímamodellezı Csoport Éghajlati Osztály

Általános klimatológia gyakorlat

Az állományon belüli és kívüli hőmérséklet különbség alakulása a nappali órákban a koronatér fölötti térben május és október közötti időszak során

A Balaton szél keltette vízmozgásainak modellezése

Szélenergetikai becslések mérési adatok és modellszámítások alapján

Új regionális éghajlati projekciók a klímaváltozás magyarországi hatásainak vizsgálatára

B z o ó L ász s l z M A A le l v e. v ta t g a O s r z s ágo g s o s Me M t e e t o e r o o r l o ógi g a i i a i Sz S o z l o g l ála l t a

A május havi csapadékösszeg területi eloszlásának eltérése az májusi átlagtól

A klímamodellek eredményei mint a hatásvizsgálatok kiindulási adatai

Az ELTE Meteorológiai Tanszék és a Meteorológus TDK tisztelettel meghívja a évi Kari TDK konferenciájára,

Segédlet az előrejelzési vetélkedőhöz. ELTE TTK Meteorológiai Tanszék

Meteorológiai paraméterek hatása a zaj terjedésére Budaörsön az M7-es autópálya térségében

Hőtan I. főtétele tesztek

INTEGRÁLT VÍZHÁZTARTÁSI TÁJÉKOZTATÓ ÉS ELŐREJELZÉS

Az ELTE Meteorológiai Tanszék és a Meteorológus TDK tisztelettel meghívja a évi Kari TDK konferenciájára,

Tájékoztató. a Tiszán tavaszán várható lefolyási viszonyokról

: Éghajlattan I., FDB1301, KVB hét: I. dolgozat

A keveredési réteg magasságának detektálása visszaszóródási idősorok alapján

Átírás:

A HIDEG LÉGPÁRNÁK SZÁMSZERŰ VIZSGÁLATÁNAK LEHETŐSÉGEI Szabóné André Karolina, Bartholy Judit, Pongrácz Rita ELTE Meteorológiai Tanszék, 1117 Budapest, Pázmány Péter sétány 1/A e-mail: karol@nimbus.elte.hu Bevezetés 1978 novemberében Szegeden, a Napfény Városában egy órára sem sütött ki a nap, a Kékestetőn viszont az addigi legmagasabb novemberi napfénytartamot regisztrálták. Ennek egyik oka egy hideg légpárna, amely három hétig uralta hazánk időjárását (Szalma, 1979). A Kárpát-medence tipikus téli félévi időjárási helyzete, a hideg légpárna, a fent leírthoz hasonló időjárási szélsőségeket okozhat: az egész ország ködbe borul, és csak a magasabb hegycsúcsok emelkednek ki belőle. A hegytetőn akár 10 C-kal is magasabb lehet a hőmérséklet, mint a sík vidékeken. Ez az erős inverzió megakadályozza a légszennyező anyagok átkeveredését, amelyek az inverzió alatt feldúsulhatnak, és szmog is kialakulhat. A káros élettani hatások mellett a köd és a szmog, illetve a hideg idő a közlekedést is megnehezítheti. A hosszan tartó fagy zúzmarás köddel és ónos esővel is járhat, ami a távvezetékekre rakódva károkat és áramellátási gondokat okozhat. A jelenség kialakulásának és feloszlásának előrejelzése nagy kihívás a szakemberek számára. A számszerű időjárás előrejelző modellek általában pontatlanul reprodukálják a hideg légpárnás időszakokat. Emellett az időjárási helyzetnek nem létezik számszerű definíciója, megfelelő mérőszámot még nem alkalmaztak a szinoptikus gyakorlatban. Egy ilyen mennyiség és annak viselkedésének ismerete lehetővé tenné, hogy jobban megértsük a hideg légpárnák fejlődési szakaszait, valamint az ilyen időszakok pontosabb előrejelzését. E cikkben az időjárási jelenség bemutatása után egy eddig alkalmazott mérőszámot, majd egy több mint 30 éves, bizonyos szempontból megfelelőbbnek vélt gondolatmenetet mutatunk be a hideg légpárnák számszerű leírására. A hideg légpárna A hideg légpárna egy medencébe zárt hideg légtömeg, amelyet a medencét körülvevő hegyek és egy, a magasban lévő melegebb légtömeg határol. A téli félévre jellemző időjárási jelenség, amely általában magas nyomású helyzetekben alakul ki többféle hatás eredményeképpen. Egy hidegfront után felépülő anticiklon és az ehhez kapcsolódó zsugorodási inverzió (Makainé Császár, 1962), a magasban lejátszódó melegadvekció (Ventúra, 1968), valamint a téli hótakaró is hozzájárulhat létrejöttéhez. A hegyek és az inverzió miatt a hideg légtömeg nem hagyja el a medencét, ahol ennek következtében szélcsendes idő jellemző. A hosszú téli éjszakák, az anticiklonra jellemző derült égbolt és az esetleges hótakaró elősegíti a felszínközeli levegő fokozatos lehűlését, a ködképződést (Makainé Császár, 1986). Az idő múltával a vastag ködtakaró megemelkedik, rétegfelhőzetté alakul. Ez a ködös, borús állapot napokig, vagy akár hetekig is eltarthat. Amennyiben a medencében lévő levegő száraz, erősen lecsökkenhet a hőmérséklete, hosszan tartó fagyos időszakot eredményezve. Ennek az időjárási helyzetnek általában csak egy erős hidegfront, illetve hidegadvekció vet véget (Kerényi és Vadkerti, 1982). 82

