Проведено несколько серий численных экспериментов с генерацией мезомасштабного вихря в глубоком вращающемся бассейне (глубина 4000 м) со стратификацией, типичной для средних и низких широт Мирового океана, включая верхний перемешанный слой, слой скачка плотности и основной пикноклин. В центре бассейна создавалась аномалия уровня моря, обусловленная конвергенцией переноса Экмана, путем задания конфигурации ветрового напряжения, типичной для стационарного атмосферного антициклона. Вследствие геострофического приспособления аномалия давления порождала в бассейне антициклонический бароклинный вихрь, скорость вращения которого уменьшалась   с глубиной. Численные эксперименты с варьированием горизонтального масштаба вихря, частоты Кориолиса и параметров стратификации позволили установить универсальную зависимость между отношением скорости вращения в поверхностном и придонном слоях и отношением горизонтального масштаба вихря к первому бароклинному радиусу деформации Россби. Сравнивая это универсальное соотношение с опубликованными оценками горизонтального масштаба мезомасштабных вихрей в Мировом океане, полученными на основе альтиметрии и судовых измерений, было установлено, что в низких и средних широтах скорость вращения в мезомасштабных вихрях обычно ослабевает с глубиной более чем на 80 %. При наличии возмущения топографии дна в виде абиссального канала под мезомасштабным бароклинным вихрем, в канале возникает течение, скорость которого значительно выше, чем придонная скорость в невозмущенном вихре. Возмущение скорости, вызванное абиссальным каналом, не ограничивается самим каналом, а достигает поверхности при условии, что ширина канала превышает первый бароклинный радиус деформации Россби.

Теоретически исследуется нестационарная конвекция в двухкомпонентной среде с существенно различающимися коэффициентами переноса (например, в соленой воде). В качестве конкретного примера рассматриваются течения, возникающие в нейтрально стратифицированной среде у наклонной стенки (над наклонной поверхностью), с которой в среду поступают постоянные (после включения) потоки тепла и примеси. Используется известное точное решение нестационарной задачи о конвекции у вертикальной стенки с граничными условиями второго рода, которое обобщается на случай течения над наклонной стенкой. Полная система уравнений гидротермодинамики и переноса примеси сводится к линейной системе за счет симметрии задачи, без каких-либо предположений о малости амплитуд возмущений. Линейность системы позволяет использовать принцип суперпозиции — независимо рассматривать и суммировать динамические эффекты двух компонент среды, от которых зависят отклонения ее плотности. Решение выражается через кратные интегралы вероятностей. Результаты, в частности, направление возникающих течений существенно зависят от соотношения значений коэффициентов обмена для разных субстанций. Возможны, например, нетривиальные ситуации, когда положительные притоки плавучести приводят к возникновению нисходящих течений. Турбулизация течений, приводя к резким изменениям эффективных коэффициентов обмена, может менять направление конвективных течений.

С целью оценки точности результатов моделирования гидрофизических полей проведено сравнение трех типов консервативных схем аппроксимации адвективных слагаемых в уравнениях движения, которые дают возможность сохранять либо энергию (1 эксперимент), либо потенциальную энстрофию (2 эксперимент), либо как энергию, так и потенциальную энстрофию (3 эксперимент). Задача решалась на примере моделирования циркуляции Черного моря при помощи модели Морского гидрофизического института. Выполнено три эксперимента с атмосферным воздействием, соответствующим 2016 г. Результаты расчетов сравнивались между собой, а также с данными наблюдений. Получено, что результаты всех экспериментов близки между собой и качественно соответствуют данным наблюдений. Валидация реконструированных гидрофизических полей по данным измерений температуры, солености и скорости течений показала небольшие количественные отличия от данных наблюдений. Анализ энергетики циркуляции показал, что наибольшая разница имеет место в работе сил адвекции и плавучести в областях интенсивной динамики (на периферии мезомасштабных вихрей и струйных течений). Из анализа баланса сил следует, что соблюдение одновременно законов сохранения энергии и потенциальной энстрофии в разностной задаче обеспечивает более высокую точность при описании работы архимедовой силы и, следовательно, воспроизведении процессов бароклинной неустойчивости.

Буссоль — самый глубокий и второй по ширине пролив в цепи островов Курильской гряды. Он доминирует в приливном транспорте из Охотского моря в Тихий океан, вентилируя его воды в слоях на глубине нескольких сотен метров. Горный рельеф пролива и его нерегулярная конфигурация определяют целесообразность моделирования в криволинейных гранично-согласованных координатах, отображающих физическую область краевой задачи на каноническую вычислительную область. В такой постановке выполнено высокоразрешающее моделирование чрезвычайно активной приливной динамики пролива в гидростатическом приближении. На открытых границах области задаются колебания уровня, вызванные суммарным приливом, содержавшим 14 гармоник, в течение синодического месяца 29,5 суток. Начальные и граничные условия по стратификации используют данные цифрового климатического атласа. Анализируются рассчитанные приливные течения в разные фазы приливного цикла. Оценены максимальные за расчетный период скорости течения и средний транспорт воды через пролив. Результаты моделирования указывают на важную роль подводного вулканического массива в особенностях приливной динамики пролива. Полученные результаты реалистичны в той мере, какую предоставляет гидростатическая постановка краевой задачи. В этом отношении работу следует рассматривать как предварительный шаг к более репрезентативному и полному (негидростатическому) моделированию динамики пролива Буссоль.

