СРЕДНЕСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ЛЕДОВОЙ ОБСТАНОВКИ БЕРИНГОВА МОРЯ
Аннотация
Рассмотрено применение ледовой модели CICE для целей среднесрочного прогноза характеристик льда в Беринговом море. Приведено краткое описание модели. Построена зависимость изменения температуры поверхности воды от температуры поверхности прогностических полей GFS. Получены оценки качества прогнозов сплоченности, ледовитости и дат льдообразования сезона 2018/19 г. Сделан вывод о возможности применения модельных данных в практической деятельности.
Автор заявляет, что настоящая статья не содержит каких-либо исследований с использованием животных или участием людей в качестве объектов. Библиографические ссылки на все использованные данные других авторов оформлены в соответствии с ГОСТом. В ходе работ использовалась ледовая модель CICE, распространяемая на основе открытого кода, а также данные, к которым имеется свободный доступ.
Автор заявляет, что конфликта интересов нет.
Ключевые слова
модель морского льда,
прогноз,
сплоченность льда,
ледовитость,
температура поверхности воды,
Берингово море
Об авторе
А. Н. Вражкин
Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт
Россия
Вражкин Александр Николаевич, кандидат технических наук, заведующий отделом
Россия
Вражкин Александр Николаевич, кандидат технических наук, заведующий отделом
Список литературы
1. Анжина Г.И., Вражкин А.Н. Методика прогноза ледовых параметров на акваториях дальневосточных морей большой заблаговременности // Изв. ТИНРО. — 2018. — Т. 194. — С. 239–250. DOI: 10.26428/1606-9919-2018-194-239-250.
2. Клячкин С.В., Гудкович З.М., Гузенко Р.Б., Май Р.И. Численная модель прогноза распределения льдов в юго-западной части Охотского моря заблаговременностью 1–5 суток // Тр. ГМЦ РФ. — 2015. — Вып. 353. — С. 63–87.
3. Плотников В.В. Изменчивость ледовых условий дальневосточных морей России и их прогноз : моногр. — Владивосток : Дальнаука, 2002. — 167 с.
4. Donlon C.J., Martin M., Stark J. et al. The Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) system // Remote Sensing of Environment. — 2012. — Vol. 116. — P. 140–158. DOI: 10.1016/j.rse.2010.10.017.
5. Hunke E.C., Dukowicz J.K. An elastic–viscous–plastic model for sea ice dynamics // J. Phys. Oceanogr. — 1997. — Vol. 27. — P. 1849–1867. DOI: 10.1175/1520-0485(1997)027<1849:AEVPMF>2.0.CO;2.
6. Pacanowski R.C., Gnanadesikan A. Transient response in a z-level ocean model that resolves topography with partial cells // Monthly Weather Review. — 1998. — Vol. 126, Iss. 12. — P. 3248–3270. DOI: 10.1175/1520-0493(1998)126<3248:TRIAZL>2.0.CO;2.
7. Thorndike A.S., Rothrock D.A., Maykut G.A., Colony R. The thickness distribution of sea ice // J. Geophys. Res. — 1975. — Vol. 80, № 33. — P. 4501–4513. DOI: 10.1029/JC080i033p04501.
8. Tsamados M., Feltham D.L., Wilchinsky A.V. Impact of a new anisotropic rheology on simulations of Arctic sea ice // J. Geophys. Res. Oceans. — 2013. — Vol. 118, Iss. 1. — P. 91–107. DOI: 10.1029/2012JC007990.
При поддержке: Результаты настоящего исследования были получены в рамках выполнения научно-исследовательских, технологических и других работ Росгидромета для государственных нужд в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды на 2019 г. (тема 1.5.1.3, № государственного учета НИОКТР: АААА-А17-117021310330-6). Автор благодарен сотруднику ДВНИГМИ канд. физ.-матем. наук Г.И. Анжиной и рецензенту сотруднику ДВО РАН д-ру геогр. наук В.А. Лучину за ценные замечания и дополнения, которые были учтены при подготовке настоящей рукописи к печати.
Для цитирования:
Вражкин А.Н. СРЕДНЕСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ЛЕДОВОЙ ОБСТАНОВКИ БЕРИНГОВА МОРЯ. Известия ТИНРО. 2020;200:131-140. https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-131-140
For citation:
Vrazhkin A.N. MID-TERM FORECAST FOR THE ICE CONDITIONS IN THE BERING SEA. Izvestiya TINRO. 2020;200:131-140. (In Russ.) https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-131-140
Просмотров: 94
Послать статью по эл. почте 