Оценка точности результатов моделирования циркуляции Черного моря при использовании различных данных о топографии дна

О. А. Дымова✉, Н. А. Миклашевская

1 ФГБУН ФИЦ «Институт биологии южных морей имени А. О. Ковалевского РАН», Севастополь, Россия

2 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

✉ e-mail: olgadym@yahoo.com

Аннотация

Цель. Проведена оценка точности реконструированных гидрофизических полей, рассчитанных при различных данных о топографии дна, с целью определения массива глубин, соответствующего задачам моделирования циркуляции Черного моря с высоким пространственным разрешением.

Методы и результаты. С помощью модели Морского гидрофизического института (МГИ) Российской академии наук выполнены два численных эксперимента по моделированию циркуляции с пространственным разрешением 1,6 км по горизонтали, по вертикали заданы 27 неравномерных z-горизонтов. Атмосферный форсинг задавался по данным SKIRON/Eta за 2011 г. Отличие между экспериментами заключалось в применении различных данных по батиметрии. Топография дна в первом эксперименте задавалась в соответствии с глубинами из банка океанографических данных МГИ с 5-минутным разрешением, во втором эксперименте – на основе массива глубин Европейской сети морских наблюдений и данных EMODnet с разрешением 1/8'. Рассчитанные гидрофизические поля сопоставлены с измерениями температуры, солености и спутниковыми изображениями температуры поверхности моря. Показано, что использование батиметрических данных более высокого разрешения позволяет улучшить точность воспроизведения термогидродинамических характеристик циркуляции Черного моря в слое 30–300 м. Рассмотрены интегральные величины потоков вихревой кинетической энергии и кинетической энергии среднего течения для двух экспериментов. Получено, что при учете рельефа дна c более высоким разрешением в моделируемой системе изменились механизмы перераспределения энергии между течениями и вихрями во время интенсивных штормовых воздействий.

Выводы. По результатам проведенного исследования можно заключить, что в эксперименте c более гладким рельефом дна увеличение кинетической энергии вихрей и течений было обусловлено баротропной неустойчивостью. При сложной изрезанной батиметрии вихревая кинетическая энергия увеличивалась преимущественно за счет процессов, связанных с бароклинной неустойчивостью.

Ключевые слова

Черное море, моделирование, батиметрия, EMODnet, данные наблюдений, течения, вихри, кинетическая энергия

Благодарности

Авторы выражают благодарность рецензентам за полезные замечания и комментарии. Эксперимент 1 и сравнительный анализ результатов выполнены в рамках государственного задания по теме № 0827-2019-0003 «Фундаментальные исследования океанологических процессов, определяющих состояние и эволюцию морской среды под влиянием естественных и антропогенных факторов, на основе методов наблюдения и моделирования». Адаптация данных EMODnet для модели МГИ и эксперимент 2 проведены при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 18-05-000353 А).

Для цитирования

Дымова О. А., Миклашевская Н. А. Оценка точности результатов модели-рования циркуляции Черного моря при использовании различных данных о топографии дна // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 4. С. 341–354. EDN TCSNBH. doi:10.22449/0233-7584-2019-4-341-354

Dymova, O.A. and Miklashevskaya, N.A., 2019. Accuracy Estimation of the Black Sea Circulation Modeling Results Obtained at Different Bottom Topography. Physical Oceanography, 26(4), pp. 304-315. doi:10.22449/1573-160X-2019-4-304-315

DOI

10.22449/0233-7584-2019-4-341-354

Список литературы

  1. Reanalysis of seasonal and interannual variability of Black Sea fields for 1993–2012 / G. K. Korotaev [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 4. P. 418–430. doi:10.1134/S0001433816040071
  2. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Modeling of Long-Term Evolution of Hydrophysical Fields of the Black Sea // Oceanology. 2017. Vol. 57, iss. 6. P. 784–796. doi:10.1134/S0001437017060017
  3. Demyshev S. G. A numerical model of online forecasting Black Sea currents // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2012. Vol. 48, iss. 1. P. 120–132. doi:10.1134/S0001433812010021
  4. Black Sea GIS developed in MHI / E. Zhuk [et al.] // Proceedings of SPIE 9688, Fourth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment (RSCy2016). 2016. 96881C. doi:10.1117/12.2241631
  5. Демышев С. Г., Коротаев Г. К., Кныш В. В. Моделирование сезонной изменчивости температурного режима деятельного слоя Черного моря // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2004. Т. 40, № 2. С. 259–270.
  6. Дымова О. А. Моделирование мезо- и субмезомасштабных динамических процессов в прибрежных зонах Черного моря // Труды Карельского научного центра РАН. 2017. № 8. С. 21–30. doi:10.17076/mat585
  7. Demyshev S. G., Evstigneeva N. A. Modeling meso- and sub-mesoscale circulation along the eastern Crimean coast using numerical calculations // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 5. P. 560–569. doi:10.1134/S0001433816050042
  8. Black Sea Checkpoint Second Data Adequacy Report / V. Lyubartsev [et al.]. EMODnet, 2018. URL: http://www.emodnet.eu/sites/emodnet.eu/files/public/Checkpoints/SecondDAR_BlackSea.pdf (дата обращения: 05.01.2019).
  9. Национальный атлас России. В 4 томах. Том 2. Природа. Экология. M. : ПКО Картография, 2007. 496 с.
  10. Мамаев О. И. Океанографический анализ в системе α-S-T-p. М. : МГУ, 1963. 228 с.
  11. Ibraev R. A. A study of the sensitivity of the model of the Black Sea current dynamics to the surface boundary conditions // Oceanology. 2001. Vol. 41, no. 5. P. 615–621.
  12. Mellor G. L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Reviews of Geophysics. 1982. Vol. 20, iss. 4. P. 851–875. doi:10.1029/RG020i004p00851
  13. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Том 4. Черное море. Выпуск 1. Гидрометеорологические условия / Ред. Э. Н. Альтман, А. И. Симонов. СПб. : Гидрометеоиздат, 1991. 429 с.
  14. Arakawa A., Lamb V. R. A Potential Enstrophy and Energy Conserving Scheme for the Shallow Water Equations // Monthly Weather Review. 1981. Vol. 109, no 1. P. 18–36. doi:10.1175/1520-0493(1981)1090018:APEAEC2.0.CO;2
  15. Demyshev S. G., Ivanov V. A., Markova N. V. Analysis of the Black-Sea climatic fields below the main pycnocline obtained on the basis of assimilation of the archival data on temperature and salinity in the numerical hydrodynamic model // Physical Oceanography. 2009. Vol. 19, iss. 1. P. 1–12. doi:10.1007/s11110-009-9034-x
  16. List of internal metrics for the MERSEA-GODAE Global Ocean: Specification for implementation / F. Hernandez [et al.]. MERSEA, 2006. URL: http://www.clivar.org/sites/default/files/documents/wgomd/GODAE_MERSEA-report.pdf (дата обращения: 05.01.2019).
  17. Report of the High-Resolution Ocean Topography Science Working Group Meeting / Ed. D. B. Chelton. Corvallis, Oregon : Oregon State University, 2001. P. 1–19.
  18. An Estimate of the Lorenz Energy Cycle for the World Ocean Based on the 1/10° STORM/NCEP Simulation / J.-S. von Storch [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2012. Vol. 42, no. 12. P. 2185–2205. doi:10.1175/JPO-D-12-079.1

Скачать статью в PDF-формате