واکاوی پراکنش و تغییرات زمانی –مکانی توفان‌های تندری در جنوب ایران در سه چرخه خورشیدی اخیر

نوع مقاله : مقاله کامل

نویسندگان

گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

10.22059/jphgr.2025.387701.1007864

چکیده

چکیده
توفان‌های تندری، به‌عنوان یکی از پدیده‌های متداول و شاخص سامانه‌های همرفتی، موجب خسارت‌های شدید و آثار روانی بر افراد می‌شوند. بدین منظور، ابتدا کدهای مربوط به پدیده توفان تندری در دوره آماری ۳۳ ساله که متناظر با سیکل‌های ۲۲، ۲۳ و ۲۴ خورشیدی (۲۰۱۸-۱۹۸۶) بودند از داده‌های سازمان هواشناسی کشور برای ایستگاه‌های سینوپتیک که در هر چرخه اقلیمی دارای آماره کامل بوده‌اند، استخراج گردید. در ادامه به‌منظور نمایش تغییرات زمانی-مکانی توفان‌های تندری، از روش IDW استفاده شد. یافته‌های این پژوهش نشان می‌دهد که از چرخه خورشیدی ۲۲ الی ۲۴، فراوانی رخداد توفان‌های تندری از الگوی منظمی پیروی نمی‌کند و چرخه ۲۳ بالاترین رخدادها را داشته است. در مجموع در دوره آماری 33 ساله بالاترین رخداد مربوط به سال 1997 و کمترین رخداد توفان تندری در سال 1990 گزارش‌شده است. از لحاظ پراکنش مکانی توفان‌های تندری در فصول سرد سال که سامانه‌های سودانی پدیده غالب این دوره از سال می‌باشد هسته پر رخداد توفان‌های تندری بر روی ایستگاه بوشهر قرار دارد. این هسته پر رخداد به سمت شرق و شمال روندی کاهشی دارد. درحالی‌که ایستگاه‌های جزیره سیری و بندرلنگه کمترین میزان را داشته‌اند. بیشترین رخداد در ماه‌های دسامبر و ژانویه و از نظر مکانی در ماه‌های سرد بر ایستگاه بوشهر متمرکز است درحالی‌که در تابستان جابجایی هسته‌ها به سمت شرق، به‌ویژه در ایستگاه‌های بندرعباس، لار و حاجی‌آباد، به دلیل فعالیت سامانه‌های مونسونی، قابل‌توجه بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Analysis of the spatial and temporal distribution and changes of thunderstorms in southern Iran over the last three solar cycles

نویسندگان [English]

  • Hassan Lashkari
  • Zainab Mohammadi
  • Mohammad Naji
  • Alireza Fadaei bash
Department of Physical Geography, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
چکیده [English]

ABSTRACT
Thunderstorms, one of the most common and characteristic phenomena of convective systems, can cause severe damage and psychological impacts on individuals. In this study, thunderstorm-related codes from synoptic meteorological stations with complete records during each solar cycle were extracted from the dataset of the Iranian Meteorological Organization over a 33-year statistical period, corresponding to solar cycles 22, 23, and 24 (1986–2018). The Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation method was applied to illustrate the spatiotemporal variations of thunderstorms. The findings indicate that the frequency of thunderstorm events does not follow a regular pattern across solar cycles 22 to 24, with the highest occurrence observed during cycle 23. Overall, during the 33 years, 1997 recorded the highest number of thunderstorms, while the lowest occurred in 1990. In terms of spatial distribution, during the cold seasons, when Sudanese low-pressure systems are the dominant atmospheric pattern, the highest concentration of thunderstorm events was recorded at Bushehr station, with a decreasing trend toward the east and north. In contrast, the lowest frequencies were observed at Siri Island and Bandar Lengeh stations. The peak occurrences were reported in December and January, particularly at Bushehr during the cold months, whereas during summer, due to the influence of monsoon systems, a notable eastward shift in thunderstorm hotspots was evident, especially at Bandar Abbas, Lar, and Hajjiabad stations.
Extended Abstract
Introduction
Natural hazards claim thousands of lives worldwide each year, with a significant portion of these fatalities attributed to weather-related hazards. Thunderstorms, regional floods, and other severe weather events are examples of such hazards. Thunderstorms are localized, mesoscale weather systems that develop within a limited area of 20 to 50 kilometers and depend on the height of convective clouds. Rainfall associated with thunderstorms and accompanying weather systems, coupled with lightning, are complex and composite atmospheric phenomena. Due to their unique dynamic and structural characteristics, these events typically negatively impact the natural environment, infrastructure, civil structures, transportation systems, and social activities. With its topographic features, large-scale climate systems influencing the region, and access to moisture sources from the southern warm seas, Southern Iran is susceptible to thunderstorm formation. This study uses station data to analyze the spatial variations in thunderstorm frequency over three solar cycles (22, 23, and 24). The relationship between thunderstorm frequency and solar cycles is of particular interest, as variations in solar radiation can influence atmospheric and climatic processes. Analyzing these changes contributes to a better understanding of the temporal and spatial patterns of thunderstorm occurrences and identifying high-risk areas. Moreover, these studies can provide a solid foundation for disaster risk management planning and more accurate weather forecasts in affected regions.
 
