Preview

Фундаментальная и прикладная гидрофизика

Расширенный поиск

Влияние обратной связи температура воды–фитопланктон на температуру верхнего слоя Индийского океана

https://doi.org/10.7868/S2073667321040067

Аннотация

В результате экспериментов с региональной климатической моделью системы Земли обнаружено, что в эксперименте, в котором ослабление света рассчитывается с учетом обратной связи между температурой воды и фитопланктоном, средняя температура поверхности моря ниже на большей части Индийского океана в тропиках по сравнению с эталонным экспериментом, в котором используется постоянный коэффициент ослабления света (равный 0.06 м–1), типичный для глобальных расчетов с климатической моделью системы Земли. Установлено также, что наиболее сильные различия (более 1 °C) в температуре поверхности моря наблюдаются в летний период. В эксперименте с учетом указанной обратной связи отмечается также охлаждение приповерхностных слоев океана и смещение термоклина вверх. Последнее, а также сезонные изменения коэффициента ослабления света заметно приближают модельные результаты к данным наблюдений. Таким образом, включение полной обратной связи между температурой воды и фитопланктоном с соответствующим коэффициентом ослабления света в целом понижает температуру поверхности моря и температуру воды в подповерхностных слоях тропической части Индийского океана, что имеет серьезные последствия для взаимодействия океана и атмосферы и, следовательно, для моделирования регионального климата.

Об авторах

Д. В. Сеин
Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН; Институт Альфреда Вегенера, Центр полярных и морских исследований имени Гельмгольца
Россия

117997, Нахимовский пр., д. 36, г. Москва

27570, Бремерхафен, Ам Хандельсхафен 12, Германия 



А. Ю. Дворников
Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Россия

117997, Нахимовский пр., д. 36, г. Москва



С. Д. Мартьянов
Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Россия

117997, Нахимовский пр., д. 36, г. Москва



У. Кабос
Университет Алькалы
Испания

28801, Алькала де Энарес, Площадь Сан-Диего, Мадрид



В. А. Рябченко
Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Россия

117997, Нахимовский пр., д. 36, г. Москва



М. Грёгер
Институт исследований Балтийского моря им. Лейбница
Германия

D-18119, Варнемюнде, Зеештрассе 15, Росток



А. К. Мишра
Департамент наук о Земле и окружающей среде, Индийский институт естественнонаучного образования и исследований
Индия

462066, Бхопал Байпасс Роад, Бхаури, Бхопал, Мадхья Прадеш



П. Кумар
Департамент наук о Земле и окружающей среде, Индийский институт естественнонаучного образования и исследований
Индия

462066, Бхопал Байпасс Роад, Бхаури, Бхопал, Мадхья Прадеш



В. А. Горчаков
Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Россия

117997, Нахимовский пр., д. 36, г. Москва



Список литературы

1. Szabo S. et al. Making SDGs work for climate change hotspots // Environment: Science and Policy for Sustainable Development. 2016. V. 58, N 6. P. 24–33. doi: 10.1080/00139157.2016.1209016

2. IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II, III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.). IPCC, Geneva, Switzerland, 2014. 151 p.

3. Ryabchenko V.A., Gorchakov V.A., Fasham M.J.R. Seasonal dynamics and biological productivity in the Arabian Sea Euphotic Zone as simulated by a three-dimensional ecosystem model // Glob. Biogeochem. Cycles. 1998. V. 12, N 3. P. 501–530.

4. Seitzinger S.P. et al. Global patterns of dissolved inorganic and particulate nitrogen inputs to coastal systems: Recent conditions and future projections // Estuaries. 2002. V. 25, N 4. P. 640–655.

5. De T.K. et al. Phytoplankton abundance in relation to cultural eutrophication at the land-ocean boundary of Sunderbans. NE Coast of Bay of Bengal, India // Journal of Environmental Studies and Sciences. 2011. V. 1, N 3. P. 169.

