Морской гидрофизический журнал. 2020; 36: 485-500
Восстановление гидрофизических полей Черного моря с ассимиляцией поверхностной температуры и псевдоизмерений температуры, солености в модели
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2020-5-485-500Аннотация
Цель. Целью настоящей работы является повышение точности восстановления поля температуры в верхнем слое Черного моря. Для этого используется совместная ассимиляция в модели, разработанной в Морском гидрофизическом институте, спутниковых наблюдений температуры поверхности моря и трехмерных полей псевдоизмерений температуры в слое 50–500 м и солености в слое 2,5–500 м, рассчитанных ранее по данным альтиметрии и буев Argo.
Методы и результаты. Ассимиляция спутниковых наблюдений температуры поверхности моря наиболее эффективна в том случае, если невязки между температурой поверхности моря и модельной температурой экстраполируются по глубине в пределах верхнего перемешанного слоя вплоть до его нижней границы. Анализ профилей температуры, полученных с помощью прогностического расчета за 2012 г. и по данным измерений всплывающих буев Argo, позволил получить привязанный к сетке модели простой критерий определения глубины верхнего перемешанного слоя – градиент температуры, меньший или равный 0,017 °C/м. В пределах значений глубины верхнего перемешанного слоя в уравнении переноса тепла применялся наджинг (с англ. nudging) спутниковых измерений температуры с подобранным коэффициентом релаксации и учетом меры ошибок. Псевдоизмерения температуры и солености ассимилировались в модели предложенным ранее методом адаптивной статистики. Для тестирования результатов ассимиляции температуры поверхности моря проводился реанализ гидрофизических полей Черного моря за 2012 г. Зимне-весенний период (январь – апрель, декабрь) характеризуется повышенными значениями глубины верхнего перемешанного слоя, хорошо воспроизводимыми параметризацией Пакановски – Филандера, и низкими значениями осредненных по бассейну за месяц среднеквадратических отклонений полей модельной температуры от измеренной. Повышенные величины среднеквадратических отклонений в июле – сентябре объясняются отсутствием верхнего перемешанного слоя в профилях температуры, измеренной буями Argo, что не воспроизводится параметризацией Пакановски – Филандера.
Выводы. Реализован алгоритм ассимиляции температуры поверхности моря совместно с профилями псевдоизмерений температуры и солености, восстановленными по данным альтиметрии. Использование глубин верхнего перемешанного слоя, оцененных по вертикальным профилям температуры, дало возможность эффективно корректировать модельную температуру спутниковыми данными ТПМ, особенно в зимне-весенний период. Это позволило восстановить поля температуры за 2012 г. в верхнем слое моря с приемлемой точностью.
Список литературы
1. Коротаев Г. К., Лишаев П. Н., Кныш В. В. Методика анализа данных измерений температуры и солености Черного моря с использованием динамического альтиметрического уровня // Морской гидрофизический журнал. 2015. № 2. С. 26–42. doi:10.22449/0233-7584-2015-2-26-42
2. Korotaev G. K., Lishaev P. N., Knysh V. V. Reconstruction of the three-dimensional salinity and temperature fields of the Black Sea on the basis of satellite altimetry measurements // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 9. P. 961–973. doi:10.1134/S0001433816090152
3. Восстановление синоптической изменчивости гидрофизических полей Черного моря на основе реанализа за 1980–1993 годы / П. Н. Лишаев [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2014. № 5. С. 49–68.
4. Лишаев П. Н., Кныш В. В., Коротаев Г. К. Воспроизведение изменчивости уровня и характеристик пикноклина Черного моря на основе метода адаптивной статистики // Морской гидрофизический журнал. 2018. Том 34, № 4. С. 271–282. doi:10.22449/0233-7584-2018-4-271-282
5. Лишаев П. Н., Кныш В. В., Коротаев Г. К. Восстановление температуры и солености в верхнем слое Черного моря по данным псевдоизмерений на нижележащих горизонтах // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 2. С. 114–133. doi:10.22449/0233-7584-2019-2-114-133
6. Применение метода адаптивной статистики для реанализа полей Черного моря с ассимиляцией псевдоизмерений температуры и солености в модели / Г. К. Коротаев [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2018. Том 34, № 1. С. 40–56. doi:10.22449/0233-7584-2018-1-40-56
7. The Argo Program: Observing the Global Ocean with Profiling Floats / Roemmich Dean [et al.] // Oceanography. 2009. Vol. 22, no. 2. P. 34–43. https://doi.org/10.5670/oceanog.2009.36
8. Белокопытов В. Н. О климатической изменчивости термохалинной структуры Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплесное использование ресурсов шельфа. Севастополь : ЭКОСИ–Гидрофизика, 2013. Вып. 27. С. 226–230.