Methodology
For this study, data on thunderstorm occurrences was collected from 24-hour observational reports provided by the Iranian Meteorological Organization, covering a long-term period from 1986 to 2018. The study period was specifically selected to align with three 11-year solar cycles (Cycles 22, 23, and 24). This long-term and comprehensive dataset allows for examining the potential impacts of solar cycle variations on thunderstorm occurrence and intensity. Solar Cycle 22 spans from 1986 to 1996, Cycle 23 from 1997 to 2007, and Cycle 24 from 2008 to 2018. Therefore, in addition to analyzing the temporal and spatial variations of thunderstorms within each solar cycle, this research also compares these variations across different cycles. In the next step, the data obtained from the Iranian Meteorological Organization's database was organized and sorted in Excel based on stations and corresponding regions. For more accurate analysis, days with recorded thunderstorm occurrences in 6-hourly observational reports were extracted for each station and month of the year. Subsequently, the frequency of thunderstorm occurrences was calculated for each year within the 33-year study period (1986-2018). The Inverse Distance Weighting (IDW) method was employed to analyze and visualize the spatiotemporal variations of thunderstorms. This analysis was conducted on a monthly average basis for each solar cycle. In this phase, thunderstorm data and the stations' geographical coordinates were entered into ArcMap software. Subsequently, using the IDW method, spatial distribution maps of the data were generated, and the resulting outputs were prepared for spatial analysis and the examination of spatiotemporal patterns.
 
Results and discussion
The primary findings of this research can be summarized as follows. In terms of temporal distribution, the frequency of thunderstorm occurrences did not follow a consistent pattern from Solar Cycle 22 to 24. Solar Cycle 23 exhibited the highest frequency of thunderstorms compared to the preceding and succeeding cycles. The analysis of temporal distribution revealed that the highest number of occurrences was reported during the years of Solar Cycle 24, indicating a significant influence of solar activity on this phenomenon. For instance, within this cycle, the peak frequency was recorded in 2009 (the beginning of the cycle), while the lowest was in 2016 (towards the end of the cycle). Overall, during the 33-year study period, the highest number of thunderstorms occurred in 1997 and the lowest in 1990.
In terms of monthly distribution, the highest frequency of thunderstorms was observed in December and January, while the lowest occurred in September. Regarding spatial distribution, the thunderstorm hotspot was located over the Bushehr station during colder months when Sudanese systems dominate. This hotspot exhibited a decreasing trend towards the east and north. Another hotspot was observed over Bandar Abbas and Shiraz stations in February and April. The spatial distribution pattern in the early spring months resembled that of the cold months. However, in the final month of spring and throughout summer, the spatial pattern of thunderstorm occurrences changed significantly, with hotspots shifting eastward to stations such as Lar and Bandar Abbas. This phenomenon indicates the undeniable impact of topographic conditions on the intensification of incoming systems over the region.
 
