hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.59887/fpg/1krp-xbuk-6gpzhydrophysics-678Research ArticleГИДРОФИЗИЧЕСКИЕ И БИОГЕОХИМИЧЕСКИЕ ПОЛЯ И ПРОЦЕССЫHYDROPHYSICAL AND BIOGEOCHEMICAL FIELDS AND PROCESSESСезонное очищение ото льда Баренцева моря и его зависимость от адвекции тепла Атлантическими водамиSeasonal ice removal in the Barents Sea and its dependence on heat advection by Atlantic watersСумкинаА. А.SumkinaA. A.

105187, Окружной проезд, д. 19, Москва; 119991, Ленинские горы, д. 1, Москва

105187, 19 Okruzhnoy proezd, Moscow; 119991, 1, Leninskie Gory, Moscow

alexandrasumkina@gmail.comКивваК. К.KivvaK. K.

105187, Окружной проезд, д. 19, Москва

105187, 19 Okruzhnoy proezd, Moscow

ИвановВ. В.IvanovV. V.

119991, Ленинские горы, д. 1, Москва; 199397, ул. Беринга, д. 38, Санкт-Петербург

119991, 1, Leninskie Gory, Moscow; 199397, 38, Bering st., St. Petersburg

СмирновА. В.SmirnovA. V.

199397, ул. Беринга, д. 38, Санкт-Петербург

199397, 38, Bering st., St. Petersburg

Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографии; Московский государственный университет им. ЛомоносоваРоссияRussian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography; Lomonosov Moscow State UniversityRussian FederationВсероссийский научно-исследовательский институт рыбного хозяйства и океанографииРоссияRussian Federal Research Institute of Fisheries and OceanographyRussian FederationМосковский государственный университет им. Ломоносова; Арктический и Антарктический научно-исследовательский институтРоссияLomonosov Moscow State University; Arctic and Antarctic Research InstituteRussian FederationАрктический и Антарктический научно-исследовательский институтРоссияArctic and Antarctic Research InstituteRussian Federation2022010420221518297Copyright © Сумкина А.А., Кивва К.К., Иванов В.В., Смирнов А.В., 20222022Сумкина А.А., Кивва К.К., Иванов В.В., Смирнов А.В.Sumkina A.A., Kivva K.K., Ivanov V.V., Smirnov A.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/678

Баренцево море является одним из ключевых районов Арктики для мониторинга климатических изменений. Хотя Баренцево море относится к числу ледовитых, оно, в отличие от других арктических морей, никогда не покрывается льдом полностью. Одним из параметров, характеризующих изменение ледового режима, является дата полного очищения ото льда. В исследовании использованы данные о концентрации (сплочённости) льда Climate Data Record (CDR) NOAA/NSIDC с 1979 по 2019 г. и данные океанского реанализа GLORYS12V1 (Global Ocean Physics Reanalysis) с 1993 по 2019 г. Выполненный анализ пространственно-временной изменчивости даты полного очищения ото льда для акватории Баренцева моря с использованием метода кластерного анализа HDBSCAN позволил выделить районы (кластеры) с синхронной динамикой даты полного очищения ото льда. Ряд выделенных районов находятся на пути распространения атлантических вод в Баренцевом море, что позволило связать выявленную временную изменчивость даты полного очищения ото льда с изменчивостью переноса атлантических вод через западную границу моря. На всей акватории Баренцева моря после 2003 г. наблюдается устойчивое смещение сроков сезонного очищения ото льда на более ранние. При этом каждому из выделенных шести районов свойственна своя динамика и скорость изменений даты полного очищения ото льда. Заметное влияние на дату полного очищения ото льда адвективного потока тепла через западную границу Баренцева моря выявлено для районов в центральной и восточной частях моря. Для разных районов максимальный коэффициент корреляции даты полного очищения ото льда наблюдается при разных временных сдвигах (от 0 до 6 мес.) адвективного потока тепла. Величина временного сдвига косвенно указывает на время прохождения тепловым сигналом расстояния от западной границы моря до соответствующего района. Сохранение тенденции к возрастанию продолжительности безледного сезона в Баренцевом море является одним из проявлений нарастающей «атлантификации» приатлантической Арктики, вследствие чего открываются новые перспективы для экономической деятельности в этом арктическом регионе. В частности, это влияет на транспортировку и условия добычи углеводородов, также на воспроизводство, распределение и поведение основных промысловых видов рыбы в Баренцевом море.

