Восстановление гидрофизических полей Черного моря с ассимиляцией поверхностной температуры и псевдоизмерений температуры, солености в модели

П. Н. Лишаев✉, В. В. Кныш, Г. К. Коротаев

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

✉ e-mail: pavellish@mail.ru

Аннотация

Цель. Целью настоящей работы является повышение точности восстановления поля температуры в верхнем слое Черного моря. Для этого используется совместная ассимиляция в модели, разработанной в Морском гидрофизическом институте, спутниковых наблюдений температуры поверхности моря и трехмерных полей псевдоизмерений температуры в слое 50–500 м и солености в слое 2,5–500 м, рассчитанных ранее по данным альтиметрии и буев Argo.

Методы и результаты. Ассимиляция спутниковых наблюдений температуры поверхности моря наиболее эффективна в том случае, если невязки между температурой поверхности моря и модельной температурой экстраполируются по глубине в пределах верхнего перемешанного слоя вплоть до его нижней границы. Анализ профилей температуры, полученных с помощью прогностического расчета за 2012 г. и по данным измерений всплывающих буев Argo, позволил получить привязанный к сетке модели простой критерий определения глубины верхнего перемешанного слоя – градиент температуры, меньший или равный 0,017 °C/м. В пределах значений глубины верхнего перемешанного слоя в уравнении переноса тепла применялся наджинг (с англ. nudging) спутниковых измерений температуры с подобранным коэффициентом релаксации и учетом меры ошибок. Псевдоизмерения температуры и солености ассимилировались в модели предложенным ранее методом адаптивной статистики. Для тестирования результатов ассимиляции температуры поверхности моря проводился реанализ гидрофизических полей Черного моря за 2012 г. Зимне-весенний период (январь – апрель, декабрь) характеризуется повышенными значениями глубины верхнего перемешанного слоя, хорошо воспроизводимыми параметризацией Пакановски – Филандера, и низкими значениями осредненных по бассейну за месяц среднеквадратических отклонений полей модельной температуры от измеренной. Повышенные величины среднеквадратических отклонений в июле – сентябре объясняются отсутствием верхнего перемешанного слоя в профилях температуры, измеренной буями Argo, что не воспроизводится параметризацией Пакановски – Филандера.

Выводы. Реализован алгоритм ассимиляции температуры поверхности моря совместно с профилями псевдоизмерений температуры и солености, восстановленными по данным альтиметрии. Использование глубин верхнего перемешанного слоя, оцененных по вертикальным профилям температуры, дало возможность эффективно корректировать модельную температуру спутниковыми данными ТПМ, особенно в зимне-весенний период. Это позволило восстановить поля температуры за 2012 г. в верхнем слое моря с приемлемой точностью.

Ключевые слова

Черное море, спутниковая температура поверхности моря, глубина верхнего перемешанного слоя, альтиметрия, ассимиляция

Благодарности

Работа выполнена в рамках государственного задания по теме № 0827-2019-0002 «Развитие методов оперативной океанологии на основе междисциплинарных исследований процессов формирования и эволюции морской среды и математического моделирования с привлечением данных дистанционных и контактных измерений».

Для цитирования

Лишаев П. Н., Кныш В. В., Коротаев Г. К. Восстановление гидрофизических полей Черного моря с ассимиляцией поверхностной температуры и псевдоизмерений температуры, солености в модели // Морской гидрофизический журнал. 2020. Т. 36, № 5. С. 485–500. EDN MQXSFR. doi:10.22449/0233-7584-2020-5-485-500

Lishaev, P.N., Knysh, V.V. and Korotaev, G.K., 2020. Reconstructing the Black Sea Hydrophysical Fields Including Assimilation of the Sea Surface Temperature, and the Temperature and Salinity Pseudo-Measurements in the Model. Physical Oceanography, 27(5), pp. 445-459. doi:10.22449/1573-160X-2020-5-445-459

