hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.59887/2073-6673.2024.17(1)-3hydrophysics-1299Research ArticleГИДРОФИЗИЧЕСКИЕ И БИОГЕОХИМИЧЕСКИЕ ПОЛЯ И ПРОЦЕССЫHYDROPHYSICAL AND BIOGEOCHEMICAL FIELDS AND PROCESSESПространственная структура временной изменчивости температуры поверхности арктических морейSpatial structure of the temporary variability of the Arctic seas surface temperaturehttps://orcid.org/0009-0003-3270-4539ГорчаковВ. А.GorchakovV. A.

Виктор Анатольевич Горчаков, старший научный сотрудник, кандидат физико-математических наук

117997; Нахимовский пр., д. 36; Москва

Scopus AuthorID: 36892327800; AuthorID: 70653

117997; 36 Nakhimovsky Prosp.; Moscow

Scopus AuthorID: 36892327800; AuthorID: 70653

vikfioran@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9334-3138ДворниковА. Ю.DvornikovA. Y.

Антон Юрьевич Дворников, ведущий научный сотрудник, кандидат физико-математических наук

117997; Нахимовский пр., д. 36; Москва

WoS ResearcherID: B-5971–2017; Scopus AuthorID: 7006072591

117997; 36 Nakhimovsky Prosp.; Moscow

WoS ResearcherID: B-5971–2017; Scopus AuthorID: 7006072591

anton.dvornikoff@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-9797-5266ГордееваС. М.GordeevaS. M.

Светлана Михайловна Гордеева, старший научный сотрудник, доцент, кандидат географических наук

117997; Нахимовский пр., д. 36; Москва; 192007; Воронежская ул., д. 79; Санкт-Петербург

WoS ResearcherID: H-5890–2013; Scopus AuthorID: 6506898803

117997; 36 Nakhimovsky Prosp.; Moscow; 192007; 79 Voronezhskaya Str.; St. Petersburg

WoS ResearcherID: H-5890–2013; Scopus AuthorID: 6506898803

smgordeeva@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3909-537XРябченкоВ. А.RyabchenkoV. A.

Владимир Алексеевич Рябченко, главный научный сотрудник, доктор физико-математических наук

117997; Нахимовский пр., д. 36; Москва

WoS ResearcherID: R-3877–2016; Scopus AuthorID: 7005479766

117997; 36 Nakhimovsky Prosp.; Moscow

WoS ResearcherID: R-3877–2016; Scopus AuthorID: 7005479766

vla-ryabchenko@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1190-3622СеинД. В.SeinD. V.

Дмитрий Владимирович Сеин, старший научный сотрудник, кандидат физико-математических наук

117997; Нахимовский пр., д. 36; Москва; Германия; 27570; Ам Хандельсхафен 12; Бремерхафен

WoS ResearcherID: P-6419–2018; Scopus AuthorID: 6507684871

117997; 36 Nakhimovsky Prosp.; Moscow; Germany; 27570; Am Handelshafen 12; Bremerhaven

WoS ResearcherID: P-6419–2018; Scopus AuthorID: 6507684871

dmitry.sein@awi.deИнститут океанологии им. П.П. Ширшова РАНРоссияShirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of SciencesRussian FederationИнститут океанологии им. П.П. Ширшова РАН; Российский государственный гидрометеорологический университетРоссияShirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences; Russian State Hydrometeorological UniversityRussian FederationИнститут океанологии им. П.П. Ширшова РАН; Институт Альфреда Вегенера, Центр полярных и морских исследований имени ГельмгольцаРоссияShirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences; Alfred Wegener Institute, Helmholtz Centre for Polar and Marine ResearchRussian Federation2024200420241713951Copyright © Горчаков В.А., Дворников А.Ю., Гордеева С.М., Рябченко В.А., Сеин Д.В., 20242024Горчаков В.А., Дворников А.Ю., Гордеева С.М., Рябченко В.А., Сеин Д.В.Gorchakov V.A., Dvornikov A.Y., Gordeeva S.M., Ryabchenko V.A., Sein D.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://hydrophysics.spbrc.ru/jour/article/view/1299

