Морской гидрофизический журнал. 2023; 39: 266-284
Влияние параметризации вертикальной турбулентной диффузии на результаты моделирования динамики биомассы фитопланктона в глубоководной части Черного моря
https://doi.org/10.29039/0233-7584-2023-2-266-284Аннотация
Цель. Изучено влияние вертикальных процессов перемешивания в Черном море на распределение и динамику основных компонентов морской экосистемы на основе численного моделирования.
Методы и результаты. Использовались два варианта модели нижнего уровня пищевой цепи экосистемы Черного моря, отличающиеся способом параметризации процессов вертикальной турбулентной диффузии. В первом варианте коэффициенты диффузии представляются в виде функций, зависящих от глубины и времени. Причем зависимость от времени является сезонной. Во втором варианте для описания процессов вертикального обмена к модели циркуляции добавлена турбулентная модель. Биогеохимические части моделей, состоящие из 15 компонентов, в обоих вариантах используют одинаковые уравнения, коэффициенты и функции, описывающие взаимодействия между различными компонентами экосистемы в верхнем 200-метровом слое моря. По обоим вариантам модели экосистемы были проведены расчеты на срок 12 лет с 1998 по 2009 г., результаты которых сравнивались. Для сравнения результатов моделирования распределения нитратов с данными измерений использовались in situ измерения в глубоководной части Черного моря из междисциплинарной океанографической базы данных. Кроме того, произведено сравнение результатов моделирования с поверхностной концентрацией хлорофилла, полученной по спутниковым измерениям.
Выводы. Сезонная изменчивость основных параметров экосистемы для этих расчетов различается незначительно, при этом параметризация вертикальной турбулентной диффузии оказывает определенное влияние на вертикальное распределение параметров экосистемы. Межгодовая изменчивость характеризуется уменьшением биомассы в фотической зоне глубоководной части моря для обоих расчетов, вызванным отрицательным трендом количества биогенов, поступающих с реками. Среднегодовые концентрации в верхнем слое моря, соответствующие первому расчету, выше, чем в расчете с использованием турбулентной модели. Это связано с тем, что вертикальная ячейка циркуляции, формирующаяся за счет циклонической завихренности поля ветра над Черным морем, для первого расчета получается более интенсивной. Поступление нитратов в фотическую зону из нижележащего слоя обеспечивается главным образом адвекцией, а не турбулентной диффузией.
Список литературы
1. Иванов В. А., Белокопытов В. Н. Океанография Черного моря. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2011. 209 с.
2. A Physical-Biochemical Model of Plankton Productivity and Nitrogen Cycling in the Black Sea / T. Oguz [et al.] // Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 1999. Vol. 46, iss. 4. P. 597–636. https://doi.org/10.1016/S0967-0637(98)00074-0
3. Oguz T., Ducklow H. W., Malanotte-Rizzoli P. Modeling distinct vertical biochemical structure of the Black Sea: Dynamical coupling of the oxic, suboxic, and anoxic layers // Global Biogeochemical Cycles. 2000. Vol. 14, iss. 4. P. 1331–1352. https://doi.org/10.1029/1999GB001253
4. Grégoire M., Raick C., Soetaert K. Numerical Modeling of the Central Black Sea Ecosystem Functioning During the Eutrophication Phase // Progress in Oceanography. 2008. Vol. 76, iss. 3. P. 286–333. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2008.01.002
5. Modeling the response of top-down control exerted by gelatinous carnivores on the Black Sea pelagic food web / T. Oguz [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2001. Vol. 106, iss. C3. P. 4543–4564. https://doi.org/10.1029/1999JC000078
6. Дорофеев В. Л., Сухих Л. И. Изучение долговременной изменчивости экосистемы черного моря на основе ассимиляции данных дистанционных измерений в численной модели // Водные ресурсы. 2019. Т. 46, № 1. С. 58–69. EDN YZGLXV. doi:10.31857/S0321-059646158-69
7. Dorofeyev V., Sukhikh L. A model for monitoring the evolution of the Black Sea ecosystem on the basis of remote sensing data assimilation // International Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 39, iss. 24. P. 9339–9355. doi:10.1080/01431161.2018.1523589
8. Демышев С. Г., Коротаев Г. К. Численная энергосбалансированная модель бароклинных течений океана с неровным дном на сетке С // Численные модели и результаты калибровочных расчетов течений в Атлантическом океане: Атмосфера-Океан-Космос. Москва : ИВМ РАН, 1992. С. 163–231.
