Ханна параметры фигуры. Дизайнерские начинания Ханны и съемки для мужских журналов

Певицу Ханну зовут Анна Иванова. 28-летняя девушка – многократная победительница конкурсов красоты. Яркая и талантливая, она успешно делает карьеру в российском шоу-бизнесе.

Муж Ханны Павел Курьянов

В 2010 Анна выиграла важный конкурс − Miss Kemer International. Он проходил в Турции. Именно там она познакомилась с будущим мужем Павлом Курьяновым (Пашу). Он – директор известного лейбла Black Star, лучший друг рэпера Тимати и его правая рука.

Павел Курьянов

Павла заинтересовала эффектная блондинка, но лишь мимолетно. Молодой человек позже отметил, что она была не похожа на «обычных манекенщиц с красивой фигурой и пустой головой». Они немного поговорили, обменялись телефонами.

«Муж ❤️»

2 года молодые люди общались как приятели. Они виделись время от времени в компании общих друзей, но о романе речи не было.

У певицы был молодой человек, Пашу «был избалован женским вниманием».

«He makes me so happy ❤️»

Как утверждает Ханна, во время одной встречи пришло озарение.

«Мы поняли, что любим друг друга и должны быть вместе».

Предложение руки и сердца Павел сделал девушке на День Святого Валентина, во время праздничного ужина. Обстановка была очень романтичной. Анна отмечает, что супруг умеет делать красивые жесты.

Павел умеет очаровывать

В июле 2015 они расписались в московском ЗАГСе, но пышная свадебная церемония прошла за границей, на острове Капри.

«Это был самый незабываемый день в моей жизни»

Праздник получился просто шикарный, о чем свидетельствуют многочисленные фото.

Ханна говорит, что на подготовку ушло полгода. Звезда отмечает, что до Курьянова у нее не было серьезных отношений с мужчинами.

«Я никого не любила так сильно, как люблю Пашу, поэтому можно сказать, что до него у меня не было любовных связей».

Супруг продвигает девушку как певицу, и, как говорит Ханна, работа – это единственная тема, из-за которой они ссорятся: «Он часто на меня кричит, я обижаюсь, а он не понимает – в чем дело? Критика же по делу, а не в мой адрес. Правда, все это быстро проходит».

Певица Ханна ждет ребенка

В апреле знаменитости посетили одно светское мероприятие, на котором объявили, что Ханна ждет ребенка. Роды планируются на сентябрь.

Ханна и Павел ждут ребенка

Пол малыша уже можно определить, но молодые люди не хотят знать. Певица говорит, что не имеет значения, кто родится, лишь бы ребенок был здоров.

«Пашу хочет мальчика, а я – дочку».

Ханна легко переносит беременность. Она продолжает активно гастролировать, записывать новые композиции.

Уйти в декретный отпуск девушка собирается в конце июня. Супруги пока не решили, где пройдут роды. Скорее всего, в Германии, но точно неизвестно.

Как сегодня живет семья Ханны и Пашу

Анна и Павел живут в шикарных апартаментах в центре Москвы. Они много путешествуют. Любимое место отдыха – Мальдивы. Там они провели первую годовщину свадьбы.

В семье есть несколько автомобилей от ведущих брендов. Певица, кстати, отлично водит машину: «Мне нравится быть за рулем. Это так удивительно, когда огромный тяжелый автомобиль слушается хрупкую женщину».

Ханна любит быть за рулем

Анна планирует вернуться к работе почти сразу после родов. Для новорожденного наймут няню.

Ханна и Пашу

Девушка говорит, что не может позволить себе полноценный 3-летний декретный отпуск.

«Я хочу сама зарабатывать деньги. Для меня неприемлемы высказывания, что меня обеспечивает муж-продюсер».

Сейчас Анна заканчивает , и несколько месяцев будет отдыхать, готовиться к родам.

«Если я работаю, то работаю без перерывов»

Она много общается с поклонниками в Инстаграм, публикует свежие фото и видео, отвечает на самые интересные вопросы. !

Кто из голливудских красоток изменился до неузнаваемости

Кто из голливудских красоток изменился до неузнаваемости

В погоне за молодостью и красотой голливудские звёзды идут на все. Походы к пластическому хирургу давно стали для них чем-то сродни визитам к стоматологу. В итоге, раз за разом ложась под нож, знаменитости порой забывают, как же они выглядели прежде. Многократная пластика радикально меняет их черты – порой до неузнаваемости.

В 80-е и 90-е годы Дэрил Ханна была одной из первых красавиц Голливуда. Со своими белокурыми волосами и голубыми глазами актриса легко нашла спрос в мире кино, чему немало поспособствовал ее родной дядя, талантливый кинооператор, получивший за свой труд две премии «Оскар». Ангельская внешность Дэрил обеспечивала ей роли нежных возлюбленных и сказочных героинь. Но, многократно сделав пластику, актриса изменилась практически до неузнаваемости. Зато где-то в перерывах между операциями она получила роль одноглазой злодейки в культовом фильме «Убить Билла». К слову, мало кто знает, что у Дэрил нет фаланги на указательном пальце: она получила увечье в доме своей бабушки, когда ей было 3 года. В фильмах Ханна всегда скрывает это. Она часто носит перчатки или прячет руки в карманы.

Американская телезвезда, певица и постоянная героиня светской хроники

Хейди Монтаг широко прославилась тем, что за один день сделала сразу десять пластических операций. Все операции были сделаны в ноябре 2009-го. Среди них — инъекции ботокса, мини-подтяжка бровей, коррекция предыдущей операции по изменению формы носа, инъекции в область щек для увеличения объема, подтяжка подбородка, липосакция шеи, пластика ушей, подтяжка и очередное увеличение груди, липосакция на талии и бедрах, а также увеличение ягодиц с небольшим изменением их формы. По мнению экспертов, это — чрезмерное количество хирургических вмешательств для одного дня. Да и сама Хейди спустя год начала испытывать дискомфорт от своего нового тела и все чаще говорить – мол, не стоило так горячиться и переделывать себя «от и до». В итоге в свои 25 лет Хейди выглядит как ходячее пособие по пластической хирургии. А то ли еще будет?

Дженис Дикинсон , позиционирущая себя как первая в мире супермодель, родилась в те времена, когда Наоми Кэмпбелл и Синди Кроуфорд , которые сегодня считаются «ветераншами» модельного бизнеса, еще не было и в проекте. В последние годы Дженис возродилась из пепла и стала суперпопулярна благодаря реалити-шоу «Модельная школа ведьмы Дженис». В России его показывали по каналу МТV-Россия. Кстати, Дикинсон не скрывает, что её лицо перекроено скальпелем хирурга, и на нем нет живого места от ботокса. Недавно она даже снялась в документальном фильме канала АВС, посвящённом пластике, сделав себе «уколы красоты» прямо перед камерой. Тем не менее, усилия хирургов больше не помогают: лицо 57-летней Дженис выглядит пугающе.

Разгульный образ жизни все больше сказывается на внешности

Линдси Лохан : остатки былой красоты, которые еще не разрушили алкоголь, курение и кокаин, актриса усиленно «приканчивает» с помощью пластической хирургии. То, что Линдси и раньше не брезговала подправлять свою внешность у пластических хирургов, не было секретом – в свое время актриса увеличила себе грудь. Теперь дело дошло до губ: очевидно, что Линдси перестаралась, вкачивая в них силикон. В итоге рот звезды выглядит как два безобразных «вареника», а сама актриса теперь смотрится гораздо старше своего возраста.

Лиза Ринна — американская телеведущая, актриса, бизнесвумен и светская львица. Она известна по своим ролям Тейлор Макбрайд в телесериале «Мелроуз Плейс», где она снималась в 1996-1998 годах, и Билли Рид в сериале «Дни нашей жизни». Ринна не скрывает то, что она неоднократно делала пластические операции и использовала ботокс.

Она говорит, что не жалеет об этом, но понимает, что нужно уметь вовремя остановиться. Судя по всему, пока что остановиться у нее не получается.

Еще в недалёком 1997 году Донателла Версаче выглядела совершенно по-другому, чем сейчас. То ли годы нелёгкого труда на благо оставленного братом в наследство модного дома так подкосили дизайнершу, то ли многочисленные пластические операции и неуемная любовь к солярию.

В 1982 году Джоан Риверс выглядела, может быть, и не очень привлекательно, зато походила на нормального человека. Сейчас актриса выглядит как гуманоид – настолько трансформировались ее черты после многочисленных пластических операций и уколов ботокса. Не так давно артистка призналась в ток-шоу, что в общей сложности она перенесла 739 процедур! Правда, стоит отметить, что Джоан сейчас – 78 лет. И еще неизвестно, как бы она выглядела без пластики.

Популярная российская исполнительница, выступающая под сценическим именем Ханна, появилась на отечественной эстраде сравнительно недавно. Настоящее имя артистки Анна Иванова, и она в прошлом месяце отпраздновала свой 26-й день рождения. О карьере певицы она мечтала с раннего детства, однако, помимо этого девушка еще и профессионально занималась спортивными танцами, и участвовала в различных соревнованиях, как в России, так и за рубежом. Девушка даже была кандидатом в мастера спорта по бальным танца, но, в какой-то момент желание петь, все же, взяло гору. К слову, Ханна также регулярно принимала участие в конкурсах красоты где занимала призовые места, и даже является обладателем титула «Мисс Чувашия»-2009. Исполнительница действительно выглядит невероятно эффектно, её откровенные фотосессии украшают страницы самых популярных глянцевых изданий, и она является желанной гостьей всех звездных тусовок.

Ханна предпочитает яркий макияж, носит густые и длинные нарощенные ресницы, а также наращивает волосы. Однако, это не единственные хитрости, к которым прибегает исполнительница, что бы выглядеть так ярко и привлекательно. Оказывается, она давно и близко подружилась с пластической хирургией и сильно преобразила ту внешность, которая была дана ей природой. Собственно, это заметно и невооруженным глазом, однако, если сравнивать снимки, на которых запечатлена Ханна до и после пластики, то разница особенно очевидна. Нельзя сказать, что раньше она выглядела хуже, но, однозначно, иначе. Молодая певица практически никогда и нигде не появляется без яркого макияжа и безупречной укладки, и очень любит рассказывать о тех бьюти-средствах, которыми она сама постоянно пользуется.

Естественно, поклонников исполнительницы немало интересует вопрос о том, как же выглядит их любимица без капли декоративной косметики на лице. По словам самой артистки, без косметики она себя комфортно чувствует только в том случае, когда её кожа загорелая, потому как в таком состоянии она выглядит более гладкой, здоровой и безупречной. Однако, румяна она наносит даже в этом случае, чтобы подчеркнуть скулы, без этого Ханна вообще не выходит из дома. Также перед выходом на улицу, она, непременно, подкрашивает ресницы, выравнивает тон кожи, и наносит на губы полупрозрачный блеск. Но, следуя модной ныне тенденции, Аня решила также разместить на своей личной страничке в соцсети «инстаграм», безмакияжное селфи. Трудно сказать, действительно ли на этих снимках певица запечатлела себя полностью без косметики, но без яркого декоративного мэйк-апа она выглядит, однозначно, моложе своего паспортного возраста. У Ханны ухоженная светлая кожа без каких-либо изъянов, выразительные глаза, а вот губы подверглись хирургической коррекции, возможно, артистка также исправила нос и подкорректировала скулы, однако, утверждать это однозначно мы не будем. Кроме того, певица утверждает, что в большинстве случаев сама наносит себе макияж, так как не доверяет визажистам, которые, по её мнению, скорее, все испортят, чем сделают то, что она от них хочет получить.

А вы знаете, кто такая Ханна (певица)? Биография этой очаровательной блондинки вам известна? Если нет, то рекомендуем ознакомиться со статьей. В ней содержится актуальная и правдивая информация о ее персоне. Желаем приятного чтения!

Ханна, певица: биография

Анна Иванова — так по-настоящему зовут нашу героиню. Она родилась 23 января 1991 года в столице Чувашии — Чебоксарах. Девушка воспитывалась в обычной семье со средним достатком.

С ранних лет Аня занималась музыкой и спортивными танцами. На ее счету участие в десятке конкурсов красоты. В 2009 году девушка завоевала титул «Мисс Чувашия».

Когда же наша героиня начала покорять российский шоу-бизнес? Произошло это в 2013 году. Именно тогда Анна исполнила композицию «Я просто твоя». Вскоре был снят одноименный клип. Яркая и привлекательная артистка вызвала интерес у зрителей.

Приятный голос, стройная фигура, умение красиво двигаться — это главные достоинства, которыми обладает Ханна (певица). Песня «Потеряла голову» (2015) принесла ей всероссийскую известность. Клип на эту композицию просмотрели сотни тысяч интернет-пользователей. Отличный результат, неправда ли?

На сегодняшний день в творческой копилке Ханны 14 песен, 7 клипов и десятки концертов. И это только начало ее карьеры.

Личная жизнь

Совсем недавно наша героиня вышла замуж за своего любимого мужчину известным в столичной тусовке по прозвишу Пашу. Пара мечтает о детях, а пока наслаждается друг другом.

Ханна, певица: до пластики

Чтобы понять, как она изменилась, достаточно посмотреть на ее фотографии 3-5-летней давности. Перед нами стройная девушка с выразительными глазами и милой улыбкой. Даже не верится, что это восходящая звезда российского шоу-бизнеса — Ханна. Певица до пластики выглядела просто и даже невзрачно.

После переезда в Москву девушка занялась преображением своей внешности. Для начала она перекрасилась в блондинку (ее природный цвет волос — темно-русый). Ханна немного изменила форму носа. Ринопластика прошла успешно. И уже спустя пару недель красавица смогла оценить результаты. Носик получился аккуратным и симпатичным.

Многие завистницы уверены в том, что Анна делала операцию по увеличению груди, а также корректировала скулы. Однако певица категорически отрицает это. Она готова увеличить грудь, но только после рождения ребенка. Что же касается скул, то их девушка подчеркивает с помощью грамотно подобранного макияжа.

Ханна обращалась за помощью к косметологам и стоматологам. Блондинка сделала татуаж бровей, с помощью ботокса, отбелила зубы. Таким образом, она превратилась в «тюнингованную» красотку.

А вот подтянутая фигура не является результатом хорошей работы хирургов. Это заслуга самой Анны.

Секреты стройности и красоты

О том, как выглядела Ханна (певица) до пластики, мы рассказали. Теперь раскроем секреты ее стройности и привлекательности. Можете брать блокнот с ручкой и записывать.

Секрет №1 — сбалансированное питание. Есть надо по 5-6 раз в день небольшими порциями (200-250 г). Ханна является вегетарианкой. Поэтому в ее рационе отсутствуют рыба и мясо. А вот молочные продукты она с удовольствием употребляем в пищу. Девушка навсегда отказалась от сахара, выпечки и фаст-фуда.

Секрет №2 — умеренные физические нагрузки. Несколько раз в неделю певица Ханна отправляется в спортзал, где занимается на тренажерах. Главное — проработать разные группы мышц. По утрам девушка бегает и делает дыхательные упражнения.

Секрет №3 — массаж. Она делает его сама. Просто массирует руками определенные точки на лице и теле. Иногда Аня зовет на помощь своего мужа. Он делает возлюбленной массаж, используя специальные масла.

Секрет №4 — уход за кожей лица. Наша героиня предпочитает косметику, в которой нет красителей, парабенов и спирта. С утра Анна протирает лицо пенкой, а потом — мицеллярной водой. Затем наносит дорогой увлажняющий крем. Все эти средства блондинка берет с собой, уезжая на гастроли.

В заключение

Теперь вы знаете, где выросла и как попала на сцену Ханна. Певица до пластики была обычной девушкой с хорошей фигурой. А сейчас столичные дамы считают ее чуть ли не идеалом женской красоты. Сколько лет певице Ханне? Всего 25. А она уже многого добилась: вышла замуж, стала известной певицей, успешной моделью. Давайте пожелаем ей творческого процветания и семейного благополучия!

ДЕТСТВО ХАННЫ

Анна Иванова родилась в городе Чебоксары, 23 Января 1991 года. Как рассказывает сама Анна, воспитывали её мама и бабушка, они же и стали для дочки главной опорой и поддержкой. Отца у малышки не было, но она ни когда не чувствовала себя ребенком из неполноценной семьи, дедушка заменил ей отца, а бабушка и мама вложили в неё столько любви и доброты, что это перекрывало всё! С малых лет девочку тянуло к творчеству, Ханна посещала музыкальную школу по классу фортепиано, и одновременно увлекалась бальными танцами. Учась в школе, девочка выступала в ансамбле на благотворительных концертах, а так же активно принимала участие во всех школьных мероприятиях. Что касается спорта, юная леди тоже не отставала и неоднократно участвовала различных соревнованиях проводимых в России.

Певица Ханна в юности

В 2006 году переехав в Москву, Анна сразу же попадает в один из престижнейших танцевальных клубов страны «Алеко». В Последующие годы девушка несколько раз становилась победительницей различных конкурсов красоты (например: «Мисс Волга 2009», «Miss Viva Volga-Don 2010»), и даже была финалисткой в конкурсе «Мисс Россия 2010». В 2011 году, Ханна уезжает в Лос-Анджелес, там поступает в Нью-Йоркскую академию кино (New York Film Academy) на специальность актер кино, и в этом же году она переезжает в город Киев, пробует себя и свои способности в сериалах («Бардак», «Семейные мелодрамы» и т.д.).

НАЧАЛО КАРЬЕРЫ ХАННЫ

Сольную карьеру Ханна начала с 2014 года и открыла её с песни «Я просто твоя». Весной совместно с Егором Кридом записываю композицию под названием «Скромным быть не в моде», которая звучит на всех музыкальных телеканалах страны. В Октябре, Анна стала ведущей популярного телеканала RU TV. В 2015 году Ханна представила новый сингл «Мама, я влюбилась», песня настолько полюбилась всем радиослушателям, что стала абсолютным хитом.

Ханна клип «Мама, я влюбилась»

Осенью Анна снова представила композицию под названием «Потеряла голову» и в очередной раз поклонники высоко оценили её творчество. Через год певица выпустила еще один трек «Омар Хайям».

Ханна клип «Потеряла голову»

ЛИЧНАЯ ЖИЗНЬ ХАННЫ

Ханна с 2015 года счастлива в браке, её избранником стал директором лейбла Black Star Inc Павел Курьянов. Он же и занимается продвижением её творчества. Познакомилась пара на одном из конкурсов красоты, где Анна заняла первое место.

Анна Иванова и Павел Курьянов

ХОББИ ХАННЫ

Как признается сама певица, её хобби — это шахматы! Удивительно, но, оказывается не так много людей умеют играть в шахматы. Ханна со своим мужем играют в них, при любой возможности, будь они в аэропорту или ресторане. Анна уверена, что эта игра помогает ей развивать ход мыслей, учится быстро принимать решения и просчитывать каждый шаг наперед. К тому же это очень увлекательно и одновременно полезно!

Талантливая певица Ханна

Модный блогер Леони Ханне — о карьере, нелюбимых трендах и новых проектах

За инстаграмом Леони Ханне следят более 2 млн подписчиков, в своем аккаунте девушка делится модными лайфхаками, рассказывает о трендах и демонстрирует оригинальные образы. Ее коллекции одежды, обуви и сумок может позавидовать любая модница, ведь там есть все новинки и культовые модели известных брендов. Даже во время карантина Леони не стала отказываться от ярких нарядов и ходила по дому в перьях, вечерних платьях и на каблуках, а также нашла время для того, чтобы ответить на вопросы Glamour.ru.

– После окончания университета ты работала консультантом по стратегическому развитию. Почему ты решила все бросить и заняться модой? С чего начался твой путь блогера и как статус Instagram-инфлюенсера повлиял на твою жизнь?

Когда мне было 16 лет, я начала работать в бутике одного немецкого бренда. После поступления в университет я стала совмещать работу с учебой. Так что как только я достигла возраста, позволяющего работать, я сразу же окунулась в индустрию моды. Я всегда хорошо училась — и в школе, и в университете, поэтому знакомые часто советовали мне развивать аналитическое мышление и думать о работе с числами. Они не догадывались, что моей страстью всегда была мода. У родителей не было много денег, но моя мама всегда следила за тенденциями и выглядела превосходно. Я же еще ребенком любила наряжаться и экспериментировать со стилем — можно сказать, что тяга к моде была в моей ДНК.

– Ты когда-нибудь жалела, что ушла из крупной стратегической компании в модную индустрию?

Вовсе нет! Наоборот — однообразные дни в консалтинге подтолкнули меня к развитию страницы в Instagram. Я всегда мечтала работать на себя, наличие босса и постоянный контроль за моими действиями — это не для меня!

– Какие связанные с модой онлайн-ресурсы ты можешь порекомендовать? Какими из них ты пользуешься сейчас, а какие помогли тебе в начале карьеры?

Я всегда любила модные журналы. Когда была подростком, часто покупала InStyle Germany. Но чем дольше я работаю в модной индустрии, тем чаще пользуюсь онлайн-ресурсами. Каждый раз, когда я еду на поезде Лондон–Париж, с удовольствием читаю, например, Harper’s Bazaar UK или Vogue. На многие журналы, которые мне по душе, я подписана в Instagram — мне нравится пролистывать их ленту с анонсом материалов сайта. Когда что-то привлекает мое внимание, я перехожу по ссылке и читаю статью полностью. Получается, что я слежу за модой с помощью мобильных приложений.

– С какими брендами ты сотрудничала в начале своей карьеры инфлюенсера?

Когда я всерьез начала развивать свой Instagram и впервые поехала на Неделю моды, у меня было около 1000 подписчиков. Вскоре я начала сотрудничать с Net-A-Porter. Одним из первых международных брендов, с которым я работала, был Tory Burch. Именно они позвали меня на Неделю моды в Нью-Йорке. Потом поступило предложение от Dior — до сих пор помню, как они пригласили меня на кофе, чтобы познакомиться. Это было начало большой истории любви! Конечно, потом были и другие авторитетные бренды, но именно Dior был первым люксовым брендом, с которым я начала работать.

– С какими дизайнерами и брендами тебе нравится работать больше всего?

Есть масса брендов, которые я люблю. Например, у меня особенные отношения с Louis Vuitton, это бренд не для всех, работать с ним всегда было моей мечтой. Все началось в прошлом году, когда они пригласили меня на большой проект в Лос-Анджелесе, после этого я ездила с их командой в Сеул, приняла участие в их рождественской кампании, а также стала героиней Louis Vuitton в нескольких немецких журналах. В течение всего этого времени я чувствовала поддержку команды Louis Vuitton, поэтому могу сказать, что это один из брендов, с которыми мне нравится работать.

– Твой менеджер и твой бойфренд – это один и тот же человек. Насколько сложно совмещать и в то же время разделять работу и отношения?

С самого начала карьеры мы были вместе. Мы по-прежнему вместе 24 часа в сутки 7 дней в неделю. К счастью, наши отношения всегда основывались на том, что мы оба ценим друг друга, поэтому даже после более чем четырех лет путешествий по миру мы все еще наслаждаемся общением друг с другом! Выстроить эффективную и успешную работу со своей половинкой не так-то просто, но мы справились. Мы вместе учились в университете и не раз сталкивались с конкуренцией — например, когда мы, будучи еще студентами, основали нашу первую компанию. В общем, наши отношения были предопределены возможностью создания чего-то большего вместе.

– Расскажи о последних тенденциях в мире моды: что тебе нравится и не нравится?

Я думаю, сегодня существует так много тенденций, что трудно сказать, какая из них более актуальна лично для меня. Все зависит от сезона. Весной и летом я обожаю яркие цвета. Например, крутые оттенки можно найти у Jacquemus, а Amina Muaddi демонстрирует отличное понимание моды. Во время месяца моды я провела некоторое время с EÉRA, они тоже очень креативны. Тенденции, которые мне не нравятся? Их не так много. Например, я не тот человек, которому по душе «канадский смокинг», — я не большая поклонница денима. Также не люблю футболки с милыми напечатанными посланиями.

