Морской гидрофизический журнал. 2019; 35: 114-133
Восстановление температуры и солености в верхнем слое Черного моря по данным псевдоизмерений на нижележащих горизонтах
https://doi.org/10.22449/0233- 7584-2019-2-114-133Аннотация
Введение. Ранее были построены трехмерные поля псевдоизмерений температуры и солености на горизонтах слоя 63–500 м с незаполненными зонами в районах справа от Основного Черноморского течения и в антициклонических вихрях до глубины 125 м по оригинальной методике комбинированного анализа альтиметрических данных и малочисленных измерений буями Argo.
Материалы и методы. Предложен алгоритм восстановления незаполненных районов значениями солености и температуры морской воды на всех горизонтах слоя 2,5–125 м (на примере измерений альтиметрии и буями Argo за 2012 г.). Среднесуточная соленость (температура) в слое 2,5–125 м восстановлена коррекцией рассчитанной в модели прогностической солености (температуры) взвешенными данными ее отклонений от псевдоизмерений с нижележащего базового горизонта. В качестве основного базового принимался горизонт 150 м, на котором имеются псевдоизмерения на всей площади моря. Весовые множители определяются функциями ковариаций солености (температуры) базового горизонта с модельной соленостью (температурой) на вышележащих горизонтах. Применена итерационная процедура восстановления псевдоизмерений солености и температуры.
Результаты исследования. Сопоставление профилей среднеквадратических отклонений восстановленных полей солености от измеренных и естественной изменчивости показало, что в галоклине на горизонте 88 м естественная изменчивость в 1,9 раза выше отклонений солености. Естественная изменчивость измеренной температуры на горизонте 88 м выше отклонений восстановленных полей температуры в 1,5 раза. Восстановленные поля псевдоизмерений солености (температуры) ассимилировались в модели Морского гидрофизического института методом адаптивной статистики для проведения реанализа полей Черного моря за 2012 г. Выполнена валидация восстановленных в реанализе полей температуры и солености. Хорошо воспроизведен холодный промежуточный слой в море, его холодозапас оказался несколько заниженным. Необходима ассимиляция спутниковых измерений температуры поверхности моря в модели циркуляции. Восстановленный в реанализе уровень моря в глубоководной области качественно и количественно оказался достаточно близким к альтиметрическому уровню.
Обсуждение и заключение. Трехмерные поля температуры и солености морской воды в главном пикноклине восстанавливаются с достаточно высокой точностью в глубоководной области Черного моря. Температура морской воды не может быть восстановлена с приемлемой точностью в приповерхностном слое моря 0–40 м. Предложенные в предыдущих работах и в настоящем исследовании подходы могут оказаться эффективными и для других морских акваторий, таких как окраинные моря океанического типа и океанические круговороты, где наблюдаются относительно однородные водные массы.
Список литературы
1. The GODAE/Mercator-Ocean global ocean forecasting system: results, applications and prospects / M. Drévillon [et al.] // Journal of Operational Oceanography. 2008. Vol. 1, iss. 1. P. 51–57. doi:10.1080/1755876X.2008.11020095
2. Дорофеев В. Л., Сухих Л. И. Анализ изменчивости гидрофизических полей Черного моря в период 1993–2012 годов на основе результатов выполненного реанализа // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 1. С. 33–48.
3. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Modelling of Long-Term Evolution of Hydrophysical Fields of the Black Sea // Oceanology. 2017. Vol. 57, iss. 6. P. 784–796. doi:10.1134/S0001437017060017
4. The Black Sea physical reanalysis system for the Copernicus Marine Service: description and skill assessment / B. Lemieux-Dudon [et al.] // Geophysical Research Abstracts. 2018. Vol. 20. P. 19742. URL: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2018/EGU2018- 19742.pdf (дата обращения: 20.11.2018).
5. 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
6. 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.
7. 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
8. Кныш В. В., Лишаев П. Н. Уточнение методики восстановления трехмерных полей солености и температуры Черного моря по редким измерениям и альтиметрии // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 6. С. 5–17. doi:10.22449/0233-7584-2016-6-5-17
9. 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. № 4. С. 271–282. doi:10.22449/0233-7584- 2018-4-271–282
10. 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.
