Долгопериодная изменчивость термохалинных характеристик Азовского моря на основе численной вихреразрешающей модели

А. И. Мизюк1,✉, Г. К. Коротаев1, А. В. Григорьев2, О. С. Пузина1, П. Н. Лишаев1

1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

2 Государственный океанографический институт имени Н. Н. Зубова, Москва, Россия

✉ e-mail: artem.mizyuk@mhi-ras.ru

Аннотация

Цель. Сокращение стока реки Дон до исторических минимумов, а также интенсивная циклоническая деятельность и аномальная адвекция черноморских вод привели к тому, что в 2014–2016 гг. в Таганрогском заливе наблюдались высокие значения солености (до 12 ‰). При определенных гидрометеорологических условиях соленые воды могут проникать вглубь устья реки Дон. Поэтому исследование аномальных изменений гидротермодинамики в Азовском море является актуальной задачей, которую авторы предлагают решать методами математического моделирования.

Методы и результаты. Представлена методика проведения долгосрочных прогностических расчетов совместной динамики вод Черного, Азовского и Мраморного морей на основе вихреразрешающей конфигурации модели NEMO. В качестве атмосферного воздействия впервые для региона применялся реанализ нового поколения ERA5, имеющий достаточно высокое пространственное разрешение. В расчетах использовалась новая информация о речном стоке Дона и Кубани, а также адаптационные расчеты для получения начальных условий. Верификация результатов выполнена на основе данных наблюдений с береговых гидрометеорологических станций в Азовском море. Представлены некоторые результаты расчетов для периода с середины 2007 по 2016 гг. В бассейне Азовского моря выражен положительный тренд солености. Коррекция граничных условий для потока тепла на поверхности позволила не подключать численную модель льда при проведении расчетов и воспроизвести адекватные значения температуры азовоморских вод.

Выводы. Численные эксперименты показали работоспособность разработанной региональной конфигурации для дальнейших исследований проблемы. Однако необходим более детальный анализ результатов в бассейне Черного моря. Учет основных внешних факторов в модели позволил воспроизвести положительный тренд солености в бассейне Азовского моря. Результаты моделирования температуры косвенно согласуются с данными о ледовой обстановке.

Ключевые слова

численное моделирование циркуляции, Азовское море, ERA5, прогностические расчеты, Черное море, Эвксинский каскад

Благодарности

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 18-05-80025\18 «Опасные явления»).

Для цитирования

Долгопериодная изменчивость термохалинных характеристик Азовского моря на основе численной вихреразрешающей модели / А. И. Мизюк [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 5. С. 496–510. EDN XHZXAR. doi:10.22449/0233-7584-2019-5-496-510

Mizyuk, A.I., Korotaev, G.K., Grigoriev, A.V., Puzina, O.S. and Lishaev, P.N., 2019. Long-Term Variability of Thermohaline Characteristics of the Azov Sea Based on the Numerical Eddy-Resolving Model. Physical Oceanography, 26(5), pp. 438-450. doi:10.22449/1573-160X-2019-5-438-450

DOI

10.22449/0233-7584-2019-5-496-510

Список литературы

  1. Матишов Г. Г., Григоренко К. С. Причины осолонения Таганрогского залива // Докла-ды Академии наук. 2017. Т. 477, № 1. С. 92–96. doi:10.7868/S086956521731019X
  2. Development of Black Sea nowcasting and forecasting system / G. K. Korotaev [et al.] // Ocean Science. 2011. Vol. 7, iss. 5. P. 629–649. https://doi.org/10.5194/os-7-629-2011
  3. Features of the horizontal variability of the sea surface temperature in the Western Black Sea from high resolution modeling / A. I. Mizyuk [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 5. P. 570–578. https://doi.org/10.1134/S0001433816050108
  4. NEMO ocean engine / G. Madec [et al.]. IPSL, 2016. 386 p. (Note du pôle de modélisation IPSL, № 27). URL: http://www.nemo-ocean.eu/doc/ (date of access: 10.09.2019).
  5. Попов С. К., Лобов А. Л. Диагноз и прогноз наводнения в Таганроге по оперативной гидродинамической модели // Труды Гидрометеорологического научно-исследователь-ского центра Российской Федерации. М. : ТРИАДА ЛТД, 2016. Вып. 362. С. 92–108.
  6. Фомин В. В., Дианский Н. А. Расчет экстремальных нагонов в Таганрогском заливе с использованием моделей циркуляции атмосферы и океана // Метеорология и гидрология. 2018. № 12. С. 69–80.
  7. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov / V. В. Zalesny [et al.] // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. Vol. 27, iss. 1. P. 95–112. https://doi.org/10.1515/rnam-2012-0006
  8. Stanev E. V., Grashorn S., Zhang Y. J. Cascading ocean basins: numerical simulations of the circulation and interbasin exchange in the Azov-Black-Marmara-Mediterranean Seas system // Ocean Dynamics. 2017. Vol. 67, iss. 8. P. 1003–1025. https://doi.org/10.1007/s10236-017-1071-2
  9. Rodi W. Examples of calculation methods for flow and mixing in stratified fluids // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1987. Vol. 92, iss. C5. P. 5305–5328. https://doi.org/10.1029/JC092iC05p05305
  10. Ocean turbulence. Part I: One-point closure model – momentum and heat vertical diffusivities / V. M. Canuto [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2001. Vol. 31, no. 6. P. 1413–1426. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2001)0311413:OTPIOP2.0.CO;2
  11. Fofonoff N. P., Millard R. C. Algorithms for computation of fundamental properties of seawater. UNESCO, 1983. (Unesco technical papers in marine science, no. 44).
  12. Mesinger F., Arakawa A. Numerical Methods Used in Atmospheric Models. Vol. 1. Geneva : WMO-ICSU Joint Organizing Committee, 1976. 76 p. (GARP Publication Series, no. 17).
  13. Zalesak S. T. Fully multidimensional flux-corrected transport algorithms for fluids // Journal of Computational Physics. 1979. Vol. 31, iss. 3. P. 335–362. https://doi.org/10.1016/0021-9991(79)90051-2
  14. Roullet G., Madec G. Salt conservation, free surface, and varying levels: A new formulation for ocean general circulation models // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2000. Vol. 105, iss. C10. Р. 23927–23942. https://doi.org/10.1029/2000JC900089
  15. Leclair M., Madec G. A conservative leapfrog time stepping method // Ocean Modelling. 2009. Vol. 30, iss. 2–3. P. 88–94. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2009.06.006
  16. Large W. G., Yeager S. G. Diurnal to Decadal Global Forcing for Ocean and Sea-Ice Models: the Data Sets and Flux Climatologies. Boulder, USA : CGD Division of the National Center for Atmospheric Research, 2004. (NCAR Technical Note, NCAR/TN-460+STR). doi:10.5065/D6KK98Q6
  17. Кубряков А. И. Применение технологии вложенных сеток при создании системы мони-торинга гидрофизических полей в прибрежных районах Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2004. Вып. 11. С. 31–50.
  18. IMS Daily Northern Hemisphere Snow and Ice Analysis at 1 km, 4 km, and 24 km Resolutions, Version 1. [4 km]. Boulder, USA : NSIDC, 2008. https://doi.org/10.7265/N52R3PMC
  19. The Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) system / C. J. Donlon [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 116. P. 140–158. doi:10.1016/j.rse.2010.10.017

Скачать статью в PDF-формате