Главная Рубрики журнала Авторский указатель Предметный указатель Справочник организаций Указатель статей
 
Арктика: экология и экономика
ISSN 2223-4594
RuEn
Расширенный
поиск
О ЖУРНАЛЕ|РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ И РЕДКОЛЛЕГИЯ|ИНФО|ВЫПУСКИ ЖУРНАЛА|АВТОРАМ|ПОДПИСКА|КОНТАКТЫ
Главная » Все выпуски » Том 11, № 2, 2021 » Система оперативного моделирования Северного Ледовитого океана и прилегающих к нему акваторий на основе российской модели INMOM-Арктика

СИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СЕВЕРНОГО ЛЕДОВИТОГО ОКЕАНА И ПРИЛЕГАЮЩИХ К НЕМУ АКВАТОРИЙ НА ОСНОВЕ РОССИЙСКОЙ МОДЕЛИ INMOM-АРКТИКА

ЖУРНАЛ: Том 11, № 2, 2021, с. 205-218

РУБРИКА: Научные исследования в Арктике

АВТОРЫ: Фомин В.В., Панасенкова И.И., Гусев А.В., Чаплыгин А.В., Дианский Н.А.

ОРГАНИЗАЦИИ: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Государственный океанографический институт им. Н. Н. Зубова, Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука Российской академии наук

DOI: 10.25283/2223-4594-2021-2-205-218

УДК: 551.465

Поступила в редакцию: 03.02.2021

Ключевые слова: Северный Ледовитый океан, морской лед, численное моделирование, модель океана, морская циркуляция, усвоение данных наблюдений

Библиографическое описание: Фомин В.В., Панасенкова И.И., Гусев А.В., Чаплыгин А.В., Дианский Н.А. Система оперативного моделирования Северного Ледовитого океана и прилегающих к нему акваторий на основе российской модели INMOM-Арктика // Арктика: экология и экономика. — 2021. — Т. 11, — № 2. — С. 205-218. — DOI: 10.25283/2223-4594-2021-2-205-218.


АННОТАЦИЯ:

Для воспроизведения текущего состояния и краткосрочного прогноза гидротермодинамики Северного Ледовитого океана (СЛО) и прилегающих к нему акваторий подготовлена версия σ-модели морской циркуляции INMOM с пространственным разрешением ~3,7 км (INMOM-Арктика). На открытых боковых границах предписываются скорости течений, сплоченность и толщина морского льда, температура, соленость и уровень моря (включая приливные колебания) из глобальных реанализов или прогнозов. На поверхности океана усваиваются спутниковые данные по температуре поверхности моря и сплоченности ледяного покрова с использованием программного комплекса DART на основе ансамблевого фильтра Калмана EnKF. Проведена настройка и верификация модели INMOM-Арктика в ретроспективных расчетах за период с 1 марта по 31 августа 2020 г. Выполнен анализ качества воспроизведения термохалинных характеристик и проведено сравнение с результатами расчетов по модели HYCOM для СЛО, предоставляемыми службой CMEMS, и с данными профилографов ARGO. Показано, что INMOM-Арктика имеет сопоставимые с CMEMS оценки точности воспроизведения полей температуры и солености для СЛО.


Сведения о финансировании: Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ (грант № 17-17-01295) и РФФИ (грант № 18-05-60111), а также в рамках работ научно-образовательного центра «Российская Арктика: новые материалы, технологии и методы исследования» по проекту «Создание системы гидрометеорологического моделирования и прогнозирования состояния морской среды для обеспечения развития экономического потенциала российской Арктики» (направление «Северный морской путь и связанность арктических территорий»).. Численные расчеты проведены с использованием оборудования Межведомственного многопроцессорного суперкомпьютерного центра РАН (http://www.jscc.ru/), а параллельная реализация модели INMOM выполнена в рамках гранта РФФИ № 20-31-90109_Аспиранты.

Литература:

1. Maltrud M. E., McClean J. L. An eddy resolving global 1/10° ocean simulation. Ocean Modeling, 2005, vol. 8 (1—2), рр. 31—54. DOI: 10.1016/j.ocemod.2003.12.001.

2. Chen C., Gao G., Zhang Y., Beardsley R. C., Lai Z., Qi J., Lin H. Circulation in the arctic ocean: Results from a high-resolution coupled ice-sea nested global-fvcom and arctic-fvcom system. Progress in Oceanography, 2016, vol. 141, рр. 60—80. DOI: 10.1016/j.pocean.2015.12.002.

3. Sakov P., Counillon F., Bertino L, Lisæter K. A., Oke P. R., Korablev A. TOPAZ4: an ocean-sea ice data assimilation system for the North Atlantic and Arctic. Ocean Science, 2012, vol. 8 (4), рр. 633—656. DOI: 10.5194/osd-9-1519-2012.

4. Hunke E. C., Lipscomb W. H., Turner A. K., Jeffery N., Elliott S. CICE: The Los Alamos Sea Ice Model Documentation and Software User’s Manual Version 5.1 (Tech. Rep. LA-CC-06–012). Los Alamos, NM, Los Alamos National Laboratory, 2015.

5. Xie J., Bertino L., Counillon F., Lisæter K. A., Sakov P. Quality assessment of the TOPAZ4 reanalysis in the Arctic over the period 1991—2013. Ocean Science, 2017, vol. 13, рр. 123—144. DOI: 10.5194/os-13-123-2017.