– Расскажи про свои коллаборации с брендами. Планируешь ли в будущем запускать собственные модные проекты?

Недавно я выпустила капсульную коллекцию с Amazon Fashion. Она оказалась действительно успешной, потому что была создана на заказ. Мы не предполагали, что она будет полностью распродана, но так получилось, что большинство вещей действительно были раскуплены до последнего экземпляра. Моя вторая капсульная коллекция, с iDeal of Sweden, — это чехлы на iPhone, которые также пользовались большим успехом. А вскоре я планирую запустить проект с одним брендом и Net-A-Porter, но об этом чуть позже.

– На твой взгляд, каковы главные отличительные черты модной индустрии в Германии?

Индустрия моды в Германии очень интересна. У нас есть Берлинская Неделя моды, но, к сожалению, она довольно маленькая. В Германии много творчества, особенно в Берлине, но крупные бренды, как правило, покидают страну и выходят на мировой рынок. Немецкая экономика сильна, и многие влиятельные люди в фэшн-индустрии вышли именно отсюда, но я не могу сказать, что в Германии хорошие условия для развития модного бизнеса. Здесь не так много брендов, которые мне нравятся. Это, кстати, одна из причин моего переезда в Лондон! Мода здесь более захватывающая.

– Какой город, на твой взгляд, самый комфортный и перспективный для развития модного бизнеса?

На данный момент Лондон — самый космополитичный город Европы. Здесь легко жить, потому что деловой язык — английский, люди очень быстрые, а экономика сильная. Я также думаю, что большой потенциал имеет Милан. С момента Brexit многие компании и предприниматели стремятся переехать из Великобритании в Милан, и город становится более интернациональным. Я думаю, что самый большой потенциал в Европе у Милана, Лондона и Парижа. Но лично я голосую за Великобританию, так как она более интернациональна, здесь легко жить, даже если ты из другой страны.

– Ты очень много путешествуешь. Какой у тебя любимый город?

Париж! Он всегда был и будет моим любимым городом на планете. Он очень романтичный и модный. Очень много приятных воспоминаний связаны у меня именно с Парижем, поэтому он для меня особенный.

– В каких странах ты еще не была, но очень бы хотела посетить?

Я бы с удовольствием поехала на Бора-Бора или, например, в Японию. Я никогда там не была, поэтому поездка в Токио — это моя мечта!

– Опиши свой стиль!

Мой стиль — творческий, современный, модный и женственный одновременно.

– Чувствуешь ли ты ответственность перед своими подписчиками? Как ты выстраиваешь коммуникацию с ними?

Очень хороший вопрос. Мне кажется, что я одна из немногих, кто все еще остается модным инфлюенсером, а не пытается стать актрисой, певицей и далее по списку. Я все еще сфокусирована на моде. У меня большое сообщество, которое мне нравится и которому я доверяю, поэтому я всегда буду обсуждать с подписчиками такие важные темы, как права и возможности женщин, и, возможно, в будущем займусь именно социальными вопросами. Моя работа похожа на работу в модном журнале — я рассказываю подписчикам про тренды, делюсь своими знаниями и развлекаю, вдохновляя их! Для меня очень важно вдохновлять людей, дарить им энергию и немного света.

Примером того, как можно использовать свою популярность для решения важных вопросов, можно назвать историю Кьяры Ферраньи: во время кризиса COVID-19 Италия была первой страной в Европе, которую охватила эпидемия, и Кьяра при помощи своего Instagram старалась привлечь к этой проблеме внимание всего мира.

– Расскажи про планы на будущее. Где ты видишь себя через пять лет?

На данный момент я, как и все, надеюсь пройти через глобальный коронавирусный кризис и вернуться к нормальной жизни. Где вижу себя через пять лет? Трудно сказать, потому что за это время многое может случиться. Я хотела бы развить свою команду и стать сильнее на всех своих каналах, включая сайт, YouTube и другие. Мне также нравится работать моделью, но на данный момент все время уходит на разработку нового контента, поиск идей и новых форматов.

– Как ты относишься к феминизму?

В университете я писала работу о расширении прав и возможностей женщин, и мне хочется верить, что в корпоративной среде женщина может добиться успеха даже на ранних этапах карьеры, как это происходит в индустрии моды. Но я также знаю, что многие женщины до сих пор чувствуют, что из-за своего возраста или пола они не могут достичь всего, о чем мечтают. Я бы хотела сказать женщинам, что если вы сильны, если у вас есть вера в себя и любовь к своей работе, двери обязательно откроются. Это тема, которой я очень увлекаюсь, и в будущем я бы с удовольствием поработала в этом направлении.

– Расскажи про свое питание, а также про способы расслабления и отдыха.

Я придерживаюсь веганской диеты и тщательно слежу за своим питанием. Хотя у меня есть маленькая слабость — я обожаю сладости. Кстати, именно процесс приготовление пищи я нахожу самым расслабляющим. А сейчас, во время карантина, я и вовсе каждый день нахожу новые рецепты и воплощаю их в жизнь. Также для расслабления я танцую, а по утрам медитирую, чтобы настроиться на предстоящий день.

Текст: Георгий Малахов

какой рост и вес, параметры фигуры, цвет глаз, размер груди, биография Какие параметры фигуры у Селены Гомес

Селена Гомес родилась 22 июля 1994 года в США. Папа ее мексиканец, а мама имеет англо-итальянское происхождение. Девочку назвали Селеной в честь популярной в девяностых певицы Селены Кинтанильи-Перес. Родители развелись, когда Селене было пять лет. С самого детства именно мама была примером для Селены. Мама была театральной актрисой, поэтому Селена получила творческий «заряд» с самого раннего возраста.

В 2009 году Селена Гомес становится солисткой группы «Selena Gomez & the Scene» и начинает сниматься в кино. Популярность пришла после фильмов «Волшебники из Уэйверли Плэйс» и других диснеевских проектов. Миниатюрные рост и вес Селены Гомес, в совокупности с детским лицом и сейчас позволяют актрисе играть подростков в молодежных картинах.

Мы подготовили небольшую досье-анкету, из которой вы сможете узнать, какой вес и рост у Селены Гомес, параметры фигуры актрисы и певицы, а также некоторые другие данные актрисы. Подборка досье постоянно наполняется, например, вы можете узнать, какой рост и вес у Хлои Грейс Морец , и у других популярных актрис и певиц.

Какое настоящее имя Селены Гомес

Настоящее имя Селены Гомес (полное имя) — Селена Мари Гомес. Фамилия и имя на родном языке — Selena Marie Gomez.

Когда родилась Селена Гомес?

Какой знак зодиака Селены Гомес?

Знак зодиака Селены Гомес — Рак. Родилась в год Обезьяны по восточному гороскопу.

Где родилась Селена Гомес?

Селена Гомес родилась в США, штат Техас, город Гранд-Прейри.

Сколько лет Селене Гомес?

На момент написания статьи (осень 2017 года), возраст Селены Гомес составляет 25 лет.

Какой рост у Селены Гомес?

Рост Селены Гомес составляет 5 футов 5 дюймов, что в привычной нам метрической системе составляет 165 см.

Какой вес у Селены Гомес?

Вес Селены Гомес составляет 114-115 фунтов, что равняется приблизительно 52 кг.

Про свои параметры фигуры, вес и рост Селена Гомес шутит так: «Не знаю, радоваться мне, или огорчаться, что я до сих пор похожа на старшеклассницу. Но, с другой стороны, именно поэтому у меня много ролей от студии Дисней».

Какой цвет глаз у Селены Гомес?

Цвет глаз Селены Гомес — темно-карие, шоколадные.

Какие параметры фигуры у Селены Гомес?

Параметры фигуры Селены Гомес: 85-61-88 (грудь-талия-бедра)

Какой размер ноги у Селены Гомес?

Размер ноги Селены Гомес по американским стандартам — 7. В привычном нам значении — примерно 37 размер обуви.

Какой размер груди у Селены Гомес?

Размер груди Селены Гомес — 2-й.

Интересные детали из жизни Селены Гомес

• Она не была поклонницей магии или франшизы «Гарри Поттера», но по иронии судьбы сыграла роль Алекс Руссо в «Волшебниках из Уэйверли Плэйс» (2007).
• Ее образцом для подражания и любимой актрисой является Рэйчел МакАдамс.
• Имеет шесть собак (данные 2017 года): Чип, Вилли, Фина, Уоллес, Чаз и Бейлор.
• Мама родила Селену в возрасте 16 лет.
• Ее родители развелись, когда ей было пять лет.
• Ее имя означает «Луна» по-гречески.
• Селена Гомес — огромный поклонник Джонни Деппа.
• Является огромным поклонником Бритни Спирс.
• Была в отношениях с Джастином Бибером с декабря 2010 года по январь 2013 года.
• Сообщалось, что она страдает от волчанки (27 декабря 2013 г.).
• позже Селена подтвердила, что несколько лет борется с волчанкой и прошла курс химиотерапии (9 октября 2015 г.).
• Взяла перерыв в карьере для лечения от «тревоги, панических атак и депрессии» и провела 90 дней в реабилитационном центре (август 2016)
• Первой достигла 100 миллионов подписчиков в Instagram.
• В мае 2012 года Селена запустила в продажу аромат «Селена Гомес».
• Ее любимый мультфильм Диснея — «Алиса в Стране Чудес» (1951).

Селена Гомес является популярной личностью не так давно, но уже сейчас у нее поклонники по всему миру. Ниже вы найдете 50 самых интересных фактов о Селене Гомес из ее биографии, личной жизни, карьеры.

Биография Селены Гомес

2. Имя получила в честь знаменитой в начале 90-х певицы Селены, которая умерла через три года после рождения Селены, в возрасте 23 лет.

4. Имя «Селена» на греческом языке означает «Луна».

5. Имеет двух младших сестер: Грэйси Эллиот Тифи (общая мать) и Тори Гомес (общий отец).

6. Любимый цвет — зеленый.

7. Закончила среднюю школу на дому, получила диплом в мае 2010 года.

8. Мать Селены родила ее в 16 лет.

9. Отец мексиканец, мать имеет итальянско-американские корни.

10. Близкие называют ее различными прозвищами: Сел, Селли, Селенита.

11. Любимый предмет в школе — наука.

12. Любимая еда — пицца.

13. Селена Гомес еще до успеха в «Волшебники из Вэйверли Плэйс» (англ. Wizards of Waverly Place) говорила, что не является фанаткой «Гарри Поттера» и магии.

14. Любимая актриса — Рэйчел МакАдамс.

32. Первая успешная роль Гомес — это Алекс Руссо в сериале «Wizards of Waverly Place», но до этого она играла роль Макейлы в сериале «Ханна Монтана». Были и более ранние эпизодические роли в фильмах: «The Suite Life of Zack & Cody», «Spy Kids 3-D: Game Over» и другие.

33. В 2012 году американская редакция издания «Гламур» присудила ей звание «Женщины года».

34. Получила награду «MTV Video Music Award» в 2013 году в категории лучший поп-клип на композицию «Come And Get It».

35. В 2016 году записала песню «We Don’t Talk Anymore» совместно с Чарли Путом.

36. Является одной из самых популярных артисток в Instagramm. На 2016 год у нее более 100 миллионов подписчиков в этой популярной социальной сети.

Личная жизнь

37. Первый поцелуй состоялся в 12 лет с актером Диланом Спроусом.

39. У нее пять собак: Baylor, Chip, Willy, Fina and Wallace.

40. В 2009 году встречалась с актером Тэйлором Лотнером.

41. Раньше носила кольцо непорочности с надписью: «true love waits» (перевод: настоящая любовь ждет), но оно исчезло с руки, как только начались отношения с .

42. В 2011 году Селена Гомес начала встречаться с популярным поп-певцом Джастином Бибером. Пара объявила о своих отношениях, после чего получила прозвище «Jelena».

43. В феврале 2011 года состоялось первое публичное выступление Селены Гомес и Джастина Бибера на вечеринке «Vanity Fair Oscar».

44. В 2011 году Бибер снял весь кинотеатр «Staples Center» в Лос-Анджелесе, для совместного просмотра фильма «Титаник» вместе с Селеной.

45. В январе 2013 года поп-певец и Гомес сообщили, что больше не встречаются и будут просто друзьями. Они до сих пор дружат и их иногда видят вместе на различных мероприятиях.

• и многое другое.

Волчанка

46. 10 июня 2011 года мир впервые узнал о проблемах Селены Гомес со здоровьем. Ее госпитализировали с сильными головными болями и приступами тошноты.

49. В 2013 году прервала свой тур из-за волчанки и аутоиммунной болезни, которая делает людей уставшими и подавленными.

50. В 2016 году Селена Гомес объявила, что сделает перерыв в своей концертной деятельности из-за волчанки и осложнений этой болезни. Тур 2016 года по городам Европы и Южной Америки пройдет до конца 2016 года, после чего артистка возьмет паузу.

1.Селене было 8 лет, когда она узнала что Санты Клауса нет!
2.Селена носит джинсы 37 размера.
3.Селена ненавидит сигареты и говорит, что она не будет ходить с теми, кто курит.
4.Селена говорит, что она не читает твиты хейтеров, потому что она знает, что поклонники её любят…
5.Селена любит кататься на коньках, этому ее научил друг в Техасе.
6.Селена НЕ слушает радио;
7.Селенита любит сидеть на песке;

8.Селена любит летать на самолете;
9.Селена любит теплые страны;
10.Селене очень нравится ходить в кино;
11.Селена очень нервничает перед каждым выходом на сцену;
12.Селена не может правильно произнести слово Селенита;
13.Селена говорит, что ее поклонницы, являются ее дочками;
14.Когда Селена родилась, она весила 3 кг. 350 г;
15.Селена не любит число 13;
16.Когда Селена родилась, она весила 3 кг. 350 г;
17.Селена боится Американских Горок.
18.Селена обожает одежду! Она не готова тратить огромные деньги на нее, но все-таки, она большой фанат одежды. Как выяснилось ее любимая марка одежды «Miss in paradise», а любимая марка украшений «Diva».
19.Селена обожает туфли на высоком каблуке.
20.Селена обожает конфеты “Good&Plenty”.
21.Селена обожает поп-корн с сыром.
22.Селена любит когда фанаты подпевают ей и она иногда не может сдержать слез и плачет.
23.Селена призналась, что любит Зуи Дешанель.
24.При том, что Селена любит поспать, она не любит много находится дома. Она любит действовать.
25.Селена любит кататься на скейте.Этому занятию её научили её друзья из Техаса,которые часто ходили в спортивный магазин.
26.Селена любит боулинг, но признаётся, что не умеет играть хорошо.
27.Селена не любит ругаться с родителями.
28.В школе все её не любили за то, что она хотела стать актрисой.
29.Селена любит делать конский хвост, так как она считает, что это делает её утончённой.
30.Селена любит шоколадный йогурт с банановой начинкой.
31.Селена часто слушает Эминема, по скольку её отец его просто обожает.
32.Селена не очень любит покупать штаны, но она любит покупать обувь.
33.Селена любит отвечать на вопросы, касающиеся её вкусов.
34.Селена любит спать ночью перед телевизором.
35.Селена любит пиццу с сыром, грибами и халапеньо.
36.Селена любит рождественскую музыку.
37.Селена любит помады. У неё их более 20 штук.
38.Селена не любит соц. сети. Ей больше нравится писать смс или звонить лично.
39.Селена любит есть овсянку с морской солью.
40.Селена любит готовить пироги и торты.
41.Селена любит проводить свободное время сидя на диване, поедая фаст фуд, развлекаясь с друзьями.
42.Селена любит дождь.
43.Селена любит караоке.
44.Селена не любит математику.
45.Селена любит клубную музыку.
46.Селена любит зажигать под Paramore,Katy Perry,Rihanna,Kelly Clarkson.
47.Селена любит фотографироваться.
48.Селена любит есть лимоны целиком.
49.Селена любит солёные огурцы настолько сильно, что даже ест их с попкорном и арахисовым маслом.
50.Селена любит спорт! Чтобы доказать это, она поздравила всех спортсменов Олимпийских игр из Америки через Твиттер.
51. Селена, также как и её мама, любит носить платки и шарфики.
52.Селена обожает сувениры. Она покупает их в каждом городе.
53.Так как Селена очень любит солёные огурцы, однажды она сказала, что хотела бы изобрести жвачку со вкусом рассола.
54.Селена Гомес очень любит придумывать себе самые различные псевдонимы, вот, что она говорит по этому поводу: У меня это не очень хорошо получается, но мне кажется это очень веселым и интересным занятием. Я люблю себя называть другим именами, например, такими как: Шерил Коул, или принцесса Fancypants.
55.Селена любит, когда джастин одевает различные кепки.
56.Селена не любит виноград.
57.Селена любит Кока-колу больше, чем Пепси.
58.Селена Любит блеск для губ 3D Glitzy Glamour Gloss.
59.Селена любит печенья.
60.Селена любит пиццу и креветки.
61.Селена не любит длительные перелёты. Это её утомляет.
62.Селена любит фильм ’’Revolutiary Road».Она думает что этот фильм заслуживает тонны наград.
63.Селена любит масленную краску.
64.В детстве любимым животным Селены была лошадь. Сейчас – тигр.
65.Селена любит кексы с малиновым джемом.
66.Селена очень любит свитера.
67.Селена любит принимать ванну с гелями с экстрактом розы.
68.Селена хотела бы жить в Лондоне.
69.Селене нравятся кислые яблоки.
70.Селена не любит украшения в виде фруктов. Она считает, что их надо есть, а не носить.
71.Селена любит запах ромашек.
72.Селена единственная звезда которая ушла из Disney без скандалов.
Перед первым концертом We Own the Night Tour, Селена и Джастин молились. Они произнесли: «1,2,3…SWAG»
73.Когда Селена была маленькой, она не могла позволить себе купить одежду из магазина KMart. Сейчас у нее своя собственная линия одежды в этом же магазине, которая уже собрала 750 миллионов долларов.
74.Когда Селене в руки попадает лист бумаги и ручка, она начинает рисовать сердечки
75. Гольф- одна из игр, в которые Селена не очень хорошо умеет играть.
76.После девиза «Будь собой, нет никого лучше», у Селены есть второй — «Любовь побеждает ненависть».
и вот
77.Селена говорит,что она ужасный водитель,по этому она старается ездить медленно и безопасно
78.Рост Селены на 13 см больше роста Леди Гаги и на 4 см больше роста Мадонны.
79.Селене набили татуировку за 20 минут.
80.Телохранителя Селены зовут Джесси.
81.Селена не любит называть людей по фамилии!
82.Селена не знает где провести Хэллоуин 2013,у нее нет костюма и ее никуда не пригласили. Но возможно она будет Knott»s Berry Farm.
83.Если бы Селена имела возможность записать компакт-диск любимых песен,она бы добавила песни Джейсона Мраз, Тейлор Свифт, Келли Кларксон и Кэти Перри
84.Последнее приключение Волшебников,а именно последний полнометражный фильм будет сниматься в Тоскане
85.Если Селена не знает,что делать,она сразу идет к маме. Ее мама является ее адвокатом беспокойств
86. Труднее всего после поездок Селене — это сесть за руль
87.Когда ей было 9 лет, Селена Гомес была одержима песней «Beautiful Soul» Джесси МакКартни.
88.Деми Ловато приходила к Селене на каждую съёмку для первого сезона «Волшебников из Вейверли-Плэйс».
89.Когда Сел была маленькой,она хотела быть блондинкой с голубыми глазами.
90.Селену Гомез редко удается поймать с высокой или гладкой прической.
91. Фильм “Отвязные Каникулы” покажут на American Film Market,2 ноября
92.Селенатор встретился в магазине Meet&Greet с Джастином, фанат был одет в футболку с надписью «Селена» и Джастин сказал что футболка красивая.
93.В одном видео про Японию, Селена была голодной и ела японскую еду из ресторана под названием «Бенни Ханна».
94.Некоторое время назад она призналась в интервью, что её самый большой талант, то что она может выплюнуть резинку вверх и поймать её в рот 32 раза
95.Селена любит посещать свой родной город.
96.Деми Ловато сказала, что её песня «Two Words Collide»Оооооооооо666 посвящен и была написана для Селены Гомес.
98.Cелена хочет поехать в Париж с Тейлор.
99.Селена смотрит время только на телефоне.
100.Селена хотела перекраситься в 14 лет в блондинку)

Сегодня американской актрисе, певице, композитору, автору песен и послу доброй воли ЮНИСЕФ Селене Гомес исполнилось 23.

Фотография: https://instagram.com/selenagomez/

Сегодня американской актрисе, певице, композитору, автору песен и послу доброй воли ЮНИСЕФ Селене Гомес исполнилось 23. ОК! собрал 15 интересных фактов из ее жизни.

1. Полное имя девушки — Селена Мари Гомес. Мама назвала дочку Селеной в честь популярной в то время певицы Селены, а на греческом оно означает — Луна.

2. Сниматься Селена начала уже в семь лет. Она играла небольшую роль в сериале «Барни и друзья» вместе со своей подругой Деми Ловато.

3. Гомес призналась, что перед ней никогда не стоял вопрос: кем быть? Ее мама — театральная актриса. И этим всё сказано. Селена всегда хотела быть как мама.

4. Родители девушки развелись, когда Селене было 5, после чего она осталась жить с мамой.

5. У Селены 4 собаки — Чип, Вилли, Фина и Валлас.

6. У знаменитой брюнетки есть мечта. Она хочет записать песню вместе с Шерил Коул.

7. Именно канал Disney сделал Селену известной. Она получила роль в сериале «Волшебники из Вэйверли Плэйс». И как только проект стали показывать по телевидению, Селена стала народной любимицей.

8. Она также снялась в нескольких эпизодах сериала «Ханна Монтана» в роли врага Ханны. А главную роль исполнила Майли Сайрус.

9. Селена обожает манго, фильмы в жанре horror, серфинг, скейтборд, баскетбол и Хэллоуин.

10. С 2009 года являлась солисткой поп-рок-группы Selena Gomez & The Scene, но в 2012 году успешно начала сольную карьеру.

11. В 12 лет у Селены был первый поцелуй, и в тот же год она надела «кольцо непорочности», которое означает, что она обещает сохранить девственность до свадьбы. Но не сдержав обещание, Селена сняла кольцо в 2011 году, когда стала встречаться с Джастином Бибером.

12. С момента начала карьеры Селена была номинирована в различных номинациях 133 раза: как за свою вокальную и актерскую деятельность, так и за другие заслуги. В 58 номинациях она одержала победу.

13. В 2009 году Селена, являющаяся послом доброй воли ЮНИСЕФ, стала самым юным членом фонда в истории.

14. В этом году состояла в романтических отношениях с диджеем Зеддом, но не так давно они расстались, оставшись хорошими друзьями.

15. На днях Селена анонсировала премьеру своего нового, второго по счету, сольного альбома «Возрождение», которая состоится 9 октября.

Селена Мари Гомес – американская актриса, прославившаяся как исполнительница главной роли в детском сериале «Волшебники из Вэйверли Плэйс» канала Disney. Впоследствии девушка успешно реализовала себя еще и как модель, дизайнера, певицу, композитора и автора песен. С 17 лет девушка является послом доброй воли ЮНИСЕФ.

Детство Селены Гомес. Путь к успеху

Сногсшибательная внешность Селены Гомес – заслуга ее родителей. От отца, латиноамериканца Рикардо Гомеса, она унаследовала пышную гриву вьющихся волос и пухлые чувственные губы, а от мамы, англо-итальянки Мэнди Корнетт, ей досталась широкая белоснежная улыбка и бездонные карие глаза. А за столь редкое имя девушка должна быть благодарна певице Селене, очень популярной в начале 90-ых.