6. Choudhury A.K., Pal R. Phytoplankton and nutrient dynamics of shallow coastal stations at Bay of Bengal, Eastern Indian coast // Aquatic Ecology. 2010. V. 44, N 1. P. 55–71.

7. Steinacher M. et al. Projected 21st century decrease in marine productivity: a multi-model analysis // Biogeosciences. 2010. V. 7. P. 979–1005. doi: 10.5194/bg-7–979–2010

8. Fu W., Randerson J.T., Moore J.K. Climate change impacts on net primary production (NPP) and export production (EP) regulated by increasing stratification and phytoplankton community structure in the CMIP5 models // Biogeosciences. 2016. V. 13. P. 5151–5170. doi: 10.5194/bg-13–5151–2016

9. Nakamoto S. et al. Chlorophyll modulation of sea surface temperature in the Arabian Sea in a mixed-layer isopycnal general circulation model // Geophys. Res. Lett. 2000. V. 27, N 6. P. 747–750. doi: 10.1029/1999GL002371

10. Nakamoto S. et al. Response of the equatorial Pacific to chlorophyll pigment in a mixed layer isopycnal ocean general circulation model // Geophys. Res. Lett. 2001. V. 28, N 10. P. 2021–2024. doi: 10.1029/2000GL012494

11. Oschlies A. Feedbacks of biotically induced radiative heating on upper-ocean heat budget, circulation, and biological production in a coupled ecosystem-circulation model // J. Geophys. Res. 2004. V. 109. C12031. doi: 10.1029/2004JC002430

12. Park J., Kug J., Seo H. et al. Impact of bio-physical feedbacks on the tropical climate in coupled and uncoupled GCMs // Clim. Dyn. 2014a. V. 43. P. 1811–1827. doi: 10.1007/s00382–013–2009–0

13. Lengaigne M., Menkes C., Aumont O. et al. Influence of the oceanic biology on the tropical Pacific climate in a coupled general circulation model // Clim. Dyn. 2007. V. 28. P. 503–516. doi: 10.1007/s00382–006–0200–2

14. Giorgi F. Regional climate modeling: status and perspectives // J. Phys. IV France. 2006. V. 139. P. 101–118. doi: 10.1051/jp4:2006139008

15. Sein D.V. et al. Regionally coupled atmosphere-ocean-sea ice-marine biogeochemistry model ROM: 1. Description and validation // J. Adv. Model. Earth Syst. 2015. V. 7. P. 268–304. doi: 10.1002/2014MS000357.

16. Manizza M., Le Quéré C., Watson A.J., Buitenhuis E.T. Bio-optical feedbacks among phytoplankton, upper ocean physics and sea-ice in a global model // Geophys. Res. Lett. 2005. V. 32. L05603. doi: 10.1029/2004GL020778

17. Park Jong-Yeon, Jong-Seong Kug, Young-Gyu Park. An exploratory modeling study on bio-physical processes associated with ENSO // Progr. Oceanogr. 2014. V. 124. P. 28–41. doi: 10.1016/j.pocean.2014.03.013

18. Marsland S.J.et al.The Max-Planck-Institute global ocean/sea ice model with orthogonal curvilinear coordinates // Ocean Modell. 2002. V. 5, N 2. P. 91–126.

19. Jungclaus J.H. et al. Characteristics of the ocean simulations in MPIOM, the ocean component of the MPI-Earth system model // J. Adv. Model. Earth Syst. 2013. V. 5. P. 422–446. doi: 10.1002/jame.20023

20. Jacob D. A note to the simulation of the annual and interannual variability of the water budget over the Baltic Sea drainage basin // Meteorol. Atmos. Phys. 2001a. V. 77(1–4). P. 61–73.

21. Jacob D. et al. A comprehensive model intercomparison study investigating the water budget during the BALTEXPIDCAP period // Meteorol Atmos Phys. 2001b. V. 77(1–4). P. 19–43.