A hideg légpárnák csoportosítása A hideg légpárnában lévő hőmérsékleti inverzió alapján két csoportot különböztethetünk meg: amikor az inverzió a felszínről indul, elsőfajú (1. ábra, bal oldal), amikor magasabbról, akkor másodfajú (1. ábra, jobb oldal) inverzióról beszélünk (Ventúra, 1961, 1968). Nedvesség alapján szintén két csoportot különíthetünk el: nedves (ködös, felhős), illetve száraz hideg légpárnákról beszélhetünk. Ez utóbbira példa a 2012. februári eset, amikor a medencébe folyamatosan szárazabb levegő érkezett, megakadályozva a ködképződést. Emiatt az ilyen helyzetekben a levegő sokkal jobban lehűl. Az említett esetben -20 C alatti hőmérsékletek is előfordultak 2 m magasságban. A fagyosság szempontjából való osztályozáshoz Tóth (1984) bevezette a hideg légpárna fagyossági tényezőjét. Ennek segítségével hat csoportba sorolta a légpárnákat a nem fagyostól a keményen fagyosig. A hideg légpárnák számszerű leírása A mély konvekciós helyzetekhez hasonlóan a hideg légpárnák légrétegződési viszonyait is jellemezhetjük egy mérőszámmal. Előbbi esetben a konvektív hozzáférhető potenciális energia (CAPE, Jkg ) használatos, míg utóbbi esetben megfelelő lehet az ún. sekély konvektív potenciális energia ( SCP, Jkg ). Az SCP -t a CAPE képletét (Yano et al., 2005) módosítva számolhatjuk. Az integrálás felső határát Bozóki (1987) alapján hpa-nak választhatjuk, ugyanis a hideg légpárnák általában ez alatt találhatók, így kapjuk az SCP - et: hpa Θ ( ) ( ) vp p Θve p SCP = Rd T ( p) d(ln p), (1) Θ ( p) p0 ve ahol R d = 287Jkg K a száraz levegőre vonatkozó specifikus gázállandó, p 0 a legalsó szint nyomása hpa -ban, T ( p) az adott nyomási szint hőmérséklete C -ban, Θ vp ( p) és Θ ve( p) rendre a felső határról adiabatikusan süllyedő légrész, illetve a környezet potenciális virtuális hőmérséklete K -ben megadva. Egy termodinamikai diagramon ez a mennyiség az állapotgörbe és egy, a hpa-os szintről a felszínre húzott száraz adiabata közötti területet jelenti (1. ábrán a világoskék színnel jelölt területek). Eddigi vizsgálatok (André, 2014) alapján ez a mennyiség jó becslést adott a hideg légpárnás időszakok azonosítására. Emellett a numerikus időjárás előrejelző modellek is pontosabban reprodukálták ennek értékeit, a nedvességhez vagy a 2 m-es hőmérséklethez képest. Az 1. ábrán azonban látható, hogy a 2011. november 20-án, a hideg légpárnában lévő inverzió teteje hpa felett helyezkedett el. Tehát az SCP nem minden esetben ad pontos információt a hideg légpárna energia hiányáról. Tóth (1984) ennél precízebb számítási módszert írt le, amelyet leegyszerűsítve mutatunk be. Vezessük be a hideg légpárna energiadeficitjének fogalmát ( D (E), Jkg ). Ez a mennyiség hasonlít az SCP -re, azzal a különbséggel, hogy az integrálást az inverzió tetejétől indítjuk (ahol a legmagasabb a hőmérséklet), illetve értéke pozitív, ha a rétegződés a száraz adiabatikusnál stabilabb. 83