9. 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
10. Дорофеев В. Л., Сухих Л. И. Изучение долговременной изменчивости динамики Черного моря на основе ассимиляции дистанционных измерений в модели циркуляции // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53, № 2. С. 254–264. EDN YRWQMX. doi:10.7868/S000235151702002X
11. A quasi-equilibrium turbulent energy model for geophysical flows / B. Galperin [et al.] // Journal of the Atmospheric Sciences. 1988. Vol. 45, iss. 1. P. 55–62. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1988)0450055:AQETEM2.0.CO;2
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. https://doi.org/10.1029/RG020i004p00851
13. Дорофеев В. Л., Сухих Л. И. Моделирование долговременной эволюции гидрофизических полей Черного моря // Океанология. 2017. Т. 57, № 6. С. 871–884. EDN ZVRIAN. doi:10.7868/S003015741706003X
14. River discharges of water and nutrients to the Mediterranean and Black Sea: Major drivers for ecosystem changes during past and future decades? / W. Ludwig [et al.] // Progress in Oceanography. 2009. Vol. 80, iss. 3–4. P. 199–217. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2009.02.001
15. Suslin V., Churilova T. A regional algorithm for separating light absorption by chlorophyll-a and coloured detrital matter in the Black Sea, using 480-560 nm bands from ocean colour scanners // International Journal of Remote Sensing. 2016. Vol. 37, iss. 18. P. 4380–4400. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1211350
16. Финенко З. З., Мансурова И. М., Суслин В. В. Временная динамика биомассы фитопланктона в поверхностном слое Черного моря по данным спутниковых наблюдений // Океанология. 2022. Т. 62, № 3. С. 416–427. EDN NEKDHS. doi:10.31857/S0030157422030042
17. 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
18. Кубрякова Е. А., Коротаев Г. К. Механизм горизонтального массо- и солеобмена между водами континентального склона и центральной части Черного моря // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53, № 1. С. 115–124. EDN YIUXVX. doi:10.7868/S0002351517010072.
19. Юнев О. А., Коновалов С. К., Великова В. Антропогенная эвтрофикация в пелагической зоне Черного моря: долговременные тренды, механизмы, последствия. Москва : ГЕОС, 2019. 164 с.
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2023; 39: 266-284
Impact of Parameterization of Vertical Turbulent Diffusion on the Results of Simulating the Phytoplankton Biomass Dynamics in the Deep Part of the Black Sea
https://doi.org/10.29039/0233-7584-2023-2-266-284Abstract
Purpose. The paper is purposed at studying the impact of vertical mixing processes in the Black Sea on distribution and dynamics of the basic components of marine ecosystem based on numerical simulation.
Methods and Results. Two variants of the model of the food chain lower level in the Black Sea ecosystem differing in the way of parameterizing the processes of vertical turbulent diffusion were used. In the first variant, the diffusion coefficients are represented as the functions depending on depth and time. At that, the time dependence is of seasonal character. In the second variant, in order to describe the vertical exchange processes, the turbulent model was added to the circulation one. In both versions, the biogeochemical parts of the models consisting of 15 components include the same equations, coefficients, and functions describing the interactions between different ecosystem components in the upper 200-meter layer of the sea. The calculations for 12 years (1998–2009) were done for both versions of the ecosystem model, and the results were compared. The results of modeling the nitrates distribution were compared with the in situ measurements in the deep part of the Black Sea taken from the interdisciplinary oceanographic database. Besides, the results of simulating the chlorophyll surface concentration were also compared with the analogous satellite-derived measurement results.
Conclusions. As for the above-noted calculations, seasonal variability of the basic ecosystem parameters is insignificantly different, at that the parameterization of vertical turbulent diffusion produces a certain effect upon the vertical distribution of ecosystem parameters. Interannual variability in both calculations is characterized by a biomass decrease in the photic zone of the sea deep part resulted from a negative trend in the amount of nutrients inflowing with the river waters. The annual average concentrations in the sea upper layer corresponding to the first calculation are higher than those obtained in the calculation by the turbulent model. This is related to the fact that the vertical circulation cell formed due to the wind field cyclonic vorticity over the Black Sea results to be more intense for the first calculation. The nitrates entering into the photic zone from the underlying layer is provided mainly by advection rather than turbulent diffusion.
