Морской гидрофизический журнал. 2019; 35: 341-354
Оценка точности результатов моделирования циркуляции Черного моря при использовании различных данных о топографии дна
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2019-4-341-354Аннотация
Цель. Проведена оценка точности реконструированных гидрофизических полей, рассчитанных при различных данных о топографии дна, с целью определения массива глубин, соответствующего задачам моделирования циркуляции Черного моря с высоким пространственным разрешением.
Методы и результаты. С помощью модели Морского гидрофизического института (МГИ) Российской академии наук выполнены два численных эксперимента по моделированию циркуляции с пространственным разрешением 1,6 км по горизонтали, по вертикали заданы 27 неравномерных z-горизонтов. Атмосферный форсинг задавался по данным SKIRON/Eta за 2011 г. Отличие между экспериментами заключалось в применении различных данных по батиметрии. Топография дна в первом эксперименте задавалась в соответствии с глубинами из банка океанографических данных МГИ с 5-минутным разрешением, во втором эксперименте – на основе массива глубин Европейской сети морских наблюдений и данных EMODnet с разрешением 1/8'. Рассчитанные гидрофизические поля сопоставлены с измерениями температуры, солености и спутниковыми изображениями температуры поверхности моря. Показано, что использование батиметрических данных более высокого разрешения позволяет улучшить точность воспроизведения термогидродинамических характеристик циркуляции Черного моря в слое 30–300 м. Рассмотрены интегральные величины потоков вихревой кинетической энергии и кинетической энергии среднего течения для двух экспериментов. Получено, что при учете рельефа дна c более высоким разрешением в моделируемой системе изменились механизмы перераспределения энергии между течениями и вихрями во время интенсивных штормовых воздействий.
Выводы. По результатам проведенного исследования можно заключить, что в эксперименте c более гладким рельефом дна увеличение кинетической энергии вихрей и течений было обусловлено баротропной неустойчивостью. При сложной изрезанной батиметрии вихревая кинетическая энергия увеличивалась преимущественно за счет процессов, связанных с бароклинной неустойчивостью.
Список литературы
1. Reanalysis of seasonal and interannual variability of Black Sea fields for 1993–2012 / G. K. Korotaev [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 4. P. 418–430. doi:10.1134/S0001433816040071
2. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Modeling of Long-Term Evolution of Hydrophysical Fields of the Black Sea // Oceanology. 2017. Vol. 57, iss. 6. P. 784–796. doi:10.1134/S0001437017060017
3. Demyshev S. G. A numerical model of online forecasting Black Sea currents // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2012. Vol. 48, iss. 1. P. 120–132. doi:10.1134/S0001433812010021
4. Black Sea GIS developed in MHI / E. Zhuk [et al.] // Proceedings of SPIE 9688, Fourth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment (RSCy2016). 2016. 96881C. doi:10.1117/12.2241631
5. Демышев С. Г., Коротаев Г. К., Кныш В. В. Моделирование сезонной изменчивости температурного режима деятельного слоя Черного моря // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2004. Т. 40, № 2. С. 259–270.
6. Дымова О. А. Моделирование мезо- и субмезомасштабных динамических процессов в прибрежных зонах Черного моря // Труды Карельского научного центра РАН. 2017. № 8. С. 21–30. doi:10.17076/mat585
7. Demyshev S. G., Evstigneeva N. A. Modeling meso- and sub-mesoscale circulation along the eastern Crimean coast using numerical calculations // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 5. P. 560–569. doi:10.1134/S0001433816050042
8. Black Sea Checkpoint Second Data Adequacy Report / V. Lyubartsev [et al.]. EMODnet, 2018 . URL: http://www.emodnet.eu/sites/emodnet.eu/files/public/Checkpoints/SecondDAR_BlackSea.pdf (дата обращения: 05.01.2019).
9. Национальный атлас России. В 4 томах. Том 2. Природа. Экология. M. : ПКО Картография, 2007. 496 с.
10. Мамаев О. И. Океанографический анализ в системе α-S-T-p. М. : МГУ, 1963. 228 с.