22. Maier-Reimer E., Kriest I., Segschneider J., Wetzel P. Technical description of the HAMburg Ocean Carbon Cycle model, version 5.1 (HAMOCC5.1), and of its interface to MPIOM / Reports on Earth System Science: Max Planck Institute for Meteorol. Hamburg. 2005.

23. Ilyina T., Six K.D., Segschneider J., Maier-Reimer E., Li H., Núñez-Riboni I. Global Ocean biogeochemistry model HAMOCC: Model architecture and performance as component of the MPI-Earth system model in different CMIP5 experimental realizations // J. Adv. Model. Earth Syst. 2013. V. 5. P. 287–315. doi: 10.1029/2012MS000178

24. Hagemann S., Dumenil L. A parameterization of the lateral waterflow for the global scale // Clim. Dyn. 1998. V. 14. P. 17–31.

25. Jerlov N.G. Marine Optics. Amsterdam: Elsevier, 1976.

26. Paulson C.A., Simpson J.J. Irradiance Measurements in the Upper Ocean // J. Phys. Oceanogr. 1977. V. 7, N 6. P. 952–956.

27. Gröger M., Maier-Reimer E., Mikolajewicz U., Moll A., Sein D. NW European shelf under climate warming: implications for open ocean — shelf exchange, primary production, and carbon absorption // Biogeosciences. 2013. V. 10. P. 3767– 3792. doi: 10.5194/bg-10–3767–2013

28. Locarnini R.A. et al. World Ocean Atlas 2013, Volume 1: Temperature / S. Levitus, Ed., A. Mishonov Technical Ed.: NOAA Atlas NESDIS. 2013. 73. 40 p.

29. Deppenmeier A.-L., Haarsma R.J., Philippe L., Wilco H. The effect of vertical ocean mixing on the tropical Atlantic in a coupled global climate model // Clim. Dyn. 2020. V. 54(11–12). P. 5089–5109. doi: org/10.1007/s00382–020–05270-x

30. Anderson T.R., Ryabchenko V.A., Fasham M.J.R., Gorchakov V.A. Denitrification in the Arabian Sea: A 3D ecosystem modelling study // Deep Sea Res. I: Oceanographic Research Papers. 2007. V. 54, Iss 12. P. 2082–2119. doi: 10.1016/j.dsr.2007.09.005

31. NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group. Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Chlorophyll Data; 2018 Reprocessing. NASA OB.DAAC, Greenbelt, MD, USA. doi: 10.5067/ORBVIEW-2/SEAWIFS/L3M/CHL/2018

32. Copernicus Climate Change Service: ERA5: Fifth generation of ECMWF atmospheric reanalyses of the global climate Copernicus Climate Change Service Climate Data Store (CDS), URL: https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/ home (date of access: 05.03.2020).

33. Pacanowski R.C., Philander S.G.H. Parameterization of vertical mixing in numerical-models of tropical oceans // J. Phys. Oceanogr. 1981. V. 11. P. 1443–1451.

34. Liu L., Feng L., Yu W. et al. The distribution and variability of simulated chlorophyll concentration over the tropical Indian Ocean from five CMIP5 models // J. Ocean Univ. China. 2013. V. 12. P. 253–259. doi: 10.1007/s11802–013–2168-y

35. Smith W.O., Sakshaug E. Polar Phytoplankton // Polar Oceanography, part B: Chemistry, Biology, and Geology’ / (Walker O. Smith, Jr., ed.): Academic Press, 1990. P. 477–525. doi: 10.1016/C2009–0–21623–0

36. NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group. Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Terra Chlorophyll Data; 2018 Reprocessing. NASA OB.DAAC, Greenbelt, MD, USA. doi: 10.5067/TERRA/MODIS/L3B/CHL/2018

37. Gröger M., Dieterich C., Meier Markus HEM, Schimanke S. Thermal air-sea coupling in hindcast simulations for the North Sea and Baltic Sea on the NW European shelf // Tellus. 2015 A. V. 67. P. 26911. doi: 10.3402/tellusa.v67.26911