Когда Селене Гомес было всего пять лет, ее родители развелись. Это стало настоящей трагедией для девочки. Малышке пришлось попрощаться с родным городом, друзьями и отправиться вместе с мамой из тихого техасского городка Гранд-Прейри в шумный и многолюдный Лос-Анджелес.

Мэнди была актрисой – профессия, требующая полной отдачи, отнимающая все личное время. Маленькая Селена постоянно ходила хвостиком за мамой на все съемки. Каждый раз персонал умилялся, как метко девочка копирует повадки актеров. Уже в 6 лет Селена заявила маме, что мечтает стать актрисой.

После этого случая Мэнди стала водить дочь на всевозможные кастинги. На девятый день рождения она получила подарок, предопределивший всю ее дальнейшую жизнь – ее утвердили в качестве нового персонажа детского шоу «Барни и его друзья».

«Барни и его друзья» – дебют Селены Гомес

Так, с роли Джианны, началось удивительное приключение Селены в мире голливудского шоу-бизнеса. Также сериал подарил ей закадычную подругу – другую юную звездочку по имени Деми Ловато .

Мама и дочь жили небогато. Иногда, по воспоминаниям знаменитости, у них даже не было денег на бензин. Все средства Мэнди тратила на дочь: водила ее в музеи, океанариумы, брала ее с собой на концерты. Женщине удалось достойно воспитать единственную дочь и вдохновить ее своим примером. Уже позже, в 2006 году, когда к Селене Гомес пришла первая популярность, мама молодой актрисы вышла замуж за Брайана Тифи. Так Селена получила двойную фамилию и стала Тифи-Гомес. А в 2013 году у Селены появилась единоутробная сестренка – Грейси Эллиот.

Карьера Селены Гомес

В 2003 году юная актриса появилась в третьей части комедии «Дети шпионов» с небольшой ролью девочки из аквапарка. В 2005 году ее ждала скромная роль в сериале «Крутой Уокер» (эпизод «Испытание огнем»).

Чуть позже она приняла участие в съемках одной из серий популярного детского сериала «Жизнь Зака и Коди». Ее персонажа звали Гвен. Кроме того, малышка записала одну из композиций к саундтреку сериала. А в 2006 году девочку утвердили в актерский состав сериала «Ханна Монтана». Хотя по сюжету ее Микейла была антагонисткой главной героини, за время съемок девочка тесно сдружилась с Майли Сайрус .

Но настоящим прорывом для юной актрисы стала главная роль в сериале «Волшебники из Вэйверли Плэйс», где она и другие начинающие таланты – Дженнифер Стоун, Дэвид Генри, Джейк Остин – сыграли детей потомственных волшебников. Сериал выходил в эфир канала Disney на протяжении шести лет; за это время Селена Гомес расцвела и превратилась в очаровательную девушку. А приключения волшебников так полюбились молодой аудитории, что Селена стала постоянной участницей новых проектов Диснея.

«Волшебники из Вэйверли Плэйс»: пик популярности Селены Гомес

Огромную популярность Селене принес не только ее актерский талант, но и ее звонкий голос. В 2008 году девушка приняла участие в записи клипа бойз-бэнда «Jonas Brothers» («Burnin’ Up»). С тех пор ее не раз приглашали озвучивать мультфильмы. Ее голосом заговорили персонажи популярных анимационных лент: принцесса Селения («Артур и месть Урдалака», «Артур и война двух миров») и Мэвис («Монстры на каникулах», «Монстры на каникулах 2»). А осенью 2009 года в продажу поступил дебютный альбом ее группы «Selena Gomez & the Scene» под названием «Kiss & Tell», который приятно удивил слушателей жанровым разнообразием.

Selena Gomez & The Scene — A Year Without Rain

В том же 2009 году девушка стала послом доброй воли ЮНИСЕФ, оказавшись самым молодым представителем организации за всю историю.

В 2010 году Гомес достались главные роли в картинах «Монте-Карло» и «Рамона и Бизус». В первом фильме ей досталась роль небогатой девушки, которую по ошибке приняли за наследницу огромного состояния, а во втором – сестру неугомонной малышки Рамоны Квимби, которую сыграла 11-летняя Джоуи Кинг. В тот же год девушка получила диплом об окончании школы, которую из-за плотного графика съемок и гастролей ей пришлось оканчивать экстерном.

С ростом популярности Селены к ее плотному графику киносъемок прибавились модельные контракты. Именитые бренды не раз приглашали красавицу Селену стать их рекламным лицом. Так, девушка принимала участие в кампаниях Louis Vuitton, Adidas, Pantene, Coca-cola. Кстати, выложенная звездой в Instagram фотография с этим напитком собрала рекордное количество «лайков». «Так круто, когда на бутылке – строчки из твоей песни!», – подписала снимок Селена. В 2016 году Селена Гомес снялась в добром семейном фильме «Основные принципы добра», а также в комедии «Соседи: На тропе войны» вместе с Сетом Рогеном и Заком Эфроном . Девушка была баснословно популярна – ее профиль в Instagram являлся одним из самых востребованных, а за одну рекламную публикацию ей платили порядка 500 тысяч долларов.

Личная жизнь Селены Гомес

В 12 лет Селена Гомес надела на палец так называемое «кольцо непорочности». Это распространенная в США традиция, согласно которой девочка-носительница кольца принимает его как символ целомудрия и клянется хранить девственность вплоть до брака. Однако серебряному колечку с надписью «Я дождусь своего суженого» не суждено было услышать звон свадебных колокольчиков.

А виной тому – поп-певец Джастин Бибер , икона миллионов подростков по всему миру. Он обратил внимание на латиноамериканскую красавицу с детским личиком в 2010 году. Точнее, наоборот – девушке, которая была старше его на два года и куда лучше знала правила музыкального шоу-бизнеса, с первого взгляда захотелось защитить этого растерянного невысокого мальчонку. А тот ответил ей взаимностью.

Это вызвало гнев поклонниц юноши – в первые месяцы их романа твиттер Селены разрывался от поступавших угроз фанаток Джастина. Но, несмотря на препоны, отношения звездных подростков развивались столь стремительно, что в январе 2011 года кольцо непорочности пропало с руки Селены. Следом за этой новостью в прессе появились весьма откровенные фотографии подростков: они упоенно целовались на пляже.

Видимо, уроки Селены пошли Джастину на пользу. Его популярность достигла неимоверных высот, и удовольствия, которые открыл ему звездный статус, затмили достоинства его подруги. Он никогда не отказывался от огромных порций внимания со стороны фанаток, а однажды публично заигрывал с моделью «Виктории Сикрет» Барбарой Палвин. Близкие Селены говорили, что именно постоянный флирт Джастина стал причиной разрыва звездной пары.

Но, видимо, чувства Селены к бывшему парню не угасли – в 2014 и 2015 году папарацци не раз ловили их вместе. А особенно внимательные журналисты подметили, что актриса порой разгуливает в одежде Джастина, и сочли это символом воссоединения пары.

Слухам пришел конец, когда в январе 2016 года Селена появилась на публике с неизвестным молодым человеком. Они держались за ручку и мило щебетали по пути к одному из фешенебельных ресторанов Беверли-Хиллз. Позже выяснилось, что парня зовут Самюель Крост – он музыкант, завсегдатай ночных клубов и рекламное лицо бренда мужской одежды Onia. А после этого у нее начался роман с рэпером The Weeknd.

Франсия Райса пожертвовала Селене Гомес почку

После операции Гомес и Бибер снова начали общаться: певец забрасывал бывшую девушку сообщениями. 22 октября 2017 года они провели вечер в компании общих друзей на квартире у Селены, через неделю их видели вместе в церкви в Лос-Анджелесе. 30 октября Селена рассталась с The Weeknd, а тем же вечером отправилась болеть за Джастина на хоккейный матч. 15 ноября на другом хоккейном матче они поцеловались, ознаменовав вторую жизнь их отношений.

Селена Гомес сейчас

Оправившись от болезни и наладив личную жизнь, Селена вновь оказалась «в строю». В начале 2018 года девушка была назначена новым лицом спортивного бренда Puma.

Ольга Серябкина Параметры – Telegraph

➡➡➡ ПОДРОБНЕЕ КЛИКАЙ ТУТ!

Ольга Серябкина Параметры

Орнелла Мути И Челентано

Голая Элисон Бри (Частные Фото)

Голая Ники Минаж Порно

Бри Ларсон Кинопоиск

Боня Голая На Пляже

Красотки – Эротические Сцены
Стриптиз Секси Ирины Сопонару – Однажды Под Полтавой (2014)
Девушка Упала И Засветила Трусики – Акулы 3: Мегалодон (2002)
Анна Владимировна Седокова Самый Лучший
Фото Голая Карина Стримерша
Келли Макгрилл В Купальнике – На Дерибасовской Хорошая Погода, Или На Брайтон Бич Опять Идут Дожди (1992)
Секс Сцена С Анной Цукановой – Параллельные Прямые Пересекаются В Бесконечности (2020)
Секси Марсей Монро В Купальнике – В Поисках Блаженства (2009)
Алина Лисенок Голые Фото
Голая Анита Цой Видео
Полуголая Екатерина Зинченко – Легкий Поцелуй (2003)
Голая Лара Романофф Видео
Зажигательная Татьяна Котова В Купальнике
Голая Ира Смелая
Мария Кожевникова В Ночной Рубашке – Красные Горы (2013)
Возвращение (2005) – Эротические Сцены
Карина Разумовская В Полотенце – История Весеннего Призыва (2003)
Голая Андреа Райзборо Видео
Голая Розанна Аркетт Видео
Грудь Ханны Микус – Ярославна, Королева Франции (1978)
Голая Александра Колкунова Видео
Секси Имоджен Путс В Чулках – Грязь (2013) (2013)
Обнаженная Ольга Альберти В Гробу – Гоголь. Начало (2020)
Кери Рассел В Бюстгальтере – Официантка (2007)
Голая Сибилла Дин Видео
Кэндис Свэйнпол На Пляже
Сан Рекордс – Эротические Сцены
Постельная Сцена С Евгенией Громовой – Верность (2020)
Лесли Манн Хочет Секса – Любовь По-Взрослому (2012)
Голая Горбань Мария
Юлия Михалкова Голая Максим
Фото Голой Роуз Макгоуэн
Неизвестные Страницы Из Жизни Разведчика – Эротические Сцены
Нэнси Феррара В Постели – Опасные Игры (1993)
Голая Грудь Илзе Дауварте – Дуплет (1992)
Ножки Юлии Майбороды – Непутевая Невестка (2012)
Голая Алла Перькова
Интимная Сцена С Линой Хиди – Влюблённые (1995)
Стриптиз Тины Фей – Безумное Свидание (2010)
Секс Сцена С Мирандой Отто – В Пустыне (2000)
Монстр (1994) – Эротические Сцены
Карина Истомина Как Пережить Тяжелый Разрыв
Ира Приходько Голая
Голая Попа Александры Виноградовой – Репетиции (2013)
Кира Майер Голая +В Форме
Небесные Создания – Эротические Сцены
Стефани Скотт Мастурбирует В Душе – Искусственный Интеллект. Доступ Неограничен (2020)
Обнаженная Ирина Розанова – Плащаница Александра Невского (1992)
Голая Попа Брук Паско – Руководство По Разврату Для Девушек (2012)
Голая Хлоя Грэйс

Ольга Серябкина (Molly, Молли) 2020 Рост: 158 см, Вес: 49 кг, Параметры фигуры (тела): 91-64-89 см, Дата рождения, Цвет волос, Цвет глаз, Национальность . 

Ольга Серябкина : рост и вес (данные 2020 года), параметры фигуры, дата рождения, возраст, знак зодиака . Достоверная информация на OtvetKino .ru + фото в качестве бонуса!
Содержание . Краткая биография и личная жизнь . Песни, автором слов которых является Ольга Серябкина . Личная жизнь . Параметры фигуры . Внешность . Как изменялась по годам .
Параметры фигуры Ольги Серябкиной: 88-60-87 (грудь-талия-бедра) . Первое время коллектив «Серебро», созданный Максом Фадеевым, был малоизвестен . Популярность к нему пришла . . 

У Ольги Серябкиной параметры фигуры, которым можно позавидовать – 90/62/91 . При невысоком росте певица имеет идеальный вес . Секрет – спорт и здоровое питание ★★ . 

Ольга Серябкина (12 еля 1985) — певица, автор песен . Читайте полную биографию знаменитости . Фотографии, подробно о семье, видео, слушать песни онлайн, последние . . 

Осталось чуть больше месяца до НГ . А это значит, что многих накрывает очередной «волной» похудения . Мне стали чаще приходить сообщения с вопросами о диетах . И некоторые из них . .
У нас достоверный рост и вес Ольги Серябкиной . Ольга Серябкина — российская певица  Какие параметры фигуры у Ольги Серябкиной? Объемы звезды следующие: 88-60-88 . . 

Ольга Серябкина рост вес — красивые фото в полный рост, рост и вес, интересные факты из жизни, дата рождения, возраст, знак зодиака . 

Миниатюрная Ольга Серябкина, рост, вес которой 158 см и 51 кг (по некоторым данным – 54  Рост, вес, параметры фигуры Ольги Серябкиной, а также ее хореографические и вокальные . . 

Какой рост вес у Ольги Серябкиной ? Известной исполнительнице приписывают рост 158см,а вес 54кДавайте перепроверим эти параметры .Для этого мы найдем фото,где знаменитость . . 

Ольга Юрьевна Серябкина — российская певица, автор песен и поэтесса, солистка группы Serebro, сольно выступает под псевдонимом Molly (Молли) . В 2019 году ей исполнилось 33 года .
Ольга Серябкина сделала маммопластику? Узнайте о пластических операциях солистки группы «Серебро», делающей сольную карьеру под псевдонимом Holy Molly . 

Ольга Юрьевна Серябкина родилась 12 еля 1985 года в России городе Москва . ДетствоМалышку Олю в семье называли очень мило — Лёля . .
Параметры (грудь-талия-бедра) Ольги Серябкиной : — 90−62−91 . Ранние годы и образование Ольги Серябкиной . Ольга Юрьевна Серябкина родилась 12 еля 1985 года в Москве . 

Ольга Серябкина (Molly, Молли): какой цвет глаз и волос?  Параметры тела . Ольга Серябкина (Molly, Молли): какой рост, вес, размер груди? 

Ольга Серябкина . Olga Seryabkina .  Серябкину с ее соблазнительными параметрами заметили и модные мужские журналы, где вскоре появились довольно откровенные . . 

Сколько лет Ольге Серябкиной . Биография Ольги Серябкиной .  Ольга Серябкина – российская поп-исполнительница, бывшая участница и солистка женского поп-трио «Серебро» . 

Ольга Серябкина – экс-солистка группы «Серебро», автор текстов многих хитов этого коллектива, строит сольную карьеру под псевдонимом MOLLY . На сцену Ольга Серябкина . . 

Ольга Серябкина – известная певица, участница популярной группы «Серебро» .  Параметры фигуры Ольги Серябкиной почти идеальны 88/60/88 . При росте в 158 см её вес равен 54 к 

Ольга Серябкина (Molly, Молли) 2020 Рост: 158 см, Вес: 49 кг, Параметры фигуры (тела): 91-64-89 см, Дата рождения, Цвет волос, Цвет глаз, Национальность . 

Ольга Серябкина : рост и вес (данные 2020 года), параметры фигуры, дата рождения, возраст, знак зодиака . Достоверная информация на OtvetKino .ru + фото в качестве бонуса!
Содержание . Краткая биография и личная жизнь . Песни, автором слов которых является Ольга Серябкина . Личная жизнь . Параметры фигуры . Внешность . Как изменялась по годам .
Параметры фигуры Ольги Серябкиной: 88-60-87 (грудь-талия-бедра) . Первое время коллектив «Серебро», созданный Максом Фадеевым, был малоизвестен . Популярность к нему пришла . . 

У Ольги Серябкиной параметры фигуры, которым можно позавидовать – 90/62/91 . При невысоком росте певица имеет идеальный вес . Секрет – спорт и здоровое питание ★★ . 

Ольга Серябкина (12 еля 1985) — певица, автор песен . Читайте полную биографию знаменитости . Фотографии, подробно о семье, видео, слушать песни онлайн, последние . . 

Осталось чуть больше месяца до НГ . А это значит, что многих накрывает очередной «волной» похудения . Мне стали чаще приходить сообщения с вопросами о диетах . И некоторые из них . .
У нас достоверный рост и вес Ольги Серябкиной . Ольга Серябкина — российская певица  Какие параметры фигуры у Ольги Серябкиной? Объемы звезды следующие: 88-60-88 . . 

Ольга Серябкина рост вес — красивые фото в полный рост, рост и вес, интересные факты из жизни, дата рождения, возраст, знак зодиака . 

Миниатюрная Ольга Серябкина, рост, вес которой 158 см и 51 кг (по некоторым данным – 54  Рост, вес, параметры фигуры Ольги Серябкиной, а также ее хореографические и вокальные . . 

Какой рост вес у Ольги Серябкиной ? Известной исполнительнице приписывают рост 158см,а вес 54кДавайте перепроверим эти параметры .Для этого мы найдем фото,где знаменитость . . 

Ольга Юрьевна Серябкина — российская певица, автор песен и поэтесса, солистка группы Serebro, сольно выступает под псевдонимом Molly (Молли) . В 2019 году ей исполнилось 33 года .
Ольга Серябкина сделала маммопластику? Узнайте о пластических операциях солистки группы «Серебро», делающей сольную карьеру под псевдонимом Holy Molly . 

Ольга Юрьевна Серябкина родилась 12 еля 1985 года в России городе Москва . ДетствоМалышку Олю в семье называли очень мило — Лёля . .
Параметры (грудь-талия-бедра) Ольги Серябкиной : — 90−62−91 . Ранние годы и образование Ольги Серябкиной . Ольга Юрьевна Серябкина родилась 12 еля 1985 года в Москве . 

Ольга Серябкина (Molly, Молли): какой цвет глаз и волос?  Параметры тела . Ольга Серябкина (Molly, Молли): какой рост, вес, размер груди? 

Ольга Серябкина . Olga Seryabkina .  Серябкину с ее соблазнительными параметрами заметили и модные мужские журналы, где вскоре появились довольно откровенные . . 

Сколько лет Ольге Серябкиной . Биография Ольги Серябкиной .  Ольга Серябкина – российская поп-исполнительница, бывшая участница и солистка женского поп-трио «Серебро» . 

Ольга Серябкина – экс-солистка группы «Серебро», автор текстов многих хитов этого коллектива, строит сольную карьеру под псевдонимом MOLLY . На сцену Ольга Серябкина . . 

Ольга Серябкина – известная певица, участница популярной группы «Серебро» .  Параметры фигуры Ольги Серябкиной почти идеальны 88/60/88 . При росте в 158 см её вес равен 54 к 

50 оттенков красного: сексуальная модель свела с ума своей фигурой и бикини

21-летняя американка Ханна Палмер будоражит фантазию не только своих подписчиков, но и миллионов мужчин на этой планете. Девушка с самого детства мечтала стать моделью, передает thefamouspeople.com.

Красотка Ханна Палмер точно знает, как стать популярной моделью и завоевать сердца миллионов мужчин.

Все, что нужно – откровенное яркое бикини и сексуальная фигура. С детства она мечтала стать моделью и в ее жизни все изменилось, когда она пришла в социальную сеть Instagram.

На данный момент у нее более миллиона подписчиков. После того, как девушка покорила социальные сети, она снялась для журнала Maxim.

Следом, пишет издание, предложения о работе посыпались одно за другим.

За горячей блондинкой «охотились» такие известные на весь мир бренды, как Fashion Nova, Bang Energy, Manscaped.

Можно сказать, что детская мечта Ханны Палмер сбылась — она востребованная модель.

Отмечается, что визитной карточкой девушки являются красные купальники. Сообщается, что к этому цвету у модели особое пристрастие.

Кроме того, девушка рассказала, что любит занятия фитнесом и путешествия. Из любимых мест она может выделить Диснейленд и Коачеллу.

К слову, Ханна Палмер также хочет помогать девушкам и женщинам, которые остались без крыши над головой.

В нашем Telegram-канале только самые важные и интересные новости. Это удобно. Подписывайтесь!

Оригинал статьи: https://www.nur.kz/kaleidoscope/1825415-50-ottenkov-krasnogo-seksualnaa-model-svela-s-uma-svoej-figuroj-i-bikini/

Самые красивые украинки (28 фото)

Украинцы — восточнославянский народ. Всего в мире насчитывается около 45 миллионов украинцев, что делает их третьим по численности (после русских и поляков) славянским народом.

Далее представлены самые красивые, на мой взгляд, известные украинки (в этническом понимании этого слова, т.е. независимо от гражданства и места рождения).

28 место: Снежана Онопко (род. 15 декабря 1986, Северодонецк, Луганская область Украины) — топ-модель, работавшая с ведущими мировыми брендами (Chanel, Prada, Dolce&Gabbana, Calvin Klein, Yves Saint Laurent, Louis Vuitton, Gucci, Hugo Boss) и появлявшаяся на обложках журналов Vogue, Tatler, Harper’s Bazaar. Рост Снежаны 177 см., параметры фигуры 84-59-85.

 27 место: Надежда Ручка (род. 16 апреля 1981, Никополь, Днепропетровская область Украины) — российская певица, солистка группы «Блестящие».

 

 26 место: Каролина Куек (род. 27 сентября 1978, Кицмань, Черновицкая область, Украина), более известная как Ани Лорак (имя «Каролина», прочитанное наоборот) — украинская певица, Народная артистка Украины. Официальный сайт — anilorak.com

 

 

25 место: Оксана Грицай (род. 5 марта 1986, Бурштын, Ивано-Франковская область Украины), более известная как Мика Ньютон — украинская певица и актриса. Официальный сайт — http://mikanewton.com/

  

24 место: Лионелла Скирда (по первому мужу — Пырьева, по второму — Стриженова; род. 15 марта 1938, Одесса) — советская актриса, заслуженная артистка РСФСР.

 

23 место: Лариса Удовиченко (род. 29 апреля 1955, Вена, Австрия) — советская и российская актриса театра и кино, народная артистка России. Из интервью актрисы: «По папиной линии я наполовину украинка. Приезжая к родственникам в Хмельницкий, прошу, чтобы говорили со мной на украинском языке».

22 место: Александра Николаенко (род. 3 июля 1981, Будапешт, Венгрия) — украинская модель, телеведущая и актриса, Мисс Украина 2001. Представляла страну на Мисс мира 2001, где вошла в топ-10, а также на Мисс Вселенной 2004. Сейчас является директором национального конкурса «Мисс Украина–Вселенная».

 

21 место: Любовь Полищук (21 мая 1949, Омск — 28 ноября 2006) — советская и российская актриса, народная артистка России. Из интервью актрисы: «Я упэртая — просто хохол! По папе, видно, все-таки украинка, хотя мы никогда в Украине не жили, я из Сибири».

 

20 место: Анна Пославская (род. 28 апреля 1987, Новая Каховка, Херсонская область Украины) — обладательница приза зрительских симпатий на конкурсе Мисс Украина 2009, победительница конкурса Мисс Украина-Вселенная 2010, третья вице-Мисс Вселенная 2010. Рост 180 см, вес 55 кг, параметры фигуры 90-62-90. Официальный сайт — http://annaposlavskaya.com

 

19 место: Наталия Порывай (род. 31 мая 1973, Киев), более известная как Наташа Королёва — российская певица, заслуженная артистка России.

18 место: Анастасия Каменских (род. 4 мая 1987, Киев) — украинская певица, участница дуэта «Потап и Настя». Фамилия Анастасии по отцу — Жмур, однако мать настояла, чтобы у дочери была её фамилия, а не неблагозвучная фамилия отца.