9. Mixed layer depth in the Aegean, Marmara, Black and Azov Seas: Part I: General features / A. B. Kara [et al.] // Journal of Marine Systems. 2009. Vol. 78, suppl. P. S169–S180. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2009.01.022
10. World Ocean Database 2005 / T. P. Boyer [et al.] ; S. Levitus (Ed.). Washington, D.C., USA : U.S. Government Printing Office, 2006. 190 p. (NOAA Atlas NESDIS ; 60).
11. Teague W. J., Carron M. J., Hogan P. J. A comparison between the generalized digital environmental model and Levitus climatologies // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1990. Vol. 95, iss. C5. P. 7167–7183. https://doi.org/10.1029/JC095iC05p07167
12. ARGO profiling floats bring new era of in situ ocean observation / J. Gould [et al.] // Eos, Transactions American Geophysical Union. 2004. Vol. 85, iss. 19. P. 185–191. https://doi.org/10.1029/2004EO190002
13. Millero F. J., Poisson A. International one-atmosphere equation of state of seawater // Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers. 1981. Vol. 28, iss. 6. P. 625–629. https://doi.org/10.1016/0198-0149(81)90122-9
14. The North Pacific climatology of winter mixed layer and mode waters / T. Suga [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2004. Vol. 34, iss. 1. P. 3–22. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2004)0342.0.CO;2
15. The mixed layer depth in the North Pacific as detected by the Argo floats / Y. Ohno [et al.] // Geophysical Research Letters. 2004. Vol. 31, iss. 11. L11306. doi:10.1029/2004GL019576
16. Ocean mixed layer depth: A subsurface proxy of ocean-atmosphere variability / K. Lorbacher [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2006. Vol. 111, iss. C7. C07010. doi:10.1029/2003JC002157
17. Pacanowsci R. C., Philander S. G. H. Parameterization of vertical mixing in numerical models of tropical oceans // Journal of Physical Oceanography. 1981. Vol. 11, iss. 11. P. 1443– 1451. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1981)0112.0.CO;2
18. Ибраев Р. А., Трухчев Д. И. Диагноз климатической сезонной циркуляции и изменчивости холодного промежуточного слоя Черного моря // Известия Академии наук. Физика атмосферы и океана. 1996. Т. 32, № 5. С. 655–671.
19. Коршенко Е. А., Дианский Н. А., Фомин В. В. Воспроизведение глубоководной циркуляции Черного моря с помощью модели INMOM и сопоставление результатов с данными буев ARGO // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 3. С. 220–232. doi:10.22449/0233-7584-2019-3-220-232
20. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system / D. P. Dee [et al.] // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137, iss. 656. P. 553–597. https://doi.org/10.1002/qj.828
21. Гидрометеорологические условия морей Украины. Т. 2 : Черное море / Ю. П. Ильин [и др.]. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2012. 421 с.
22. High and Ultra-High resolution processing of satellite Sea Surface Temperature data over Southern European Seas in the framework of MyOcean project / B. Buongiorno Nardelli [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2013. Vol. 129. P. 1–16. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.10.012
23. Сухих Л. И., Дорофеев В. Л. Влияние параметризации вертикального турбулентного обмена на результаты реанализа гидрофизических полей Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 4. С. 283–301. doi:10.22449/0233-7584-2018-4-283-301
24. Performance of four turbulence closure models implemented using a generic length scale method / J. C. Warner [et al.] // Ocean Modelling. 2005. Vol. 8, iss. 1–2. P. 81–113. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2003.12.003
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2020; 36: 485-500
Reconstructing the Black Sea Hydrophysical Fields Including Assimilation of the Sea Surface Temperature, and the Temperature and Salinity Pseudo-Measurements in the Model
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2020-5-485-500Abstract
Purpose. The investigation is aimed at increasing accuracy of the temperature field reconstruction in the Black Sea upper layer. For this purpose, satellite observations of the sea surface temperature and the three-dimensional fields of temperature (in the 50–500 m layer) and salinity (in the 2.5–500 m layer) pseudo-measurements, previously calculated by the altimetry and the Argo floats data, were jointly assimilated in the Marine Hydrophysical Institute model.