Представлены результаты прямых измерений концентрации метана в приводном слое атмосферного воздуха, полученные с борта научно-исследовательского судна «Академик Мстислав Келдыш» в Карском и Баренцевом морях летом 2024 г. Данные морских экспедиционных измерений впервые для российской части Арктики сопоставлены с данными буксируемого необитаемого подводного аппарата «Видеомодуль», разработанного в Институте океанологии им. П.П. Ширшова РАН. Проведенный анализ показывает, что эмиссия метана от бактериальных матов в Арктике вносит ограниченный вклад в повышение концентрации CH₄ в приводном слое атмосферы. Их влияние заметно только в мелководных зонах (глубиной до 50 м), где насыщенные метаном пузырьки успевают достичь поверхности воды без его полного окисления в толще океана. При этом наблюдаются кратковременные пики (до нескольких минут) повышенных значений концентрации CH₄, достигающие 3 ppm и выше. Основным фактором изменчивости концентрации CH₄ в атмосфере является направление переноса воздушных масс: при адвекции с севера и запада фиксируются минимальные значения концентрации CH₄ (1,98 ppm); при выносе воздушных масс с материка, напротив, концентрация метана увеличивается (до 2,10 ppm при выносе с полуострова Ямал).

Рассмотрены процедура и результаты построения акустической картины акватории, содержащей одиночные, множественные и составные подводные объекты, с помощью гидроакустической системы подводного видения. Исследование проведено в масштабной модели водоема, реализованной в опытовом бассейне. Объекты размещались в зоне Френеля модели протяженной линейной акустической решетки, реализованной в виде линейно перемещаемого по заданной программе гидроакустического приемника. Акустическая «светимость» подводных объектов обеспечивалась за счет одиночного акустического источника подсветки. Использованный метод локализации подводных объектов основан на учете кривизны волнового фронта в зоне Френеля. Акустическая «светимость» точки расположения предполагаемого объекта определялась путем интегрирования пространственно-временного поля сигналов вдоль образующих, формируемых с учетом задержек волнового фронта отраженного от объекта сигнала. Показана возможность построения акустической картины акватории и дальнейшего распознавания объектов (одиночный, составной, множественный), а также разделения объектов в составе группы в поле зрения гидроакустической системы подводного видения. Подтверждено экспериментально увеличение контраста акустического изображения объектов за счет накопления энергии волны по всему полю сигналов.

Цель настоящего исследования — разработка метода расчета коэффициента диффузного отражения света от сильнопоглощающей среды с резкоанизотропным рассеянием типа морской воды. Актуальность этого вопроса обусловлена широким использованием коэффициента диффузного отражения в обработке данных спектральных измерений яркости океана. Предлагаемый метод основан на разложении коэффициента отражения в ряд по кратности рассеяния на большой угол (по сравнению с характерным углом однократного рассеяния), что эквивалентно разложению в ряд по обратным степеням показателя поглощения. Для первых двух членов разложения получены явные выражения. Первый воспроизводит известный результат приближения квазиоднократного рассеяния, а второй соответствует вкладу квазидвукратного рассеяния (многократного малоуглового рассеяния до, между и после двух актов рассеяния на большой угол). Проведено сравнение найденного аналитического решения с результатами численного интегрирования уравнения переноса для индикатрисы Хеньи-Гринстейна, а также для двухчленной индикатрисы Хеньи-Гринстейна, моделирующей рассеяние света в морской воде. Показано, что сумма вкладов квазиоднократного и квазидвукратного рассеяний хорошо описывает дифференциальный коэффициент отражения в широком диапазоне углов падения и наблюдения.

Сканирующий гиперспектрометр — это прибор, который одновременно регистрирует излучение в сотнях узких спектральных каналов. При изучении поверхности воды он обычно применяется для определения концентраций примесей и обнаружения нефтяных пленок. В то же время для измерения характеристик морского волнения оптические методы, как правило, требуют контактной калибровки или работают только в зоне солнечного блика. В настоящей работе показано, что сканирующий гиперспектрометр может быть дополнительно использован для диагностики волнения при рассеянном освещении неба, причем спектральный канал прибора позволяет одновременно выявлять загрязнения поверхности, влияющие на волнение. Обработка выполнена по данным натурных экспериментов в нескольких акваториях — на р. Ока и в Черном море. Уклоны поверхности восстанавливаются по относительным флуктуациям спектральной яркости, что обеспечивает получение их абсолютных значений без контактных измерений и компенсирует влияние спектральных провалов. Спектральный анализ позволил разделить ветровые волны и слики, а также оценить скорость течения. При анализе гистограмм уклонов на разных расстояниях от наблюдателя выявлен эффект затенения склонов волн. В работе предложены две модели восстановления уклонов, включая новую уточненную модель, учитывающую градиент яркости неба. Эта уточненная модель дает спектр волнения, согласующийся с данными контактного волнографа. Методика перспективна для комплексного мониторинга акваторий, включая обнаружение пленок поверхностно-активных веществ.

The beaching of large patches of natural and anthropogenic debris following storm events is a phenomenon observed along numerous marine shorelines. Today, such wash-outs are becoming increasingly contaminated with plastic litter, which poses a significant threat to coastal ecosystems. A 22-month continuous video sequence, recorded by an autonomous stationary camera, allowed the observation the wash-outs on the northern shore of the Sambian Peninsula (the Baltic Sea). Hydrophysical and meteorological variables from reanalysis data are analyzed to predict the timing of marine litter beaching using machine learning models. The performance of multiple machine learning models was evaluated to assess their ability to predict the time at which marine litter would be beached on the shore. The accuracy of artificial neural network, random forest classifier and gradient boosting classifier of machine learning models are compared. The random forest classifier model (83.4 ± 7.6 % for F1-score) and the artificial neural network model (81.7 ± 3.9 % for F1-score) appear to be the most efficient models for predicting the wash-out formation and beaching. Sea level, wave direction and steepness are the most significant parameters in training models.