Морской гидрофизический журнал. 2019; 35: 496-510
Долгопериодная изменчивость термохалинных характеристик Азовского моря на основе численной вихреразрешающей модели
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2019-5-496-510Аннотация
Цель. Сокращение стока реки Дон до исторических минимумов, а также интенсивная циклоническая деятельность и аномальная адвекция черноморских вод привели к тому, что в 2014–2016 гг. в Таганрогском заливе наблюдались высокие значения солености (до 12 ‰). При определенных гидрометеорологических условиях соленые воды могут проникать вглубь устья реки Дон. Поэтому исследование аномальных изменений гидротермодинамики в Азовском море является актуальной задачей, которую авторы предлагают решать методами математического моделирования.
Методы и результаты. Представлена методика проведения долгосрочных прогностических расчетов совместной динамики вод Черного, Азовского и Мраморного морей на основе вихреразрешающей конфигурации модели NEMO. В качестве атмосферного воздействия впервые для региона применялся реанализ нового поколения ERA5, имеющий достаточно высокое пространственное разрешение. В расчетах использовалась новая информация о речном стоке Дона и Кубани, а также адаптационные расчеты для получения начальных условий. Верификация результатов выполнена на основе данных наблюдений с береговых гидрометеорологических станций в Азовском море. Представлены некоторые результаты расчетов для периода с середины 2007 по 2016 гг. В бассейне Азовского моря выражен положительный тренд солености. Коррекция граничных условий для потока тепла на поверхности позволила не подключать численную модель льда при проведении расчетов и воспроизвести адекватные значения температуры азовоморских вод.
Выводы. Численные эксперименты показали работоспособность разработанной региональной конфигурации для дальнейших исследований проблемы. Однако необходим более детальный анализ результатов в бассейне Черного моря. Учет основных внешних факторов в модели позволил воспроизвести положительный тренд солености в бассейне Азовского моря. Результаты моделирования температуры косвенно согласуются с данными о ледовой обстановке.
Список литературы
1. Матишов Г. Г., Григоренко К. С. Причины осолонения Таганрогского залива // Докла-ды Академии наук. 2017. Т. 477, № 1. С. 92–96. doi:10.7868/S086956521731019X
2. Development of Black Sea nowcasting and forecasting system / G. K. Korotaev [et al.] // Ocean Science. 2011. Vol. 7, iss. 5. P. 629–649. https://doi.org/10.5194/os-7-629-2011
3. Features of the horizontal variability of the sea surface temperature in the Western Black Sea from high resolution modeling / A. I. Mizyuk [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 5. P. 570–578. https://doi.org/10.1134/S0001433816050108
4. NEMO ocean engine / G. Madec [et al.]. IPSL, 2016. 386 p. (Note du pôle de modélisation IPSL, № 27). URL: http://www.nemo-ocean.eu/doc/ (date of access: 10.09.2019).
5. Попов С. К., Лобов А. Л. Диагноз и прогноз наводнения в Таганроге по оперативной гидродинамической модели // Труды Гидрометеорологического научно-исследователь-ского центра Российской Федерации. М. : ТРИАДА ЛТД, 2016. Вып. 362. С. 92–108.
6. Фомин В. В., Дианский Н. А. Расчет экстремальных нагонов в Таганрогском заливе с использованием моделей циркуляции атмосферы и океана // Метеорология и гидрология. 2018. № 12. С. 69–80.
7. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov / V. В. Zalesny [et al.] // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. Vol. 27, iss. 1. P. 95–112. https://doi.org/10.1515/rnam-2012-0006
8. Stanev E. V., Grashorn S., Zhang Y. J. Cascading ocean basins: numerical simulations of the circulation and interbasin exchange in the Azov-Black-Marmara-Mediterranean Seas system // Ocean Dynamics. 2017. Vol. 67, iss. 8. P. 1003–1025. https://doi.org/10.1007/s10236-017-1071-2
9. Rodi W. Examples of calculation methods for flow and mixing in stratified fluids // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1987. Vol. 92, iss. C5. P. 5305–5328. https://doi.org/10.1029/JC092iC05p05305
10. Ocean turbulence. Part I: One-point closure model – momentum and heat vertical diffusivities / V. M. Canuto [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2001. Vol. 31, no. 6. P. 1413–1426. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2001)031<1413:OTPIOP>2.0.CO;2
11. Fofonoff N. P., Millard R. C. Algorithms for computation of fundamental properties of seawater. UNESCO, 1983. (Unesco technical papers in marine science, no. 44).
12. Mesinger F., Arakawa A. Numerical Methods Used in Atmospheric Models. Vol. 1. Geneva : WMO-ICSU Joint Organizing Committee, 1976. 76 p. (GARP Publication Series, no. 17).
13. Zalesak S. T. Fully multidimensional flux-corrected transport algorithms for fluids // Journal of Computational Physics. 1979. Vol. 31, iss. 3. P. 335–362. https://doi.org/10.1016/0021-9991(79)90051-2
14. Roullet G., Madec G. Salt conservation, free surface, and varying levels: A new formulation for ocean general circulation models // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2000. Vol. 105, iss. C10. Р. 23927–23942. https://doi.org/10.1029/2000JC900089
15. Leclair M. and Madec G. A conservative leapfrog time stepping method // Ocean Modelling. 2009. Vol. 30, iss. 2–3. P. 88–94. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2009.06.006
16. Large W. G., Yeager S. G. Diurnal to Decadal Global Forcing for Ocean and Sea-Ice Models: the Data Sets and Flux Climatologies. Boulder, USA : CGD Division of the National Center for Atmospheric Research, 2004. (NCAR Technical Note, NCAR/TN-460+STR). doi:10.5065/D6KK98Q6
17. Кубряков А. И. Применение технологии вложенных сеток при создании системы мони-торинга гидрофизических полей в прибрежных районах Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь : ЭКОСИ-Гидрофизика, 2004. Вып. 11. С. 31–50.