Methods and Results. Assimilation of the sea surface temperature satellite observations is the most effective instrument in case the discrepancies between the sea surface and the model temperatures are extrapolated over the upper mixed layer depth up to its lower boundary. Having been analyzed, the temperature profiles resulted from the forecast calculation for 2012 and from the Argo float measurements made it possible to obtain a simple criterion (bound to the model grid) for determining the upper mixed layer depth, namely the horizon on which the temperature gradient was less or equal to 0.017°C/m. Within the upper mixed layer depth, the nudging procedure of satellite temperature measurements with the selected relaxation factor and the measurement errors taken into account was used in the heat transfer equation. The temperature and salinity pseudo-measurements were assimilated in the model by the previously proposed adaptive statistics method. To test the results of the sea surface temperature assimilation, the Black Sea hydrophysical fields were reanalyzed for 2012. The winterspring period (January – April, December) is characterized by the high upper mixed layer depths, well reproducible by the Pacanowsci – Philander parameterization, and also by the low values (as compared to the measured ones) of the basin-averaged monthly mean square deviations of the simulated temperature fields. The increased mean square deviations in July – September are explained by absence of the upper mixed layer in the temperature profiles measured by the Argo floats that is not reproduced by the Pacanowsci – Philander parameterization.
Conclusions. The algorithm for assimilating the sea surface temperature together with the profiles of the temperature and salinity pseudo-measurements reconstructed from the altimetry data was realized. Application of the upper mixed layer depths estimated by the temperature vertical profiles made it possible to correct effectively the model temperature by the satellite-derived sea surface temperature, especially for a winter-spring period. It permitted to reconstruct the temperature fields in the sea upper layer for 2012 with acceptable accuracy.
References
1. Korotaev G. K., Lishaev P. N., Knysh V. V. Metodika analiza dannykh izmerenii temperatury i solenosti Chernogo morya s ispol'zovaniem dinamicheskogo al'timetricheskogo urovnya // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2015. № 2. S. 26–42. doi:10.22449/0233-7584-2015-2-26-42
2. Korotaev G. K., Lishaev P. N., Knysh V. V. Reconstruction of the three-dimensional salinity and temperature fields of the Black Sea on the basis of satellite altimetry measurements // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 9. P. 961–973. doi:10.1134/S0001433816090152
3. Vosstanovlenie sinopticheskoi izmenchivosti gidrofizicheskikh polei Chernogo morya na osnove reanaliza za 1980–1993 gody / P. N. Lishaev [i dr.] // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2014. № 5. S. 49–68.
4. Lishaev P. N., Knysh V. V., Korotaev G. K. Vosproizvedenie izmenchivosti urovnya i kharakteristik piknoklina Chernogo morya na osnove metoda adaptivnoi statistiki // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2018. Tom 34, № 4. S. 271–282. doi:10.22449/0233-7584-2018-4-271-282
5. Lishaev P. N., Knysh V. V., Korotaev G. K. Vosstanovlenie temperatury i solenosti v verkhnem sloe Chernogo morya po dannym psevdoizmerenii na nizhelezhashchikh gorizontakh // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2019. T. 35, № 2. S. 114–133. doi:10.22449/0233-7584-2019-2-114-133
6. Primenenie metoda adaptivnoi statistiki dlya reanaliza polei Chernogo morya s assimilyatsiei psevdoizmerenii temperatury i solenosti v modeli / G. K. Korotaev [i dr.] // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2018. Tom 34, № 1. S. 40–56. doi:10.22449/0233-7584-2018-1-40-56
7. The Argo Program: Observing the Global Ocean with Profiling Floats / Roemmich Dean [et al.] // Oceanography. 2009. Vol. 22, no. 2. P. 34–43. https://doi.org/10.5670/oceanog.2009.36
8. Belokopytov V. N. O klimaticheskoi izmenchivosti termokhalinnoi struktury Chernogo morya // Ekologicheskaya bezopasnost' pribrezhnoi i shel'fovoi zon i komplesnoe ispol'zovanie resursov shel'fa. Sevastopol' : EKOSI–Gidrofizika, 2013. Vyp. 27. S. 226–230.