   На основе решения модели MPIOM (Max Planck Institute Ocean Model), представляющей собой модель океана со свободной поверхностью, основанную на примитивных уравнениях в приближениях Буссинеска и несжимаемости, за период 1949–2007 гг. исследуются межгодовые колебания температуры поверхности Северного Ледовитого океана и Северной Атлантики с южной границей на широте 55,25 °с. ш. Спектры высокого разрешения оценивались методом быстрого преобразования Фурье с максимальным разрешением (метод Велча). Для «сжатия» большого объема исходной информации полей среднемесячных значений температуры поверхности моря используется метод факторного анализа, позволяющий выделить районы с высоко коррелированными колебаниями и свести исследование рассматриваемых характеристик к их анализу в локальных точках. Анализ главных факторов позволил выявить 10 районов с квазисинхронной изменчивостью аномалий температуры путем отнесения к ним точек, имеющих превышающую 0,6 корреляцию с соответствующими факторами. Классификация по соответствию спектральной структуры показала, что районы Чукотское море, Гудзонов залив, моря Ирмингера и Лабрадор имеют совпадения в пиках на периодах колебаний 5–6 лет и 8–9 лет. Схожую спектральную структуру, определяемую пиками на периодах 6 и 11 лет, имеют районы центральной и западной части Норвежского моря, влияния Северо-Атлантического течения, восточная часть Норвежского моря и участки Карского моря. Особняком выделяются Баффинов залив, имеющий два основных пика — на периодах 16 и 5–6 лет, и центральная и западная часть Баренцева моря, где колебания на малых периодах совпадают с колебаниями в Чукотском море, а на периодах 7–8 лет — с колебаниями в юго-восточной части Баренцева моря и восточной части Норвежского моря. В некоторых случаях пики спектров в разных районах проявляются со смещением и ослаблением, т. е. можно предположить, что при переносе температурного сигнала по акватории меняются и его частотные характеристики.

   Interannual oscillations in the surface temperature of the Arctic Ocean and the North Atlantic with the southern boundary (instead “border”) at latitude 55° 25′ N between 1949 and 2007 are investigated based on the MPIOM (Max Planck Institute Ocean Model) solution. It is a free surface ocean model based on primitive equations in the Boussinesq and incompressibility approximations. High-resolution spectra were estimated via fast Fourier transform with a maximum resolution (Welch’s method). Factor analysis method, which makes it possible to identify areas with highly correlated oscillations and reduce the study of the characteristics in question to their analysis in local points, is used to minimize the significant amount of the initial information about monthly average sea surface temperature fields. Аnalysis of the main factors made it possible to identify 10 areas with quasi-synchronous variability of temperature anomalies by including the points correlated with relevant factors with correlation exceeding 0.6. Spectral structure compliance classification revealed that the areas of the Chukchi Sea, the Hudson Bay, the Irminger Sea, and the Labrador Sea have oscillation peak similarities for the periods of 5–6 years and 8–9 years. Central and western areas of the Norwegian Sea, the area affected by the North Atlantic Current, the eastern part of the Norwegian Sea, and some areas of the Kara Sea have similar spectral structure defined by the peaks at the 11-year and 6-year periods. The Baffin Bay with two main peaks at the 16-year and 5–6-year periods, and the central and the western parts of the Barents Sea, where oscillations are similar to the ones in the Chukchi Sea at short periods, and to the ones in the south-eastern part of the Barents Sea and in the eastern part of the Norwegian Sea at 7–8-year periods, stand out significantly. In some cases, spectrum peaks in different areas appear shifted and attenuated, so presumably the frequency characteristics of the temperature signal change as it moves across the water area.