1998.12.29. 00 UTC 2011.11.20. 00 UTC 1. ábra: Elsőfajú (bal oldalon) és másodfajú (jobb oldalon) hideg légpárna budapesti rádiószondás felszállások alapján: a hőmérséklet (piros) és a harmatpont (kék) profilja, illetve az SCP -nek megfelelő (világoskék) terület (bővebb magyarázat a szövegben). Forrás: a Wyoming-i Egyetem honlapja Az SCP és Tóth (1984) féle egyszerűsített gondolatmenet közötti különbséget a 2. ábra szemlélteti a 2011. november 20-i, budapesti rádiószondás felszállás alapján. A bal oldalon a világoskék terület a korábban ismertetett SCP, a jobb oldalon pedig a hideg légpárna energiadeficitje szerepel ugyanolyan színnel. 2. ábra: Az SCP és Tóth (1984) gondolatmenete közötti különbség szemléltetése (rádiószondás felszállás: Budapest, 2011. november 20. 0 UTC) (bővebb magyarázat a szövegben) A gondolatmenetben kiemelt szerepe van a következő állapotjelzőknek (2. ábra, jobb oldal): az inverzió tetejének hőmérséklete ( Tr ), az onnan a felszínre húzott száraz adiabata felszíni hőmérséklete ( Ta ), a 2 m-es hőmérséklet ( Tt ), illetve a hideg légpárnás réteg középhőmérséklete ( Tk ). Az elsőfajú hideg légpárna kialakulását az ún. energiadeficit relatív paraméterével követhetjük nyomon, amely az alábbi képlettel számolható: D( E ) R( E ) =, (2) e( a ) ahol e(a) -t a 2. ábrán a zölddel bekeretezett terület szemlélteti, azaz a Tr izoterma és a ( Tr, p r ) pontból a felszínre húzott száraz adiabata közötti terület. R(E ) különböző légrétegződések esetén más-más értéket vesz fel. Kiindulásként tegyük fel, hogy a légoszlopban a hőmérséklet száraz adiabatikusan csökken felfelé, ekkor R( E ) = 0, mert D( E ) = 0 Jkg. A felszínközeli levegő a kisugárzás miatt elkezd hűlni, majd a rétegződés izotermmé válik. Ekkor D( E ) = e(a ), tehát R( E ) = 1 lesz. Ha a lehűlés tovább folytatódik, inverzió alakul ki, és R( E ) > 1 lesz, mert D( E ) > e(a). 84

A hideg légpárnák veszélyességét a hőmérsékletük is befolyásolja. Ezt a Tóth (1984) által bevezetett fagyossági tényezővel vehetjük figyelembe, melyet az alábbiak szerint számolhatunk: e( n ) f =, (3) D( E ) ahol e(n) az állapotgörbe negatív hőmérsékleti tartományba eső részének energiaszintje (2. ábra, jobb oldal, sötétkék terület, Jkg ). Minél nagyobb az f értéke, annál fagyosabb a hideg légpárna. Az állapotgörbe pozitív hőmérsékleti tartományba eső részének energiaszintjét e( p ) -vel jelöljük (2. ábra, jobb oldal, bordó területek, Jkg ). Felhasználva e( p) -t, e(n) -t, azok hányadosát, illetve D(E ) -t, a hideg légpárnákat fagyosság alapján hat csoportba sorolhatjuk (a 2 5. kategóriákat a 3. ábra szemlélteti): 1. Nem fagyos, ha e(n) = 0 Jkg, azaz f = 0, e( p ) > 2, 2. Gyengén fagyos, ha e( n ) 1 e( p ) 3. Közepesen fagyos, ha < < 2, 2 e( n ) e( p ) 1 4. Erősen fagyos, ha 0 < <, e( n ) 2 5. Teljesen fagyos, ha e( p ) = 0 Jkg, illetve 6. Keményen fagyos, ha e(n) = D( E ), Ta < 0 C. 3. ábra: A hideg légpárnák fagyosság szerinti osztályozása: a fagyos kategóriák elhelyezkedése az e( p ) e( n) számegyenesen Amennyiben matematikailag teljesen korrektek szeretnénk lenni, akkor a közepesen fagyos csoportba csak azok az esetek kerülnének, amelyeknél a hányados 1, azaz amikor az állapotgörbe negatív és pozitív hőmérsékleti tartományba eső részének energiája megegyezik. A gyengén és erősen fagyos kategóriában az 1 feletti és alatti értékű esetek lennének. Tóth (1984) az egyenletesebb eloszlás érdekében javasolta a fent leírt felosztást. Tóth (1984) célul tűzte ki, hogy a fentebb ismertetett állapotjelzőket (a fontosabb hőmérsékleteket) és a szélirányt, illetve szélsebességet, valamint az ezekből származtatott mennyiségeket tanulmányozzuk. Azok időbeli és térbeli viselkedésének ismeretében prediktorrá válhatnak, azaz segíthetnek előrejelezni a hideg légpárna kialakulását, erősödését, gyengülését, illetve feloszlását. Ezért célunk ennek gyakorlati megvalósítása. Összefoglalás, tervek A hideg légpárna kiemelt jelentőségű időjárási jelenség, amelynek az előrejelzése nagy kihívás a szinoptikus szakemberek számára. Munkájukat támogatná a Tóth (1984) által leírt parametrizáció gyakorlati alkalmazása. Ennek segítségével számszerűsíthetjük a hideg légpárna energiadeficitjét, fagyosságát és elsősorban az elsőfajú típus kialakulását. A hideg légpárna energiadeficitje csak akkor számítható, ha van inverzió a vizsgált 85