9. Mixed layer depth in the Aegean, Marmara, Black and Azov Seas: Part I: General features / A. B. Kara [et al.] // Journal of Marine Systems. 2009. Vol. 78, suppl. P. S169–S180. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2009.01.022
10. World Ocean Database 2005 / T. P. Boyer [et al.] ; S. Levitus (Ed.). Washington, D.C., USA : U.S. Government Printing Office, 2006. 190 p. (NOAA Atlas NESDIS ; 60).
11. Teague W. J., Carron M. J., Hogan P. J. A comparison between the generalized digital environmental model and Levitus climatologies // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1990. Vol. 95, iss. C5. P. 7167–7183. https://doi.org/10.1029/JC095iC05p07167
12. ARGO profiling floats bring new era of in situ ocean observation / J. Gould [et al.] // Eos, Transactions American Geophysical Union. 2004. Vol. 85, iss. 19. P. 185–191. https://doi.org/10.1029/2004EO190002
13. Millero F. J., Poisson A. International one-atmosphere equation of state of seawater // Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers. 1981. Vol. 28, iss. 6. P. 625–629. https://doi.org/10.1016/0198-0149(81)90122-9
14. The North Pacific climatology of winter mixed layer and mode waters / T. Suga [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2004. Vol. 34, iss. 1. P. 3–22. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2004)0342.0.CO;2
15. The mixed layer depth in the North Pacific as detected by the Argo floats / Y. Ohno [et al.] // Geophysical Research Letters. 2004. Vol. 31, iss. 11. L11306. doi:10.1029/2004GL019576
16. Ocean mixed layer depth: A subsurface proxy of ocean-atmosphere variability / K. Lorbacher [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2006. Vol. 111, iss. C7. C07010. doi:10.1029/2003JC002157
17. Pacanowsci R. C., Philander S. G. H. Parameterization of vertical mixing in numerical models of tropical oceans // Journal of Physical Oceanography. 1981. Vol. 11, iss. 11. P. 1443– 1451. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1981)0112.0.CO;2
18. Ibraev R. A., Trukhchev D. I. Diagnoz klimaticheskoi sezonnoi tsirkulyatsii i izmenchivosti kholodnogo promezhutochnogo sloya Chernogo morya // Izvestiya Akademii nauk. Fizika atmosfery i okeana. 1996. T. 32, № 5. S. 655–671.
19. Korshenko E. A., Dianskii N. A., Fomin V. V. Vosproizvedenie glubokovodnoi tsirkulyatsii Chernogo morya s pomoshch'yu modeli INMOM i sopostavlenie rezul'tatov s dannymi buev ARGO // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2019. T. 35, № 3. S. 220–232. doi:10.22449/0233-7584-2019-3-220-232
20. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system / D. P. Dee [et al.] // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137, iss. 656. P. 553–597. https://doi.org/10.1002/qj.828
21. Gidrometeorologicheskie usloviya morei Ukrainy. T. 2 : Chernoe more / Yu. P. Il'in [i dr.]. Sevastopol' : EKOSI-Gidrofizika, 2012. 421 s.
22. High and Ultra-High resolution processing of satellite Sea Surface Temperature data over Southern European Seas in the framework of MyOcean project / B. Buongiorno Nardelli [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2013. Vol. 129. P. 1–16. https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.10.012
23. Sukhikh L. I., Dorofeev V. L. Vliyanie parametrizatsii vertikal'nogo turbulentnogo obmena na rezul'taty reanaliza gidrofizicheskikh polei Chernogo morya // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2018. T. 34, № 4. S. 283–301. doi:10.22449/0233-7584-2018-4-283-301
24. Performance of four turbulence closure models implemented using a generic length scale method / J. C. Warner [et al.] // Ocean Modelling. 2005. Vol. 8, iss. 1–2. P. 81–113. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2003.12.003