 

 

17 место: Наталья Бондарчук (род. 10 мая 1950, Москва) — советская и российская актриса, кинорежиссёр, сценарист, заслуженная артистка РСФСР. Дочь народных артистов СССР, режиссёра Сергея Бондарчука и актрисы Инны Макаровой. Из интервью Натальи Бондарчук: «Я наполовину украинка, по отцу, и очень люблю Украину».

 

16 место: Анна Стэн / Anna Sten (настоящая фамилия — Фесак; 3 декабря 1908, Киев — 12 ноября 1993) — американская актриса украинского происхождения. Её отец — украинец, мать — шведка.

 

15 место: Антонина Лефтий (род. 30 мая 1945, село Севериновка, Молдова) — советская и украинская актриса, заслуженная артистка УССР.

 

14 место: Наталья Яровенко (род. 23 июля 1979, Одесса, Украина) — модель и актриса, известная за рубежом как Наташа Яровенко / Natasha Yarovenko. Наиболее известная киноработа Яровенко — роль Наташи в фильме испанского режиссёра Хулио Медема «Комната в Риме» (2010). В этом фильме Яровенко не раз появляется обнажённой.

 

 

13 место: Наталья Наум (14 января 1933, село Старый Мизунь, Ивано-Франковская область, Украина — 22 марта 2004) — советская и украинская актриса, народная артистка УССР.

 

 12 место: Раиса Недашковская (род. 17 февраля 1943, Малин, Житомирская область Украины) — актриса театра и кино, народная артистка Украины. Официальный сайт — http://nedashkivska.com.ua/

 

 11 место: Оксана Нечитайло (род. 17 февраля 1984, Ташкент, Узбекистан), более известная как Согдиана — певица и актриса. Родители Согдианы — украинцы. Официальный сайт — http://sogdianamusic.ru

 

10 место: Анна Семенович (род. 1 марта 1980, Москва) — российская фигуристка, актриса, телеведущая и певица, бывшая солистка группы «Блестящие». Анна Семенович не раз говорила, что она наполовину украинка. Официальный сайт Семенович — http://www.annasemenovich.ru/

 

9 место: Татьяна Навка (род. 13 апреля 1975, Днепропетровск, Украина) — российская фигуристка, в паре с Романом Костомаровым ставшая Олимпийской чемпионкой 2006 года, двукратной чемпионкой мира, трёхкратной чемпионкой Европы.

Татьяна Навка также входит в топ самых красивых фигуристок.

8 место: Аида Николайчук — украинская певица, участница телевизионного проекта «Х-фактор». Страница ВКонтакте — https://vk.com/aidanikol

Аида Николайчук выступает в проекте Х-фактор 2

 

7 место: Оксана Марченко (род. 28 апреля 1973, Киев) — украинская телеведущая. Сайт Оксаны Марченко — http://www.oksana-marchenko.com.ua/

 

6 место: Жанна (Жаннета) Прохоренко (11 мая 1940, Полтава — 1 августа 2011) —  советская и российская актриса театра и кино, народная артистка РСФСР.

5 место: Алёна Щербань (род. 12 декабря 1983, Днепропетровск) — модель, Первая вице-Мисс Украина 2000. Алёна представляла Украину на конкурсе Мисс мира 2000, где вошла в топ-10. Рост 178 см., параметры фигуры 92-61-90.

4 место: Ольга Хвостик — украинская модель, Miss FHM 2010. Рост 170 см., параметры фигуры 92-62-91. Ольга Хвостик «В Контакте» — http://vk.com/id63699024

 

3 место: Анна Заячковская — Мисс Украина 2013. Представляла страну на Мисс мира 2013. Рост 179 см, параметры фигуры: грудь 90 см, талия 60 см, бёдра 92 см.

2 место: Олеся Стефанко (род. 25 июня 1988, село Ковалёвка в Коломыйском районе Ивано-Франковской области Украины) — представительница Украины на конкурсе Мисс Вселенная 2011, где она стала Первой вице-Мисс, уступив лишь анголке Лейле Лопес. Рост Олеси 177 см., параметры фигуры 86-61-90.

1 место: Инна Бордюг (род. 12 января 1986, Мурманск, Россия), более известная как Злата Огневич — украинская певица. Официальный сайт — http://zlatao.com/

 

Злата Огневич — Кукушка

 

Фигуристые актрисы, которых почему-то называют толстыми | Мир сериалов

Хейтеры… Пожалуй, в XXI веке они есть у совершенно каждого человека. А уж если речь идет о какой-нибудь звезде, любимце публики, то здесь без ненавистников точно не обойтись. Почему-то человеческий разум устроен таким образом, что мы подсознательно ищем недостатки в тех, кто добился в жизни большего, чем мы сами. Найдя эти изъяны, мы стараемся высмеивать их, чтобы обидеть человека и тем самым спустить его с небес на землю.

В мире есть множество привлекательных актрис, которые изо дня в день, несмотря ни на что, получают критичные отзывы в сторону своей внешности или фигуры. Иногда эта критика имеет за собой логичные основания, но чаще всего она выглядит совершенно глупой. Именно такие случаи мы и разберем в данной статье.

Элайза Тейлор (29 лет)

Элайза Тейлор — подающая большие надежды австралийская актриса. Не сказать, что она очень известна в России, однако поклонники сериала «Сотня», безусловно, знакомы с ее творчеством. В нем Элайза играет главную героиню — отчаянную Кларк, готовую на все, чтобы спасти своих людей.

Начиная с 1-го сезона данного сериала, многие зрители, отмечая неплохую актерскую игру девушки, критиковали ее за излишнюю полноту. Сериал принадлежит к жанру постапокалипсиса, и сыгранная Тейлор Кларк и правда не выглядит так, будто ей приходилось голодать в детстве. Однако, как по мне, данные комментарии несправедливы по отношению к актрисе. При росте 165 сантиметров Элайза весит всего 57 килограмм. Да, у нее есть небольшой животик, который увеличился со времен 1-го сезона, но, в целом, совершенно неверно называть данную актрису толстой. Так как в сериале отсутствуют сцены, в которых Тейлор позволяет как следует рассмотреть свое тело, в критичных отзывах попросту нет никого смысла. Подобранная костюмерами одежда, как правило, позволяет Элайзе выглядеть обычной худышкой.

Кэтрин Лэнгфорд (23 года)

Кэтрин Лэнгфорд громко заявила о себе, исполнив главную роль в молодежном сериале «13 причин почему». В нем она сыграла Ханну Бэйкер — несчастную девушку, чьи непростые отношения с одноклассниками и родственниками привели ее к плачевному концу. Глядя на Лэнгфорд, трудно представить, что кто-то может быть недоволен ее внешностью. Однако после 1-го сезона фанаты сериала завалили социальные сети актрисы комментариями о том, что она слишком толста для роли Ханны.

Кэтрин весит 62 килограмма при росте 168 сантиметров. Понятно, что очень худой ее не назвать, однако всерьез критиковать девушку с такими пропорциями за лишний вес — верх абсурда. Несмотря на определенную упитанность, Лэнгфорд выглядит очень спортивной. Благо, голливудские режиссеры и продюсеры не прислушались к необоснованному мнению хейтеров и оценили Кэтрин за ее очевидный талант, а не за «лишние» килограммы. После «13 причин почему» карьера девушки стремительно пошла в гору. Она исполнила небольшую роль в фильме «Мстители: финал», которая, правда, была вырезана при монтаже; снялась в детективной комедии «Достать ножи», которая появится в кинотеатрах уже осенью этого года, и возглавила актерский состав нового сериала от Netflix — «Проклятая». Хейтерам остается лишь завидовать.

Дженнифер Лоуренс (29 лет)

Дженнифер Лоуренс — главная звезда своего поколения, одна из самых молодых лауреатов премии Оскар, девушка, обладающая талантом, с помощью которого она может играть и в серьезных драмах, и в подростковых антиутопиях. И, несмотря на все это, на 10 фанатов Дженнифер приходится, как минимум, 1 хейтер, который называет ее толстой.

Впервые фигура Лоуренс подверглась травле после выхода в свет первой части «Голодных игр». Те, кто читали одноименную книгу, представляли Китнесс значительно худее, однако продюсеры сделали ставку на звездное имя Лоуренс. Джен и правда смотрелась в картине чуть полноватой, но с лихвой компенсировала все это отличной игрой.

Со следующей волной хейта актрисе пришлось встретиться после того, как хакеры выложили в сеть ее личный фотоархив. Вот тут по фигуре Лоуренс не проехался только ленивый. Но, как по мне, и эта критика не имела логичных оснований. Во-первых, фотографии делались для домашнего просмотра, и тот, кому Лоуренс их адресовала, судя по количеству снимков, явно получал от них удовольствие. А во-вторых, если бы хейтерам и правда не нравилась внешность актрисы, они бы ни за что не стали вновь и вновь возвращаться к ее фотографиям, пытаясь отыскать все новые дефекты. Я, как ни старался, так и не нашел, к чему можно придраться на этих снимках.

Эмилия Кларк (32 года)

Дейенерис Таргариен, прекрасная матерь драконов из «Игры престолов», в определенный момент развития своей карьеры тоже слышала от комментаторов о своем лишнем весе. На протяжении первых сезонов главного сериала современности зрители относились ко внешности Кларк доброжелательно. Если ее за что-то и критиковали, то за актерскую игру, хромающую на фоне таких мастеров, как Лина Хиди или Питер Динклэйдж. Однако, как заметили многие, к выходу 4-го сезона «Игры престолов» Кларк значительно поправилась. Набравшая несколько килограммов Дейенерис понравилась отнюдь не всем поклонникам сериала.

Лично я не заметил больших скачков веса Эмилии при просмотре «Игры престолов». Да, возможно, она и правда приятно округлилась в некоторых местах, заработав на съемках. Но разве это когда-то испортило хоть одну женщину? К тому же по некоторым вызывающим сценам с участием Дейенерис было прекрасно заметно, что Кларк, несмотря на любовь к вкусной пище, удается держать себя в форме. Ни разу за время работы над сериалом она не вышла за рамки разумного. И это заслуживает уважения.

Марго Робби (29 лет)

Для многих Марго Робби — олицетворение идеальной фигуры. Однако несколько лет назад интернет был потрясен неожиданной новостью: актриса поправилась на 20 килограмм. Хейтеры сразу засорили социальные сети Робби своими язвительными насмешками. Уже на следующий день стало ясно, что Марго не запустила себя, а набрала вес для того, чтобы сыграть Тоню Хардинг в фильме «Я Тоня». Впрочем, ненавистников это не успокоило, и на протяжении нескольких месяцев они продолжали упиваться испорченной фигурой Марго.

Фильм «Я Тоня» впечатлил как зрителей, так и критиков. Он получил множество наград, а Марго в очередной раз показала себя отличной актрисой, хорошо вживающейся в любой образ. Ей потребовалось лишь несколько месяцев, чтобы вернуть фигуру к прежнему образцовому состоянию. Сегодня назвать Марго толстой не выйдет даже при большом желании. Она просто прекрасна в в фильме «Однажды в Голливуде» и трейлере «Хищных птиц».

А как вам данные актрисы и их фигуры? Делитесь мнением в комментариях.

Яркая и гибкая среда визуализации информации в 3D

, отображаемая по запросу прямо в сцене. Таким образом, пользователи

могут выбрать способ взаимодействия, который соответствует их потребностям.

Фактически, прямая обратная связь с пользователем гарантируется

в нашем динамическом трехмерном интерфейсе. Более того, каждый переход

анимирован с замедлением движения, как было предложено

Томасом [13], чтобы усилить массивный характер объектов визуализации

и вызвать погружение.

3 Выводы

В этой статье мы представили интерфейс создания 3D Information Visual-

под названием HANNAH. Концепции HAN-

NAH — это модульная архитектура, гибкость, адаптируемость к изменяющимся потребностям

и интуитивно понятный доступ. Предлагаемый инструмент —

блок концепций, метафор визуализации и методов

, который можно использовать для разработки интерфейсов к богатым информацией средам

с большими объемами разнородных, но связанных с материальной точки зрения

данных.Хотя наше внимание сосредоточено на промышленных процессах

, большинство предложенных идей можно легко перенести в другие информационные среды, такие как, например,

коллекций личной информации или программную архитектуру.

В связи с тем, что наш проект все еще находится на начальной стадии разработки

, всесторонняя оценка нашей реализации вряд ли возможна. При сравнении нашего подхода

с подходами, представленными в разделе «Визуализация процессов»

, современное состояние 1.4.1 некоторые выводы, однако, можно сделать

: Наша система менее статична, чем традиционные системы визуализации процессов

. Анимированный трехмерный подход предлагает

помимо большего удовольствия и погружения в повседневную работу, новые возможности

, такие как анимированный 3D ExplosionView и

RotaryDiagram, которые недоступны в интерфейсах сегодняшней информации

. Первые отзывы людей, работающих с традиционными системами con-

, показывают, что они быстро осознают потенциал

нашей визуализации и хотят его оценить.

Дальнейшая работа будет связана с разработкой

дополнительных метафор визуализации и взаимодействия,

интеграции реальных онлайн-данных с завода и первых оценок пользователей

.

4 Благодарности

Это исследование является частью междисциплинарного проекта

KOMPLETT, который поддерживается Федеральным министерством образования и исследований Германии

(BMBF).

Ссылки

[1] Маниш Агравала, Доантам Фан, Джули Хейзер,

Джон Хеймейкер, Джефф Клингнер, Пэт Ханрахан и

Барбара Тверски.Разработка эффективных пошаговых инструкций по сборке

. ACM Trans. Graph., 22 (3): 828–

837, 2003.

[2] M. Ankerst, D.A. Каим, Х.-П. Кригель. Обведите

сегментов: метод визуального изучения больших

многомерных наборов данных. In Visualization ’96, San

Francisco, CA, 1996.

[3] Дж. Браун и А. МакГрегор. Производительность сети

визуализация: понимание через анимацию. В Proc. из

PAM2000, страницы 33–41, 2000.

[4] Катя Эйнсфельд, С. Агне, М. Деллер, А. Эберт,

Б. Кляйн и К. Ройшлинг. Динамическая визуализация

и навигация по семантическим виртуальным средам. In

IV ’06: Материалы конференции по информационной визуализации

, страницы 569–574, Вашингтон, округ Колумбия,

США, 2006. Компьютерное общество IEEE.

[5] Blender Foundation. Бесплатное создание 3D-контента с открытым исходным кодом —

ation suite — http://www.blender.org/.

[6] Графвиз.Бесплатное программное обеспечение для визуализации графов с открытым исходным кодом —

ware — http://www.graphviz.org/.

[7] Микаэль Йерн и Йохан Франзен. «Геоаналитика» — ex-

для анализа пространственно-временных и многомерных данных. В IV

’06: Материалы конференции по информационной

Визуализации, страницы 25–31, Вашингтон, округ Колумбия, США,

2006. IEEE Computer Society.

[8] Роберт Кинкейд и Хайди Лам. Проводник линейных графиков:

масштабируемое отображение линейных графиков с использованием фокуса + контекста.

В AVI ’06: Материалы рабочей конференции

по усовершенствованным визуальным интерфейсам, страницы 404–411, New

York, NY, USA, 2006. ACM Press.

[9] А. Йоханнес Преториус и Ярке Й. ван Вейк. Visual

анализ многомерных графов переходов состояний. IEEE

Пер. Vis. Comput. Graph., 12 (5): 685–692, 2006.

[10] Prot´eg´e. Бесплатный редактор онтологий с открытым кодом —

http://protege.stanford.edu/.

[11] Джин Вук Со и Бен Шнейдерман.Платформа функций ранга

для неконтролируемого исследования многомерных данных

с использованием низкоразмерных проекций. В INFOVIS ’04: Proceedings of the IEEE Sym-

posium on Information Visualization (INFOVIS’04),

pages 65–72, Washington, DC, USA, 2004. IEEE

Computer Society.

[12] SIEMENS. Simatic wincc —

http://www.automation.siemens.com.

[13] Брюс Хантер Томас. Анимация прямых манипуляций —

в человеко-компьютерных интерфейсах, 1997.

[14] Колин Уэр и Гленн Франк. Оценка стерео

и сигналов движения для визуализации информационных сетей в 3-х измерениях

. ACM Transactions on Graphics,

15 (2): 121–140, 1996.

[15] Марк Вебер, Марк Алекса и Вольфганг Мюллер. Vi-

суммирование временных рядов по спиралям. В IEEE InfoVis Sym-

posium, страницы 7–14, 2001.

NCL: A Tale of Two Titles

Когда я заканчиваю цифры, я хочу пройтись по ним и убедиться, что они должным образом аннотированы.Например, было бы неплохо, если единицы измерения и имена переменных упоминались где-нибудь на графике, для случайного читателя, который просто бегает по страницам и не хочет тратить время на чтение подписей к рисункам. Однако в последнее время я столкнулся с проблемой того, что NCL неправильно позиционирует заголовки оси x и шкалы палитры (см. Пример ниже).

В последнее время это действительно сводит меня с ума, потому что исправить это непросто.

Рисунок выше можно легко сгенерировать с помощью следующего кода:

 начало
 fig_file = "test.axis_string "
 fig_type = "png"
 пи = 3,14159
 nx = 100
 ; ------------------------------------------------- -----------
 ; ------------------------------------------------- -----------
 xx = tofloat (ispan (0, nx-1,1))
 x_func = sin (xx / (nx-1) * pi * 2.)
 y_func = грех (xx / (nx-1) * pi)
 X = новый ((/ nx, nx /), float)
 X = соответствует (X, y_func, 0) * соответствует (X, x_func, 1)
 ; ------------------------------------------------- -----------
 ; ------------------------------------------------- -----------
 wks = gsn_open_wks (fig_type, fig_file)
  res = True
  res @ vpHeightF = 0.3
  res @ cnFillOn = Верно
  res @ lbTitlePosition = "Внизу"
  res @ lbTitleString = "Заголовок панели ярлыков"
  res @ tiXAxisString = "Название оси X"
  res @ tiXAxisFontHeightF = 0,02

 plot = gsn_csm_contour (wks, X, res)
 ; ------------------------------------------------- -----------
 ; ------------------------------------------------- -----------
 если fig_type.eq. "png", то
 Распечатать("")
 print ("" + fig_file + ". png")
 Распечатать("")
 конец, если
 ; ------------------------------------------------- -----------
 ; ------------------------------------------------- -----------
конец 

Я нашел единственный способ решить эту проблему — вручную настроить отдельные сдвиги вверх и вниз каждого заголовка.Например, я могу исправить приведенный выше сюжет, добавив следующие ресурсы сюжета:

; Переместить заголовок оси X вверх
 res @ tiXAxisOffsetYF = 0.12

 ; Переместить панель ярлыков вниз
 сдвиг = 0,25
 res @ lbTopMarginF = сдвиг
 res @ lbBottomMarginF = -shift 

Улучшенный рисунок показан ниже.

Хотелось бы, чтобы NCL этого не делала, потому что каждую цифру нужно «перенастроить», чтобы убедиться, что нет перекрытия. В некоторых случаях смещение заголовков заставляет их «уходить со страницы» (т.е. из порта просмотра), который затем необходимо исправить, изменив ресурсы порта просмотра (например, res @ vpHeightF ), что заставит вас перенастроить параметры сдвига.

Надеюсь, эта досадная проблема будет исправлена ​​в следующем выпуске NCL.

Бюджет влажной статической энергии в ретроспективных прогнозах NCAR CAM5 во время DYNAMO — Hannah — 2014 — Journal of Advances in Modeling Earth Systems

1 Введение

Колебание Мэддена-Джулиана (MJO) [ Мэдден и Джулиан , 1971] остается важным пробелом в нашем понимании конвективно связанных явлений в тропиках.Обычно ее характеризуют как оболочку усиленной конвекции планетарного масштаба, которая медленно распространяется на восток в экваториальном Индийском и Западном Тихом океанах [ Zhang , 2005]. MJO происходит в субсезонных временных масштабах на стыке погоды и климата [ Zhang , 2013], и возможность его точного моделирования дает возможность улучшить прогноз погоды на сроках до 35–50 дней [ Ding et al. ., 2010; Tung et al ., 2011]. Способность прогнозировать события MJO имеет далеко идущие социальные преимущества из-за влияния MJO на тропический циклогенез [ Мэлони и Хартманн , 2000; Лерой и Уиллер , 2008 г .; Камарго и др. ., 2009], африканские, австралийские, азиатские и индийские муссоны [ Alaka and Maloney , 2012; Wheeler et al., ., 2009; Лоуренс и Вебстер , 2002; Fu and Wang , 2004] и паттерны внетропической циркуляции [ Cassou , 2008; Flatau and Kim , 2013].

Прогнозы MJO показали минимальное улучшение в последние годы, и их уровень все еще составляет менее половины потенциальной предсказуемости [ Vitart et al ., 2007; Seo et al., ., 2009; Waliser , 2011 г .; Gottschalck et al. ., 2010]. Общеизвестно, что климатическим моделям не удается получить удовлетворительный MJO, за некоторыми исключениями [ Slingo et al ., 1996; Lin et al., ., 2006; Ким и др. ., 2009; Бенедикт и Рэндалл , 2009]. Было показано, что несколько методов усиливают тропическую внутрисезонную изменчивость моделей, например, более высокое вертикальное разрешение [ Inness et al ., 2001], более высокое временное разрешение SST [ Klingaman et al ., 2008; Klingaman et al. ., 2011], океаническое соединение [ Zheng et al ., 2004; Woolnough et al ., 2007], включение конвективного переноса импульса [ Zhou et al ., 2012] и модифицированное рассмотрение конвекции [например, Maloney and Hartmann , 2001; Lin et al., ., 2008; Ханна и Мэлони , 2011 г .; Subramanian et al ., 2011; Ким и др. ., 2012; Zhou et al. ., 2012]. Наиболее значительные улучшения были достигнуты благодаря использованию структуры многомасштабного моделирования (MMF), в которой модель разрешения облаков встроена в каждую ячейку сетки климатической модели хозяина [ Randall et al ., 2003; Бенедикт и Рэндалл , 2009 г .; Zhu et al. ., 2009]. Изменение параметризации конвекции является наиболее распространенным подходом к увеличению внутрисезонной изменчивости в традиционных глобальных моделях.

Не существует единого мнения относительно теории, объясняющей фундаментальную динамику MJO. Основная гипотеза, имеющая отношение к нашим результатам, заключается в том, что MJO по сути является модой влажности [ Raymond and Fuchs , 2009; Собел и Мэлони , 2012, 2013; Pritchard and Bretherton , 2014], которое является возмущением, дестабилизируемым и распространяемым процессами, регулирующими влажность свободной тропосферы при слабом балансе градиента температуры (WTG) [ Charney , 1963; Собель и др. ., 2001]. WTG предполагает, что диабатический нагрев находится в равновесии с адиабатическим охлаждением на большой площади, так что горизонтальные градиенты температуры остаются небольшими. Местоположение конвекции в первую очередь определяется аномалиями скрытого тепла колонны, которые примерно эквивалентны аномалиям влажной статической энергии (MSE) при WTG [ Maloney , 2009].