Conclusion
Due to their unique dynamic and structural characteristics, thunderstorms cause widespread devastation to the environment, infrastructure, transportation systems, and social activities. Beyond inducing psychological distress among affected populations, these phenomena pose significant challenges to aviation and maritime operations. Neglecting the impacts of thunderstorms can lead to fatal accidents for passengers, pilots, and crew members of both air and sea vessels. With its distinctive topography, influence of large-scale climate systems, and proximity to the warm southern seas, Southern Iran provides a conducive environment for thunderstorm formation. The findings of this study reveal that November experiences the highest frequency of reported thunderstorms in Southern Iran. Bushher Airport meteorological station records the most frequent occurrences during this month and is identified as one of the primary entry points for storm systems from the southwest into the country's coastline. Furthermore, an increase in thunderstorm activity is observed around Bandar Abbas in March. Results indicate that the peak thunderstorm activity in Southern Iran occurs during the autumn season, although significant activity is also recorded in spring. Nevertheless, thunderstorms can occur throughout the year. A detailed analysis of monthly and seasonal frequencies reveals that May, April, June, and October exhibit the highest occurrence rates.
 
Funding
There is no funding support.
 
Authors’ Contribution
All of the authors approved the content of the manuscript and agreed on all aspects of the work.
 
Conflict of Interest
Authors declared no conflict of interest.
 
