Как известно, ветровые потоки в интенсивных атмосферных вихрях типа тропических циклонов (ТЦ) обладают гидродинамической спиральностью, которая повышает их устойчивость и увеличивает время существования. Кроме того, в ТЦ имеются заряженные подсистемы, создающие большие напряженности электрического поля порядка 100 кВ/м, которые способствуют генерации в атмосфере ураганов и торнадо. Поэтому для корректного описания роли заряженных подсистем в формировании и последующей динамике спиральных ветровых потоков в мощном атмосферном вихре необходим анализ структурных характеристик электрической турбулентности в грозовой облачности. В работе на основе анализа структурных функций Sm (L) представлены результаты исследования возможности обобщенной масштабной инвариантности электрической турбулентности для экспериментальных данных по вертикальному профилю электрического поля Ez (z) в грозовой облачности на высотах z < 13 km. Рассмотрены инерционные интервалы электрической турбулентности, скейлинговые экспоненты, величины индекса Херста и куртозиса в них. В инерционных интервалах выявлены отклонения Sm (L) от степенного скейлинга. Показано, что для интервалов малых и средних масштабов приближенно выполняется обобщенная масштабная инвариантность электрической турбулентности. Наблюдаемые отклонения скейлинга структурных функций от соответствующего обобщенной масштабной инвариантности объясняются наличием перемежаемости электрической турбулентности и когерентных электрических структур. Полученные результаты могут быть использованы для последующих оценок роли электрических подсистем в формировании самосогласованной, существенно неоднородной структуры ветровых потоков в ТЦ, при численном моделировании их нелинейной динамики с использованием схем параметризации, учитывающих электрические подсистемы вихрей, а также для выявления возможности воздействия на ТЦ. Кроме того, это представляет интерес для дальнейшего развития методик обработки данных дистанционного зондирования атмосферных вихрей, более полной и корректной физической интерпретации результатов обработки экспериментальных данных.
As it is known the wind fluxes in intensive atmospheric vortices like tropical cyclones (TC) have the hydrodynamical helicity which increases their stability and the life time. Moreover tropical cyclones have charged subsystems (ECS) creating the large electric fields of the order of 100 kV/m which facilitate development of hurricanes and whirlwinds. So for the correct description of charged subsystems role in the generation of helical wind flows and their following dynamics inside the powerful atmospheric vortices it is necessary to analyze the structural characteristics of electric turbulence in thunderstorm clouds. Below on the basis of structure functions Sm (L) analysis it is described the results of investigation of generalized scale invariability possibility for electric turbulence by usage of experimental data on the electric field vertical profile in thunderstorm clouds for the heights z < 13 km. It has been considered the electric turbulence inertial intervals, scaling exponents, the magnitude of both Herst index and curtosis for these intervals. For inertial intervals it was revealed the Sm (L) deviations from power law scalings. It has been shown that for the small scales and middle ones the electric turbulence is closed enough to the generalized scale invariability law. The deviations from this law observed may be explained by the presence of both the turbulence intermittency and coherent electric structures. Results obtained may be used for the following estimates of electric subsystems role in the generation of selfconsistent, essentially inhomogeneous structure of wind fluxes in TC, for the numerical modeling of their nonlinear dynamics with usage of the parametrization schemes, taking into account the ECS, and to study the possibility of influence on TC dynamics. Besides these results are of great interest for the following development of methods for processing of remote sensing data on atmospheric vortices, more detailed and correct physical interpretation such data processing results.