Чувствительность температуры и солености морской воды к их времени восстановления, фигурирующем в граничных условиях для этих переменных на свободной поверхности моря Лаптевых в безледный период

Для исследования чувствительности температуры и солености морской воды к изменению их времени восстановления, фигурирующем в восстанавливающих граничных условиях на поверхности моря, привлекаются трёхмерная конечно-элементная гидростатическая модель QUODDY-4 и косвенный способ описания эффекта внутренних приливных волн. В основе последнего лежит использование скорректированного коэффициента вертикальной турбулентной диффузии, представляющего собой сумму того же нескорректированного коэффициента и коэффициента диапикнической диффузии. Первый из них характеризует влияние неприливных факторов, рассчитываемый с помощью 2,5-уровневой схемы турбулентного замыкания, второй, определяемый отношением индуцируемой внутренними приливными волнами диссипации бароклинной приливной энергии к квадрату частоты плавучести, — влияние чисто приливного фактора. Оценка этой диссипации находится из решения вспомогательной задачи о динамике и энергетике внутренних приливных волн. Обсуждаются поля температуры и солёности морской воды в поверхностном и придонном слоях моря и их вертикальные распределения вдоль меридионального разреза 120в.д. Кроме названных полей и вертикальных распределений, отвечающих сильному восстановлению предсказываемых характеристик к их климатическим значениям, дополнительно выполняются ещё два численных эксперимента для умеренного и смешанного восстановлений. В результате выясняется, что температура и солёность морской воды слабо чувствительны к изменениям их времени восстановления. Сказанное следует из сравнения модельных средних (за выбранный период и по площади моря) значений температуры и солёности морской воды и их вертикальных профилей, рассчитанных при разных значениях времени восстановления. 

1. Large W.G., Danabasoglu G., Doney S.C., McWilliams J.C. Sensitivity to surface forcing and boundary layer mixing in a global ocean model: Annual-mean climatology // Journal of Physical Oceanography. 1997. Vol. 27, N 11. P. 2418–2447. doi:10.1175/1520–0485(1997)027<2418:STSFAB>2.0.CO;2

2. Cox M.D., Bryan K. A numerical model of the ventilated thermocline // Journal of Physical Oceanography. 1984. Vol. 14. P. 674–687.

3. Cummins P.F., Holloway G., Gargett E. Sensitivity of the GFDL ocean general circulation model to a parameterization of vertical diffusion // Journal of Physical Oceanography. 1990. Vol. 20, N 6. P. 817–830. doi:10.1175/1520–0485(1990)020<0817:sotgog>2.0.co;2

4. Danabasoglu G., Mc Williams J.C. Sensitivity of the global ocean circulation to parameterizations of mesoscale tracer transports // Journal of Climate. 1995. Vol. 8, N 12. P. 2967–2987. doi:10.1175/1520–0442(1995)008<2967:SOTGOC>2.0.CO;2

5. Hirst A.C., Cai W. Sensitivity of a world ocean GCM to changes in subsurface mixing parameterization // Journal of Physical Oceanography. 1994. Vol. 24, N 6. P. 1256–1279. doi:10.1175/1520–0485(1994)024<1256:SOAWOG>2.0.CO;2

6. Jayne S.R. The impact of abyssal mixing parameterizations in an ocean general model // Journal of Physical Oceanography. 2009. Vol. 39, N 7. P. 1756–1775. doi:10.1175/2009JPO4085.1

7. Ip J.T.C., Lynch D.R. QUODDY-3 user’s manual: Comprehensive coastal circulation simulation using finite elements: Nonlinear prognostic time-stepping model. Report Number NML 95–1. Thayer School of Engineering, Dartmouth College, Hanover, New Hampshire. 1995.

8. Rio M.H., Guinehut S., Larnicol G. New CNES-CLS09 global mean dynamic topography computed from the combination of GRACE data, altimetry, and in situ measurements // Journal of Geophysical Research. 2011. Vol. 116, N С07018. doi:10.1029/2010JC006505

9. Dee D.P., Uppala S.M., Simmons A.J. et al. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137. P. 553–597. doi:10.1002/qj.828

10. Lindsay R., Wensnahan M., Schweiger A., Zhang J. Evaluation of seven different atmospheric reanalysis products in the Arctic // Journal of Climate. 2014. Vol. 27. P. 2588–2606. doi:10.1175/JCLI-D-13–00014.1

11. Environmental Working Group. Edited by L. Timokhov and F. Tanis. Environmental Working Group Joint U.S.-Russian Atlas of the Arctic Ocean, Version 1. Boulder, Colorado USA. NSIDC: National Snow and Ice Data Center. 1997. doi:10.7265/N5H12ZX4

12. Jayne S.R., St. Laurent L.C. Parameterizing tidal dissipation over rough topography // Geophysical Research Letters. 2001. Vol. 28, N 5. P. 811–814. doi:10.1029/2000GL012044

13. Osborn T.R. Estimates of the local rate of vertical diffusion from dissipation measurements // Journal of Physical Oceanography. 1980. Vol. 10, N1. P. 83–89. doi:10.1175/1520–0485(1980)010<0083:EOTLRO>2.0.CO;2

14. Заславский Г.М., Сагдеев Р.З. Введение в нелинейную физику. М.: Наука, 1988. 368 с.

15. Каган Б.А., Софьина Е.В. Способ учета приливных изменений региональных климатов водоемов на примере безледного Баренцева моря // Океанология. 2017. Т. 57, N 2. С. 275–283. doi:10.7868/S0030157416060046

16. Каган Б.А., Тимофеев А.А. Определение диссипации бароклинной приливной энергии и связанного с ней коэффициента диапикнической диффузии как первый шаг оценивания роли приливных эффектов в формировании климатических характеристик моря Лаптевых // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2020. Т. 13, № 4. С. 39–49. doi:10.7868/S2073667320040048

17. Добровольский А.Д., Залогин Б.С. Моря СССР. М.: Изд-во МГУ, 1982. 192 с.