Acknowledgments
We are grateful to all the scientific consultants of this paper.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Interpolation
  • Thunderstorm
  • Spatial Analysis
  • Southern Iran
  • Solar Cycle
  1. برنا، رضا. (1397). بررسی آماری - همدیدی توفان‌های تندری استان خوزستان. آمایش فضا و ژئوماتیک، 22(3)، 25-1.
  2. خسروی، محمود و رستمی جلیلیان، شیما. (1393). بررسی ارتباط بارش و دمای ایران با چرخه لکه‌های خورشیدی با استفاده از پالایش موجک. پژوهش‌های اقلیم‌شناسی، 1393(19)، 39-52.
  3. دانانیانی، پوپک؛ سوره، احسان و محمدی، بختیار. (1402). بررسی توفان‌های تندری در ایران. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، 10(2)، 114-92. Doi: 10.61186/jsaeh.10.2.97
  4. عزیزی، قاسم؛ گرامی، محمدصالح و شریفی، لیلا. (1396). تحلیل فضایی توفان‌های تندری در گستره کشور ایران. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 17(47)، 243_259. Doi: 20.1001.1.22287736.1396.17.47.11.3
  5. عزیزی، قاسم. (1383). تغییر اقلیم. چاپ اول، انتشارات قومس.
  6. عساکره، حسین؛ رزمی، رباب. (1390). اقلیم‌شناسی بارش شمال غرب ایران. نشریه جغرافیا و توسعه، 9(25)، 137-158. doi: 10.22111/gdij.2011.514
  7. علیجانی، بهلول. (1382). آب‌وهوای ایران. چاپ یازدهم. انتشارات دانشگاه پیام نور.
  8. فرجی، عبدالله؛ دوستکامیان، مهدی و صفری، زهرا. (1394). واکاوی همدیدی الگوهای زمانی و مکانی بارش‌های تندری (مطالعه موردی: استان زنجان)، جغرافیا و مطالعات محیطی، 4 (14)، 66-41.
  9. فلک، عسل؛ برنا، رضا و اسدیان، فریده. (1399). تحلیل زمانی و مکانی توفان‌های تندری جنوب غربی ایران. فصلنامه جغرافیایی سرزمین، 3(97)، 103_90.
  10. فدایی‌باش، علیرضا. (1403). تحلیل همدیدی و ترمودینامیکی توفان‌های تندری در جنوب و جنوب غرب ایران در ۳ دهه اخیر (1986_2018)، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، استاد راهنما حسن لشکری، رشته آب‌وهواشناسی سینوپتیک، دانشگاه شهید بهشتی.
  11. گرامی، محمدصالح؛ کریمی، مصطفی؛ عزیزی، قاسم و رفعتی، سمیه. (1401). تحلیل همدیدی بارش‌های همراه با طوفان تندری فراگیر بهاره در شمال غرب ایران. پژوهش‌های جغرافیای طبیعی، 54(1)، 95-110. doi: 10.22059/jphgr.2022.334160.1007659
  12. لشکری، حسن. (1381). مسیریابی سامانه‌های کم‌فشار سودانی ورودی به ایران. آمایش فضا و ژئوماتیک، 6(2)، 133-156.
  13. لشکری، حسن؛ یارمرادی، زهر و موسوی، حسن. (1395). تحلیل آماری و سینوپتیکی توفان‌های تندری استان کهگیلویه و بویر احمد. فصلنامه جغرافیا و مطالعات محیطی، 5(18)، 151-135.
  14. لشکری، حسن و آقاسی، نوشین. (1392). تحلیل سینوپتیکی توفان‌های تندری تبریز در فاصله زمانی (2005-1996). جغرافیا و برنامه‌ریزی، 17(45)، 203-234.
  15. لشکری، حسن و حجتی، زهرا. (1391). تحلیل سینوپتیکی- دینامیکی توفان‌های تندری در جنوب غرب کشور. فصلنامه علمی پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر»، 21(82)، 14-21.
  16. لشکری، حسن. (1382). مکانیسم تکوین, تقویت و توسعه مرکز کم‌فشار سودان و نقش آن بر روی بارش‌های جنوب و جنوب غرب ایران. پژوهش‌های جغرافیایی، 35(46)، 1-18.
  17. معصوم پور سماکوش، جعفر؛ میری، مرتضی و رحیمی، مجتبی. (1395). واکاوی آماری – همدیدی توفان‌های تندری سواحل جنوبی ایران. فیزیک زمین و فضا، 42(3)، 697-708. doi: 10.22059/jesphys.2016.58912
  18. معصوم پور سماکوش، جعفر؛ طاهری، فاطمه؛ کوشکی، سمیرا و تازارک، ماتیوز. (1401). تأثیر سامانه‌های سینوپتیکی بزرگ‌مقیاس بر وقوع فراگیر توفان تندری غرب و شمال غرب ایران. پژوهش‌های اقلیم‌شناسی، 1401(51)، 147-162.
  19. معصوم پور سماکوش، جعفر و فجاد، احمد. (1394). واکاوی آماری – ترمودینامیکی طوفان‌های تندری ایران. جغرافیاوتوسعه ناحیه‌ای، 13(2)، 227-248. doi: 10.22067/geography.v13i2.49915
  20. محمدی، حسین؛ خزایی، مهدی؛ ماهوتچی، محمدحسن و عباسی، اسماعیل. (1395). تحلیل همدیدی توفان‌های تندری مخرب اهواز. مدیریت مخاطرات محیطی، 3(2)، 155-170. doi: 10.22059/jhsci.2016.60744
  21. محمدی، زینب و لشکری، حسن. (1397). نقش جابه‌جایی مکانی پُرفشار عربستان و رود باد جنب‌حاره‌ای در الگوهای همدیدی و ترمودینامیکی ترسالی‌های شدید جنوب و جنوب غرب ایران. پژوهش‌های جغرافیای طبیعی، 50(3)، 491-509. doi: 10.22059/jphgr.2018.249422.1007165
  22. مجرد، فیروز؛ معصوم پور، جعفر؛ کوشکی، سمیرا و میری، مرتضی. (1398). تحلیل زمانی – مکانی توفان‌های تندری در ایران. مجله آمایش جغرافیایی فضا، 9(32)، 213-232. doi: 10.30488/gps.2019.91873
  23. مرکز آمار ایران (1395). داده‌ها و اطلاعات آماری، برگرفته از: www.amar.org.ir
