Каким бы удивительным это не показалось всем, кто не следит за исследованиями тропических циклонов (ТЦ) на постоянной основе, однако на сегодняшний день в тропической метеорологии не существует единого мнения о зарождении ТЦ. Такой неутешительный итог подвел всемирно известный американский исследователь ураганов К. Эмануэль в своей обзорной работе, написанной к 100-летию Американского метеорологического общества [1].

На этом фоне с большим трудом пробивается фундаментальное представление о тропическом циклогенезе как крупномасштабной вихревой неустойчивости, реализующейся в условиях обратного переноса энергии в спиральной атмосферной турбулентности. Данная интерпретация была предложена учеными ИКИ РАН на основе теории турбулентного вихревого динамо 40 лет назад [2]. В теории динамо обосновано существование порога возбуждения неустойчивости и количественного критерия для её диагностики, которым является кинетическая энергия формирующейся вихревой системы. Однако на тот момент гипотезой был не только механизм вихревого динамо, но и само существование спиральной турбулентности в атмосфере.

В 2009‒2015 гг. в серии российско-американских работ с участием автора было впервые доказано существование спиральной атмосферной турбулентности, генерируемой вихревой облачной конвекцией в тропиках. Это позволило применить теорию вихревого динамо и разработать численную диагностику зарождения ТЦ.

Развитие этих исследований в 2020-2023 гг. [3] подводит к сценарию зарождения ураганных вихрей, в основе которого лежит двухмасштабное динамо. Такой процесс предполагает не последовательную передачу энергии по всему спектру масштабов от малых к большим, а её переброс, как происходит в тропической атмосфере Земли – от масштаба вращающихся облачных башен, 10-30 км, на мезомасштабы порядка сотен километров циркуляционной системы формирующегося ТЦ.

Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках программы «Мониторинг», № государственной регистрации 122042500031-8. Пост-обработка американских данных облачно-разрешающего численного моделирования осуществлялась автором при частичной поддержке Национального научного фонда США по гранту ATM-0733380.