38. Ramesh K.V., Krishnan R. Coupling of mixed layer processes and thermocline variations in the Arabian Sea // J Geophys Res. 2005. V. 110. P. C05005. doi: 10.1029/2004JC002515

39. Park J., Kug J. Marine biological feedback associated with Indian Ocean Dipole in a coupled ocean/biogeochemical model // Clim. Dyn. 2014. V. 42. P. 329–343. doi: 10.1007/s00382–012–1640–5

40. Sein D.V., Gröger M., Cabos W. et al. Regionally coupled atmosphere–ocean–marine biogeochemistry model ROM: 2. Studying the climate change signal in the North Atlantic and Europe // J Adv Model Earth Syst. V. 12, iss. 8. 2020. doi: 10.1029/2019MS001646

41. Zhu S., Remedio A.R.C., Sein D.V. et al. Added value of the regionally coupled model ROM in the East Asian summer monsoon modeling // Theor. Appl. Climatol. V. 140. P. 375–387. 2020. doi: 10.1007/s00704–020–03093–8

42. Cabos W., Sein D.V., Pinto J.G. et al. The South Atlantic Anticyclone as a key player for the representation of the tropical Atlantic climate in coupled climate models // Clim. Dyn. 2017. V. 48. P. 4051–4069. doi: 10.1007/s00382–016–3319–9

43. Cabos W., Sein D.V., Durán-Quesada A. et al. Dynamical downscaling of historical climate over CORDEX Central America domain with a regionally coupled atmosphere–ocean model // Clim. Dyn. 2019. V. 52. P. 4305–4328. doi: 10.1007/s00382–018–4381–2

44. Paeth H., Paxian A., Sein D.V. et al. Decadal and multi-year predictability of the West African monsoon and the role of dynamical downscaling // Meteorologische Zeitschrift. 2017. V. 26, N 4. P. 363–377. doi: 10.1127/metz/2017/0811

45. Paxian A., Sein D.V., Panitz H.J. et al. Bias reduction in decadal predictions of West African monsoon rainfall using regional climate models // J. Geophys. Res. Atmos. 2016. V. 121, N 4, P. 1715–1735. doi: 10.1002/2015JD024143

46. Paulsen H., Ilyina T., Jungclaus J.H., Six K.D., Stemmler I. Light absorption by marine cyanobacteria affects tropical climate mean state and variability // Earth Syst. Dyn. 2018. V. 9. P. 1283–1300. doi: 10.5194/esd-9–1283–2018

47. Rochford P.A., Kara A.B., Wallcraft A.J., Arnone R.A. Importance of solar subsurface heating in ocean general circulation models // J. Geophys. Res. 2001. V. 106. P. 30923–30938.

48. Pefanis V. et al. Amplified Arctic surface warming and sea ice loss due to phytoplankton and colored dissolved material // Geophys Res Lett. 2020. V. 47. e2020GL088795. doi: 10.1029/2020GL088795


Рецензия

Для цитирования:


Сеин Д.В., Дворников А.Ю., Мартьянов С.Д., Кабос У., Рябченко В.А., Грёгер М., Мишра А.К., Кумар П., Горчаков В.А. Влияние обратной связи температура воды–фитопланктон на температуру верхнего слоя Индийского океана. Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2021;14(4):64-76. https://doi.org/10.7868/S2073667321040067

For citation:


Sein D.V., Dvornikov A.Yu., Martyanov S.D., Cabos W., Ryabchenko V.A., Gröger M., Mishra A.K., Kumar P., Gorchakov V.A. Influence of the water temperature–phytoplankton feedback on the upper layer temperature of the Indian Ocean. Fundamental and Applied Hydrophysics. 2021;14(4):64-76. (In Russ.) https://doi.org/10.7868/S2073667321040067

Просмотров: 168


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


ISSN 2073-6673 (Print)
ISSN 2782-5221 (Online)