11. Ibraev R. A. A study of the sensitivity of the model of the Black Sea current dynamics to the surface boundary conditions // Oceanology. 2001. Vol. 41, no. 5. P. 615–621.
12. Mellor G. L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Reviews of Geophysics. 1982. Vol. 20, iss. 4. P. 851–875. doi:10.1029/RG020i004p00851
13. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Том 4. Черное море. Выпуск 1. Гидрометеорологические условия / Ред. Э. Н. Альтман, А. И. Симонов. СПб. : Гидрометеоиздат, 1991. 429 с.
14. Arakawa A., Lamb V. R. A Potential Enstrophy and Energy Conserving Scheme for the Shallow Water Equations // Monthly Weather Review. 1981. Vol. 109, no 1. P. 18–36. doi:10.1175/1520-0493(1981)109<0018:APEAEC>2.0.CO;2
15. Demyshev S. G., Ivanov V. A., Markova N. V. Analysis of the Black-Sea climatic fields below the main pycnocline obtained on the basis of assimilation of the archival data on temperature and salinity in the numerical hydrodynamic model // Physical Oceanography. 2009. Vol. 19, iss. 1. P. 1–12. doi:10.1007/s11110-009-9034-x
16. List of internal metrics for the MERSEA-GODAE Global Ocean: Speci fication for implementation / F. Hernandez [et al.]. MERSEA, 2006. URL : http://www.clivar.org/sites/default/files/documents/wgomd/GODAE_MERSEA-report.pdf (дата обращения: 05.01.2019).
17. Report of the High-Resolution Ocean Topography Science Working Group Meeting / Ed. D. B. Chelton. Corvallis, Oregon : Oregon State University, 2001. P. 1–19.
18. An Estimate of the Lorenz Energy Cycle for the World Ocean Based on the 1/10° STORM/NCEP Simulation / J.-S. von Storch [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2012. Vol. 42, no. 12. P. 2185–2205. doi:10.1175/JPO-D-12-079.1
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2019; 35: 341-354
Accuracy Estimation of the Black Sea Circulation Modeling Results Obtained at Different Bottom Topography
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2019-4-341-354Abstract
Purpose. Accuracy of the reconstructed hydrophysical fields calculated using different data on bottom topography is estimated in order to determine the depth array corresponding to the modern tasks of the Black Sea circulation modeling with high spatial resolution.
Methods and Results. Two numerical experiments on modeling the circulation were carried out based on the Marine Hydrophysical Institute, Russian Academy of Sciences (MHI RAN) ocean model. Horizontal resolution was 1.6 km, 27 irregular z-horizons were preset vertically and the SKIRON/Eta data (2011) were used as the atmospheric forcing for both cases. Difference between the experiments consisted in application of different bathymetry. In the first experiment, the bottom topography was preset in accordance with the Black Sea depths from the MHI Ocean Data Bank with the 5-minute resolution; in the second one – based on the European Marine Observation and Data Network (EMODnet) depth array with the 1/8ꞌ resolution. The calculated hydrophysical fields were compared with the temperature and salinity measurements, and satellite images of the sea surface temperature. The analysis showed that application of the depths data of higher resolution permitted to improve accuracy of thermohydrodynamic characteristics of the Black Sea circulation in the 30–300 m layer. The integral values of the eddy kinetic energy and the mean current kinetic energy for two experiments were also considered for both of the experiments. The results of the comparative analysis demonstrate the fact that, at the bottom topography with higher resolution taken into account, in the simulated system the mechanisms of energy redistribution between currents and eddies changed during intensive storm impacts.
Conclusions. The results of the present research permit to conclude that in the experiment with a smoother bottom relief, increase of kinetic energy both of the eddies and currents was due to barotropic instability. In case of more complex bathymetry, the eddy kinetic energy increased mainly owing to the processes associated with baroclinic instability.
