МОСКВА, 7 февраля. /ТАСС/. Сотрудники факультета физики НИУ ВШЭ и ИТФ имени Ландау РАН Игорь Колоколов и Владимир Лебедев создали аналитическую теорию, которая приближает человека к пониманию причин возникновения когерентных вихрей, к которым относятся такие атмосферные явления, как циклоны, антициклоны и ураганы, сообщила во вторник пресс-служба Высшей школы экономики. По словам ученых, их теория показывает как из хаоса, например, из воздушных масс, появляется порядок. Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Fluid Mechanics.

"Речь идет о рождении порядка из хаоса, - приводит пресс-релиз слова одного из авторов статьи Владимира Лебедева. - Мы получили аналитические соотношения, объясняющие результаты численных и лабораторных экспериментов по формированию когерентных вихрей (устойчивых вихревых движений), связав характеристики вихря со статистическими свойствами хаотических флуктуаций течения".

Теория объясняет результаты лабораторного эксперимента и численного моделирования двумерной турбулентности, где ранее наблюдались когерентные вихри. Ценность аналитических результатов заключается как в их предсказательной силе, так и в возникновении интуитивного понимания самого природного явления.

По словам ученых, все крупномасштабные атмосферные явления, такие как циклоны, антициклоны и ураганы, относятся к когерентным структурам, родившимся из хаоса. Ученые считают, что их работа позволяет лучше понять, как "из ничего" появляются атмосферные вихри и, возможно, как в отдаленной перспективе можно будет ими управлять.

В статье ученых "Velocity statistics inside coherent vortices generated by the inverse cascade of 2-D turbulence" построена последовательная аналитическая теория, описывающая как интенсивное среднее течение вихрей, так и флуктуации на его фоне, которые представляют собой хаотические во времени и пространстве изменения скорости течения. Ученые показали, что вихри обладают универсальной структурой, когда имеется интервал, где азимутальная скорость не зависит от расстояния до центра и определены статистические свойства флуктуаций. Знание этих свойств позволяет, например, проанализировать процессы перемещения и перемешивания всевозможных примесей.