Режимы влажности могут быть дестабилизированы, когда чистый эффект глубокой конвекции и связанных с ней расходящихся циркуляций допускает рост аномалий MSE колонки.Полезной мерой для количественной оценки этого состояния является общая влажная стабильность (GMS) [ Neelin and Held , 1987], которую мы определяем здесь как чистый расходный экспорт некоторой сохраняемой величины, такой как MSE, нормированный мерой конвективной деятельность. Это определение аналогично определению, предложенному Raymond et al. . [2009], хотя здесь мы концентрируемся в первую очередь на экспорте из-за вертикальной адвекции [например, см. Также Hannah and Maloney , 2011]. В этом определении отрицательная GMS означает, что конвекция и связанные с ней расходящиеся циркуляции действуют, увлажняя колонку и способствуя дальнейшей конвекции. Линг и др. . [2013] обнаружили, что GMS была немного меньше в данных ERAi во время событий MJO по сравнению с конвективными событиями, не связанными с MJO, но в целом пришли к выводу, что поведение GMS принципиально не отличалось и, следовательно, не способно различать события MJO и не-MJO. Низкий GMS может быть необходимым условием для конвективной организации MJO, но организация может не всегда возникать из-за отсутствия соответствующего триггера или наличия подавляющих факторов. Хотя режимы влажности теоретически нестабильны в присутствии отрицательной GMS, предыдущие исследования показали, что включение эффектов излучения и поверхностных потоков для получения отрицательной «эффективной» GMS может быть наиболее подходящим для характеристики способности дестабилизировать MJO [ Raymond and Fuchs , 2009 г .; Sugiyama , 2009 г .; Собел и Мэлони , 2013].

Ханна и Мэлони [2011] сравнили, как увеличение либо конвективного уноса [ Tokioka et al ., 1988], либо испарения дождя [ Grabowski and Moncrieff , 2004] в схеме глубокой конвекции влияет на моделируемый MJO. Оба параметра помогли повысить чувствительность конвекции к влажности свободной тропосферы и улучшить MJO, но также оказали несогласованное влияние на среднее состояние модели, что означает отсутствие однозначной связи между качеством моделирования MJO и средним состоянием.В то время как более высокий унос привел к значительному снижению среднего GMS, испарение дождя не оказало существенного влияния на среднее GMS. Более тщательное изучение временной изменчивости GMS показало, что обе модификации вызвали уменьшение GMS за 10 дней до усиления конвекции в сложном событии MJO, предполагая, что внутрисезонные вариации GMS могут быть важны для фундаментальной динамики MJO.

Недавняя международная полевая кампания [ YoneyaMa et al ., 2013] был организован, чтобы помочь нам лучше понять MJO, известный в основном в США как DYNAMO (Динамика MJO) / AMIE (Исследовательский эксперимент ARM MJO) и на международном уровне как CINDY2011 (Совместные эксперименты в Индийском океане по внутрисезонной изменчивости в 2011 год) с дальнейшим международным участием LASP (Littoral Air-Sea Processes). Эксперимент был разработан, чтобы зафиксировать начало событий MJO с помощью полевых наблюдений, собранных в центральной части Индийского океана, где часто наблюдается конвективный сигнал MJO.Данные были также собраны из расширенной сети зондирования, простирающейся от Восточной Африки до западной части Тихого океана [ YoneyaMa et al ., 2013]. На ранней стадии DYNAMO наблюдались два связанных события MJO с 1 октября 2011 года по 15 декабря 2011 года. Первые два события были несколько нетипичными с периодом около 30 дней [ Johnson and Ciesielski , 2013]. Менее активный период с 15 декабря по 31 января сменился сильным, медленно распространяющимся событием MJO в феврале и марте [ Gottschalck et al ., 2013]. DYNAMO предоставляет уникальную возможность проводить диагностику модели, ориентированной на процесс, в контексте MJO, используя данные на месте из области с редкими данными.

Текущее исследование расширяет результаты Hannah and Maloney [2011], чтобы рассмотреть, как бюджет MSE реагирует на параметр чувствительности к влаге в коротких временных масштабах при инициализации из анализов в течение периода DYNAMO. Подход «ретроспективного прогноза» используется для первых двух событий MJO периода DYNAMO.Раздел 2 описывает модель и методы анализа. В разделе 3 представлен обзор производительности модели, за которым следует проверка столбца «Бюджет MSE» в разделе 4 и анализ GMS в разделе 5. Выводы приведены в разделе 6.

2 метода

2.1 Настройка модели

Моделирование проводится с использованием модели атмосферы сообщества версии 5 (CAM5), которая является атмосферным компонентом модели системы Земли сообщества версии 1 (CESM) Национального центра атмосферных исследований (NCAR) [ Neale et al ., 2010]. Для нашего моделирования мы используем динамическое ядро ​​конечного объема, 30 уровней по вертикали и разрешение по горизонтали 0,9 ° × 1,25 °. CESM содержит схему влажного пограничного слоя, основанную на Bretherton и Park [2009], прогностическую схему двухмоментной микрофизики объемного облака Morrison and Gettelman [2008] и схему мелкой конвекции Park and Bretherton [2009] ].

Глубокая конвекция представлена ​​с использованием параметризации Zhang and McFarlane [1995] (ZM), модифицированной для включения разбавленного расчета доступной конвективной потенциальной энергии (CAPE) [ Neale et al ., 2008]. Конвекция в ZM ограничена определенной шкалой времени, в которой может быть использован CAPE. Было показано, что использование неразбавленного CAPE делает конвекцию ZM относительно нечувствительной к влажности свободной тропосферы [ Donner and Phillips , 2003]. Расчет разбавленного CAPE предполагает фиксированную частичную скорость уноса эталонной посылки, что, как правило, приводит к более низкому уровню равновесия и меньшему CAPE. Чтобы исследовать чувствительность модели к влажности свободной тропосферы, мы используем три конфигурации модели с коэффициентами относительного уноса, равными 0.2, 1,0 и 2,0 км ⁻¹ , применяемые при расчете разбавленного CAPE, вдохновленные экспериментами Klein et al., . [2012], которые показали, что более сильное разведение CAPE в CAM5 приводит к улучшению навыков ретроспективного анализа MJO, хотя Klein et al . [2012] не анализировали период DYNAMO. Мы различаем моделирование как ZM_0.2, ZM_1.0 и ZM_2.0, где ZM_1.0 упоминается как элемент управления, поскольку это конфигурация CAM5 по умолчанию. Моделирование низкого уноса (ZM_0.2) должно быть похоже, но не идентично более старой версии модели, которая предполагала неразбавленный CAPE [ Lin et al ., 2006]. Глубокий конвективный перенос импульса также является дополнением к этой версии модели по сравнению с более ранними версиями [ Neale et al ., 2008; Richter and Rasch , 2008].

Начальные условия для CESM были созданы на основе оперативного анализа ECMWF в 00z каждые 5 дней с 1 октября 2011 г. по 15 декабря 2011 г. SST была предписана как постоянная с использованием значения температуры кожи в день 0 из анализа ECMWF.Недавние исследования пришли к разным выводам о важности изменчивости SST для прогнозов MJO. Некоторые предполагают существенное повышение навыков прогнозирования при использовании наблюдаемых SST [ Fu et al ., 2013], в то время как другие предполагают, что локальная изменчивость SST имеет ограниченное влияние на качество прогнозов MJO [ Ling et al ., 2014]. Каждое моделирование было интегрировано в течение 20 дней с выходом каждые 6 часов. Мастерство ретроспективного прогноза оценивается с использованием многомерного индекса MJO в реальном времени (RMM) [ Wheeler and Hendon , 2004] после Rashid et al .[2010] и Lin et al . [2008] для оценки двумерной корреляции (COR) и среднеквадратичной ошибки (RMSE) ретроспективного RMM, заданного следующим образом: (1) (2) где a _1,2 ( t ) — проверочный RMM, а b _1,2 ( t , τ ) — соответствующий прогноз на время t и опережение время τ [см. также Gottschalck et al ., 2010]. COR нечувствителен к ошибкам амплитуды, поэтому его следует рассматривать как меру умения фазы RMM в ретроспективном прогнозе, тогда как RMSE чувствителен как к ошибкам фазы, так и к ошибкам амплитуды.Поскольку оба индекса нормализованы по их стандартным отклонениям, RMSE, равное 2, указывает на то, что два индекса больше не коррелируют, и, следовательно, у модели нет навыков, превышающих этот порог. Точно так же мы используем порог 0,5 для COR, чтобы указать навыки ретроспективного прогноза, согласующиеся с предыдущими исследованиями [ Rashid et al ., 2010]. Обратите внимание, что мы сохраняем межгодовую изменчивость в наших расчетах RMM.

Известно, что модели быстро дрейфуют при инициализации на основе наблюдений [ Xie et al ., 2012; Ma et al. ., 2013]. Этот дрейф часто корректируется в операционных центрах, которые могут воспользоваться преимуществами длинной записи прогнозов [ Gottschalck et al ., 2010]. Коррекция дрейфа может значительно повлиять на оценку навыков модели, хотя мы считаем, что применение таких поправок к нашим симуляциям не является необходимым для понимания фундаментальной роли конвекции в динамике MJO, особенно с учетом того, что улучшение характеристик модели, вызванное увеличением скорости уноса, не зависит от любая коррекция дрейфа.Даже если дрейф имел первостепенное значение, изменения окружающей среды, связанные с таким дрейфом, предоставляют интересную возможность применить нашу диагностику для характеристики этих изменений окружающей среды в контексте ретроспективных характеристик MJO. В следующей рукописи будет подробно рассмотрено влияние дрейфа модели в отношении его влияния на навыки RMM и термодинамические бюджеты. Чтобы облегчить интерпретацию наших результатов, мы представляем ретроспективные данные, объединенные вместе по времени с момента инициализации в 5-дневных сегментах.В нашей процессно-ориентированной диагностике мы в основном сосредоточимся на наборах данных 0–4 и 5–9 дней.

2.2 Данные проверки

Промежуточный продукт реанализа (ERAi) Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ERAi) [ Simmons et al. ., 2007] используется в этом исследовании для сравнения моделей и был получен с сервера данных ECMWF. Данные повторного анализа обеспечивают всесторонний пространственный охват Индийского океана, где наблюдения немногочисленны; однако поля ERAi могут сильно зависеть от модели в этом регионе. Mapes и Bacmeister [2012] отметили, что модели повторного анализа могут давать существенные приращения анализа из-за физических недостатков во время жизненного цикла MJO, которые делают повторно проанализированные поля согласованными с наблюдаемыми ограничениями. Ланду и Мэлони [2011] показали значительный остаток интегрированного по столбцам бюджета ERAi MSE в Индийском океане в течение жизненного цикла MJO, который может быть частично связан с такими приращениями анализа. Хотя доступные нам данные оперативного анализа ECMWF были подходящими для создания начальных условий модели, поля радиационного нагрева и поверхностного потока, необходимые для оценки бюджета MSE, были доступны нам только с 12-часовыми интервалами, а не с 6-часовыми интервалами, как в данных ERAi.Сравнение бюджета MSE показало, что эта разница в выборке терминов радиационного нагрева и поверхностного потока оказала значительное влияние на закрытие бюджета, что привело к большему остатку бюджета в данных ECMWF по сравнению с ERAi (не показано). Таким образом, мы считаем, что использование ERAi вместо данных ECMWF более оправдано в этом исследовании. Используемые здесь данные ERAi представлены на сетке 1 ° × 1 ° с 22 вертикальными уровнями от 975 до 70 гПа. Для осадков мы используем TRMM 3B42 3-часового высокого разрешения (0.25 ° × 0,25 °) продукт объединенных спутниковых осадков [ Huffman et al ., 2007].

ретроспективные прогнозы проверяются с использованием уравнений 1 и 2 по отношению к многомерному индексу MJO в реальном времени (RMM), полученному с использованием многомерного анализа EOF при повторном анализе Национальных центров прогнозирования окружающей среды и Национального центра атмосферных исследований (NCEP-NCAR) [ Kanamitsu et al . , 2002] 200 и 850 гПа усредненные экваториальные (15 ° N – 15 ° S) зональные ветры и Национальное управление по исследованию океана и атмосферы (NOAA) интерполировали исходящую длинноволновую радиацию (OLR) [ Liebmann and Smith , 1996; Wheeler and Hendon , 2004] по методу Gottschalck et al. .[2010]. Долгосрочное среднее значение ветра и поля OLR были удалены из ретроспективных данных таким же образом, как и Gottschalck et al . [2010] перед проецированием на пространственные модели RMM. Долгосрочные средние, использованные для расчета оценок навыков RMM, были рассчитаны на основе данных повторного анализа NCEP и NOAA OLR. Мы используем ветра реанализа NCEP здесь, чтобы соответствовать оценке навыков MJO в недавней литературе [ Gottschalck et al ., 2010]. Значения многомерного индекса MJO (RMM) в реальном времени были получены через веб-сайт, поддерживаемый Мэттом Уилером (http: // cawcr.gov.au/staff/mwheeler/maproom/RMM/).

3 Результаты ретроспективного анализа

Карты осадков, усредненные за первые 5 дней моделирования (0–4 дня), указывают на аналогичные закономерности между TRMM и случаем с малым параметром уноса (ZM_0.2). Осадки уменьшаются в обоих случаях с увеличенным параметром уноса (ZM_1.0 и ZM_2.0) по сравнению с ZM_0.2 (Рисунок 1). Это говорит о том, что увеличение параметра уноса действительно снижает среднюю интенсивность конвекции.В более позднее время заблаговременности амплитуда средних осадков существенно не изменяется в ZM_1.0 или ZM_2.0, но уменьшается в ZM_0.2 и становится сопоставимой с ZM_1.0 и ZM_2.0 (не показаны).

Среднее количество осадков за 0–4 дня заблаговременности.

Экваториальный усредненный зональный ветер и осадки в 850 гПа для отрывов 0–4 дня показаны на Рисунке 2 как функция времени и сглажены за три прохода фильтра 1-2-1. Вариации ветра и осадков MJO лучше фиксируются ZM1.0 и ZM2.0, хотя амплитуда вариаций осадков слабее, чем наблюдения TRMM. ZM_0.2 демонстрирует менее когерентный сигнал осадков MJO в эти короткие сроки (рисунок 2h). На рис. 3 показан Ховмеллер, аналогичный рис. 2, за исключением 5–9 дней ретроспективного прогноза. Сигнал ветра немного менее когерентен с 5-го по 9-й день во всех моделях (рисунки 3b – 3d), но гораздо более когерентный в ZM_0.2. Сигнал осадков также ухудшается через 5–9 дней в ZM_2.0 и ZM_1.0, но качественно все еще напоминает TRMM с медленным распространением на восток (рисунки 3f и 3g).В ZM_0.2 отсутствует какое-либо когерентное распространение осадков в восточном направлении за 5–9 дней (рис. 3h).

Диаграмма Ховмёллера (a – d) экваториального ветра мощностью 850 гПа и (e – h) осадков, усредненных от 5 ° ю.ш. до 5 ° с.ш. для периодов заблаговременности 0–4 дня.

Диаграмма Ховмёллера (a – d) экваториального ветра мощностью 850 гПа и (e – h) осадков, усредненных от 5 ° ю.ш. до 5 ° с.ш. в течение 5–9 дней заблаговременности.

На рис. 4 показаны показатели навыков COR и RMSE MJO для каждой конфигурации модели.Оба показателя показывают отсутствие навыков MJO в ретроспективе за последние 12 дней для случая низкого уноса, тогда как прогоны с более высоким уносом имеют навыки до 20 дней. Навык RMM модели насыщается выше стандартного уноса 1,0 км ^-1 , и поэтому незначительный навык будет получен от увеличения параметра уноса выше 2,0 км ^-1 . Показатели RMSE и COR демонстрируют аналогичное снижение квалификации со временем выполнения заказа, что позволяет предположить, что в ошибках преобладают не только фазовые или амплитудные ошибки.На индекс RMM больше всего влияют аномалии циркуляции [ Straub , 2013; Nasuno , 2013], и поэтому высокая квалификация RMM относительно нечувствительна к согласованию конвективного сигнала, хотя на рисунке 3 показано, что конвективный сигнал улучшается с более высоким уносом. Метрики навыков предполагают немного более длительный ретроспективный навык MJO, чем то, что было представлено в других исследованиях [например, Gottschalck et al ., 2010], хотя мы отмечаем, что есть некоторые различия в расчетах, показанных здесь, по сравнению с другими исследованиями, что делает сравнение с этими исследованиями затруднительно.Период DYNAMO относительно короткий по сравнению с навыками ретроспективного прогноза, созданными с использованием систем прогнозирования, имеющих большую многолетнюю базу данных прогнозов на все времена года. Исследования показали, что навыки прогнозирования имеют тенденцию повышаться во время северной зимы и особенно в периоды сильной активности MJO [ Jiang et al ., 2008; Ma et al. ., 2013], поэтому высокий показатель навыков RMM во время DYNAMO не обязательно свидетельствует о превосходных характеристиках модели. В целом, рисунки 2-4 подтверждают, что скорость уноса разреженного шлейфа оказывает существенное влияние на способность модели производить когерентный MJO, что согласуется с поведением, задокументированным Klein et al .[2012], что оправдывает дальнейший анализ для понимания этого поведения.

(вверху) Двумерная корреляция и (внизу) ошибка RMSE оценки навыков RMM как функция времени выполнения заказа в днях для моделирования высокого (сплошной синий), по умолчанию (сплошной черный) и низкого увлечения (пунктирный синий). Серые линии обозначают порог отсутствия навыка прогнозирования MJO (см. Текст).

Полезно рассмотреть термодинамику среднего состояния и отклонение моделирования от наблюдений с заблаговременностью.Для термодинамической перспективы, согласующейся с нашим анализом бюджета MSE, описанным ниже, мы строим средние профили влажной статической энергии (MSE), которая является суммой сухой статической энергии (DSE) и скрытой энергии, в левом столбце рисунка 5. для отведений 0–4, 5–9 и 10–14 дней, усредненных по экваториальной части Индийского океана (60 ° E – 90 ° E; 10 ° S – 10 ° N). Обратите внимание, что небольшое смещение в профилях ERAi для разного времени выполнения заказа просто связано с разными периодами усреднения, охватываемыми набором данных для разного времени выполнения заказа.Мы также отмечаем, что мы сравнили профили MSE анализа ECMWF с профилями ERAi и обнаружили, что различия намного меньше, чем между ERAi и моделями. В нижней тропосфере, где влага оказывает большое влияние на MSE, модель указывает более сухие условия, чем ERAi, которые становятся еще суше при более длительном времени выполнения (рисунки 5a, 5c и 5e). Верхняя тропосферная MSE приблизительно эквивалентна DSE и ниже, чем ERAi в ZM_1.0 и ZM_2.0, в то время как ZM_0.2 сравнима с ERAi. Уменьшенная MSE верхней тропосферы аналогична найденной в Frierson et al .[2011], в котором схема конвекции была изменена для эффективного снижения скорости уноса. Интересна форма профиля MSE в ZM_0.2 с дихотомическим смещением во влажном и сухом состоянии, охватывающим 600 гПа. Хиронс и др. . [2012] аналогичным образом протестировали влияние изменения уноса на моделирование ретроспективного прогноза MJO и пришли к выводу, что сигнал «влажный по сравнению с сухим» был вызван повышенным ослаблением скопления кучевых облаков. Однако это объяснение не согласуется с нашими результатами, потому что по мере увеличения уноса и подавления глубокой конвекции мы видим уменьшение этого влажного смещения.

(слева) Средние профили MSE и скорости вертикального давления (справа) для (a и b) 0–4, (c и d) 5–9, и (e и f) 10–14 дней заблаговременности, усредненные по экваториальной Индийский океан (10 ° ю.ш. – 10 ° с.ш .; 60 ° в.д. – 90 ° в. Д.).

Средний профиль омега в ZM_0.2 наиболее похож на ERAi в отведениях 0–4 дня. Подобно средней амплитуде осадков, омега демонстрирует сильное уменьшение амплитуды и менее тяжелую структуру в более поздние сроки (рисунки 5b, 5d и 5f).ZM_1.0 и ZM_2.0 имеют средние омега-профили с меньшей амплитудой и не показывают больших изменений амплитуды с течением времени. Как мы покажем в разделе 5, различия в профилях MSE и omega играют роль в объяснении различий в GMS между наборами данных, хотя такое поведение лучше всего исследовать в контексте, отличном от среднего значения времени.

Анализ бюджета MSE, 4 столбца

Чтобы понять различия в навыках ретроспективного прогноза и обслуживании MJO в предыдущем разделе, мы хотели бы знать, как различные процессы влияют на чистую влажность столба в наших моделированиях.MSE — полезная величина для ответа на этот вопрос, потому что она приблизительно сохраняется в присутствии влажной конвекции, а аномалии MSE почти эквивалентны аномалиям скрытого тепла в глубоких тропиках, где горизонтальные градиенты температуры и давления слабые (см. Рисунок 6). Здесь мы используем интегрированный по столбцам бюджет MSE в соответствии с Neelin and Held [1987], записанный как, (3) где h = s + L _v q — MSE, — сухая статическая энергия (DSE), L _v — скрытая теплота парообразования, ω — скорость давления, v — горизонтальный вектор ветра, q — удельная влажность, Q _R представляет собой чистый радиационный нагрев, а LHF и SHF представляют поверхностный скрытый и явный тепловой поток соответственно.Угловые скобки указывают массово-взвешенный интеграл от 150 гПа до поверхности.

Графики Ховмёллера аномалии MSE колонки (цвета) и аномалий скрытого тепла колонки (контуры), усредненных от 5 ° ю.ш. до 5 ° с.ш. для отведений 0–4 и 5–9 дней. Вертикальная пунктирная линия обозначает примерное расположение зондирующей группы DYNAMO. Пунктирными линиями обозначено приблизительное местоположение каждого события MJO, соответствующего скорости распространения 7 м / с. Интервалы изолиний идентичны для каждой переменной.

На рисунке 6 показана диаграмма Ховмеллера усредненной MSE по столбцу, наложенная на контуры столбца L _v q аномалий, разделенных на c _p для преобразования в единицы K для ERAi, и все конфигурации моделей в течение 0–4 дней. приводит.Вертикальная пунктирная линия обозначает приблизительное расположение зондирующей решетки DYNAMO, а диагональные пунктирные линии служат ориентиром для пиковой MSE столбца в ERAi для обоих событий, что соответствует скорости распространения 7 м / с. Эти реперные линии идентичны линиям, определяющим максимумы осадков на Рисунке 2, что согласуется со структурой режима влажности с сильной связью между конвекцией и водяным паром в столбе [ Raymond , 2001]. Колонка MSE и аномалии L _v q обеспечивают четкий индикатор каждого события в ERAi, но их магнитуды немного меньше при моделировании в отведениях 0–4 дня (рисунки 6a – 6d).На более длинных отведениях аномалии MSE в ZM_2.0 и ZM_1.0 по-прежнему сопоставимы с ERAi, но ZM_0.2 имеет менее когерентные аномалии (не показаны), соответствующие рисункам 1 и 2.

Графики Ховмёллера индивидуальных адвективных условий MSE и общий источник MSE показаны для 0–4-дневных отведений на Рисунке 7. Мы опускаем ZM_1.0 в этом анализе для краткости, поскольку результаты качественно аналогичны ZM_2.0. Все условия построены таким образом, что положительные значения указывают на положительную тенденцию MSE.Горизонтальная адвекция обычно отрицательна во всех наборах данных, подразумевающих тенденцию к высыханию, но становится аномально положительной перед пиковыми аномалиями MSE и более сильно отрицательной после конвекции MJO (рисунки 7a, 7d и 7g), что согласуется с предыдущими исследованиями, которые цитируют горизонтальную адвекцию как доминирующий член бюджета MSE и потенциальный механизм распространения MJO [например, Benedict and Randall , 2007; Мэлони , 2009 г .; Андерсен и Куанг , 2012 г .; Причард и Бретертон , 2014 г .; Ким и др. ., 2014]. Сумма источников MSE аномально отрицательна перед каждым событием MJO и положительна вблизи и к западу от усиленной конвекции, что предполагает поддерживающую роль этих условий [ Maloney , 2009].

Графики Ховмеллера, подобные рисунку 5, за исключением (слева) горизонтальной адвекции, (в центре) вертикальной адвекции и (справа) всех источников MSE, усредненных от 5 ° ю.ш. до 5 ° с.ш. для отведений 0–4 дня.

