Город, 28 июн 2021, 16:59

В Москве выпало почти 70% месячной нормы осадков

Читать в полной версии
Фото: Владислав Шатило / РБК

В районе Коньково в Москве выпало 53 мм осадков за час — это две трети месячной нормы, рассказала РБК главный специалист Московского метеобюро Татьяна Позднякова.

«На 14 часов наибольшее количество осадков — 53 мм — выпало в районе Коньково. Это две трети месячной нормы. Этот район оказался наиболее подвержен влиянию холодного атмосферного фронта», — сообщила синоптик. В других районах столицы осадков выпало значительно меньше, добавила она.

Позднякова отметила, что в Коньково наблюдалась «стена дождя», что представляет опасность для города, поскольку при такой интенсивности осадков ливневая канализация уже не справляется. Это стало причиной подтоплений.

О «сверхинтенсивных» осадках, которые в некоторых районах столицы составили почти 70% от месячной нормы, сообщил комплекс городского хозяйства Москвы в Telegram.По его данным, больше всего осадков зафиксировано на юго-западе города — 53 мм, в Центральном округе столицы выпало 43 мм, на севере и северо-западе — 41 мм.

На 28 июня синоптики прогнозировали в Москве сильные ливни и грозы с градом до 3–6 см в диаметре. О шквалистом ветре со скоростью 17–22 м/c москвичей предупредили в МЧС.

Ливень стал причиной сбоя в работе московского метро, поезда не ходили по участкам Филевской и Калужско-Рижской линий. Вода затопила пути и вестибюль станции «Ясенево». Также дептранс Москвы сообщал о проблемах с движением трамваев.

Во время непогоды с дома на улице Правды сорвало часть крыши, пострадали три машины, движение рядом со зданием было перекрыто.

Самая спорная добавка: действительно ли нам так нужен витамин D
Как Ицхак Адизес учит топ-менеджеров находить баланс в управлении
Курс на санацию. Почему банкротства в 2026 году станут оздоровительными
Премиум или роботы-бариста. Почему «золотая середина» кофеен исчезает
5 активов, в которые не стоит инвестировать в 2026 году
Как настроиться на работу после новогодних каникул
Опыт Google, Amazon и IBM: как крупные корпорации используют GenAI
Метрики будущего: как нефинансовые ориентиры спасут компанию от провала