DOI

10.22449/0233-7584-2020-5-485-500

Список литературы

  1. Коротаев Г. К., Лишаев П. Н., Кныш В. В. Методика анализа данных измерений температуры и солености Черного моря с использованием динамического альтиметрического уровня // Морской гидрофизический журнал. 2015. № 2. С. 26–42. doi:10.22449/0233-7584-2015-2-26-42
  2. Korotaev G. K., Lishaev P. N., Knysh V. V. Reconstruction of the three-dimensional salinity and temperature fields of the Black Sea on the basis of satellite altimetry measurements // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 9. P. 961–973. doi:10.1134/S0001433816090152
  3. Восстановление синоптической изменчивости гидрофизических полей Черного моря на основе реанализа за 1980–1993 годы / П. Н. Лишаев [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2014. № 5. С. 49–68.
  4. Лишаев П. Н., Кныш В. В., Коротаев Г. К. Воспроизведение изменчивости уровня и характеристик пикноклина Черного моря на основе метода адаптивной статистики // Морской гидрофизический журнал. 2018. Том 34, № 4. С. 271–282. doi:10.22449/0233-7584-2018-4-271-282
  5. Лишаев П. Н., Кныш В. В., Коротаев Г. К. Восстановление температуры и солености в верхнем слое Черного моря по данным псевдоизмерений на нижележащих горизонтах // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 2. С. 114–133. doi:10.22449/0233-7584-2019-2-114-133
  6. Применение метода адаптивной статистики для реанализа полей Черного моря с ассимиляцией псевдоизмерений температуры и солености в модели / Г. К. Коротаев [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2018. Том 34, № 1. С. 40–56. doi:10.22449/0233-7584-2018-1-40-56
  7. The Argo Program: Observing the Global Ocean with Profiling Floats / Roemmich Dean [et al.] // Oceanography. 2009. Vol. 22, no. 2. P. 34–43. https://doi.org/10.5670/oceanog.2009.36
  8. Белокопытов В. Н. О климатической изменчивости термохалинной структуры Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплесное использование ресурсов шельфа. Севастополь : ЭКОСИ–Гидрофизика, 2013. Вып. 27. С. 226–230.
  9. Mixed layer depth in the Aegean, Marmara, Black and Azov Seas: Part I: General features / A. B. Kara [et al.] // Journal of Marine Systems. 2009. Vol. 78, suppl. P. S169–S180. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2009.01.022
  10. World Ocean Database 2005 / T. P. Boyer [et al.] ; S. Levitus (Ed.). Washington, D.C., USA : U.S. Government Printing Office, 2006. 190 p. (NOAA Atlas NESDIS ; 60).
  11. Teague W. J., Carron M. J., Hogan P. J. A comparison between the generalized digital environmental model and Levitus climatologies // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1990. Vol. 95, iss. C5. P. 7167–7183. https://doi.org/10.1029/JC095iC05p07167
  12. ARGO profiling floats bring new era of in situ ocean observation / J. Gould [et al.] // Eos, Transactions American Geophysical Union. 2004. Vol. 85, iss. 19. P. 185–191. https://doi.org/10.1029/2004EO190002
  13. Millero F. J., Poisson A. International one-atmosphere equation of state of seawater // Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers. 1981. Vol. 28, iss. 6. P. 625–629. https://doi.org/10.1016/0198-0149(81)90122-9
  14. The North Pacific climatology of winter mixed layer and mode waters / T. Suga [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2004. Vol. 34, iss. 1. P. 3–22. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2004)0340003:TNPCOW2.0.CO;2
  15. The mixed layer depth in the North Pacific as detected by the Argo floats / Y. Ohno [et al.] // Geophysical Research Letters. 2004. Vol. 31, iss. 11. L11306. doi:10.1029/2004GL019576
  16. Ocean mixed layer depth: A subsurface proxy of ocean-atmosphere variability / K. Lorbacher [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2006. Vol. 111, iss. C7. C07010. doi:10.1029/2003JC002157
  17. Pacanowsci R. C., Philander S. G. H. Parameterization of vertical mixing in numerical models of tropical oceans // Journal of Physical Oceanography. 1981. Vol. 11, iss. 11. P. 1443–1451. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1981)0111443:POVMIN2.0.CO;2
  18. Ибраев Р. А., Трухчев Д. И. Диагноз климатической сезонной циркуляции и изменчивости холодного промежуточного слоя Черного моря // Известия Академии наук. Физика атмосферы и океана. 1996. Т. 32, № 5. С. 655–671.
  19. Коршенко Е. А., Дианский Н. А., Фомин В. В. Воспроизведение глубоководной циркуляции Черного моря с помощью модели INMOM и сопоставление результатов с данными буев ARGO // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 3. С. 220–232. doi:10.22449/0233-7584-2019-3-220-232
  20. 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. https://doi.org/10.1002/qj.828
  21. Гидрометеорологические условия морей Украины. Т. 2 : Черное море / Ю. П. Ильин [и др.]. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2012. 421 с.
  22. High and Ultra-High resolution processing of satellite Sea Surface Temperature data over Southern European Seas in the framework of MyOcean project / B. Buongiorno Nardelli [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2013. Vol. 129. P. 1–16. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.10.012
  23. Сухих Л. И., Дорофеев В. Л. Влияние параметризации вертикального турбулентного обмена на результаты реанализа гидрофизических полей Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 4. С. 283–301. doi:10.22449/0233-7584-2018-4-283-301
  24. Performance of four turbulence closure models implemented using a generic length scale method / J. C. Warner [et al.] // Ocean Modelling. 2005. Vol. 8, iss. 1–2. P. 81–113. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2003.12.003

Скачать статью в PDF-формате