Член вертикальной адвекции на рисунках 7b, 7e и ​​7h показывает наибольшее влияние от повышенного уноса.Крупный импорт MSE ведет и слабый экспорт MSE отстает от каждого события MJO в ZM_2.0. Средняя вертикальная адвекция отрицательна для ERAi и ZM_0.2, но положительна для ZM_2.0 (не показана). Общая тенденция к импорту посредством вертикальной адвекции MSE в ZM_2.0 упростила бы поддержку сильных аномалий MSE в модели, поскольку конвекция и связанные с ней расходящиеся циркуляции менее способны разряжать аномалию MSE в колонке. Вертикальная адвекция MSE выглядит удивительно похожей между ZM_0.2 и ERAi на рисунке 7, предполагая, что изменение на вертикальную адвекцию MSE в ZM_2.0 усиливает MJO по неправильной причине, противодействуя слабым источникам MSE. Более длительное время выполнения дает менее когерентный сигнал и более слабые аномалии во всех условиях бюджета MSE для ZM_0.2, но качественная интерпретация такая же, как на рисунке 7 (не показан). Анализ бюджета MSE на основе натурных данных, собранных на северной группе зондирования DYNAMO, в целом согласуется с данными ERAi, усредненными по сопоставимой области (не показана), хотя эти результаты очень зашумлены, учитывая относительно небольшую площадь.Таким образом, мы решили не обсуждать подробно бюджет MSE зондирующей группы DYNAMO.

На рис. 8 представлен дополнительный вид бюджета MSE путем характеристики обратной связи между различными условиями бюджета MSE и аномалией MSE в столбце. Это делается путем объединения бюджетных условий по аномальной колонке MSE для опережений 0–4 дней над экваториальной частью Индийского океана (10 ° ю.ш. – 10 ° с.ш. и 60 ° в.д. – 90 ° в.д.) с границами ошибки 95% для биннинга. оценка рассчитана с использованием статистики Стьюдента t , как указано треугольными маркерами.Степени свободы рассчитываются путем обеспечения того, чтобы каждая область 5 ° × 5 ° не представлялась более одного раза в день в каждой ячейке. Поскольку параметр уноса увеличивается, горизонтальная адвекция вносит вклад в более сильную тенденцию к высыханию как зональной, так и меридиональной адвекции, особенно при положительных аномалиях MSE (Рисунки 8a и 8b). Однако поверхностные потоки способствуют немного более слабому увлажнению во всех бункерах (рис. 8c). Похоже, что эти изменения в горизонтальной адвекции и поверхностных потоках усложнили бы поддержание аномалий MSE в колонке и, таким образом, не могут помочь нам объяснить, почему увеличение параметра увлечения способствует более надежному MJO.Разница в наклонах членов горизонтальной адвекции и поверхностных потоков относительно ERAi не указывает на большое изменение характера обратных связей от этих членов. Интересно отметить, что на радиационный нагрев чистого столба параметр уноса относительно не влияет. Однако наклон радиационного нагрева на единицу изменения MSE намного слабее, чем у ERAi, что подразумевает более слабые обратные связи облака и излучения во всех версиях модели (рис. 8d). В нескольких исследованиях было высказано предположение, что обратная связь облака-излучение важна для регулирования роста и фазовой скорости тропических возмущений [ Bony and Emanuel , 2005; Андерсен и Куанг , 2012].Если они слишком слабы в моделях, как показано на рисунке 8d, становится труднее дестабилизировать MJO. Какой-то другой процесс, вероятно, компенсирует роль, которую играют сильные обратные связи облака-излучения для поддержания сильного MJO в пробегах с высоким уносом, что, как мы находим, является вертикальной адвекцией MSE.

(a – e) Среднее значение бюджета MSE и (f) доля встречаемости каждого бункера аномалии MSE, объединенного аномалией MSE за периоды заблаговременности 0–4 дня над экваториальной частью Индийского океана (10 ° ю.ш. – 10 ° северной широты; 60 ° E – 90 ° E).Оценки границ ошибок обозначены треугольными маркерами и были рассчитаны с использованием статистики Стьюдента t .

Вертикальная адвекция MSE, показанная на рисунке 8e, демонстрирует интересную разницу при увеличении параметра уноса. Для небольших аномалий MSE (от −2 до 2 K), которые нарушают большинство условий (рис. 8f), вертикальная адвекция MSE в ZM_0.2 близко отслеживает ERAi, тогда как ZM_1.0 и ZM_2.0 нереально положительны. Это демонстрирует, что увеличение параметра уноса увеличивает эффективность, с которой конвекция и связанные с ней расходящиеся циркуляции импортируют MSE колонки.Учитывая нелинейность кривых, наклон отношения вертикальной адвекции-MSE не может быть использован так же успешно, как для обратной связи по излучению, для характеристики изменений адвекции MSE как функции аномалии MSE. Сравнение с ERAi предполагает, что моделирование с более надежным MJO дает правильный ответ по неправильной причине, поскольку изменение в расходящемся экспорте MSE компенсирует более слабую радиационную обратную связь (рис. 8d). Это, по-видимому, является основным фактором дестабилизации MJO в модели за счет повышения способности поддерживать сильные аномалии MSE.Этот вывод подтверждается далее в следующем разделе.

5 Полная устойчивость к влаге

Чтобы поместить наши результаты в контекст теории мод влажности, мы используем концепцию GMS [ Neelin and Held , 1987]. GMS позволяет сравнивать модели и анализ ERAi за счет нормализации адвективного импорта столбца MSE на силу конвективной активности. Для наших целей мы определяем общий GMS аналогично , Raymond et al., .[2009] как, (4) где h — MSE, а s — DSE. Мы используем вертикальную адвекцию DSE в качестве меры конвективной активности в знаменателе 4, поскольку она хорошо коррелирует с осадками (не показано). Следуя соглашению, мы определяем GMS так, что отрицательные значения указывают на чистый импорт столбца MSE [ Raymond et al ., 2009; Ханна и Мэлони , 2011 г .; Fierson et al. ., 2011]. Далее мы разбиваем GMS на горизонтальные (HGMS) и вертикальные (VGMS) компоненты, (5) (6) Чтобы получить 5 и 6, мы использовали уравнение неразрывности, интегрирование по частям и предположили, что вертикальная скорость равна нулю в пределах интегрирования, следуя Бэку и Бретертону [2006] и Раймонду и др. .[2009]. Мы также можем включить источники MSE в наше определение VGMS, чтобы получить «эффективный VGMS», (7)

Наше определение эффективного VGMS немного отличается от предыдущей литературы в том, что большая часть предыдущей версии не включает поверхностные потоки [например, Fierson et al ., 2011]. Мы включаем сюда поверхностные потоки, поскольку предыдущие исследования показали, что они важны для дестабилизации MJO [ Maloney et al ., 2010]. GMS — очень чувствительный расчет из-за непостоянства количества, используемого для нормализации, и существенное пространственное и / или временное сглаживание часто используется для расчета стабильного значения GMS [ Raymond et al ., 2009]. Даже со сглаженными данными знаменатель может быть равен нулю или близок к нему, что требует использования субъективного порога для исключения данных.

Здесь мы представляем новый метод расчета GMS, который позволяет избежать ошибок других методов. Для этого мы сначала сортируем числитель (то есть адвективную тенденцию MSE) в интервалы шириной 100 Вт м ^-2 , определяемые знаменателем (то есть, адвективная тенденция вертикальной DSE). Затем мы берем среднее значение ячейки значений числителя и делим на соответствующее значение знаменателя, определяемое как средняя точка ячейки.Наконец, GMS получается путем вычисления среднего значения этого отношения по всем ячейкам, взвешенным по частоте появления.

Этот новый метод имеет несколько преимуществ. Во-первых, после выбора бункеров не требуется никакого субъективного выбора. Это устраняет необходимость в произвольных порогах для исключения слишком малых значений знаменателя, и поэтому можно учитывать все точки данных. Во-вторых, наш метод допускает линейное разложение числителя для каждого бина, независимо от знаменателя, поскольку значение знаменателя является постоянным для данного бина по построению.Это полезно для исследования того, как конкретные процессы или конкретные пространственные и / или временные масштабы влияют на GMS. В-третьих, интервалы знаменателя представляют различные конвективные режимы. Положительный импорт DSE указывает на проседание и подавленную конвекцию, тогда как сильный отрицательный импорт DSE характерен для режимов с сильным восходящим движением и повышенной конвективной активностью. Это можно использовать для оценки того, как различные конвективные режимы влияют на чистую GMS и ее изменения в моделях. Наконец, наш метод позволяет напрямую оценить статистическую значимость и пределы ошибок GMS.

Расчет VGMS и эффективного VGMS с использованием этого нового метода проиллюстрирован на Рисунке 9, где центр бункеров экспорта сухой статической энергии расположен на расстоянии 100 Вт м ^-2 , от -950 до 150 Вт м ^-2 . Для следующего анализа мы используем данные с прогнозом на 0–4 дня над экваториальной зоной Индийского океана (10 ° ю.ш. – 10 ° с.ш .; 60 ° –90 ° в.д.). Здесь мы использовали скользящее пространственное среднее 4 ° × 4 ° для сглаживания мелкомасштабного шума, подходящий метод предварительной фильтрации данных перед вычислением GMS, как обсуждалось Raymond и др. .[2009]. Использование пространственно сглаженных данных не влияет на наши общие результаты. На верхних панелях показаны значения числителя с разбивкой по ячейкам для расчета VGMS (Рисунок 9a) и эффективного VGMS (Рисунок 9b). Различия в частоте значений знаменателя между наборами данных проявляются в распределении точек данных в каждой ячейке (рисунок 9c). Результирующие оценки VGMS и эффективной VGMS показаны на рисунке 9d, с полосами погрешностей, представляющими 95% доверительный интервал. Доверительные пределы рассчитываются, сначала используя статистику t для расчета 95% доверительных интервалов для каждого бина, со степенями свободы, вычисляемыми, гарантируя, что каждая область 5 ° × 5 ° не представлена ​​более одного раза в день в каждой. мусорное ведро.Затем средневзвешенное значение верхнего и нижнего доверительных интервалов для всех интервалов с использованием частотного распределения на рисунке 9c используется для вычисления верхнего и нижнего доверительных границ для VGMS и эффективных VGMS на рисунке 9d. Обратите внимание, что доверительные границы для отдельных интервалов на рисунках 9a и 9b здесь не показаны для обеспечения ясности отображения.

(a) вертикальная адвекция MSE и (b) вертикальная адвекция MSE плюс общий источник MSE, объединенный вертикальной адвекцией DSE.(c) частота встречаемости, связанная с верхними графиками, и (d) итоговая оценка VGMS (черные полосы) и эффективной VGMS (белые полосы; см. текст). 95% доверительный интервал для VGMS и эффективный VGMS рассчитываются, как описано в тексте.

Для ERAi мы обнаружили, что VGMS немного положительный, что согласуется с предыдущими исследованиями [ Yu et al ., 1998; Raymond and Fuchs , 2009 г .; Ланду и Мэлони , 2011]. С другой стороны, эффективная VGMS в ERAi значительно отрицательна.По мере увеличения параметра увлечения модели происходит значительное уменьшение VGMS, так что VGMS и эффективная VGMS имеют одинаковые величины. Эффективный VGMS в моделях с высоким уносом соответствует таковому у ERAi, хотя VGMS слишком низкий.

На рис. 10 используется наш новый метод для обобщения и сравнения HGMS, VGMS и эффективных VGMS по всем наборам данных за 0–4 и 5–9 дневные опережения над экваториальной частью Индийского океана (10 ° S – 10 ° N и 60E ° –90. ° E). Каждое значение нанесено на график против показателя силы изменчивости MJO, рассчитанного как стандартное отклонение среднесуточного интегрированного по столбцу MSE ( σ MSE), сглаженного за три прохода фильтра 1-2-1.Обратите внимание, что небольшие изменения ERAi со временем заблаговременности просто отражают различные периоды усреднения, используемые для выделения времени заблаговременности ретроспективных данных. HGMS положительный (рис. 10а), что согласуется с рисунками 7 и 8, показывающими, что горизонтальная адвекция экспортирует столбец MSE. HGMS в ZM_0.2 ниже, чем ERAi, и становится больше, чем ERAi, по мере увеличения параметра уноса. Это отличается от результатов некоторых текущих работ с многолетним моделированием, которые показали, что HGMS систематически не различается между моделями с разной степенью изменчивости MJO.Сравнение рисунков 10a и 10b указывает на компромисс между HGMS и VGMS при моделировании: когда VGMS снижается, HGMS повышается. Эта компромиссная связь также заметна для 5–9-дневных лидов. Наша интерпретация этого компромисса заключается в том, что по мере увеличения внутрисезонной изменчивости, связанной с уменьшением VGMS, горизонтальные потоки обычно становятся более организованными (например, круговороты Россби; синоптические водовороты) [ Benedict and Randall , 2007; Maloney , 2009], что привело к более эффективному экспорту MSE колонки с помощью горизонтальной адвекции.

(a) HGMS, (b) VGMS и (c) эффективный VGMS, построенный против стандартного отклонения столбца MSE, что дает приблизительную оценку изменчивости MJO. Наборы данных обозначены стилем маркера, а время выполнения — цветом. Пределы доверительной вероятности 95% рассчитываются, как описано в тексте.

Как мы видели на Рисунке 9, VGMS немного положителен в ERAi (Рисунок 10b). VGMS в ZM_0.2 также немного положительный, в то время как моделирование с более высоким уносом явно отрицательно.VGMS незначительно меняется с течением времени, но не влияет на качественные различия между делами. Эффективный VGMS сильно отрицателен в ERAi. ZM_1.0 и ZM_2.0 имеют схожие сильные отрицательные значения эффективных VGMS, которые близки к ERAi для лагов прогноза 0–4 дня. Однако эффективная GMS в ZM_0.2 имеет только слабое отрицательное значение (рис. 10c).

Отрицательный показатель VGMS указывает, что вертикальная адвекция MSE помогает увеличивать и поддерживать аномалии MSE столбца. Следовательно, сходство величин VGMS и эффективных VGMS в моделях с более высоким уносом предполагает, что они могут более легко поддерживать режимы влажности независимо от того, обеспечивают ли условия источника MSE сильную положительную обратную связь по аномалиям MSE в колонке.Напротив, большая разница между VGMS и эффективным VGMS в ERAi показывает, что он не может поддерживать режим влажности, если комбинированный эффект вертикальной адвекции и источников MSE не вносит чистую положительную обратную связь на аномалию MSE столбца. Это дополнительно подтверждает результаты на Рисунке 8 и дает правдоподобное объяснение того, почему параметр увлечения ошибочно улучшает MJO в модели. В частности, увеличение параметра уноса коренным образом меняет характер импорта MSE столбца за счет вертикальной адвекции, так что он компенсирует слишком слабые обратные связи облака-излучения и, следовательно, дает правильный ответ по неправильной причине.

Мы можем воспользоваться нашим новым методом, чтобы получить физическое представление об этой разнице, выделив вклады от ω, и посредством следующего разложения разницы в среднем компоненте VGMS между двумя наборами данных для данного бина, (8)

Здесь верхняя черта представляет собой среднее значение для данного интервала. Оператор дельты означает разницу между средним значением ячейки второго набора данных и средним значением ячейки первого.Правая часть (9) содержит три члена, которые описывают разницу в средней составляющей VGMS (ΔΓ _v ) из-за разницы в ω (Δ ω ), разница в (Δh), и произведение разностей ω и (Δ ω Δh) соответственно. Мы проверили, что метод, описанный в (9), объясняет почти всю разницу между любыми двумя моделированиями (не показаны), и ковариация внутри отдельных бинов не требуется, чтобы понять эффект увеличения параметра уноса.

На рисунке 11a показаны бинированные значения ΔΓ _v , Δ ω , Δh и Δ ω Δh из (9) с использованием данных ZM_2.0 и ERAi. Обратите внимание, что отображаемые значения нормализованы значением знаменателя каждого бина, поэтому кривые на рисунке 11a эффективно показывают разницу VGMS как функцию импорта DSE. На рисунках 11c и 11d показаны средние значения ΔΓ _v , Δ ω , Δh и Δ ω Δh, взвешенные по частоте появления. Из рисунка 11c видно, что разница в VGMS между ZM_2.0 и ERAi в значительной степени объясняется различием в профиле омега с меньшим вкладом из-за изменения профиля MSE. Эта разница в основном возникает в верхнем диапазоне вертикального импорта DSE, который соответствует проседанию и подавленной конвекции (Рисунок 11a). И наоборот, в режимах с большим отрицательным импортом DSE и активной глубокой конвекцией разница в омега-профиле увеличивает VGMS. Сравнивая ZM_2.0 и ZM_0.2, мы обнаруживаем, что повышенный унос приводит к снижению VGMS за счет комбинации Δ ω и Δh (рис. 11d).Подавленные режимы осадков с положительной вертикальной адвекцией DSE, по-видимому, в основном зависят от Δ ω , тогда как для режимов с умеренными осадками (от −350 до −150 Вт · м ⁻² ) ΔΓ _v лучше объясняется с помощью Δh.

Нормализованные термины разложения разности VGMS (см. Текст), описывающие разницу между (a и c) ZM_2.0 и ERAi, и (b и d) ZM_2.0 и ZM_0.2. На рисунках 11c и 11d показаны средневзвешенные значения каждого члена по всем ячейкам на основе частоты появления (см. Рисунок 9).

Чтобы лучше понять эти различия, мы теперь рассмотрим средние профили омега и MSE для слабоотрицательных (от −250 до −50 Вт м ⁻² ) и слабоположительных (50–250 Вт м ⁻² ) бункеров импорта DSE. (Рисунок 12), режимы на Рисунке 11, которые в наибольшей степени ответственны за различия в GMS между моделями и ERAi. В частности, если изолировать сравнения, сделанные на Рисунке 11, ZM_2.0 имеет более тяжелый профиль вертикальной скорости, чем ERAi, как для слабо положительных, так и для слабо отрицательных экспортных бункеров, которые будут действовать для снижения GMS [e.g., Peters and Bretherton, , 2006], что согласуется с рисунком 11. В слабых окнах импорта ZM_2.0 имеет более тяжелый профиль вертикальной скорости на дне, чем ZM_0.2, а также уменьшенный верхний тропосферный MSE и уменьшенный глубинный профиль. усредненный по слою градиент MSE в верхней тропосфере по сравнению с ZM_0.2. Эти изменения профилей MSE и omega уменьшили бы GMS в ZM_2.0 в соответствии с показанным на рисунке 11 [например, Peters and Bretherton , 2006; Fierson et al. ., 2011]. Мы также отмечаем, что модели с высоким уносом проводят больше времени в режимах подавления осадков (рис. 9c), что согласуется с общим более сильным подавлением глубокой конвекции.Дальнейшее физическое понимание того, как изменение уноса вызывает эти изменения вертикальной скорости и профилей MSE, будет оставлено на будущее. Однако эти результаты подтверждают вывод из предыдущего раздела о том, что улучшение сигнала MJO за счет увеличения параметра увлечения является правильным ответом по неправильной причине.

Средние профили по ячейкам вертикальной адвекции DSE от (a – c) –250 до –50 Вт м ^–2 и (d – f) от 50 до 250 Вт м ^–2 .Положительная (отрицательная) вертикальная адвекция DSE обычно соответствует подавленной (усиленной) конвекции.

6 Заключение и обсуждение

В этой статье мы исследовали бюджет MSE в ретроспективном моделировании во время первых двух событий MJO полевой кампании DYNAMO. Было показано, что изменение параметра скорости уноса разбавленного CAPE параметризации глубокой конвекции Zhang-McFarlane оказывает большое влияние на способность прогнозирования MJO. Через 0–4 дня после инициализации все конфигурации модели имеют сопоставимые навыки.К 5–9 дням моделирования с более низкой скоростью уноса показывают существенное снижение навыков RMM и отсутствие когерентного конвективного сигнала. Моделирование с более высокой скоростью уноса демонстрирует значительный опыт RMM до 20 дней (рисунок 4). Эти результаты аналогичны результатам Klingaman и Woolnough [2014], которые также исследовали влияние параметра уноса на ретроспективное моделирование MJO в течение Года тропической конвекции (YOTC) и обнаружили аналогичное улучшение навыков RMM за счет увеличения вовлечения.

Анализ бюджета MSE экваториальной части Индийского океана в столбце показывает, что моделирование с более высокой скоростью уноса разбавленного CAPE имеет нереально большую положительную тенденцию от вертикальной адвекции MSE (рисунки 7e и ​​8e). Общий источник MSE в колонке оказался слабее наблюдений во всех моделях (рисунки 7f и 7i). Характеристика обратных связей между терминами бюджета MSE и аномалиями MSE столбца выявила чрезмерно слабые обратные связи облако-излучение, которые, по-видимому, компенсируются чрезмерно эффективной вертикальной адвекцией MSE в симуляциях с высоким увлечением для создания сильного MJO (рисунки 8d и 8e).

Был представлен новый метод расчета GMS, и было показано, что он имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами. Новый метод сначала вычисляет средние значения адвекции MSE (числитель), отсортированные по интервалам вертикальной адвекции DSE (знаменатель). GMS получается путем вычисления средневзвешенного отношения числителя среднего значения интервала и знаменателя средней точки интервала по всем интервалам. Источники MSE добавляются в числитель для расчета эффективных VGMS.

Вертикальный компонент GMS (VGMS) и эффективный VGMS, который учитывает влияние источников MSE, использовались для сравнения способности увеличивать и поддерживать крупномасштабные аномалии MSE.Было обнаружено, что ERAi имеет положительный VGMS и отрицательный эффективный VGMS, предполагая, что крупномасштабные аномалии MSE могут поддерживаться только за счет комбинированных обратных связей вертикальной адвекции и источников MSE. Моделирование с низким уносом также показало положительный VGMS и слабый отрицательный эффективный VGMS. VGMS в прогонах с высоким уносом слишком низок по сравнению с ERAi, что указывает на то, что его нельзя использовать изолированно в качестве меры успеха модели в создании реалистичного ретроспективного прогноза MJO. При более высоком параметре уноса VGMS значительно отрицательна и по величине аналогична эффективной VGMS.Это говорит о том, что параметр увлечения ошибочно улучшает MJO, позволяя расти большой вертикальной адвекции и поддерживать аномалии MSE столбца в присутствии слабых обратных связей источника MSE. Эти результаты также предполагают, что следует проявлять осторожность при интерпретации результатов исследований, таких как Hannah and Maloney [2011], где VGMS связана с изменениями активности MJO среди моделей, поскольку эффективный VGMS является лучшим предсказателем, чем VGMS модели. способность выдерживать крепкий MJO.Полученная оценка GMS показывает, что увеличение параметра уноса отражается в компромиссе между горизонтальными компонентами GMS (HGMS) и VGMS, в том, что HGMS увеличивается по мере уменьшения VGMS. Мы интерпретируем увеличение HGMS как отражение более организованного обращения в результате более сильного MJO, которое может более эффективно экспортировать столбец MSE.

Новый метод расчета GMS позволяет уникальную декомпозицию, в которой различия в VGMS между наборами данных могут быть количественно отнесены к конкретным процессам.Было обнаружено, что изменения в профиле омеги играют важную роль в снижении VGMS от ERAi до циклов с высоким уносом. Уменьшение VGMS в моделях с высоким уносом по сравнению с ERAi связано с более тяжелым профилем омега на дне в периоды проседания. Комбинация различий в вертикальных профилях MSE и omega необходима для объяснения снижения VGMS от циклов с низким уносом к высокому уносу (рис. 11d).