6. Kalnitskii L. Y., Kaurkin M. N., Ushakov K. V., Ibrayev R. A. Seasonal Variability of Water and Sea-Ice Circulation in the Arctic Ocean in a High-Resolution Model. Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics, 2020, vol. 56 (5), рр. 522—533. DOI: 10.1134/S0001433820050060.

7. Кулаков М. Ю., Макштас А. П., Шутилин С. В. AARI-IOCM — совместная модель циркуляции вод и льдов Северного Ледовитого Океана // Проблемы Арктики и Антарктики. — 2012. — № 2 (92). — С. 6—18.

8. Golubeva E., Platov G., Malakhova V., Kraineva M., Iakshina D. Modelling the long-term and inter-annual variability in the Laptev Sea hydrography and subsea permafrost state. Polarforschung, 2018, vol. 87 (2), рр. 195—210. DOI: 10.2312/polarforschung.87.2.195.

9. Hvatov A., Nikitin N. O., Kalyuzhnaya A. V., Kosukhin S. S. Adaptation of NEMO-LIM3 model for multigrid high resolution Arctic simulation. Ocean Modelling, 2019, vol. 141, 101427. DOI: 10.1016/j.ocemod.2019.101427.

10. Дианский Н. А. Моделирование циркуляции океана и исследование его реакции на короткопериодные и долгопериодные атмосферные воздействия. — М.: Физматлит, 2013. — 272 с.

11. Дианский Н. А., Панасенкова И. И., Фомин В. В. и др. Система оперативных и ретроспективных расчетов гидрометеорологических параметров и морского льда для западных морей российской Арктики // Мор. информ.-управляющие системы. — 2020. — Т. 17, № 1. — С. 44—51. — URL: http://oceanplatform.ru/journal/.

12. Volodin E. M., Mortikov E. V., Kostrykin S. V., Galin V. Ya., Lykossov V. N., Gritsun A. S., Diansky N. A., Gusev A. V., Iakovlev N. G. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5. Climate. Dynamics, 2017. DOI: 10.1007/s00382-017-3539-7.

13. Danabasoglu G., Yeager S. G., Kim W. M. et al. North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Pt. II: Inter-annual to decadal variability. Ocean Modelling, 2016, vol. 97, рр. 65—90. DOI: 10.1016/j.ocemod.2013.10.005.

14. Blumberg A. F., Mellor G. L. A description of a three-dimensional hydrodynamic model of New York harbor region. J. Hydr. Eng., 1987, vol. 125, рр. 799—816.

15. Shchepetkin A. F., McWillams J. C. The regional oceanic modeling system (ROMS): a split-explicit, free-surface, topography-following-coordinate oceanic model. Ocean Modelling, 2005, vol. 9, рр. 347—404. DOI:10.1016/j.ocemod.2004.08.002.

16. Moshonkin S., Zalesny V., Gusev A. Simulation of the Arctic — North Atlantic Ocean Circulation with a Two-Equation K-Omega Turbulence Parameterization. J. of Marine Science and Engineering, 2018, vol. 6, no. 3, 95. DOI: 10.3390/jmse6030095.

17. Becker J. J., Sandwell D. T., Smith W. F., Braud J. et al. Global bathymetry and elevation data at 30 arc seconds resolution: SRTM30_PLUS. Marine Geodesy, 2009, vol. 32 (4), рр. 355—371. DOI: 10.1080/01490410903297766.

18. Попов С. К., Лобов А. Л., Елисов В. В., Батов В. И. Прилив в оперативной модели краткосрочного прогноза уровня моря и скорости течений в Белом и Баренцевом морях // Метеорология и гидрология. — 2013. — № 6. — C. 68—82.

20. Woodgate R. A. Increases in the Pacific inflow to the Arctic from 1990 to 2015, and insights into seasonal trends and driving mechanisms from year-round Bering Strait mooring data. Prog. Oceanogr., 2018, vol. 160, рр. 124—154. DOI: 10.1016/j.pocean.2017.12.007.

21. Melsom A., Simonsen M., Bertino L., Hackett B., Waagbø G. A., Raj R. Quality Information Document for Arctic Ocean Physical Analysis and Forecast Product ARCTIC_ANALYSIS_FORECAST_PHYS_002_001_A. CMEMS internal report. 2020, iss. 6.1. Available at: https://resources.marine.copernicus.eu/documents/QUID/CMEMS-ARC-QUID-002-001a.pdf.

22. Anderson J. L., Hoar T., Raeder K., Liu H., Collins N., Torn R., Arellano A. The Data Assimilation Research Testbed: A Community Facility. Bull. of the American Meteorological Society, 2009, vol. 90, рр. 1283—1296. DOI: 10.1175/2009BAMS2618.1.

23. Skamarock W. C., Klemp J. B., Dudhia J. et al. A description of the advanced research WRF Version 3. NCAR Technical Notes, 2008.

24. McCaa J. R., Rothstein M., Eaton B. E., Rosinski J. M., Kluzek E., Vertenstein M. User’s Guide to the NCAR Community Atmosphere Model (CAM 3.0). Technical Report NCAR, Boulder, Colorado, 2004. Available at: http://www.ccsm.ucar.edu/models/atm-cam/.


Скачать »


© 2011-2021 Арктика: экология и экономика
DOI 10.25283/2223-4594