Приливные изменения регионального климата Карского моря: результаты моделирования

Решается задача об оценке приливных изменений региональных климатов морских систем на примере Карского моря. В основу исследования положена трехмерная конечно-элементная гидростатическая модель QUODDY-4. Используя эту модель, выполнены два численных эксперимента. В одном из них внешний форсинг задается как суммарный (ветровой + термохалинный + приливный), во втором — как комбинированный (ветровой + термохалинный). Показано, что поля предсказанных значений температуры и солености морской воды на глубине основания пикноклина и уровня свободной поверхности моря при суммарном форсинге, согласуются, как и должно быть, с данными наблюдений: средний (по площади моря) коэффициент корреляции между ними составляет 0.681, 0.493 и 0.678 соответственно. Определяя приливные изменения климатических характеристик как разности тех или иных переменных при суммарном и комбинированном форсингах, мы заключили, что приливные изменения температуры и уровня получаются соизмеримыми с самими переменными, а приливные изменения солености — меньшими на порядок величины этой переменной. Иначе говоря, вклады приливных изменений температуры морской воды и уровня в их формирование оказываются значительными, тогда как вклад приливных изменений солености — значимым.

1. Jayne S. R., St. Laurent L. C. Parameterizing tidal dissipation over rough topography // Geophys. Res. Let. 2001. V. 28, № 5. P. 811—814.

2. Mueller M., Haak H., Jungclaus J. H., Suendermann J., Thomas M. The effect of ocean tides on a climate model simulation // Ocean Model. 2010. V. 35, № 4. P. 304—313.

3. Kagan B. A., Sofina E. V. Surface and internal semidiurnal tides and tidally induced diapycnal diffusion in the Barents Sea: a numerical study // Cont. Shelf Res. 2014. V. 91. P. 158—170. doi:10.1016/j.csr.2014.09.010.

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

5. 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.

6. 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 // J. Geophys. Res. 2011. V. 116. № С07018. doi:10.1029/2010JC006505.

7. Tanis E., Timokhov L. (eds.). Joint US-Russian Atlas of the Arctic Ocean, Oceanography Atlas for the summer period. Environmental Working Group, University of Colorado, Media Digital, 1998.

8. Kistler R. et al. The NCEP-NCAR 50-Year Reanalysis: Monthly Means CD-ROM and Documentation // Bull. Amer. Meteor. Soc. 2001. V. 82. P. 247—267.

9. Padman L., Erofeeva S. A barotropic inverse tidal model for the Arctic Ocean // Geophys. Res. Let. 2004. V. 31. doi: 1029/2003 GL019003.

10. Smagorinsky J. General circulation experiments with the primitive equations // Month. Weather Rev. 1963. V. 91 P. 99—164.

11. Mellor G. L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Rev. Geophys. Space Phys. 1982. V. 20, № 4. P. 854—875.

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

13. Pavlov V. K., Phirman S. L. Hydrographic structure and variability of the Kara Sea: Implications for pollutant distribution // Deep Sea Res. II. 1995. V. 42, № 6. P. 1369—1390.

14. Каган Б. А., Софьина Е. В. Высокоразрешающее моделирование поверхностной результирующей циркуляции вод в Карском море, ее баротропной и бароклинной составляющих и роль приливов в их формировании // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2018. Т. 11, № 2. С. 103—107.