Северный Ледовитый океанмоделированиебыстрое преобразования Фурьеметод Велчаколебания температурыфакторный анализкластерный анализспектральная структураArctic Oceanmodelingfast Fourier transform (FFT)Welch’s methodtemperature oscillationfactor analysiscluster analysisspectral structureРабота выполнена в рамках темы государственного задания FMWE-2024-0028The work was carried out within the theme of the state assignments No FMWE-2024-0028ReferencesБочков Ю.А. Прогноз температуры воды в Баренцевом море на 1965–1970 годы // Материалы сессии ученого совета ПИНРО по результатам исследований в 1964 г. Вып. IV. С. 64–79.Bochkov Yu.A. Forecast of water temperature in the Barents Sea for 1965–1970. Proceeding of the PINRO Academic Council Session on the Results of Research in 1964, release IV, 64–79 (in Russian).Yndestad H., Turrell W.R., Ozhigin V. Lunar nodal tide effects on variability of sea level, temperature, and salinity in the Faroe-Shetland Channel and the Barents Sea // Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 2008. Vol. 55, N 10. P. 1201–1217. doi: 10.1016/j.dsr.2008.06.003Yndestad H., Turrell W.R., Ozhigin V. Lunar nodal tide effects on variability of sea level, temperature, and salinity in the Faroe-Shetland Channel and the Barents Sea // Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 2008. Vol. 55, N 10. P. 1201–1217. doi: 10.1016/j.dsr.2008.06.003Смирнов Н.П., Воробьев В.Н., Дроздов В.В. Циклонический центр действия атмосферы и океана в Северной Атлантике // Ученые записки РГГМУ. 2010. № 15. С. 117–134.Smirnov N.P., Vorobyov V.N., Drozdov V.V. Cyclonic center of atmosphere and ocean action in North Atlantic. Proceeding of RSHU. 2010, 15, 117–134 (in Russian).Da Costa E., De Verdiere C. The 7.7-year North Atlantic oscillation // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2002. Vol. 128, N 581. P. 797–817. doi: 10.1256/0035900021643692Da Costa E., De Verdiere C. The 7.7-year North Atlantic oscillation // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2002. Vol. 128, N 581. P. 797–817. doi: 10.1256/0035900021643692Humlum O., Solheim J.-E., Stordahl К. Spectral analysis of the svalbard temperature record 1912–2010 // Advances in Meteorology. 2011. Article ID175296. 14 p. doi: 10.1155/2011/175296Humlum O., Solheim J.-E., Stordahl К. Spectral analysis of the svalbard temperature record 1912–2010 // Advances in Meteorology. 2011. Article ID175296. 14 p. doi: 10.1155/2011/175296Юлин А.В., Вязигина Н.А., Егорова Е.С. Межгодовая и сезонная изменчивость площади льдов в Северном Ледовитом океане по данным спутниковых наблюдений // Российская Арктика. 2019. № 7. С. 28–40. doi: 10.24411/2658-4255-2019-10073Yulin A.V., Vyazigina N.A., E.S. Egorova E.S. Interannual and seasonal variability of Arctic Sea ice extent according to satellite observations. Russian Arctic. 2019, 7, 28–40. doi: 10.24411/2658-4255-2019-10073IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [CoreWriting Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC: Geneva, Switzerland, 2014. 151 p.IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of working groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the intergovernmental panel on climate change [CoreWriting Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC: Geneva, Switzerland, 2014. 151 p.Jelmert А., Sandø A.B., Frie A.K. et al. Status for miljøet i Barentshavet. Rapport fra Overvåkingsgruppen 2020 // Havforskningsinstituttet. 2020. [электронный ресурс]. URL: https://www.hi.no/hi/nettrapporter/rapport-fra-havforsk-ningen-2020–13 (дата обращения: 09.06.2020).Jelmert А., Sandø A.B., Frie A.K. et al. Status for miljøet i Barentshavet. Rapport fra Overvåkingsgruppen 2020. Havforskningsinstituttet. 2020. Electronic resource. URL: https://www.hi.no/hi/nettrapporter/rapport-fra-havforskningen-2020-13 (date of access: 09. 06. 2020).Серых И.В., Костяной А.Г., Лебедев С.А., Костяная Е.