11. Агошков В. И., Пармузин Е. И., Шутяев В. П. Ассимиляция данных наблюдений в задаче циркуляции Черного моря и анализ чувствительности ее решения // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49, № 6. С. 643–654. doi:10.7868/S0002351513060023
12. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov / V. B. Zalesny [et al.] // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. Vol. 27, iss. 1. P. 95–111. doi:10.1515/rnam-2012-0006
13. Применение метода адаптивной статистики для реанализа полей Черного моря c ассимиляцией псевдоизмерений температуры и солености в модели / Г. К. Коротаев [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 1. С. 40–56. doi:10.22449/0233-7584- 2018-1-40-56
14. Гандин Л. С., Каган Р. Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л. : Гидрометеоиздат, 1976. 360 c.
15. Оценка точности, методика и некоторые результаты усвоения альтиметрических данных TOPEX/POSEIDON в модели общей циркуляции Черного моря / Г. К. Коротаев [и др.] // Исследование Земли из космоса. 1998. № 3. С. 3–17.
16. Korotaev G. K., Saenko O. A., Koblinsky C. J. Satellite altimetry observation of the Black Sea level // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 2001. Vol. 106, no. C1. P. 917–934. doi:10.1029/2000JC900120
17. Иванов В. А., Белокопытов В. Н. Океанография Черного моря. Севастополь : ЭКОСИГидрофизика, 2011. 212 с.
18. Задачи вариационной ассимиляции данных наблюдений для моделей общей циркуляции океана и методы их решения / В. И. Агошков [и др.] // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46, № 6. С. 734–770.
19. Агошков В. И., Пармузин Е. И., Шутяев В. П. Ассимиляция данных наблюдений в задаче циркуляции Черного моря и анализ чувствительности ее решения // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49, № 6. С. 643–654. doi:10.7868/S0002351513060023
20. Залесный В. Б., Ивченко В. О. Моделирование крупномасштабной циркуляции морей и океанов // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2015. Т. 51, № 3. С. 295–308. doi:10.7868/S0002351515030141
21. Evensen G. The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation // Ocean Dynamics. 2003. Vol. 53, iss. 4. P. 343–367. doi:10.1007/s10236-003-0036-9
22. Беляев К. П., Танажура К. А. С., Тучкова Н. П. Сравнение методов усвоения данных буев “АРГО” в гидродинамической модели океана // Океанология. 2012. Т. 52, № 5. С. 643–653.
23. Кауркин М. Н., Ибраев Р. А., Беляев К. П. Усвоение данных ARGO в модели динамики океана с высоким разрешением по методу ансамблевой оптимальной интерполяции (EnOI) // Океанология. 2016. Т. 56, № 6. С. 852–860. doi:10.7868/s0030157416060058
24. Залесный В. Б., Гусев А. В., Мошонкин С. Н. Численная модель гидродинамики Черного и Азовского морей с вариационной инициализацией температуры и солености // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49, № 6. С. 699–716. doi:10.7868/S000235151306014X
25. Pacanowsci R. C., Philander S. G. 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
26. Sarmiento J. L., Bryan K. An ocean transport model for the North Atlantic // Journal of Geophysical Research. 1982. Vol. 87, iss. C1. P. 394–408. https://doi.org/10.1029/JC087iC01p00394
27. 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. doi:10.1002/qj.828
28. 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
29. Дорофеев В. Л., Сухих Л. И. Анализ изменчивости гидрофизических полей Черного моря в период 1993–2012 годов на основе результатов выполненного реанализа // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 1. С. 33–48. doi:10.22449/0233-7584-2016-1-33-48
30. Гидрометеорологические условия морей Украины. Т. 2. Черное море / Ю. П. Ильин [и др.]. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2012. 421 с.
31. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Study of long-term variability of Black Sea dynamics on the basis of circulation model assimilation of remote measurements // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2017. Vol. 53, iss. 2. P. 224–232. doi:10.1134/S0001433817020025
32. Mellor G. L., Ezer T. A Gulf Stream model and an altimetry assimilation scheme // Journal of Geophysical Research. 1991. Vol. 96, iss. C5. P. 8779–8795. https://doi.org/10.1029/91JC00383
33. Knysh V. V., Saenko O. A., Sarkisyan A. S. Method of assimilation of altimeter data and its test in the tropical North Atlantic // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 1996. Vol. 11, no. 5. P. 393–409. https://doi.org/10.1515/rnam.1996.11.5.393
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2019; 35: 114-133
Reconstruction of Temperature and Salinity in the Uupper Layer of the Black Sea Using Pseudo-Measurements on the Underlying Horizons
https://doi.org/10.22449/0233- 7584-2019-2-114-133Abstract
Introduction. Using the original method consisting in the combined analysis of altimetry data and scanty measurements by the Argo buoys, three-dimensional fields of the temperature and salinity pseudo-measurements were previously reconstructed at the 63-500 m layer horizons, at that the areas to the right of the Rim Current and in the anticyclonic eddies up to the 125 m depth remained unfilled.
