Сезонное очищение ото льда Баренцева моря и его зависимость от адвекции тепла Атлантическими водами

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.

1. Meredith M. et al. Polar Regions. Chapter 3, IPCC Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate. 2019.

2. 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.

3. Матвеева 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.

4. 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.

5. Smedsrud 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.20017

6. Жичкин А.П. Особенности климатических колебаний и рыбный промысел в высокоширотных районах Баренцева моря // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2013. № 30. С. 108–115.

7. 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.

8. Дружкова Е.И. Нанофитопланктон ледовой прикромочной зоны Баренцева моря в летний период 2017 года // Труды Кольского научного центра РАН. 2018. № 4. С. 29–44.

9. 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.

10. 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: 10.1002/2014GL060434

11. Bliss 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/aafb84

12. Stammerjohn 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: 10.1029/2012GL050874

13. Stroeve 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: 10.1002/2016GL069314

14. Campello 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_14

15. Onarheim 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: 10.1002/2015GL064359

16. Meier 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/N59P2ZTG

17. Global 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-00021

18. NEMO. Community Ocean Model. URL: www.nemo-ocean.eu (дата обращения: 10.02.2021).

19. 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.3803

20. 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. Vol. 96(34). P. 226–231.

21. 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.

22. 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.i01

23. Трофимов 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.

24. 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: 10.1029/2020JC016522

25. Атлас геологических и гидрометеорологических условий Арктических и Дальневосточных морей Российской Федерации. М.: ООО «Издательский дом Недра», 2020. 203 c.

26. 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: 10.30758/0555-2648-2020-66-3-246-266

27. Sakshaug E. Primary and secondary production in the Arctic Seas // The organic carbon cycle in the Arctic Ocean. Springer, Berlin, Heidelberg. 2004. P. 57–81.

28. 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: 10.33933/2713-3001-2021-64-407-434