А. О переходе температурного режима региона Белого моря в новое фазовое состояние // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2022. Т. 15, № 1. С. 98–111. doi: 10.59887/fpg/k9x4-p8fz-5kz6Serykh I.V., Kostianoy A.G., Lebedev S.A., Kostianaia E.A. On the transition of temperature regime of the White Sea region to a new phase state. Fundamental and Applied Hydrophysics. 2022, 15, 1, 98–111. doi: 10.59887/fpg/k9x4-p8fz-5kz6Серых И.В., Костяной А.Г. О климатических изменениях температуры Баренцева моря и их возможных причинах // Система Баренцева моря / под ред. академика А.П. Лисицына. М.: ГЕОС, 2021. 672 с.Serykh I.V., Kostianoy A.G. On climatic changes in the temperature of the Barents Sea and their possible causes. The Barents Sea System / edited by the Academician Lisitsin. М., GEOS, 2021. 672 p. (in Russian).Башмачников И.Л., Юрова А.Ю., Бобылев Л.П., Весман А.В. Сезонная и межгодовая изменчивость потоков тепла в районе Баренцева моря // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 54, № 2. С. 239–249. doi: 10.7868/S0003351518020149Bashmachnikov I.L., Yurova A.U., Bobylev L.P., Vesman A.V. Seasonal and interannual variations of the heat fluxes in the Barents Sea region. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2018, 54, 2, 213–222. doi: 10.1134/S0001433818020032Proshutinsky A., Dukhovskoy D., Timmermans M.L., Krishfield R., Bamber J.L. Arctic circulation regimes. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2015. 373(2052). 20140160. doi: 10.1098/rsta.2014.0160Proshutinsky A., Dukhovskoy D., Timmermans M.L., Krishfield R., Bamber J.L. Arctic circulation regimes. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2015. 373(2052). 20140160. doi: 10.1098/rsta.2014.0160Горчаков В.А., Дворников А.Ю., Гордеева С.М., Рябченко В.А. Пространственная изменчивость межгодовых колебаний температуры Баренцева и Карского морей по результатам моделирования // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2020. Т. 13, № 4. С. 50–65. doi: 10.7868/S207366732004005XGorchakov V.A., Dvornikov A.Y., Gordeeva S.M., Ryabchenko V.A. Spatial variability of interannual temperature oscillations in the Barents Sea and the Kara Sea according to simulation results. Fundamental and Applied Hydrophysics. 2020, 13, 4, 50–65. doi: 10.7868/S207366732004005X (in Russian).Sein D.V., Mikolajewicz U., Groger M., Fast I., Cabos W., Pinto J.G., Hagemann S., Semmler T., Izquierdo A., Jacob D. Regionally coupled atmosphere-ocean-sea ice-marine biogeochemistry model ROM: 1. Description and validation // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2015. Vol. 7, N 1. P. 268–304. doi: 10.1002/2014MS000357Sein D.V., Mikolajewicz U., Groger M., Fast I., Cabos W., Pinto J.G., Hagemann S., Semmler T., Izquierdo A., Jacob D. Regionally coupled atmosphere-ocean-sea ice-marine biogeochemistry model ROM: 1. Description and validation // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2015. Vol. 7, N 1. P. 268–304. doi: 10.1002/2014MS000357Marshall J., Adcroft A., Hill C., Perelman L., Heisey C. A finite-volume, incompressible navier-stokes model for studies of the ocean on parallel computers // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 1997. Vol. 102(C3). P. 5753–5766. doi: 10.1029/96JC02775Marshall J., Adcroft A., Hill C., Perelman L., Heisey C. A finite-volume, incompressible navier-stokes model for studies of the ocean on parallel computers // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 1997. Vol. 102(C3). P. 5753–5766. doi: 10.1029/96JC02775Шерстюков Б.Г. Климатические условия Арктики и новые подходы к прогнозу изменения климата // Арктика и Север. 2016. № 24. P. 39–67. URL: https://www.arcticandnorth.ru/article_index_years.php?ELEMENT_ID=249680Sherstyukov B.G. Climatic conditions of the Arctic and new approaches to forecasting climate change. Arctic and North. 2016, 24, 39–67. URL: https://www.arcticandnorth.ru/article_index_years.php?ELEMENT_ID=249680Marsland S.J., Haak H., Jungclaus J.H., Latif M., Roske F. The Max-Planck-Institute global ocean/sea ice model with orthogonal curvilinear coordinates // Ocean Modelling. 