Preview

Известия ТИНРО

Расширенный поиск

СРЕДНЕСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ЛЕДОВОЙ ОБСТАНОВКИ БЕРИНГОВА МОРЯ

https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-131-140

Полный текст:

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.

Об авторе

А. Н. Вражкин
Дальневосточный региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт
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.


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: 61


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1606-9919 (Print)
ISSN 2658-5510 (Online)