Эти результаты предполагают, что изменение параметризации конвекции с целью повышения чувствительности схемы к тропосферной влаге и подавления самой глубокой конвекции не обязательно приводит к реалистичному моделированию MJO по правильным причинам.Подавление самой глубокой конвекции изменит профиль конвективного нагрева, который показан здесь, что приведет к более тяжелому профилю омеги для определенных конвективных режимов, что несовместимо с наблюдениями. Однако количественная оценка степени, в которой изменение профиля конвективного нагрева является «причиной» изменения омега-профиля, является сложной задачей из-за тесного взаимодействия между конвекцией и крупномасштабными расходящимися циркуляциями. В конечном итоге изменение в профиле омега, показанное здесь, позволяет расходящимся циркуляциям стать нереально эффективным при импорте MSE столбца, который компенсирует слишком слабые обратные связи облака-излучения.Важность обратной связи между облаками и излучением была подчеркнута в нескольких исследованиях, таких как Bony and Emanuel [2005], которые показывают, что эти обратные связи играют большую роль в замедлении фазовой скорости тропических возмущений в упрощенной модели. Андерсен и Куанг [2012] также обнаружили, что длинноволновое нагревание является важным источником в поддержании аномалий MSE в колонке в рамках многомасштабного моделирования (MMF), которое моделирует взаимодействие облака и излучения более реалистичным способом, чем обычная глобальная модель [см. также Бенедикт и Рэндалл , 2009 г .; Pritchard and Bretherton , 2014].

Другие модельные исследования показали, что настройка параметров уноса, аналогичная использованной здесь, приводит к более низкому GMS и более сильному MJO, совпадающему с ухудшенным средним состоянием [например, Kim et al ., 2009; Ханна и Мэлони , 2011]. Наши результаты предполагают, что эти методы позволяют более легко дестабилизировать возмущения модового типа влажности за счет повышения эффективности расходящегося импорта MSE, но также изменяют фундаментальную природу того, как конвекция взаимодействует с крупномасштабными полями через связанные с ними расходящиеся циркуляции.Это может объяснить, почему пагубные смещения среднего состояния, как правило, сопровождают улучшение MJO [ Kim et al ., 2011]. Однако компромиссы смещения среднего состояния, по-видимому, не проявляются в моделях с суперпараметризацией [ Pritchard and Bretherton , 2014]. Как показано на Рисунке 8, увеличение экспорта за счет горизонтального потока может компенсировать чрезмерный импорт за счет вертикальной адвекции, что, возможно, способствует увеличению среднего уровня осадков и отклонений ветра в тропиках, таких как чрезмерное выпадение внеэкваториальных осадков в западной части северной части Тихого океана в моделях, которые производят сильный MJO за счет повышенной чувствительности к влаге [e.g., Kim et al ., 2009].

Наши результаты также подчеркивают парадокс в том, как унос учитывается в параметризациях, потому что, хотя некоторые показали доказательства того, что скорость уноса должна быть больше, чем та, которая обычно используется в конвективной параметризации [ Romps , 2010; Dawe and Austin , 2011], принуждение схемы к использованию более высоких уровней уноса может привести к нежелательным побочным эффектам. Решение парадокса уноса в параметризации конвекции, вероятно, потребует увеличения сложности и вычислительных затрат.В качестве альтернативы, переход к широкому использованию MMF, который использует встроенные модели разрешения облаков вместо конвективной параметризации, может быть лучшим вариантом для изучения взаимодействия конвекции и крупномасштабных циркуляций, что лежит в основе понимания MJO. Наша работа в настоящее время расширяется, чтобы оценить бюджет MSE ретроспективных экспериментов MMF DYNAMO.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить Джерри Олсона и Ричарда Нила из NCAR, Майка Причарда из UC Irvine и Гейба Купермана из UCSD за помощь в настройке ретроспективных прогнозов CESM.Авторы также благодарят Мэтта Уиллера, ECMWF и NOAA за предоставление высококачественных наборов данных, сделавших возможным это исследование. Эта работа была поддержана Программой климата и крупномасштабной динамики Национального научного фонда в рамках грантов AGS-1025584 и AGS-1062161, а также Научно-технологическим центром многомасштабного моделирования атмосферных процессов, управляемым Государственным университетом Колорадо в рамках сотрудничества. Соглашение ATM-0425247. Эта работа также была поддержана наградами NA13OAR4310163 и NA12OAR4310077 от Национального управления океанических и атмосферных исследований США.S. Министерство торговли. Заявления, выводы, заключения и рекомендации не обязательно отражают точку зрения NSF, NOAA или Министерства торговли. Все данные, использованные в этом анализе, доступны по запросу. Авторы также хотели бы поблагодарить помощника редактора и трех анонимных рецензентов за их комментарии, которые значительно улучшили рукопись.

Список литературы

• Алака, Г.J., и Э. Д. Мэлони (2012), Влияние MJO на предшественников африканских восточных волн вверх по течению, J. Clim. , 25, 3219–3236.
• Андерсен, Дж. А., и З. Куанг (2012), Влажный статический энергетический баланс возмущений типа MJO в атмосфере зонально-симметричной аквапланеты, J. Clim. , 25, 2782–2804.
• Назад, Л.E., и К. С. Бретертон (2006), Географическая изменчивость экспорта влажной статической энергии и профилей вертикального движения в тропической части Тихого океана, Geophys. Res. Lett. , 33, L17810, DOI: 10.1029 / 2006GL026672.
• Бенедикт Дж. Дж. И Д. А. Рэндалл (2007), Наблюдаемые характеристики MJO относительно максимального количества осадков, J. Atmos. Sci. , 64, 2332–2354.
• Бенедикт, Дж.J., и Д. А. Рэндалл (2009), Структура колебания Мэддена – Джулиана в сверхпараметризованном САМ, J. Atmos. Sci. , 66, 3277–3296.
• Бони, С., и К. А. Эмануэль (2005), О роли влажных процессов в тропической внутрисезонной изменчивости: обратные связи облако – излучение и влага – конвекция, J. Atmos. Sci. , 62, 2770– 2789.
• Бретертон, К.Песок С. Парк (2009), Новая параметризация влажной турбулентности в модели атмосферы сообщества, J. Clim. , 22, 3422–3448.
• Камарго, С. Дж., М. К. Уиллер и A. H. Sobel (2009), Диагностика модуляции MJO тропического циклогенеза с использованием эмпирического индекса, J. Atmos. Sci. , 66, 3061– 3074.
• Кассу, К.(2008), Внутрисезонное взаимодействие между колебанием Мэддена – Джулиана и Североатлантическим колебанием, Nature , 455, 523–527.
• Чарни, Дж. Г. (1963), Заметка о крупномасштабных движениях в тропиках, J. Atmos. Sci. , 20, 607–609.
• Доу, Дж.Т., и П. Х. Остин (2011), Интерполяция поверхностей облаков LES для использования в прямых расчетах уноса и вытеснения, Mon. Weather Rev. , 139, 444–456.
• Дин Р., Дж. Ли и К.-Х. Seo (2010), Предсказуемость осцилляции Мэддена – Джулиана, оцененная с использованием данных наблюдений, Mon. Погода Rev. , 138, 1004–1013.
• Доннер, Л.J., и В. Т. Филлипс (2003), Контроль пограничного слоя на доступной конвективной потенциальной энергии: последствия для параметризации кучевых облаков, J. Geophys. Res. , 108, 4701, DOI: 10.1029 / 2003JD003773.
• Flatau, M., and Ю.-Дж. Ким (2013), Взаимодействие между MJO и полярными циркуляциями, J. Clim. , 26, 3562–3574.
• Фриерсон, Д.М. В., Д. Ким, ЯВЛЯЕТСЯ. Канг, М.-И. Ли и Дж. Лин (2011), Структура конвективно связанных волн Кельвина, моделируемых методом AGCM, и чувствительность к конвективной параметризации, J. Atmos. Sci. , 68, 26–45.
• Фу, X. и Б. Ван (2004), Бореальные и летние внутрисезонные колебания, смоделированные в гибридной связанной модели атмосферы и океана, Mon. Weather Rev. , 132, 2628– 2649.
• Фу, X., Ж.-Й. Ли, ПК. Сюй, Х. Танигучи, Б. Ван, В. Ван и С. Уивер (2013), Многомодельное прогнозирование MJO в период DYNAMO / CINDY, климат . Дин. , 41, 1067–1081.
• Gottschalck, J., et al. (2010), Структура для оценки оперативных прогнозов колебаний Мэддена – Джулиана: проект рабочей группы CLIVAR MJO, Bull.Являюсь. Meteorol. Soc. , 91, 1247–1258.
• Готшальк, Дж., П. Э. Раунди, К. Дж. Шрек, А. Винцилеос и К. Чжан (2013), Крупномасштабные атмосферные и океанические условия во время полевой кампании DYNAMO 2011–2012 гг., пн. Weather Rev. , 141, 4173–4196, DOI: 10.1175 / MWR-D-13-00022.1.
• Грабовский, В.W., и M. W. Moncrieff (2004), Влаго-конвекционная обратная связь в тропиках, Q. J. R. Meteorol. Soc. , 130, 3081– 3104.
• Ханна, В. М., и Э. Д. Мэлони (2011), Роль обратных связей между влагой и конвекцией в моделировании колебаний Мэддена – Джулиана, J. Clim. , 24, 2754–2770.
• Хиронс, Л.C., П. Иннесс, Ф. Витарт и П. Бехтольд (2012), Понимание достижений в моделировании внутрисезонной изменчивости в модели ECMWF. Часть II: Применение диагностики на основе процесса, Q. J. R. Meteorol. Soc. , 139, 1427–1444.
• Хаффман, Дж. Дж., Р. Ф. Адлер, Д. Т. Болвин, Г. Гу, Э. Я. Нелькин, К. П. Боуман, Ю. Хонг, Э. Ф. Стокер и Д. Б. Вольф (2007), Многоспутниковый анализ осадков TRMM (TMPA): квазиглобальные, многолетние оценки осадков с использованием комбинированных датчиков в мелком масштабе, J.Гидрометеорол. , 8, 38–55.
• Иннесс, П. М., Дж. М. Слинго, С. Дж. Вулноу, Р. Б. Нил и В. Д. Поуп (2001), Организация тропической конвекции в ГКМ с переменным вертикальным разрешением: последствия для моделирования колебания Мэддена-Джулиана, Клим. Дин. , 17, 777–793.
• Цзян, X., Д. Э. Вализер, М. К. Уиллер, К. Джонс, М.-И. Ли и С. Д. Шуберт (2008), Оценка качества модели всесезонного статистического прогноза колебания Мэддена – Джулиана, Mon. Weather Rev. , 136, 1940–1956.
• Джонсон, Р. Х. и П. Э. Чесельски (2013), Структура и свойства колебаний Мэддена-Джулиана, выведенные из зондирующих решеток DYNAMO, J. Atmos.Sci. , 70, 3157– 3179.
• Канамицу, М., В. Эбисузаки, Дж. Вулен, С.-К. Ян, Дж. Дж. Хнило, М. Фиорино и Г. Л. Поттер (2002), NCEP – DOE Реанализ AMIP-II (R-2), Bull. Являюсь. Meteorol. Soc. , 83, 1631–1643.
• Kim, D., et al. (2009), Применение имитационной диагностики MJO к климатическим моделям, J.Клим. , 22, 6413–6436.
• Ким, Д., А. Х. Собель, Э. Д. Мэлони, Д. М. У. Фриерсон и ЯВЛЯЕТСЯ. Канг (2011), Систематическая взаимосвязь между внутрисезонной изменчивостью и средним смещением состояния в моделировании AGCM, J. Clim. , 24, 5506–5520.
• Ким, Д., А.Х. Собель, А. Д. Дель Генио, Ю. Чен, С. Дж. Камарго, РС. Яо, М. Келли и Л. Назаренко (2012), Тропическая внутрисезонная изменчивость, смоделированная в модели общей циркуляции NASA GISS, J. Clim. , 25, 4641–4659.
• Ким, Д.-Х., Ж.-С. Куг и А. Х. Собел (2014), Распространение и нераспространение событий Мэддена-Джулианской осцилляции, J. Clim. , 27, 111–125.
• Кляйн, С.А., Дж. С. Бойл, Дж. Таннахилл, Д. Лукас, Р. Б. Нил, С. Се и К. Р. Спербер (2012), ретроспективные прогнозы возмущенных параметров MJO с помощью CAM5, Аннотация A52D-06, представленная на осеннем собрании 2012 г., AGU, Сан-Франциско, Калифорния, 3–7 декабря.
• Клингаман, Н. П., и С. Дж.Woolnough (2014), Использование тематического исследования для улучшения осцилляции Мэддена-Джулиана в модели центра Хэдли, Q. J. R. Meteorol. Soc. , DOI: 10.1002 / qj.2314, в печати.
• Клингаман, Н. П., Х. Веллер, Дж. М. Слинго и П. М. Иннесс (2008), Внутрисезонная изменчивость индийского летнего муссона с использованием TMI температуры поверхности моря и реанализа ECMWF, J. Clim., 21, 2519–2539.
• Клингаман, Н. П., С. Дж. Вулноу, Х. Веллер и Дж. М. Слинго (2011), Влияние связи воздух-море с более высоким разрешением на внутрисезонные колебания индийских муссонов, J. Clim. , 24, 2451–2468.
• Ланду К. и Э. Д. Мэлони (2011), Внутрисезонный баланс влажной статической энергии в данных реанализа, J.Geophys. Res. , 116, D21117, DOI: 10.1029 / 2011JD016031.
• Лоуренс, Д. М., и П. Дж. Вебстер (2002), Бореальные летние внутрисезонные колебания: взаимосвязь между движением конвекции на север и восток, J. Atmos. Sci. , 59, 1593–1606.
• Лерой, А., а также М. К. Уиллер (2008), Статистическое предсказание еженедельной активности тропических циклонов в Южном полушарии, Mon. Weather Rev. , 136, 3637– 3654.
• Либманн, Б., и C. A. Smith (1996), Описание полного (интерполированного) набора данных исходящего длинноволнового излучения, Bull. Являюсь. Meteorol. Soc. , 77, 1275–1277.
• Линь, Х., Ж. Брюне и Дж. Дером (2008), Прогнозирование колебаний Мэддена – Джулиана в двух канадских атмосферных моделях, Mon. Weather Rev. , 136, 4130–4149.
• Lin, J.-L., et al. (2006), Тропическая внутрисезонная изменчивость в 14 климатических моделях IPCC AR4. Часть I: Конвективные сигналы, J. Clim. , 19, 2665–2690.
• Линь, Дж.-L., М.-И. Ли, Д. Ким, ЯВЛЯЕТСЯ. Канг и Д. М. У. Фриерсон (2008), Влияние конвективной параметризации и инициирования влажности на экваториальные волны, смоделированные с помощью AGCM, конвективно связанные экваториальные волны, J. Clim. , 21, 883–909.
• Линг, Дж., Ч. Д. Чжан и П. Бехтольд (2013), Крупномасштабные различия между MJO и не-MJO конвективным инициированием над тропическим Индийским океаном, J.Атмос. Sci. , 70, 2696–2712.
• Линг, Дж., П. Бауэр, П. Бехтольд, А. Бельяарс, Р. Форбс, Ф. Витарт, М. Улате и К. Чжан (2014), Глобальное и локальное прогнозирование MJO навыков модели ECMWF во время DYNAMO, Mon. Weather Rev. , в прессе.
• Ма, Х.-Й., С.Се, Дж. С. Бойл, Клейн С.А., Я. Чжан (2013), Метрики и диагностика процессов, связанных с осадками, в краткосрочных ретроспективных прогнозах климатических моделей, J. Clim. , 26, 1516–1534.
• Мэдден, Р.А., и П. Р. Джулиан (1971), Обнаружение 40–50-дневных колебаний в зональном ветре в тропической части Тихого океана, J. Atmos. Sci. , 28, 702–708.
• Мэлони, Э.D. (2009), Статический баланс влажной энергии сложного тропического внутрисезонного колебания в модели климата, J. Clim. , 22, 711–729.
• Мэлони, Э. Д., и Д. Л. Хартманн (2000), Модуляция ураганов в восточной части северной части Тихого океана колебанием Мэддена – Джулиана, J. Clim. , 13, 1451–1460.
• Мэлони, Э.Д., и Д. Л. Хартманн (2001), Колебание Мэддена – Джулиана, баротропная динамика и формирование тропических циклонов в северной части Тихого океана, Часть I: Наблюдения, J. Atmos. Sci. , 58, 2545–2558.
• Мэлони, Э. Д., А. Х. Собель и W. M. Hannah (2010), Внутрисезонная изменчивость в модели общей циркуляции аквапланеты, J. Adv. Модель. Земля. Syst. , 2, DOI: 10.3894 / ДЖЕЙМС.2010.2.5.
• Мэйпс, Б. Э., и J. T. Bacmeister (2012), Диагностика тропических смещений и MJO на основе закономерностей в полях тенденций анализа MERRA, J. Clim. , 25, 6202–6214.
• Моррисон, Х. и А. Геттельман (2008 г.), Новая двухмоментная схема микрофизики объемных слоистых облаков в модели атмосферы сообщества, версия 3 (CAM3).Часть I: Описание и численные тесты, J. Clim. , 21, 3642– 3659.
• Насуно, Т. (2013), Навыки прогнозирования событий Колебания Мэддена-Джулиана в глобальной негидростатической модели в течение периода наблюдений CINDY2011 / DYNAMO, SOLA , 9, 69–73, DOI: 10.2151 / sola.2013-016.
• Нил, Р.Б., Дж. Х. Рихтер и M. Jochum (2008), Влияние конвекции на ENSO: от задержанного осциллятора к серии событий, J. Clim. , 21, 5904–5924.
• Нил, Р. Б. и др. (2010), Описание модели атмосферы сообщества NCAR (CAM 5.0), Tech. Отчет TN – 486 + STR , 268 стр., Natl. Cent. для Atmos. Res., Боулдер, Колорадо. [Доступно на http://www.cesm.ucar.edu / models / ccsm4.0 / cam / docs / description / cam4_desc.pdf.]
• Нилин, Д. Дж., И И. М. Хельд (1987), Моделирование тропической конвергенции на основе баланса влажной статической энергии, Mon. Погода Rev. , 115, 3–12.
• Парк, С., и C.S.Bretherton (2009), схемы неглубокой конвекции и влажной турбулентности Вашингтонского университета и их влияние на моделирование климата с помощью модели атмосферы сообщества, J.Клим. , 22, 3449–3469.
• Петерс М. и К. С. Бретертон (2006), Структура тропической изменчивости с точки зрения вертикального режима, Theor. Comput. Fliud Dyn. , 20, 501–524.
• Причард М.С. и C.S.Bretherton (2014), Причинное свидетельство того, что вращательная адвекция влаги имеет решающее значение для сверхпараметризованной осцилляции Мэддена-Джулиана, J.Атмос. Sci. , 71, 800–815, DOI: 10.1175 / JAS-D-13-0119.1.
• Рэндалл, Д., М. Хайрутдинов, А. Аракава и В. Грабовски (2003), Выход из тупика параметризации облака, Бюлл. Являюсь. Meteorol. Soc. , 84, 1547–1564.
• Рашид, Х.А., Х. Х. Хендон, М.К. Уиллер и О. Алвес (2010), Прогнозирование колебаний Мэддена – Джулиана с помощью системы динамического прогнозирования POAMA, Клим. Дин. , 36, 649–661, DOI: 10.1007 / s00382-010-0754-x.
• Раймонд, Д. Дж. (2001), Новая модель колебания Мэддена – Джулиана, J. Atmos. Sci. , 58, 2807–2819.
• Раймонд, Д.J., и З. Фукс (2009), Режимы влажности и колебания Мэддена – Джулиана, J. Clim. , 22, 3031–3046.
• Раймонд, Д. Дж., С. Л. Сешнс, А. Х. Собель и З. Фукс (2009), Механика общей влажности, J. Adv. Модель. Earth Syst. , 1, DOI: 10.3894 / JAMES.2009.1.9.
• Рихтер, Дж.Рука П. Дж. Раш (2008), Влияние конвективного переноса импульса на атмосферную циркуляцию в модели атмосферы сообщества, версия 3, J. Clim. , 21, 1487–1499.
• Romps, D. M. (2010), Прямая мера уноса, J. Atmos. Sci. , 67, 1908–1927.
• Со, К.-ЧАС., В. Ван, Дж. Готшальк, Q. Zhang, Ж.-К. Э. Шемм, У. Р. Хиггинс и А. Кумар (2009), Оценка навыков прогнозирования MJO на основе нескольких статистических и динамических моделей прогнозирования, J. Clim. , 22, 2372–2388.
• Симмонс, А. Дж., С. Уппала, Д. П. Ди и С. Кобаяши (2007), ERA-interim: Новые продукты реанализа ЕЦСПП с 1989 г., в Информационном бюллетене ЕЦСПП, 110, стр.25–35, ЕЦСПП, Рединг, У.К.
• Слинго, Дж. М., и соавторы (1996), Внутрисезонные колебания в 15 моделях общей циркуляции атмосферы: результаты диагностического подпроекта AMIP, Clim. Дин. , 12, 325–357.
• Собель, А., и Э. Д. Мэлони (2013), Режимы влажности и распространение MJO на восток, J.Атмос. Sci. , 70, 187–192.
• Собель, А. Х., и Э. Д. Мэлони (2012), Идеализированная полуэмпирическая основа для моделирования колебаний Мэддена – Джулиана, J. Atmos. Sci. , 69, 1691–1705.
• Собель, А. Х., Дж. Нильссон и Л. М. Полвани (2001), Приближение слабого градиента температуры и сбалансированные волны тропической влажности, J.Атмос. Sci. , 58, 3650– 3665.
• Штрауб, К. Х. (2013), Инициирование MJO в многомерном индексе MJO в реальном времени, J. Clim. , 26, 1130–1151.
• Субраманян, А.С., М. Йохум, А. Дж. Миллер, Р. Муртугудде, Р. Б. Нил и Д. Э. Вализер (2011), Колебания Мэддена – Джулиана в CCSM4, J.Клим. , 24, 6261–6282.
• Сугияма М. (2009), Режим влажности в модели квазиравновесной тропической циркуляции. Часть I: Анализ, основанный на приближении слабого градиента температуры, J. Atmos. Sci. , 66, 1507–1523.
• Токиока, Т., К. Ямазаки, А.Кито и T. Ose (1988), Экваториальные 30–60-дневные колебания и параметризация проникающих кучевых облаков Аракавы-Шуберта, J. Meteorol. Soc. Jpn. , 66, 883–901.
• Тунг, W.-W., Дж. Гао, Дж. Ху и Л. Ян (2011), Обнаружение хаоса в условиях сильного шума, Phys. Ред. A , 83, 046210.
• Витарт, Ф., С. Вулноу, М. А. Бальмаседа и А. М. Томпкинс (2007), Ежемесячный прогноз колебания Мэддена – Джулиана с использованием связанной GCM, Mon. Weather Rev. , 135, 2700–2715.
• Вализер Д. Э. (2011), Предсказуемость и прогнозирование , гл. 12, Внутрисезонная изменчивость климатической системы атмосфера-океан, 2-е изд., Стр. 613, под редакцией У. К. М. Лау и Д. Э.Вализер, Шпрингер, Гейдельберг, Германия.
• Уиллер, М. К., и Х. Хендон (2004), Всесезонный многомерный индекс MJO в реальном времени: Разработка индекса для мониторинга и прогнозирования, Mon. Weather Rev. , 132, 1917–1932.
• Уиллер, М. К., Х. Х. Хендон, С.Клиланд, Х. Мейнке и А. Дональд (2009), Влияние колебания Мэддена – Джулиана на количество осадков и циркуляцию в Австралии, J. Clim. , 22, 1482–1498.
• Вулноу, С. Дж., Ф. Витарт и М. А. Бальмаседа (2007), Роль океана в колебании Мэддена-Джулиана: последствия для предсказания MJO, Q. J. R. Meteorol. Soc. , 133, 117–128.
• Се, С., Х.-Й. Ма, Дж. С. Бойл, Клейн С.А., Я. Чжан (2012), О соответствии между коротко- и долгосрочными систематическими ошибками в CAM4 / CAM5 для года тропической конвекции, J. Clim. , 25, 7937–7955.
• Ёнеяма, К., К. Чжан и К. Н. Лонг (2013), Отслеживание импульсов колебания Мэддена-Джулиана, Bull. Являюсь. Meteorol. Soc. , 94, 1871–1891, DOI: 10.1175 / БАМС-Д-12-00157.1.
• Ю, Ж.-Й., К. Чоу и Д. Дж. Нилин (1998), Оценка общей влажности тропической атмосферы, J. Atmos. Sci. , 55, 1354–1372.
• Чжан, К. (2005), Колебания Мэддена – Джулиана, Rev. Geophys. , 43, RG2003, DOI: 10.1029 / 2004RG000158.
• Чжан, К. (2013), Колебания Мэддена-Джулиана: мосты между погодой и климатом, Bull. Являюсь. Meteorol. Soc. , 94, 1849–1870, DOI: 10.1175 / BAMS-D-12-00026.1.
• Чжан, Г. Дж., И Н. А. Макфарлейн (1995), Чувствительность моделирования климата к параметризации кучевой конвекции в модели общей циркуляции Канадского климатического центра, Atmos.Океан , 33, 407–446.
• Чжэн, Ю., Д. Э. Вализер, У. Ф. Стерн и К. Джонс (2004), Роль связанных температур поверхности моря в моделировании тропических внутрисезонных колебаний, J. Clim. , 17, 4109–4134.
• Чжоу, Л., Р. Б. Нил, М. Йохум и Р.Murtugudde (2012), Улучшенные колебания Мэддена – Джулиана с улучшенной физикой: влияние модифицированных параметризаций конвекции, J. Clim. , 25, 1116–1136.
• Чжу, Х., Х. Хендон и К. Якоб (2009), Конвекция в параметризованной и суперпараметризованной модели и ее роль в представлении MJO, J. Atmos. Sci. , 66, 2796–2811.