2003. Vol. 5. P. 91–127. doi: 10.1016/S1463-5003(02)00015-XMarsland S.J., Haak H., Jungclaus J.H., Latif M., Roske F. The Max-Planck-Institute global ocean/sea ice model with orthogonal curvilinear coordinates // Ocean Modelling. 2003. Vol. 5. P. 91–127. doi: 10.1016/S1463-5003(02)00015-XArakawa A., Lamb V.R. Computational design of the basic dynamical processes of the UCLA general circulation model // Methods in Computational Physics: Advances in Research and Applications. 1977. Vol. 17. P. 173–265. doi: 10.1016/B978-0-12-460817-7.50009-4Arakawa A., Lamb V.R. Computational design of the basic dynamical processes of the UCLA general circulation model // Methods in Computational Physics: Advances in Research and Applications. 1977. Vol. 17. P. 173–265. doi: 10.1016/B978-0-12-460817-7.50009-4Kistler R. et al. The NCEP-NCAR50-year reanalysis: Monthly means CD-ROM and documentation // Bulletin of the American Meteorological Society. 2001. Vol. 82, N 2. P. 247–268. doi: 10.1175/1520-0477(2001)082<0247:TNNYRM>2.3.CO;2Kistler R. et al. The NCEP-NCAR50-year reanalysis: Monthly means CD-ROM and documentation // Bulletin of the American Meteorological Society. 2001. Vol. 82, N 2. P. 247–268. doi: 10.1175/1520-0477(2001)082<0247:TNNYRM>2.3.CO;2Thomas M., Sündermann J., Maier-Reimer E. Consideration of ocean tides in an OGCM and impacts on subseasonal to decadal polar motion excitation // Geophysical Research Letters. 2001. Vol. 28, N 12. P. 2457–2460. doi: 10.1029/2000GL012234Thomas M., Sündermann J., Maier-Reimer E. Consideration of ocean tides in an OGCM and impacts on subseasonal to decadal polar motion excitation // Geophysical Research Letters. 2001. Vol. 28, N 12. P. 2457–2460. doi: 10.1029/2000GL012234Sein D.V., Gröger М., Cabos W. et al. Regionally coupled atmosphere‐ocean‐marine biogeochemistry model ROM: 2. Studying the climate change signal in the North Atlantic and Europe // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2020. Vol. 12. e2019MS00164. doi: 10.1029/2019MS001646Sein D.V., Gröger М., Cabos W. et al. Regionally coupled atmosphere‐ocean‐marine biogeochemistry model ROM: 2. Studying the climate change signal in the North Atlantic and Europe // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2020. Vol. 12. e2019MS00164. doi: 10.1029/2019MS001646Welch P.D. The use of Fast Fourier Transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967. AU-15 (2): 70–73.Welch P.D. The use of Fast Fourier Transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms // IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967. AU-15 (2): 70–73.Serykh I.V., Sonechkin D.M. Nonchaotic and globally synchronized short-term climatic variations and their origin // Theoretical and Applied Climatology. 2019. Vol. 137. N 3–4. P. 2639–2656. doi: 10.1007/s00704-018-02761-0Serykh I.V., Sonechkin D.M. Nonchaotic and globally synchronized short-term climatic variations and their origin // Theoretical and Applied Climatology. 2019. Vol. 137. N 3–4. P. 2639–2656. doi: 10.1007/s00704-018-02761-0Rummel R.J. Applied factor analysis:1<sup>st</sup> edition. — Evanston, USA: Northwestern University Press, 1988. 617 p.Rummel R.J. Applied factor analysis:1<sup>st</sup> edition. — Evanston, USA: Northwestern University Press, 1988. 617 p.Карсаков А.Л. Океанографические исследования на разрезе «Кольский меридиан» в Баренцевом море за период 1900–2008 гг. Мурманск: Изд-во ПИНРО, 2009. 139 с.Karsakov A.L. Oceanographic studies at the Kola Meridian Section in the Barents Sea for the period 1900–2008. Murmansk, PINRO Publishing, 2009. 139 p. (in Russian).Hamming R.W. The art of doing science and engineering: Learning to learn. Amsterdam, Netherlands, Gordon and Breach Science Publishers, 1997. 227 p.Hamming R.W. The art of doing science and engineering: Learning to learn. Amsterdam, Netherlands, Gordon and Breach Science Publishers, 1997. 227 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.