  24. میرشفیعی، علی‌اکبر؛ بازگیر، سعید و عزیزی، قاسم. (۱۴۰۳). ارزیابی آماره‌های اندازه‌گیری دقت مدل و استفاده صحیح از آن‌ها (مطالعه موردی: درون‌یابی بارش در استان فارس). تحلیل فضایی مخاطرات محیطی، ۱۱ (۲)، ۱۱۷-۱۳۶. Doi: 10.61186/jsaeh.11.2.117
  25. Adelekan, I. O. (1998). Spatio‐temporal variations in thunderstorm rainfall over Nigeria. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 18(11), 1273-1284. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0088(199809)18:11<1273::AID-JOC298>3.0.CO;2-4
  26. Alijani, B. (2003). Climate of Iran. (11th ed.). Payame Noor University Press. [In Persian]
  27. Ansari, M. R. K., Raza, S. M., & Quamar, J. (2007). Role of Solar Phenomena in Large-Scale Terrestrial Meteorology. In 2007 3rd International Conference on Recent Advances in Space Technologies (pp. 780-787). IEEE.‌ doi: 10.1109/RAST.2007.4284099.
  28. Asakereh, H., & Razmi, R. (2011). Climate analysis of precipitation in northwest Iran. Geography and Development, 9(25), 137–158. https://doi.org/10.22111/gdij.2011.514 ‌[In Persian]
  29. Azizi, Q. (2004). Climate change. (1st ed.). Qoomes Publications. [In Persian]
  30. Azizi, Q., Garami, M. S., & Sharifi, L. (2017). Spatial analysis of thunderstorm events across Iran. Journal of Applied Research in Geographic Sciences, 17(47), 243-259. Doi: 20.1001.1.22287736.1396.17.47.11.3 [In Persian]
  31. Barry, R. G., & Hall-McKim, E. A. (2014). Essentials of the Earth's climate system. Cambridge University Press.‌
  32. Borna, R. (2018). Statistical-synoptic analysis of thunderstorms in Khuzestan Province. Spatial Planning and Geomatics, 22(3), 1-25. ‌[In Persian]
  33. Dai, A. (2001). Global precipitation and thunderstorm frequencies. Part I: Seasonal and interannual variations. Journal of climate, 14(6), 1092-1111.‌ https://doi.org/10.1175/1520-0442(2001)014<1092:GPATFP>2.0.CO;2
  34. Danayani, P., Sooreh, E., & Mohammadi, B. (2024). A study of thunderstorms in Iran. Spatial Analysis of Environmental Hazards, 10(2), 92-114. https://doi.org/10.61186/jsaeh.10.2.97 ‌[In Persian]
  35. Ding, Q., Wang, Y., & Zhuang, D. (2018). Comparison of the common spatial interpolation methods used to analyze potentially toxic elements surrounding mining regions. Journal of environmental management, 212, 23-31.‌ https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.01.074
  36. Fadaei-Bash, A. (2024). Synoptic and thermodynamic analysis of thunderstorm systems in southern and southwestern Iran over the past three decades (1986–2018) (Master's thesis, Supervisor: H. Lashkari). Department of Synoptic Climatology, Shahid Beheshti University ‌[In Persian]
  37. Falak, A., Borna, R., & Asadian, F. (2020). Spatiotemporal analysis of thunderstorms in southwestern Iran. Geographical Journal of Sazeman, 3(97), 90–103. ‌[In Persian]
  38. Faraji, A., Doostkamian, M., & Safari, Z. (2015). Synoptic analysis of the temporal and spatial patterns of thunderstorm rainfall (Case study: Zanjan Province). Geography and Environmental Studies, 4(14), 41-66. ‌[In Persian]
  39. Galanaki, E., Lagouvardos, K., Kotroni, V., Flaounas, E., & Argiriou, A. (2018). Thunderstorm climatology in the Mediterranean using cloud-to-ground lightning observations. Atmospheric Research, 207, 136-144.‌ https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.03.004
  40. gerami, M. S., Karimi, M., Azizi, G., & rafati, S. (2022). synoptic analysis of precipitation and Widespread spring thunderstorm in North - West Iran. Physical Geography Research, 54(1), 95-110. doi: 10.22059/jphgr.2022.334160.1007659 [In Persian]
  41. Iran Statistics Center. (2016). Statistical data and information. Retrieved from www.amar.org.ir [In Persian]
  42. Khosravi, M. and Rostami Jalilian, S. (2014). The relationship between precipitation and temperature of IRAN with the sunspot cycle using wavelet filtering. Journal of Climate Research1393(19), 39-52. [In Persian]
  43. Lashkari, H. (2002). Routing of Sudanese low-pressure systems entering Iran. Spatial Planning and Geomatics, 6(2), 133-156. [In Persian]
  44. Lashkari, H. (2003). The mechanism of formation, intensification, and development of the Sudan low-pressure center and its role in the precipitation of southern and southwestern Iran. Geographical Researches, 35(46), 1-18. [In Persian]
