Воспроизведение сезонной эволюции толщины льда в северо-восточной части Азовского моря с использованием различных массивов метеорологических данных

Д. Д. Завьялов

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

e-mail: zavyalov.dd@mhi-ras.ru

Аннотация

Цель. Целью данной работы было сопоставление результатов численных экспериментов по воспроизведению сезонной термической эволюции толщины морского льда с данными натурных наблюдений ледового режима в северо-восточной части Таганрогского залива.

Методы и результаты. Исследование характеристик ледового режима в северо-восточной части Таганрогского залива проведено с помощью построенной термодинамической модели морского льда. В качестве внешнего атмосферного форсинга при проведении численных экспериментов использовались данные реанализа Европейского центра среднесрочных прогнозов ERA-Interim, региональной прогностической модели SKIRON и массива восьмисрочных наблюдений за основными метеорологическими параметрами Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации − Мирового центра данных (ВНИИГМИ-МЦД) на метеостанции Таганрог. Результаты моделирования сравнивались с данными натурных наблюдений для зимних сезонов с 2007/2008 по 2010/2011 гг. Показано, что характеристики снежно-ледяного покрова, полученные при использовании в качестве внешнего форсинга различных метеорологических данных, могут существенно различаться между собой.

Выводы. Наибольшее сходство воспроизведенного и построенного по данным наблюдений сезонного хода толщины льда получено при использовании массива ВНИИГМИ-МЦД. В этом случае модель морского льда удовлетворительно воспроизвела как толщину, так и основные этапы развития снежно-ледяного покрова в Таганрогском заливе. Модель при использовании данных SKIRON оказалась преимущественно переоценивающей, а при использовании данных ERA-Interim – недооценивающей. Это связано в значительной степени с определением количества осадков, прогностические значения которых в ERA-Interim больше, чем в SKIRON. Однако даже в расчетах без учета атмосферных осадков (или в ледовые сезоны с малым их количеством) модель с данными SKIRON дает бόльшие значения толщины льда, чем с данными ERA-Interim. Анализ результатов моделирования показал, что для адекватного воспроизведения характеристик ледового режима в Азовском море необходимо проведение предварительной настройки термодинамической модели в зависимости от выбранного массива данных, используемого в качестве атмосферного форсинга.

Ключевые слова

морской лед, термодинамика, толщина льда, атмосферный форсинг, Азовское море, Таганрогский залив

Благодарности

Работа выполнена в рамках государственного задания по теме № 0827-2018-0003 «Фундаментальные исследования океанологических процессов, определяющих состояние и эволюцию морской среды под влиянием естественных и антропогенных факторов, на основе методов наблюдения и моделирования».

Для цитирования

Завьялов Д. Д. Воспроизведение сезонной эволюции толщины льда в северо-восточной части Азовского моря с использованием различных массивов метеорологических данных // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 3. С. 273–286. EDN YQSIDF. doi:10.22449/0233-7584-2019-3-273-286

Zavyalov, D.D., 2019. Reconstruction of the Ice Thickness Seasonal Evolution in the Northeastern Sea of Azov Using Different Arrays of Meteorological Data. Physical Oceanography, 26(3), pp. 247-259. doi:10.22449/1573-160X-2019-3-247-259