Перспективы Барри Ханны в JSTOR

Описание книги:

Перспективы Барри Ханны — это сборник эссе, посвященный творчеству отмеченного наградами писателя-беллетриста Барри Ханны.Антология включает широкий спектр критических подходов и охватывает период карьеры Ханны от Geronimo Rex (1972) до Yonder Stands Your Orphan (2001). В книгу также входит ранее не публиковавшееся интервью с Ханной.

Десять эссе охватывают все тринадцать опубликованных книг Ханны. Авторы дают свежий взгляд на классические работы Ханны ( Airships, и Ray ), освещают важные художественные произведения, получившие менее критическое внимание ( Nighwatchmen , Hey Jack! и Never Die ), а также предложить первую стойкую критику получившей признание более поздней художественной литературы Ханны ( Летучие мыши из ада , Высокий Одинокий и Вон там, ваша сирота ).Как объясняет Мартин Боун во введении, эссе — хотя и различаются по подходу и стилю — последовательно оттачивают повторяющиеся темы, характеризующие карьеру Ханны: его отношение к постмодернизму; его исследование традиционных представлений о мужественности и героизме; его сложное увлечение южной историей, литературой и культурой; и его растущее беспокойство о духовности и морали.

Очерки в книге Perspectives on Barry Hannah устанавливают связь между работами Ханны и работами нескольких выдающихся современных и постмодернистских авторов, включая Уильяма Фолкнера, Эрнеста Хемингуэя, Джеймса Джойса, Аллена Тейта, Джона Ирвинга, Дж.М. Кутзи и Кормак Маккарти. Авторы также рассматривают художественную литературу Ханны в связи с нелитературными формами культуры, такими как спорт, кино и популярная музыка. В конечном счете, Перспективы Барри Ханны подтверждают статус Ханны как ведущей фигуры в современной американской литературе.

Мартин Боун — доцент американской литературы в Институте английского, немецкого и романского языков Копенгагенского университета. Его предыдущие публикации включают The Post Southern Sense of Place in Contemporary Fiction .

Жесткие рентгеновские ограничения для мелкомасштабных событий нагрева короны

Мы смоделировали однородные последовательности нановспышек, в которых все нановспышки идентичны и равномерно распределены, с помощью усредненной по силовой линии гидродинамики тепловой эволюции петель на основе энтальпии (EBTEL) код (Климчук и др., 2008; Каргилл и др., 2012a, 2012b). EBTEL широко используется в сообществе физиков Солнца, и результаты моделей сравнивались с числовыми кодами, согласованными с полями, такими как HYDRAD (Bradshaw & Cargill 2013).Обновленная версия, ebtel ++, ¹⁰ улучшает исходный код IDL за счет включения уравнений гидродинамики для двух жидкостей и изменения определенных параметров для обеспечения лучшего согласования с моделированием с выравниванием по полю (Barnes et al. 2016a). Новый код также предоставляет адаптивную подпрограмму временного шага, которая гарантирует, что временной шаг всегда достаточно мал по сравнению с временными масштабами соответствующих физических процессов (более подробную информацию см. В приложениях Barnes et al. 2016a). Следовательно, для коротких периодов нагрева и больших скоростей нагрева ebtel ++ более точен.Он также работает быстрее, чем код IDL, и значительно сокращает время вычислений. Когда мы в дальнейшем ссылаемся на «EBTEL», мы имеем в виду ebtel ++. В нашем моделировании нагреваются только электроны; будущая работа будет включать ионный нагрев, как в Barnes et al. (2016a).

EBTEL принимает в качестве входных данных заданный пользователем временной массив, функцию нагрева (однородную последовательность нановспышек для данного анализа) и полудлину контура L, а затем вычисляет усредненные по контуру давление, плотность и температуру на каждом временном шаге.Входной нагрев — это объемная скорость нагрева, усредненная по полевой линии. Отметим, что пространственная зависимость нагрева в целом не важна, поскольку корональная теплопроводность и потоки настолько эффективны при распространении энергии вдоль силовых линий. EBTEL также вычисляет дифференциальную меру излучения отдельно в переходной области (TR) и в короне для петлевой жилы с площадью поперечного сечения A = 1 см ² . Эта область является областью по умолчанию для вычислений, а не фактической площадью петли или пряди.Мы решили использовать треугольную функцию нагрева для всех наших симуляций. Высота импульса — это амплитуда нагрева H ₀ в эрг см ⁻³ с ⁻¹ , а ширина — это длительность события τ в секундах. Задержка t _N — это время между началом каждого события нагрева. Кроме того, мы включили постоянный низкоуровневый фоновый нагрев 3,5 × 10 ⁻⁵ эрг см ⁻³ с ⁻¹ в каждую симуляцию.Этот термин предотвращает катастрофическое охлаждение петли на поздних этапах (Cargill & Bradshaw, 2013) и достаточно мал, чтобы в противном случае не повлиять на наши результаты. Фоновый нагрев сам по себе нагревает область только до температуры <300 000 К и не может объяснить температуру активной области в несколько или несколько миллионов градусов.

На рисунке 3 показаны функции нагрева и соответствующая эволюция температуры, усредненные по времени ЦМР и спектры HXR для последовательностей нановспышек с t _N = 500 с (высокочастотный) и t _N = 5000 с (низкочастотная), возникающая на петле с полудлиной L = 2 × 10 ⁹ см.Низкочастотный нагрев приводит к тому, что ЦМР расширяется до более высоких температур и более жесткий спектр фотонов по сравнению с высокочастотным нагревом. Это связано с тем, что низкочастотный нагрев дает кольцу больше времени для охлаждения и осушения перед следующим событием. Более низкая плотность во время следующего события означает, что плазму можно нагреть до более высокой температуры. Обратите внимание, что высокочастотные нановспышки производят более низкие средние температуры не только при той же средней скорости нагрева, но и даже для событий с такой же амплитудой и продолжительностью нагрева, как показано на рисунке 5.Здесь высокочастотная последовательность нановспышек содержит на порядок более высокую среднюю скорость нагрева, чем низкочастотный случай.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 3. Моделирование EBTEL высокочастотного ( t _N = 500 с) и низкочастотного ( t _N = 5000 с) нанофлакового нагрева в однонитевой петле. с H ₀ = 0.05 эрг см ⁻³ с ⁻¹ , τ = 100 с и L = 2 × 10 ⁹ см. Низкочастотные значения обозначены сплошными линиями, а высокочастотные — пунктирными. Обе последовательности нановспышек были запущены за 10000 с до указанного времени, чтобы стереть начальные условия плазмы. (Вверху слева) Объемная скорость нагрева как функция времени. (Вверху справа) Средняя температура контура как функция времени. (Внизу слева) Распределение матрицы высот, усредненное по времени за последний цикл нановспышки каждой последовательности.Разрыв на высокочастотной кривой является пересечением коронального и TR DEM-распределений. (Внизу справа) Смоделированные рентгеновские спектры, полученные из усредненных по времени ЦМР и интегрированные по области 60 × 60 угловых секунд ² .

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Физические параметры, которые изменяют спектр рентгеновского излучения: H ₀ , τ , t _N , L и коэффициент заполнения f , нормализация, которая отражает тот факт, что в При заданном объеме короны только определенная часть жил петли может быть нагрета импульсным образом.Мы варьировали H ₀ , τ и t _N в диапазоне значений для каждой активной области, чтобы определить, какие комбинации параметров дают хорошее согласие с наблюдениями. Для каждого набора параметров мы смоделировали последовательность из пяти нановспышек и использовали значения DEM из последнего цикла нановспышек (начиная с события нагрева и заканчивая через одну задержку). Мы использовали только последний цикл, чтобы исключить начальные условия плазмы EBTEL.Самое короткое значение задержки было установлено на самое длинное значение продолжительности, чтобы избежать перекрытия событий; квазинепрерывный нагрев происходит, когда задержка и продолжительность точно равны. В будущей работе мы исследуем эффект использования неоднородных последовательностей нановспышек, когда, например, задержка изменяется в зависимости от энергии нановспышки. Средняя полудлина петли L оценивалась отдельно для каждой области с изображениями AIA с использованием следующей процедуры.

Наблюдение FOXSI-2 AR 12234 имело место, когда эта область находилась близко к центру диска.Чтобы оценить среднюю длину корональной петли, мы измерили расстояния между несколькими видимыми парами оснований петель в канале AIA 171 Å. Области, наблюдаемые с помощью NuSTAR 1 ноября 2014 г., находились вблизи лимба Солнца или над ним, что затрудняло измерение всей петли. Поэтому мы использовали изображения AIA 171 Å от 28 октября 2014 г., чтобы рассчитать расстояния до ступенек для этих регионов. После того, как мы измерили среднее расстояние между точками основания, мы скорректировали эффект проекции, разделив каждое расстояние на cos ( λ ), где λ — центральная долгота каждой области.Мы предположили геометрию полукруглой петли и определили средние полудлины L = πd /4, где d — это скорректированное по долготе среднее расстояние между точками основания для данной области. Оценки длины петли для каждой области перечислены в таблице 1.

Таблица 1. Таблица расчетных длин петель для пяти активных областей NuSTAR и одной FOXSI-2

Активный регион	Петля половинной длины (см)
AR 12234	6 × 10 9
NuSTAR D1	7 × 10 9
NuSTAR D2	7 × 10 9
NuSTAR L1	7 × 10 9
NuSTAR L2	1 × 10 10
NuSTAR L3	7 × 10 9

Примечание. Эти длины были рассчитаны из ручного выбора точек основания петель на изображениях AIA 171 Å.

Скачать таблицу как: ASCIITypeset image

Если смотреть на активную область через оптически тонкую корону, все петли на различных стадиях нагрева и охлаждения вдоль луча зрения вносят свой вклад в каждый пространственный пиксель. Поэтому мы усредняли по времени распределения DEM для последнего цикла каждого моделирования EBTEL; это произвело суперпозицию каждой стадии нагрева и охлаждения в этом цикле, подобно тому, что мы ожидаем от наблюдений.Мы приняли фиксированную высоту коронального масштаба H = 5 × 10 ⁹ см, чтобы рассчитать количество нитей петли в объеме с площадью поперечного сечения, равной площади данной области воздействия. Затем мы вычислили модельные спектры фотонов, сначала масштабируя каждую ЦМР EBTEL (усредненную по времени) до ожидаемого наблюдения ЦМР следующим образом:

Здесь DEM _cor и DEM _tr представляют собой усредненные по времени распределения EBTEL DEM для короны и переходная область в см ⁻⁵ K ⁻¹ , ℓ ² — зона наблюдения в см ² , H — высота шкалы, а L — полудлина петли для Интересная дополненная реальность.Множители для каждого члена дают ожидаемую объемную DEM _obs (см ⁻³ K ⁻¹ ) в прямоугольной области длиной и шириной ℓ , а также пространственную аппроксимацию горизонтальных прядей, поднимающихся на высоту. H используется (как показано на рисунке 4) для коронковой части каждой пряди. DEM _tr делится на коэффициент два, чтобы эмиссия точки основания не учитывалась дважды и не масштабировалась на H , поскольку глубина переходной области не зависит от высоты коронального масштаба.

Увеличить Уменьшить Сбросить размер изображения

Рис. 4. На этом рисунке показана геометрия, используемая для расчета количества витков петли в определенной области наблюдения и, следовательно, для масштабирования смоделированной ЦМР EBTEL из одной цепи. Аппроксимация горизонтальных прядей была сделана только для корональной части, а основания переходной области обрабатывались отдельно (как показано в уравнении (1)).

Загрузить рисунок:

Стандартный образ Изображение высокого разрешения

Спектр HXR был получен из DEM _obs путем определения меры излучения (EM; в единицах см ⁻³ ) в каждом температурном интервале шириной log ( T ) = 0,01 между log ( T ) = 4.0 и log ( T ) = 8.5 и расчет соответствующих изотермических спектров. Затем полученная сумма каждого отдельного спектра была свернута с функциями отклика прибора из NuSTAR или FOXSI-2 .Это позволило нам сделать прямые сравнения с наблюдаемыми спектрами счета для любого набора параметров модели. Для областей на диске, таких как AR 12234 и NuSTAR , ARs D1 и D2, мы ожидаем значительного вклада переходной области в излучение плазмы прямой видимости, поэтому использовали сумму DEM _cor и DEM _tr. . Для областей вне конечностей, таких как NuSTAR ARs L1, L2 и L3, мы ожидаем увидеть преимущественно корональную эмиссию. Поэтому для L1, L2 и L3 мы использовали только DEM _cor .

Мы занимались систематическим исследованием пространства параметров нановспышки для каждой активной области. Предыдущие наблюдения активной области с помощью приборов EUV и SXR согласуются с временами задержки нановспышек, которые варьируются от сотен до тысяч секунд (Cargill 2014). В случае нановспышек, связанных с пересоединением, длительность события может быть такой же короткой, как время, в течение которого пересоединяющая силовая линия контактирует со стоячей медленной ударной волной в модели Петчека, которое составляет порядка секунд (Климчук, 2006).Это также может быть значительно дольше (до сотен секунд), если, например, несколько событий повторного подключения группируются вместе в пространстве и времени (Климчук, 2015). Амплитуда нагрева теоретически плохо ограничена, поэтому мы исследовали широкий диапазон значений, начиная с нижнего предела, примерно на два порядка превышающего фоновый нагрев. Полный диапазон физических параметров, которые мы выбрали для исследования, представлен в Таблице 2. Для каждой активной области и отклика прибора мы создали 4D куб данных с логарифмически разнесенными значениями параметров нановспышки H ₀ , τ , и t _N , соответствующие первым трем измерениям.Четвертое измерение содержало модельные рентгеновские спектры из моделирования EBTEL, соответствующие каждому набору значений параметров. Чтобы уменьшить накладные расходы на вычисления, мы сгенерировали спектры подсчета для массива 11 × 11 × 11 из H ₀ , τ и t _N , а затем выполнили трехмерную интерполяцию для получения спектров счета по массиву 101 × 101 × 101 с одинаковыми минимальным и максимальным значениями параметров.

Таблица 2. Диапазон физических параметров для симулированных последовательностей нановспышек

Физический параметр	Диапазон протестированных значений
H 0	0,005–25 эрг см −3 с −1
τ	5–500 с
т N	500–10 000 с

Скачать таблицу как: ASCIITypeset image

Впоследствии мы использовали следующую процедуру для создания трехмерных массивов, содержащих общую вероятность для каждой активной области и отклика прибора.Общее правдоподобие — это просто произведение индивидуальных правдоподобий для конкретной пары смоделированных и наблюдаемых спектров счета (Bevington & Robinson 2003). Для этих спектров индивидуальная вероятность дается вероятностями Пуассона:

Здесь μ _i — это количество отсчетов в интервале энергии i , предсказанное конкретной моделью нановспышки, и x _i — это фактическое количество отсчетов, обнаруженных в этой ячейке энергии.Поскольку как NuSTAR , так и FOXSI-2 считают отдельные фотоны, мы можем свободно выбирать наши энергетические ячейки. Диапазоны энергий, которые мы выбрали для этих расчетов правдоподобия, составляли 2,5–5 кэВ для NuSTAR и 5–10 кэВ для FOXSI-2 с шириной бина 0,2 и 1,0 кэВ, соответственно. Мы решили использовать статистику правдоподобия вместо хи-квадрат из-за небольшого количества отсчетов в этих диапазонах, включая нулевые отсчеты в некоторых ячейках энергии. Для каждой комбинации H ₀ , τ и t _N мы определили значение коэффициента заполнения f , которое привело к одинаковому кумулятивному количеству отсчетов в смоделированном и наблюдаемом спектрах. в интересующем диапазоне энергий.Эта нормализация f упростила определение того, какие области пространства параметров для физических величин, представляющих основной интерес ( H ₀ , τ и t _N ), привели к наилучшему согласие с наблюдениями. Мы рассчитали μ _i отдельно для функций отклика следующих инструментов: двух телескопов NuSTAR (FPMA и FPMB) и четырех FOXSI-2 Si-детекторов (Det 0, Det 1, Det 5 и Дет 6).Затем мы вычислили массивы полного правдоподобия для FOXSI-2 и NuSTAR , умножив отдельные массивы детекторов вместе. Чтобы визуализировать пространство параметров, мы построили двухмерные карты интенсивности логарифмического правдоподобия для каждой комбинации H ₀ , τ и t _N . Для каждой двухмерной пары координат (например, нагревание и продолжительность) мы определили максимальную вероятность в третьем измерении и соответствующее значение третьего параметра (например,г., задержка).

Чтобы получить диапазоны параметров, которые привели к хорошему согласию с наблюдаемыми данными HXR, мы сгенерировали доверительные интервалы (ДИ) для каждой пары 2D координат с уровнями достоверности 90% и 99% (Neyman 1937). Для заданного уровня достоверности α CI представляет значения для параметра (ов) совокупности, так что если бы было построено бесконечное количество CI, фракция α содержала бы истинное значение (значения) параметра. Другими словами, существует априорная вероятность α того, что один CI будет содержать истинное значение интересующего параметра (ов).Следовательно, более высокий уровень достоверности, например 99% по сравнению с 90%, приведет к более широким доверительным интервалам.

При исследовании этого пространства параметров мы нашли множество наборов решений, которые дали приемлемые результаты для данных HXR. Это неудивительно, учитывая многомерный характер пространства параметров и вырождение между различными параметрами (например, увеличение либо амплитуды нагрева, либо продолжительности события увеличивает энергию в конкретной нановспышке, а также увеличивает прогнозируемый поток рентгеновского излучения).Однако это вырождение сделало критическим использование как можно большего количества внешних ограничений.

Принято считать, что механические движения в фотосфере и под ней являются основными двигателями нагрева короны (Климчук, 2006). Поток Пойнтинга, связанный с потоками, нагружающими основания магнитных полей, определяется как

, где B _V — вертикальное поле, V _h — горизонтальная скорость, а θ — горизонтальная скорость. угол наклона поля.Типичные значения, наблюдаемые в активных областях, составляют ∼100 Гс и 1 км с ⁻¹ . Withbroe & Noyes (1977) вычислили среднюю потерю энергии в короне 10 ⁷ эрг см ⁻² с ⁻¹ в активных областях, что подразумевает средний угол наклона θ ∼ 20 градусов. Для данной петли мы не ожидаем, что усредненный по времени поток энергии превысит 10 ⁸ эрг см ⁻² с ⁻¹ , так как это будет означать значительно большие фотосферные скорости и / или углы наклона, которые могут быть исключено наблюдательно.Этот поток можно переписать в терминах физических параметров последовательности нановспышек:

Напомним, что H ₀ — пиковая амплитуда нагрева нановспышки, τ — длительность нановспышки, L — полудлина петли, а t _N — задержка между событиями. На протяжении всего нашего анализа мы реализовали требование, чтобы поток энергии F <10 ⁸ эрг см ⁻² s ⁻¹ .

Мы наложили дополнительные ограничения на пространство параметров нановспышки, используя одновременные наблюдения с AIA и XRT.Данные AIA доступны для наблюдений NuSTAR и FOXSI-2 1 ноября 2014 г. и 11 декабря 2014 г. соответственно, тогда как данные XRT доступны только для полета FOXSI-2 11 декабря 2014 г. Мы получили потоки в активной области в DN s ⁻¹ пикселей ⁻¹ для нескольких длин волн AIA (94, 131, 171, 193, 211, 335 Å) и нескольких фильтров XRT (толщиной Be, толщиной Al, Ti- поли, Al-сетка, Al-поли / Ti-поли, C-поли / Ti-поли, C-поли, Be-тонкий, Be-med, Al-med, Al-poly).Номер данных (DN) — это собственная единица измерения потока обоих инструментов и пропорциональна количеству электронов, генерируемых фотонами, падающими на камеры CCD каждого телескопа. Для каждой модели нановспышки мы рассчитали прогнозируемые потоки для соответствующих функций отклика прибора в каждом диапазоне волн. Мы требовали, чтобы прогнозируемые потоки AIA и XRT были <3 раз больше пространственно усредненных потоков для выбранной AR, и если это требование не было выполнено для каждой длины волны, мы исключили эту модель из наших результатов.Мы не устанавливали нижний предел для потоков EUV / SXR, потому что дополнительные популяции нановспышек (например, на более высоких частотах) могут присутствовать при температурах ниже чувствительности NuSTAR и FOXSI-2 .

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

---

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

---

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Рисунок — Рисунок собаки, Ханна Дин

«Наблюдательная живопись — это акт жизни через зрение: замечание тонких сдвигов в цвете, краях и пространстве между предметами. Я стараюсь оставлять картины на стадии «аля прима», где я работаю над ними максимум час или два, пока краска еще влажная.В основном я рисую с фоторесурсов и памяти: свои собственные и изображения, найденные в поиске Google. Кажется, произвольный характер того, как изображения попадают в пары при поиске в Интернете, вдохновляет мою работу. Например, при поиске по запросу «сезанн» можно найти многие из его картин, но также и другие картины, например, натюрморты с авокадо. Когда я повторно визуализирую изображения, которые нахожу на экране, мой разум представляет параметры алгоритма, взвешивающего десятки переменных, по сравнению с интенсивным, единичным фокусом изобразительной живописи.Ханна Дин — художник, участвовавший в недавних выставках, включая Лигу помощи 2019 года Хьюстон празднует Техасское искусство (член жюри: помощник куратора Уитни, штат Нью-Йорк Дженни Голдштейн), Пятую ежегодную выставку жюри в Artspace111 (член жюри: редактор Glasstire Кристина Риз), Техас 17 Биеннале, Rising Eyes of Texas 2014 и 2015, а также публикации, включая выпуск The Menteur Magazine 2019 в Париже, Франция, New American Paintings MFA Annual # 111, Texas Arts and Culture (2017) и Art Tour International Summer Issue (2016).Она была финалистом премии Hunting Art Prize 2014 и 2015 годов. Ее иллюстрации были опубликованы в California Law Review и Harvard Journal of the Legal Left.