References
1. Ivanov V. A., Belokopytov V. N. Okeanografiya Chernogo morya. Sevastopol' : EKOSI-Gidrofizika, 2011. 209 s.
2. A Physical-Biochemical Model of Plankton Productivity and Nitrogen Cycling in the Black Sea / T. Oguz [et al.] // Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 1999. Vol. 46, iss. 4. P. 597–636. https://doi.org/10.1016/S0967-0637(98)00074-0
3. Oguz T., Ducklow H. W., Malanotte-Rizzoli P. Modeling distinct vertical biochemical structure of the Black Sea: Dynamical coupling of the oxic, suboxic, and anoxic layers // Global Biogeochemical Cycles. 2000. Vol. 14, iss. 4. P. 1331–1352. https://doi.org/10.1029/1999GB001253
4. Grégoire M., Raick C., Soetaert K. Numerical Modeling of the Central Black Sea Ecosystem Functioning During the Eutrophication Phase // Progress in Oceanography. 2008. Vol. 76, iss. 3. P. 286–333. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2008.01.002
5. Modeling the response of top-down control exerted by gelatinous carnivores on the Black Sea pelagic food web / T. Oguz [et al.] // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2001. Vol. 106, iss. C3. P. 4543–4564. https://doi.org/10.1029/1999JC000078
6. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Izuchenie dolgovremennoi izmenchivosti ekosistemy chernogo morya na osnove assimilyatsii dannykh distantsionnykh izmerenii v chislennoi modeli // Vodnye resursy. 2019. T. 46, № 1. S. 58–69. EDN YZGLXV. doi:10.31857/S0321-059646158-69
7. Dorofeyev V., Sukhikh L. A model for monitoring the evolution of the Black Sea ecosystem on the basis of remote sensing data assimilation // International Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 39, iss. 24. P. 9339–9355. doi:10.1080/01431161.2018.1523589
8. Demyshev S. G., Korotaev G. K. Chislennaya energosbalansirovannaya model' baroklinnykh techenii okeana s nerovnym dnom na setke S // Chislennye modeli i rezul'taty kalibrovochnykh raschetov techenii v Atlanticheskom okeane: Atmosfera-Okean-Kosmos. Moskva : IVM RAN, 1992. S. 163–231.
9. 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
10. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Izuchenie dolgovremennoi izmenchivosti dinamiki Chernogo morya na osnove assimilyatsii distantsionnykh izmerenii v modeli tsirkulyatsii // Izvestiya Rossiiskoi akademii nauk. Fizika atmosfery i okeana. 2017. T. 53, № 2. S. 254–264. EDN YRWQMX. doi:10.7868/S000235151702002X
11. A quasi-equilibrium turbulent energy model for geophysical flows / B. Galperin [et al.] // Journal of the Atmospheric Sciences. 1988. Vol. 45, iss. 1. P. 55–62. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1988)0450055:AQETEM2.0.CO;2
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. https://doi.org/10.1029/RG020i004p00851
13. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Modelirovanie dolgovremennoi evolyutsii gidrofizicheskikh polei Chernogo morya // Okeanologiya. 2017. T. 57, № 6. S. 871–884. EDN ZVRIAN. doi:10.7868/S003015741706003X
14. River discharges of water and nutrients to the Mediterranean and Black Sea: Major drivers for ecosystem changes during past and future decades? / W. Ludwig [et al.] // Progress in Oceanography. 2009. Vol. 80, iss. 3–4. P. 199–217. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2009.02.001
15. Suslin V., Churilova T. A regional algorithm for separating light absorption by chlorophyll-a and coloured detrital matter in the Black Sea, using 480-560 nm bands from ocean colour scanners // International Journal of Remote Sensing. 2016. Vol. 37, iss. 18. P. 4380–4400. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1211350
16. Finenko Z. Z., Mansurova I. M., Suslin V. V. Vremennaya dinamika biomassy fitoplanktona v poverkhnostnom sloe Chernogo morya po dannym sputnikovykh nablyudenii // Okeanologiya. 2022. T. 62, № 3. S. 416–427. EDN NEKDHS. doi:10.31857/S0030157422030042
17. 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
18. Kubryakova E. A., Korotaev G. K. Mekhanizm gorizontal'nogo masso- i soleobmena mezhdu vodami kontinental'nogo sklona i tsentral'noi chasti Chernogo morya // Izvestiya Rossiiskoi akademii nauk. Fizika atmosfery i okeana. 2017. T. 53, № 1. S. 115–124. EDN YIUXVX. doi:10.7868/S0002351517010072.
19. Yunev O. A., Konovalov S. K., Velikova V. Antropogennaya evtrofikatsiya v pelagicheskoi zone Chernogo morya: dolgovremennye trendy, mekhanizmy, posledstviya. Moskva : GEOS, 2019. 164 s.