Data and methods. Proposed is the algorithm for restoring the unfilled areas by replenishing them with the seawater salinity and temperature values within the layer 2.5–125 m (using the altimetry and the Argo data for 2012 as an example). The daily-average salinity (temperature) in the 2.5–125 m layer was reconstructed by correcting the model-predicted salinity (temperature) through the weighted data of its deviations from the pseudo-measurements carried out on the underlying baseline. The 150 m horizon was assumed to be the main baseline for which pseudo-measurements are available on the entire horizon of the sea. The weighting factors are determined by the salinity (temperature) covariance functions of the baseline with the model salinity (temperature) on the overlying horizons. The iterative procedure was used to reconstruct the salinity and temperature pseudo-measurements.
Results. Comparison of the root-mean-square deviations of the reconstructed salinity fields from the measured ones and its variability showed that in the halocline on the 88 m horizon, its variability was 1.9 times higher than the salinity deviations. Variability of the measured temperature on the 88 m horizon was 1.5 times higher than the deviations of the reconstructed temperature fields. The reconstructed fields of the salinity (temperature) pseudo-measurements were assimilated in the model of the Marine Hydrophysical Institute (MHI) by the adaptive statistic method for reanalysis of the Black Sea fields for 2012. The temperature and salinity fields reconstructed in reanalysis were validated. The cold intermediate layer (CIL) is well reproduced; its temperature is slightly understated. The satellite measurements of the sea surface temperature should be necessarily assimilated in the circulation model. The sea level in the deep-water area reconstructed in reanalysis was quite close to the altimetry one.
Discussion and conclusion. Three-dimensional fields of temperature and salinity in the main pycnocline are reconstructed with sufficiently high accuracy in the deep-water part of the Black Sea. The seawater temperature in the surface layer 0–40 m cannot be reconstructed with acceptable accuracy. The approaches proposed in the previous studies and in the present paper can be effective for the other marine areas like the marginal seas of the oceanic type and the oceanic eddies, where relatively homogeneous water masses are observed.
References
1. The GODAE/Mercator-Ocean global ocean forecasting system: results, applications and prospects / M. Drévillon [et al.] // Journal of Operational Oceanography. 2008. Vol. 1, iss. 1. P. 51–57. doi:10.1080/1755876X.2008.11020095
2. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Analiz izmenchivosti gidrofizicheskikh polei Chernogo morya v period 1993–2012 godov na osnove rezul'tatov vypolnennogo reanaliza // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2016. № 1. S. 33–48.
3. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Modelling of Long-Term Evolution of Hydrophysical Fields of the Black Sea // Oceanology. 2017. Vol. 57, iss. 6. P. 784–796. doi:10.1134/S0001437017060017
4. The Black Sea physical reanalysis system for the Copernicus Marine Service: description and skill assessment / B. Lemieux-Dudon [et al.] // Geophysical Research Abstracts. 2018. Vol. 20. P. 19742. URL: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU2018/EGU2018- 19742.pdf (data obrashcheniya: 20.11.2018).
5. 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
6. 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.
7. 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
8. Knysh V. V., Lishaev P. N. Utochnenie metodiki vosstanovleniya trekhmernykh polei solenosti i temperatury Chernogo morya po redkim izmereniyam i al'timetrii // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2016. № 6. S. 5–17. doi:10.22449/0233-7584-2016-6-5-17
9. 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. № 4. S. 271–282. doi:10.22449/0233-7584- 2018-4-271–282
10. 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.
11. Agoshkov V. I., Parmuzin E. I., Shutyaev V. P. Assimilyatsiya dannykh nablyudenii v zadache tsirkulyatsii Chernogo morya i analiz chuvstvitel'nosti ee resheniya // Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana. 2013. T. 49, № 6. S. 643–654. doi:10.7868/S0002351513060023
12. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov / V. B. Zalesny [et al.] // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. Vol. 27, iss. 1. P. 95–111. doi:10.1515/rnam-2012-0006
13. Primenenie metoda adaptivnoi statistiki dlya reanaliza polei Chernogo morya c assimilyatsiei psevdoizmerenii temperatury i solenosti v modeli / G. K. Korotaev [i dr.] // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2018. T. 34, № 1. S. 40–56. doi:10.22449/0233-7584- 2018-1-40-56
14. Gandin L. S., Kagan R. L. Statisticheskie metody interpretatsii meteorologicheskikh dannykh. L. : Gidrometeoizdat, 1976. 360 c.
