CAPE, Konvektif Kullanılabilir Potansiyel Enerji anlamına gelir ve gelişmekte olan bir gök gürültülü fırtınanın sahip olduğu yakıt miktarını ifade eder. Daha spesifik olarak, atmosferin kararsızlığını tanımlar ve bir gök gürültülü fırtına içindeki yukarı yönlü hava akımının gücünü yaklaşık olarak gösterir. Bu nedenle CAPE, hava durumu yetkilileri tarafından gök gürültülü fırtınaların potansiyelini ve gerçekleşmeleri durumunda ne kadar güçlü olabileceklerini anlamak için kullanılır.
Enerjinin standart ölçüsü Joule/Kilogram olarak ifade edilir. Hava durumu uzmanları yüksek bir CAPE değerini "yüksek kararsızlık" terimiyle de ifade edebilirler. Yüksek derecede kararsız bir atmosferden bahsettiğimizde, CAPE değerleri genellikle 2500 J/kg'ın üzerindedir; bu da, oluşmaları halinde güçlü yukarı yönlü hava akımları ve şiddetli fırtınalar için yeterli enerji sağlayacaktır.
Şiddetli fırtınalar yüksek CAPE değerleri gerektirir ve CAPE değeri ne kadar yüksekse, fırtınanın büyümesini desteklemek için o kadar fazla enerji mevcuttur. Bununla birlikte, CAPE değişkeni, bir fırtınanın kesinliğini tahmin edecek bir "sihirli sayı" değildir. Ancak bir fırtına gelişirse ve CAPE değeri yüksekse, "patlayıcı bir fırtına" olma olasılığı yüksektir. Aşağıda Karayipler'de tipik bir CAPE haritası bulunmaktadır. Sarı/Turuncu alanlar yüksek CAPE değerlerini göstermektedir.
Aşağıdaki tablo, gök gürültülü fırtına aktivitesi için iyi bir kılavuz niteliğindedir.
CAPE'nin standart ölçüsü Joule/Kilogram olarak ifade edilir.
Ancak, 2500 J/kg gibi yüksek bir CAPE değeri, PredictWind Tahmin Tablolarımızda gösterilemeyecek kadar fazla basamak içerdiğinden, KJ/kg'ye dönüştürüyoruz ve bu nedenle 2,5 olarak gösterilecektir.
Tahmin edilen CAPE haritaları hala J/kg cinsinden değerleri gösteriyor.
Not :
ECMWF için genellikle yerden 3-4 km yukarıda bulunan MUCAPE'yi (En Kararsız Konvektif Kullanılabilir Potansiyel Enerji) kullanıyoruz.
NAM, GFS, HRRR, UKMO, Arome ve PWE/PWG için yüzey tabanlı CAPE (SBCAPE) kullanıyoruz.
CAPE'yi hesaplamanın resmi bir yolu olmadığından, her model bunu biraz farklı şekilde uygular. Bu da tahmin edilen değerleri karşılaştırmayı biraz daha zorlaştırır.
modeller arasında.