The Barents Sea is one of the key areas in the Arctic for monitoring of climate change. Although the Barents Sea is one of the Arctic seas, it is never completely covered with ice. One of the parameters characterizing the change in the ice regime is the date of ice retreat (DOR). The study is based on ice concentration data from the NOAA / NSIDC Climate Data Record (CDR) from 1979 to 2019 and the GLORYS12V1 ocean reanalysis data from 1993 to 2019. The analysis of the spatial and temporal variability of DOR for the Barents Sea using the HDBSCAN cluster analysis method made it possible to identify areas (clusters) with the synchronous dynamics of DOR. A number of the identified areas are located on the path of the Atlantic waters (AW) in the Barents Sea, which made it possible to relate the revealed temporal variability of the DOR to the variability of the AW transport across the western boundary of the sea. Over the entire Barents Sea, after 2003, there has been a steady trend in the timing of seasonal ice removal to earlier ones. At the same time, each of the six regions identified has its own dynamics and rate of changes in DOR. A noticeable effect of the advective heat flux across the western boundary of the Barents Sea on the DOR was revealed for areas in the central and eastern parts of the sea. At the same time, for different regions, the maximum correlation coefficient is observed at different time lags (from 0 to 6 months). The value of the time lag indirectly indicates the time the thermal signal travels the distance from the western boundary of the sea to the corresponding region. The continuing trend towards an increase in the duration of the ice–free season in the Barents Sea is one of the manifestations of the growing “Atlantification” of the East Atlantic sector of the Arctic Ocean which opens up new prospects for socio–economic activity in this Arctic region.