15. Otsenka tochnosti, metodika i nekotorye rezul'taty usvoeniya al'timetricheskikh dannykh TOPEX/POSEIDON v modeli obshchei tsirkulyatsii Chernogo morya / G. K. Korotaev [i dr.] // Issledovanie Zemli iz kosmosa. 1998. № 3. S. 3–17.
16. Korotaev G. K., Saenko O. A., Koblinsky C. J. Satellite altimetry observation of the Black Sea level // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 2001. Vol. 106, no. C1. P. 917–934. doi:10.1029/2000JC900120
17. Ivanov V. A., Belokopytov V. N. Okeanografiya Chernogo morya. Sevastopol' : EKOSIGidrofizika, 2011. 212 s.
18. Zadachi variatsionnoi assimilyatsii dannykh nablyudenii dlya modelei obshchei tsirkulyatsii okeana i metody ikh resheniya / V. I. Agoshkov [i dr.] // Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana. 2010. T. 46, № 6. S. 734–770.
19. Agoshkov V. I., Parmuzin E. I., Shutyaev V. P. Assimilyatsiya dannykh nablyudenii v zadache tsirkulyatsii Chernogo morya i analiz chuvstvitel'nosti ee resheniya // Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana. 2013. T. 49, № 6. S. 643–654. doi:10.7868/S0002351513060023
20. Zalesnyi V. B., Ivchenko V. O. Modelirovanie krupnomasshtabnoi tsirkulyatsii morei i okeanov // Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana. 2015. T. 51, № 3. S. 295–308. doi:10.7868/S0002351515030141
21. Evensen G. The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation // Ocean Dynamics. 2003. Vol. 53, iss. 4. P. 343–367. doi:10.1007/s10236-003-0036-9
22. Belyaev K. P., Tanazhura K. A. S., Tuchkova N. P. Sravnenie metodov usvoeniya dannykh buev “ARGO” v gidrodinamicheskoi modeli okeana // Okeanologiya. 2012. T. 52, № 5. S. 643–653.
23. Kaurkin M. N., Ibraev R. A., Belyaev K. P. Usvoenie dannykh ARGO v modeli dinamiki okeana s vysokim razresheniem po metodu ansamblevoi optimal'noi interpolyatsii (EnOI) // Okeanologiya. 2016. T. 56, № 6. S. 852–860. doi:10.7868/s0030157416060058
24. Zalesnyi V. B., Gusev A. V., Moshonkin S. N. Chislennaya model' gidrodinamiki Chernogo i Azovskogo morei s variatsionnoi initsializatsiei temperatury i solenosti // Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana. 2013. T. 49, № 6. S. 699–716. doi:10.7868/S000235151306014X
25. Pacanowsci R. C., Philander S. G. 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
26. Sarmiento J. L., Bryan K. An ocean transport model for the North Atlantic // Journal of Geophysical Research. 1982. Vol. 87, iss. C1. P. 394–408. https://doi.org/10.1029/JC087iC01p00394
27. 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. doi:10.1002/qj.828
28. 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
29. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Analiz izmenchivosti gidrofizicheskikh polei Chernogo morya v period 1993–2012 godov na osnove rezul'tatov vypolnennogo reanaliza // Morskoi gidrofizicheskii zhurnal. 2016. № 1. S. 33–48. doi:10.22449/0233-7584-2016-1-33-48
30. Gidrometeorologicheskie usloviya morei Ukrainy. T. 2. Chernoe more / Yu. P. Il'in [i dr.]. Sevastopol' : EKOSI-Gidrofizika, 2012. 421 s.
31. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Study of long-term variability of Black Sea dynamics on the basis of circulation model assimilation of remote measurements // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2017. Vol. 53, iss. 2. P. 224–232. doi:10.1134/S0001433817020025
32. Mellor G. L., Ezer T. A Gulf Stream model and an altimetry assimilation scheme // Journal of Geophysical Research. 1991. Vol. 96, iss. C5. P. 8779–8795. https://doi.org/10.1029/91JC00383
33. Knysh V. V., Saenko O. A., Sarkisyan A. S. Method of assimilation of altimeter data and its test in the tropical North Atlantic // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 1996. Vol. 11, no. 5. P. 393–409. https://doi.org/10.1515/rnam.1996.11.5.393