References
1. Reanalysis of seasonal and interannual variability of Black Sea fields for 1993–2012 / G. K. Korotaev [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 4. P. 418–430. doi:10.1134/S0001433816040071
2. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Modeling of Long-Term Evolution of Hydrophysical Fields of the Black Sea // Oceanology. 2017. Vol. 57, iss. 6. P. 784–796. doi:10.1134/S0001437017060017
3. Demyshev S. G. A numerical model of online forecasting Black Sea currents // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2012. Vol. 48, iss. 1. P. 120–132. doi:10.1134/S0001433812010021
4. Black Sea GIS developed in MHI / E. Zhuk [et al.] // Proceedings of SPIE 9688, Fourth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment (RSCy2016). 2016. 96881C. doi:10.1117/12.2241631
5. Demyshev S. G., Korotaev G. K., Knysh V. V. Modelirovanie sezonnoi izmenchivosti temperaturnogo rezhima deyatel'nogo sloya Chernogo morya // Izvestiya Rossiiskoi akademii nauk. Fizika atmosfery i okeana. 2004. T. 40, № 2. S. 259–270.
6. Dymova O. A. Modelirovanie mezo- i submezomasshtabnykh dinamicheskikh protsessov v pribrezhnykh zonakh Chernogo morya // Trudy Karel'skogo nauchnogo tsentra RAN. 2017. № 8. S. 21–30. doi:10.17076/mat585
7. Demyshev S. G., Evstigneeva N. A. Modeling meso- and sub-mesoscale circulation along the eastern Crimean coast using numerical calculations // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 5. P. 560–569. doi:10.1134/S0001433816050042
8. Black Sea Checkpoint Second Data Adequacy Report / V. Lyubartsev [et al.]. EMODnet, 2018 . URL: http://www.emodnet.eu/sites/emodnet.eu/files/public/Checkpoints/SecondDAR_BlackSea.pdf (data obrashcheniya: 05.01.2019).
9. Natsional'nyi atlas Rossii. V 4 tomakh. Tom 2. Priroda. Ekologiya. M. : PKO Kartografiya, 2007. 496 s.
10. Mamaev O. I. Okeanograficheskii analiz v sisteme α-S-T-p. M. : MGU, 1963. 228 s.
11. Ibraev R. A. A study of the sensitivity of the model of the Black Sea current dynamics to the surface boundary conditions // Oceanology. 2001. Vol. 41, no. 5. P. 615–621.
12. Mellor G. L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Reviews of Geophysics. 1982. Vol. 20, iss. 4. P. 851–875. doi:10.1029/RG020i004p00851
13. Gidrometeorologiya i gidrokhimiya morei SSSR. Tom 4. Chernoe more. Vypusk 1. Gidrometeorologicheskie usloviya / Red. E. N. Al'tman, A. I. Simonov. SPb. : Gidrometeoizdat, 1991. 429 s.
14. Arakawa A., Lamb V. R. A Potential Enstrophy and Energy Conserving Scheme for the Shallow Water Equations // Monthly Weather Review. 1981. Vol. 109, no 1. P. 18–36. doi:10.1175/1520-0493(1981)109<0018:APEAEC>2.0.CO;2
15. Demyshev S. G., Ivanov V. A., Markova N. V. Analysis of the Black-Sea climatic fields below the main pycnocline obtained on the basis of assimilation of the archival data on temperature and salinity in the numerical hydrodynamic model // Physical Oceanography. 2009. Vol. 19, iss. 1. P. 1–12. doi:10.1007/s11110-009-9034-x
16. List of internal metrics for the MERSEA-GODAE Global Ocean: Speci fication for implementation / F. Hernandez [et al.]. MERSEA, 2006. URL : http://www.clivar.org/sites/default/files/documents/wgomd/GODAE_MERSEA-report.pdf (data obrashcheniya: 05.01.2019).
17. Report of the High-Resolution Ocean Topography Science Working Group Meeting / Ed. D. B. Chelton. Corvallis, Oregon : Oregon State University, 2001. P. 1–19.
18. An Estimate of the Lorenz Energy Cycle for the World Ocean Based on the 1/10° STORM/NCEP Simulation / J.-S. von Storch [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2012. Vol. 42, no. 12. P. 2185–2205. doi:10.1175/JPO-D-12-079.1