морской леддаты полного очищения ото льдаБаренцево море«атлантификация»кластерный анализизменение климатаsea icedates of ice retreatBarents Sea“atlantification”cluster analysisclimate changeСтатья подготовлена при финансовой поддержке гранта РНФ 19–17–00110 и при поддержке Междисциплинарной научно-образовательной школы Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова «Будущее планеты и глобальные изменения окружающей среды».ReferencesMeredith M. et al. Polar Regions. Chapter 3, IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate. 2019.Meredith M. et al. Polar Regions. Chapter 3, IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate. 2019.Калавиччи К.А., Башмачников И.Л. К механизму положительной обратной связи долгосрочной изменчивости конвергенции океанических и атмоcферных потоков тепла и площади ледяного покрова в Баренцевом море // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. № 55(6). С. 171–181.Kalavichchi K.A., Bashmachnikov I.L. Mechanism of a positive feedback in long-term variations of the convergence of oceanic and atmospheric heat fluxes and of the ice cover in the Barents Sea. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2019, 55, 640–649. doi: 10.1134/S0001433819060173Матвеева Т.А., Семенов В.А., Астафьева Е.С. Ледовитость арктических морей и её связь с приземной температурой воздуха в Северном полушарии // Лёд и Снег. 2020. № 60(1). С. 134–148.Matveeva T.A., Semenov V.A., Astafyeva E.S. Arctic Sea ice coverage and its relation to the surface air temperature in the Northern Hemisphere. Lyod i Sneg. 2020, 60(1), 134–148 (in Russian).Peng G. et al. Temporal means and variability of Arctic Sea ice melt and freeze season climate indicators using a satellite climate data record // Remote Sensing. 2018. Vol. 10(9). P. 1328.Peng G. et al. Temporal means and variability of Arctic Sea ice melt and freeze season climate indicators using a satellite climate data record. Remote Sensing. 2018, 10(9), 1328. doi: 10.3390/rs10091328Smedsrud L.H. et al. The role of the Barents Sea in the Arctic climate system // Reviews of Geophysics. 2013. Vol. 51(3). P. 415–449. doi: 10.1002/rog.20017Smedsrud L.H. et al. The role of the Barents Sea in the Arctic climate system. Reviews of Geophysics. 2013, 51(3), 415– 449. doi: 10.1002/rog.20017Жичкин А.П. Особенности климатических колебаний и рыбный промысел в высокоширотных районах Баренцева моря // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2013. № 30. С. 108–115.Zhichkin A.P. Peculiarities of climatic fluctuations and fishing in high-latitude regions of the Barents Sea. Proceedings of the Russian State Hydrometeorological University. 2013, 30, 108–115 (in Russian).Матишов Г.Г., Дженюк С.Л., Денисов В.В., Жичкин А.П., Моисеев Д.В. Учет вековой динамики климата Баренцева моря при планировании морской деятельности // Труды Кольского научного центра РАН. 2013. № 1(14). C. 1733–1746.Matishov G.G., Jenyuk S.L., Denisov V.V., Zhichkin A.P., Moiseev D.V. Taking into account the secular dynamics of the Barents Sea climate when planning marine activities. Trudy` Kol`skogo Nauchnogo Centra RAN. 2013, 1(14), 1733–1746 (in Russian).Дружкова Е.И. Нанофитопланктон ледовой прикромочной зоны Баренцева моря в летний период 2017 года // Труды Кольского научного центра РАН. 2018. № 4. С. 29–44.Druzhkova E.I. Nanophytoplankton of the ice marginal zone of the Barents Sea in the summer of 2017. Trudy` Kol`skogo Nauchnogo Centra RAN. 2018, 4, 29–44 (in Russian).Кивва К.К., Селиванова Ю.В., Писарева М.Н., Сумкина А.А. Роль физических процессов в формировании весеннего «цветения» фитопланктона в Беринговом море // Труды ВНИРО. 2020. Т. 181. С. 206–222.Kivva K.K., Selivanova Yu.V., Pisareva M.N., Sumkina A.A. The role of physical processes in the formation of the spring “bloom” of phytoplankton in the Bering Sea. Trudy` VNIRO. 2020, 181, 206–222 (in Russian).Parkinson C.L. Spatially mapped reductions in the length of the Arctic sea ice season // Geophysical Research Letters. 2014. Vol. 41(12). P. 4316–4322. doi: 10.1002/2014GL060434Parkinson C.L. Spatially mapped reductions in the length of the Arctic Sea ice season. Geophysical Research Letters. 2014, 41(12), 4316–4322. doi: 10.1002/2014GL060434Bliss A.C. et al. Regional variability of Arctic sea ice seasonal change climate indicators from a passive microwave climate data record // Environmental Research Letters. 2019. Vol. 14(4). P. 045003. doi: 10.1088/1748-9326/aafb84Bliss A.C. et al. Regional variability of Arctic sea ice seasonal change climate indicators from a passive microwave climate data record. Environmental Research Letters. 2019, 14(4), 045003. doi: 10.1088/1748-9326/aafb84Stammerjohn S., Massom R., Rind D., Martinson D. Regions of rapid sea ice change: An inter-hemispheric seasonal comparison // Geophysical Research Letters. 2012. Vol. 39(6). P. 1–8. doi: 10.1029/2012GL050874Stammerjohn S., Massom R., Rind D., Martinson D. Regions of rapid sea ice change: An inter-hemispheric seasonal comparison. Geophysical Research Letters. 2012, 39(6), 1–8. doi: 10.1029/2012GL050874Stroeve J.C., Crawford A.D., Stammerjohn S. Using timing of ice retreat to predict timing of fall freeze–up in the Arctic // Geophysical Research Letters. 2016. Vol. 43(12). P. 6332–6340. doi: 10.1002/2016GL069314Stroeve J.C., Crawford A.D., Stammerjohn S. Using timing of ice retreat to predict timing of fall freeze-up in the Arctic. Geophysical Research Letters. 2016, 43(12), 6332–6340. doi: 10.1002/2016GL069314Campello R.J.G.B., Moulavi D., Sander J. Density–based clustering based on hierarchical density estimates // Pacific–Asia conference on knowledge discovery and data mining, Springer, Berlin, Heidelberg. 