Цель. Целью работы является создание региональной статистической методики расчета термохалинной структуры вод Черного моря по спутниковым данным поверхностной температуры воды и уровня моря.
Методы и результаты. В работе использовались массивы контактных измерений температуры и солености воды, ежедневных аномалий альтиметрического уровня моря (сетка 0,125°) и температуры поверхности моря (сетка 0,05°) уровня обработки L4 за период 1993‒2023 гг., а также климатический массив термохалинных полей Черного моря за период 1950‒2023 гг. Для расчета гидрологических полей использовался метод множественной линейной регрессии, устанавливающий статистические зависимости между физическими параметрами состояния поверхностного слоя моря и значениями температуры и солености на глубинах до 300 м. Для учета многолетних изменений использовались поправки климатических значений на современный период и поправки на линейные тренды. Валидация методики путем сравнения рассчитанного 30-летнего массива реанализа и данных контактных измерений показала, что общие среднеквадратические ошибки воспроизведения температуры 0,4 °C и солености 0,2 соответствуют средней нормированной ошибке 0,4, что является хорошим показателем для статистического метода. Погрешности воспроизведения максимальны в слое сезонного термоклина и постоянного галоклина, где амплитуда мезомасштабного шума резко возрастает. Наилучшие показатели точности расчетов относятся к циклоническим круговоротам в центральной части моря, наихудшие -- к периферии моря, Батумскому антициклону и зоне Основного Черноморского течения, для солености -- также к северо-западному шельфу. Сравнение уровня ошибок нескольких массивов реанализа термохалинных полей Черного моря показало, что точность данной методики близка к точности массивов CMEMS, рассчитываемых по современным гидродинамическим моделям и использующих сложные методы ассимиляции данных. По некоторым позициям для солености регрессионная модель даже превосходит показатели точности указанных реанализов, несмотря на отсутствие в данном варианте блока усвоения контактных данных.
Выводы. Разработана методика оперативного диагноза и реанализа трехмерной термохалинной структуры вод Черного моря по спутниковым данным на основе регрессионных соотношений, которая обеспечивает достаточно хороший уровень ошибок воспроизведения температуры и солености при минимизации вычислительных ресурсов. Методика использует регулярную, широко доступную информацию из открытых источников, не требует высокопроизводительного оборудования, что имеет прикладное значение, и может рассматриваться как быстрый эффективный метод оценки состояния морской среды. Регрессионный алгоритм также может использоваться в блоках усвоения оперативной информации прогностических моделей в условиях отсутствия данных гидрологических измерений.
Purpose. The purpose of the work is to develop a regional statistical methodology for deriving the Black Sea thermohaline structure based on the satellite data on sea surface temperature and sea level.
Methods and Results. The study included in-situ temperature and salinity data, daily anomalies of altimetry sea level (0.125° grid) and sea surface temperature (0.05° grid) at the L4 processing level for 1993‒2023, as well as the climatic array of the Black Sea thermohaline fields for 1950‒2023. To reproduce the hydrological fields, the method of multiple linear regression, was used. It made it possible to determine statistical relationships between the physical parameters of sea surface layer and the values of temperature and salinity at the depths up to 300 m. In order to take into account the long-term changes, the corrections to modern climatic values and linear trends were applied. Validation of the methodology through comparing the calculated 30-year reanalysis and the in-situ measurement data showed that the total root-mean-square errors of temperature and salinity reconstruction -- 0.4 °C and 0.2 psu, respectively -- corresponded to the average normalized error 0.4 that was a good result for a statistical method. The errors are the highest in the seasonal thermocline and permanent halocline layers where the amplitude of mesoscale noise increases sharply. The best values of calculation accuracy are related to the cyclonic gyres in the central sea, the worst ones -- to the sea periphery (Batumi anticyclonic eddy and Rim Current zone), and as for salinity -- to the north-western shelf. A comparison of the error values of several arrays of the Black Sea thermohaline field reanalyses showed that the accuracy of this method was close to that of the CMEMS arrays calculated using modern hydrodynamic models and complex data assimilation methods. Some indicators relating to salinity show that, despite the absence of the in-situ data assimilation algorithm in this version, the regression model even exceeds the accuracy values of the specified reanalyses.
Conclusions. A method for operational diagnosis and reanalysis of the Black Sea 3-dimensional thermohaline structure based on satellite data and using the regression relationships has been developed. It provides a sufficiently good level of errors at temperature and salinity reconstruction, while minimizing computational resources. The methodology uses regular open source data, requires no high-performance equipment (it is of a practical importance), and can be regarded as a quick and effective instrument for assessing the state of marine environment. The regression algorithm can also be used in the procedures of operational data assimilation in the prognostic models in case the in-situ oceanographic data are absent.