légoszlopban. Értéke erősen függ az alkalmazott inverziókereső módszertől. Ezzel szemben a korábban is használt SCP mennyiséget minden esetben ugyanazon szint adatainak felhasználásával kiszámolhatjuk, ami egyértelműen megkönnyíti a használatát. A fagyosság alapján hat hideg légpárna csoportot különíthetünk el. Egy adott időszak során a hideg légpárna több fagyossági értéket is felvehet, ami összefüggésben lehet a fejlettségi fokával, azonban ennek bizonyításához a mérési adatok további részletes vizsgálata szükséges. Napjainkban már számos rádiószondás felszállás adata elérhető, illetve a számítógépek is alkalmasak a fent bemutatott mennyiségek kiszámolására, és azok megjelenítésére. Ezen eszközök felhasználásával esettanulmányok, statisztikai elemzések készíthetők a hideg légpárnák múltbeli viselkedéséről, jellemzőiről: a hideg légpárnás időszakok gyakoriságáról, hosszáról, erősségéről, fagyosságáról, stb. Az értékelési munka során meghatározhatunk olyan határértékeket, amelyek alapján a jelenség számszerű definícióját is kidolgozhatjuk, majd ezt felhasználva egy hideg légpárna kereső algoritmus elkészítése is lehetővé válik. A hideg légpárnák múltbeli statisztikus vizsgálatát követően regionális klímamodell szimulációk felhasználásával térben és időben is részletesebben vizsgálhatjuk a jelenséget. Ehhez mindenekelőtt a modell validációját kell elvégeznünk, ami a modelladatok mérési adatokkal való összevetését jelenti. Ezt követően kerülhet sor a jövőben várható változások vizsgálatára. Ez azért fontos, mert a hideg légpárnák a nagy albedójú köddel, rétegfelhőzettel befolyásolják a sugárzás-háztartást, ami jelentős hatást gyakorol az éghajlatra. Hivatkozások André, K., 2014: Az OpenIFS adaptálása Kárpát-medencei hideg légpárnás helyzet vizsgálatára. MSc diplomamunka, Eötvös Loránd Tudományegyetem, Budapest, (témavezető: Gyöngyösi A.Z.). 38p. Bozóki, I., 1987: Folyamatvizsgálat egy meteorológiai jelenség kapcsán. Meteorológiai tanulmányok, 61. OMSZ, Budapest. Kerényi, N., Vadkerti, F., 1982: Hosszan fennmaradó hideg-légpárna a Kárpát-medencében. Légkör, 27 (2): 17 18. Makainé Császár, M., 1962: Zsugorodási inverziók erősödő anticiklonban. Időjárás, 66: 97 100. Makainé Császár, M., 1986: Hideg-levegőpárna stagnálása a Kárpát-medencében. Meteorológiai tanulmányok, 55. OMSZ, Budapest. Szalma, J.-né., 1979: Az időjárás szélsőségei Magyarországon 1978. Légkör, 24 (1 2): 26 27. Tóth, P., 1984: Parametrizáció bevezetése hideg-légpárnák keletkezésének és feloszlásának analízise céljából. Meteorológiai tanulmányok, 51. OMSZ, Budapest. Ventúra, E., 1961: Talajmenti inverziók megjelenése Budapest felett. Beszámolók, 6 12. OMSZ, Budapest. Ventúra, E., 1968: A Budapest fölött észlelt hőmérsékleti inverziók jellemzői. Időjárás, 72 (3): 166 174. Yano, J.-I., Chaboureau, J.-P., Guichard, F., 2005: A generalization of CAPE into potential-energy convertibility. Q. J. R. Meteorol. Soc., 131: 861 875. doi:10.1256/qj.03.188 86