2013. P. 160–172. doi: 10.1007/978-3-642-37456-2_14Campello R.J.G.B., Moulavi D., Sander J. Density–based clustering based on hierarchical density estimates. Pacific– Asia conference on knowledge discovery and data mining, Springer, Berlin, Heidelberg. 2013, 160–172. doi: 10.1007/978-3-642-37456-2_14Onarheim I.H., Eldevik T., Årthun M., Ingvaldsen R.B., Smedsrud L.H. Skillful prediction of Barents Sea ice cover // Geophysical Research Letters. 2015. Vol. 42. P. 5364–5371. doi: 10.1002/2015GL064359Onarheim I.H., Eldevik T., Årthun M., Ingvaldsen R.B., Smedsrud L.H. Skillful prediction of Barents Sea ice cover. Geophysical Research Letters. 2015, 42, 5364–5371. doi: 10.1002/2015GL064359Meier W.N. et al. NOAA/NSIDC Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration, Version 3. Boulder, Colorado USA. NSIDC: National Snow and Ice Data Center. 2017. doi: 10.7265/N59P2ZTGMeier W.N. et al. NOAA/NSIDC Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration, Version 3. Boulder, Colorado USA. NSIDC: National Snow and Ice Data Center. 2017. doi: 10.7265/N59P2ZTGGlobal Ocean Physics Reanalysis. URL: https://resources.marine.copernicus.eu/product-detail/GLOBAL_MULTIYEAR_PHY_001_030/INFORMATION. (дата обращения: 10.02.2021). doi: 10.48670/moi-00021Ocean Physics Reanalysis. URL: https://resources.marine.copernicus.eu/product-detail/GLOBAL_MULTIYEAR_ PHY_001_030/INFORMATION (last accessed: 10.02.2021). doi: 10.48670/moi-00021NEMO. Community Ocean Model. URL: www.nemo-ocean.eu (дата обращения: 10.02.2021).NEMO. Community Ocean Model. URL: www.nemo-ocean.eu (last accessed: 10.02.2021).Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz‐Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D., Simmons A., Soci C., Abdalla S., Abellan X., Balsamo G., Bechtold P., Biavati G., Bidlot J., Bonavita M. The ERA5 global reanalysis // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020. Vol. 146, No 730. P. 1999–2049. doi: https://doi.org/10.1002/qj.3803Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz‐Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D., Simmons A., Soci C., Abdalla S., Abellan X., Balsamo G., Bechtold P., Biavati G., Bidlot J., Bonavita M. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020, 146, 730, 1999–2049. doi: 10.1002/qj.3803Ester M., Kriegel H.P., Sander J., Xu X. A density–based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise // KDD-96 Proceedings. 1996. Vol. 96(34). P. 226–231.Ester M., Kriegel H.P., Sander J., Xu X. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. KDD-96 Proceedings. 1996, 96(34), 226–231.Sander J., Ester M., Kriegel H.P., Xu X. Density–based clustering in spatial databases: The algorithm gdbscan and its applications // Data mining and knowledge discovery. 1998. Vol. 2(2). P. 169–194.Sander J., Ester M., Kriegel H.P., Xu X. Density-based clustering in spatial databases: The algorithm gdbscan and its applications. Data Mining and Knowledge Discovery. 1998, 2(2), 169–194.Hahsler M., Piekenbrock M., Doran D. DBSCAN: Fast density-based clustering with R // Journal of Statistical Software. 2019. Vol. 91(1). P. 1–30. doi: 10.18637/jss.v091.i01Hahsler M., Piekenbrock M., Doran D. DBSCAN: Fast density-based clustering with R. Journal of Statistical Software. 2019, 91(1), 1–30. doi: 10.18637/jss.v091.i01Трофимов А.Г., Карсаков А.Л., Ившин В.А. Изменения климата в Баренцевом море на протяжении последнего полувека // Труды ВНИРО. 2018. Т. 173. С. 79–91.Trofimov A.G., Karsakov A.L., Ivshin V.A. Climate change in the Barents Sea over the past half century. Trudy` VNIRO. 2018, 173, 79–91 (in Russian).Lundesgaard Ø., Sundfjord A., Renner A.H.H. Drivers of Interannual Sea Ice Concentration Variability in the Atlantic Water Inflow Region North of Svalbard // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2021. Vol. 126(4). P. 1–18. doi: 10.1029/2020JC016522Lundesgaard Ø., Sundfjord A., Renner A.H.H. Drivers of Interannual Sea Ice Concentration Variability in the Atlantic Water Inflow Region North of Svalbard. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2021, 126(4), 1–18. doi: 10.1029/2020JC016522Атлас геологических и гидрометеорологических условий Арктических и Дальневосточных морей Российской Федерации. М.: ООО «Издательский дом Недра», 2020. 203 c.Atlas of geological and hydrometeorological conditions of the Arctic and Far Eastern seas of the Russian Federation. M., Izdatel`skij dom Nedra, 2020. 203 p.Ivanov V.V., Frolov I.E., Filchuk K.V. Transformation of Atlantic Water in the north–eastern Barents Sea in winter // Arctic and Antarctic Research. 2020. No 66 (3). P. 246–266. doi: 10.30758/0555-2648-2020-66-3-246-266Ivanov V.V., Frolov I.E., Filchuk K.V. Transformation of Atlantic Water in the north-eastern Barents Sea in winter. Arctic and Antarctic Research. 2020, 66 (3), 246–266. doi: 10.30758/0555-2648-2020-66-3-246-266Sakshaug E. Primary and secondary production in the Arctic Seas // The organic carbon cycle in the Arctic Ocean. Springer, Berlin, Heidelberg. 2004. P. 57–81.Sakshaug E. Primary and secondary production in the Arctic Seas. The organic carbon cycle in the Arctic Ocean. Springer, Berlin, Heidelberg. 2004, 57–81.Иванов В.В. Современные изменения гидрометеорологических условий в Северном Ледовитом океане, связанные с сокращением морского ледяного покрова // Гидрометеорология и экология. 2021. № 64. C. 407—434. doi: 10.33933/2713-3001-2021-64-407-434Ivanov V.V. Present changes in hydrometeorological conditions in the Arctic Ocean associated with reduction of the sea ice cover. Gidrometeorologiya i Ekologiya. Journal of Hydrometeorology and Ecology. 2021, 64, 407—434 (In Russian). doi: 10.33933/2713-3001-2021-64-407-434

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