DOI

10.22449/0233-7584-2019-3-273-286

Список литературы

  1. Атлас льдов Черного и Азовского морей / Н. Н. Дьяков [и др.]. Севастополь : НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика», 2015. 219 c.
  2. Думанская И. О., Федоренко А. В. Анализ связи ледовых характеристик неарктических морей европейской части России с макроциркуляционными атмосферными процессами // Метеорология и гидрология. 2008. № 12. С. 82–95.
  3. Букатов А. Е., Завьялов Д. Д., Соломаха Т. А. Анализ зависимости ветрового дрейфа льда в Азовском море от изменений коэффициентов трения на границе раздела воздух-лед и лед-вода // Процессы в геосредах. 2016. № 1(5). С. 28–36.
  4. Hunke E. C., Holland M. M. Global atmospheric forcing data for Arctic ice-ocean modeling // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2007. Vol. 112, iss. C4. C04S14. https://doi.org/10.1029/2006JC003640
  5. Кулаков М. Ю., Макштас А. П., Шутилин С. В. Верификация данных реанализа NCEP/NCAR по результатам наблюдений на дрейфующих станциях «Северный Полюс» // Проблемы Арктики и Антарктики. 2013. № 1(95). С. 88–96.
  6. Федоренко А. В. Похолодания на Азовском море и общая циркуляция атмосферы над северным полушарием // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. М. : Триада ЛТД, 2009. Вып. 354. C. 138–154. URL: http://method.meteorf.ru/publ/tr/tr354/fedor.pdf (дата обращения: 10.05.2019).
  7. Боровская Р. В., Клапань С. Н. Особенности ледовых условий Керченского пролива зимой 2008-2009, 2009-2010, 2010-2011 годов // Труды Южного научно-исследователь-ского института рыбного хозяйства и океанографии. Керчь : ЮгНИРО, 2011. Т. 49. С. 123–129. URL: https://yugniro.github.io/files/YugNIRO_proceedings_2011-vol.49.pdf (дата обращения: 10.05.2019).
  8. The regional weather forecasting system SKIRON: An overview / G. Kallos [et al.] // Proceedings of the Symposium on Regional Weather Prediction on Parallel Computer Environments (15−17 October 1997, Athens, Greece) / G. Kallos, V. Kotroni, K. Lagouvardos, eds. Athens, 1997. P. 9.
  9. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system / D. P. Dee [et al.] // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137, iss. 656. P. 553–597. doi:10.1002/qj.828
  10. Semtner Jr. A. J. A model for the thermodynamic growth of sea ice in numerical investigations of climate // Journal of Physical Oceanography. 1976. Vol. 6, no. 3. P. 379–389. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1976)0060379:AMFTTG2.0.CO;2
  11. A new snow thermodynamic scheme for large-scale sea-ice models / O. Lecomte [et al.] // Annals of Glaciology. 2011. Vol. 52, iss. 57. P. 337–346. doi:10.3189/172756411795931453
  12. Богородский П. В., Марченко А. В., Пнюшков А. В. Особенности формирования припайного льда в береговой зоне замерзающих морей // Проблемы Арктики и Антарктики. 2007. № 3(77). С. 17–27.
  13. Клячкин С. В., Гузенко Р. Б., Май Р. И. Численная модель эволюции ледяного покрова арктических морей для оперативного прогнозирования // Лед и снег. 2015. T. 55, № 3. С. 83–96. doi:10.15356/2076-6734-2015-3-83-96
  14. Букатов А. Е., Завьялов Д. Д., Соломаха Т. А. Термическая эволюция морского льда в Таманском и Динском заливах // Морской гидрофизический журнал. 2017. № 5. С. 21–34. doi:10.22449/0233-7584-2017-5-21-34
  15. A Description of the Nonhydrostatic Regional COSMO Model. Part II: Physical Parameterization / G. Doms [et al.]. Offenbach, Germany : Deutscher Wetterdienst, 2011. 154 p. URL: http://www.cosmo-model.org/content/model/documentation/core/cosmoPhysParamtr.pdf (date of access: 10.05.2019).
  16. Казакова Е. В., Чумаков М. М., Розинкина И. А. Алгоритм расчета высоты свежевыпавшего снега, предназначенный для постпроцессинга систем атмосферного моделирования (на примере COSMO) // Труды Гидрометеорологического научно-исследователь-ского центра Российской Федерации. М., 2013. Вып. 350. C. 164–179. URL: http://method.meteorf.ru/publ/tr/tr350/kazakova.pdf (дата обращения: 10.05.2019).
  17. Осокин Н. И., Сосновский А. В., Чернов Р. А. Коэффициент теплопроводности снега и его изменчивость // Криосфера Земли. 2017. Т. XXI, № 3. С. 60–68. doi:10.21782/KZ1560-7496-2017-3(60-68)
  18. The atmospheric general circulation model ECHAM 5. Part I: model description / E. Roeckner [et al.]. Max-Planck-Institut für Meteorologie. Hamburg : Max-Planck-Institut für Meteorologie, 2003. Report № 349. 140 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/258437837_The_atmospheric_general_circulation_model_ECHAM_5_PART_I_model_description (date of access: 10.05.2019).
  19. Numerical modelling of snow and ice thicknesses in Lake Vanajavesi, Finland / Yu Yang [et al.] // Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2012. Vol. 64, iss. 1. 17202. https://doi.org/10.3402/tellusa.v64i0.17202
  20. Anderson E. Snow Accumulation and Ablation Model – SNOW-17. URL: http://www.nws.noaa.gov/oh/hrl/nwsrfs/users_manual/part2/_pdf/22snow17.pdf (date of access: 10.05.2019).

Скачать статью в PDF-формате