  45. Lashkari, H., & Aghasi, N. (2013). Synoptic analysis of thunderstorm events in Tabriz during the period (1996-2005). Geography and Planning, 17(45), 203-234. [In Persian]
  46. Lashkari, H., & Hojjati, Z. (2012). Synoptic-dynamic analysis of thunderstorm storms in the southwest of the country. Sepehr Geographical Information Quarterly, 21(82), 14-21 [In Persian]
  47. Lashkari, H., Yarmoradi, Z., & Mousavi, H. (2016). Statistical and synoptic analysis of thunderstorm events in Kohgiluyeh and Boyer-Ahmad Province. Quarterly Journal of Geography and Environmental Studies, 5(18), 135–151. [In Persian]
  48. Loginov, V. F., Volchek, A. A., & Shpoka, I. N. (2010). Estimation of the role of various factors in the thunderstorm formation on the territory of Belarus. Russian meteorology and Hydrology, 35, 175-181.‌ https://doi.org/10.3103/S1068373910030039
  49. masoompour samakosh, J. (2016). Statistical-synoptic analysis of thunderstorm in the Southern Coast of Iran. Journal of the Earth and Space Physics, 42(3), 697-708. doi: 10.22059/jesphys.2016.58912 ‌[In Persian]
  50. Masoompour Samakosh, J., & Fajad, A. (2016). Thermodynamic-statistical Analysis of Thunderstorms in Iran. Journal of Geography and Regional Development, 13(2), 227-248. doi: 10.22067/geography.v13i2.49915 ‌[In Persian]
  51. Masoompour Samakosh, J., Taheri, F., Koushki, S., & Tazark, M. (2022). The impact of large-scale synoptic systems on the widespread occurrence of thunderstorms in western and northwestern Iran. Climatology Research, 2022(51), 147-162. ‌[In Persian]
  52. Mirshafiee, A. A., Bazgir, S., & Azizi, Q. (2024). Evaluation of accuracy measurement statistics and their proper use (Case study: Precipitation interpolation in Fars province). Spatial Analysis of Environmental Hazards, 11(2), 117-136. https://doi.org/10.61186/jsaeh.11.2.117 ‌[In Persian]
  53. Mohammadi, H., Khazaei, M., Mahoutchi, M. H., & Abasi, E. (2016). Synoptic analysis of thermodynamics destructive thunderstorms Ahvaz. Environmental Management Hazards, 3(2), 155-170. doi: 10.22059/jhsci.2016.60744 ‌[In Persian]
  54. Mohammadi, Z., & Lashkari, H. (2018). Effects of Spatial Movement of Arabia Subtropical High Pressure and Subtropical Jet on Synoptic and Thermodynamic Patterns of Intense Wet Years in the South and South West Iran. Physical Geography Research, 50(3), 491-509. doi: 10.22059/jphgr.2018.249422.1007165‌[In Persian]
  55. Mojarrad, F., Masompour, J., Koshki, S., & Miri, M. (2019). Temporal-Spatial Analysis of Thunderstorms in Iran. Geographical Planning of Space, 9(32), 213-232. doi: 10.30488/gps.2019.91873 ‌[In Persian]
  56. Pinto Jr, O., Pinto, I. R. C. A., & Ferro, M. A. S. (2013). A study of the long‐term variability of thunderstorm days in southeast Brazil. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(11), 5231-5246.‌ https://doi.org/10.1002/jgrd.50282
  57. Pizzuti, A., Soula, S., Mlynarczyk, J., Bennett, A., & Fullekrug, M. (2020, March). Analysis of sprite events during small-scale winter thunderstorms in northern Europe. In EGU General Assembly Conference Abstracts (p. 20065).‌ https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-20065
  58. Pustil’nik, L. A., & Din, G. Y. (2004). Influence of solar activity on the state of the wheat market in medieval England. Solar physics223, 335-356.‌ https://doi.org/10.1007/s11207-004-5356-5
  59. Tafferner, A., Forster, C., Hagen, M., Keil, C., Zinner, T., & Volkert, H. (2008). Development and propagation of severe thunderstorms in the Upper Danube catchment area: Towards an integrated nowcasting and forecasting system using real-time data and high-resolution simulations. Meteorology and Atmospheric Physics, 101, 211-227.‌ https://doi.org/10.1007/s00703-008-0322-7
  60. Taszarek, M., Allen, J. T., Groenemeijer, P., Edwards, R., Brooks, H. E., Chmielewski, V., & Enno, S. E. (2020). Severe convective storms across Europe and the United States. Part I: Climatology of lightning, large hail, severe wind, and tornadoes. Journal of Climate, 33(23), 10239-10261.‌ https://doi.org/10.1175/JCLI-D-20-0345.1