18. IMS Daily Northern Hemisphere Snow and Ice Analysis at 1 km, 4 km, and 24 km Resolutions, Version 1. [4 km]. Boulder, USA : NSIDC, 2008. https://doi.org/10.7265/N52R3PMC
19. The Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) system / C. J. Donlon [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 116. P. 140–158. doi:10.1016/j.rse.2010.10.017
Morskoy Gidrofizicheskiy Zhurnal. 2019; 35: 496-510
Long-Term Variability of Thermohaline Characteristics of the Azov Sea Based on the Numerical Eddy-Resolving Model
https://doi.org/10.22449/0233-7584-2019-5-496-510Abstract
Purpose. Decline of the river Don runoff to its historic minima, as well as intensive cyclonic activity and abnormal advection of the Black Sea waters led to the fact that in 2014–2016, very high salinity values (up to 12 psu) were observed in the Taganrog Bay. Under certain hydrometeorological conditions, salt water can penetrate deep into the river Don mouth. Therefore, study of changes in the Azov Sea hydrothermodynamics is rather an actual problem, which is proposed to be solved by numerical modeling.
Methods and Results. The paper represents the methodology for carrying out long-term model runs for joint dynamics of the Black, Azov and Marmara seas based on the eddy-resolving configuration of the NEMO model framework. A new-generation ERA5 reanalysis with a sufficiently high spatial resolution was used for the first time as a weather forcing for the region. New information on the rivers Don and Kuban’ runoffs was used and adjustment simulations were done to obtain the initial conditions. The results were verified based on the data from coastal hydrometeorological stations in the Sea of Azov. Some results of model simulations for the period from mid 2007 to 2016 are represented. A positive salinity trend in the basin of the Azov Sea is well pronounced. Surface boundary conditions for the heat flux were corrected for the purpose of carrying out simulations with no ice modeling and reproducing adequate temperature values of the Azov Sea waters.
Conclusions. The performed numerical experiments showed applicability for the developed model regional configuration to further investigations. However, more detailed analysis of the results obtained for the Black Sea basin is required. Consideration of the basic external conditions in modeling made it possible to reproduce positive tendency of salinity in the Sea of Azov. The temperature simulation results indirectly agree with the sea ice data.
References
1. Matishov G. G., Grigorenko K. S. Prichiny osoloneniya Taganrogskogo zaliva // Dokla-dy Akademii nauk. 2017. T. 477, № 1. S. 92–96. doi:10.7868/S086956521731019X
2. Development of Black Sea nowcasting and forecasting system / G. K. Korotaev [et al.] // Ocean Science. 2011. Vol. 7, iss. 5. P. 629–649. https://doi.org/10.5194/os-7-629-2011
3. Features of the horizontal variability of the sea surface temperature in the Western Black Sea from high resolution modeling / A. I. Mizyuk [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 5. P. 570–578. https://doi.org/10.1134/S0001433816050108
4. NEMO ocean engine / G. Madec [et al.]. IPSL, 2016. 386 p. (Note du pôle de modélisation IPSL, № 27). URL: http://www.nemo-ocean.eu/doc/ (date of access: 10.09.2019).
5. Popov S. K., Lobov A. L. Diagnoz i prognoz navodneniya v Taganroge po operativnoi gidrodinamicheskoi modeli // Trudy Gidrometeorologicheskogo nauchno-issledovatel'-skogo tsentra Rossiiskoi Federatsii. M. : TRIADA LTD, 2016. Vyp. 362. S. 92–108.
6. Fomin V. V., Dianskii N. A. Raschet ekstremal'nykh nagonov v Taganrogskom zalive s ispol'zovaniem modelei tsirkulyatsii atmosfery i okeana // Meteorologiya i gidrologiya. 2018. № 12. S. 69–80.
7. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov / V. V. Zalesny [et al.] // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. Vol. 27, iss. 1. P. 95–112. https://doi.org/10.1515/rnam-2012-0006
8. Stanev E. V., Grashorn S., Zhang Y. J. Cascading ocean basins: numerical simulations of the circulation and interbasin exchange in the Azov-Black-Marmara-Mediterranean Seas system // Ocean Dynamics. 2017. Vol. 67, iss. 8. P. 1003–1025. https://doi.org/10.1007/s10236-017-1071-2
9. Rodi W. Examples of calculation methods for flow and mixing in stratified fluids // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1987. Vol. 92, iss. C5. P. 5305–5328. https://doi.org/10.1029/JC092iC05p05305
10. Ocean turbulence. Part I: One-point closure model – momentum and heat vertical diffusivities / V. M. Canuto [et al.] // Journal of Physical Oceanography. 2001. Vol. 31, no. 6. P. 1413–1426. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2001)031<1413:OTPIOP>2.0.CO;2
11. Fofonoff N. P., Millard R. C. Algorithms for computation of fundamental properties of seawater. UNESCO, 1983. (Unesco technical papers in marine science, no. 44).
12. Mesinger F., Arakawa A. Numerical Methods Used in Atmospheric Models. Vol. 1. Geneva : WMO-ICSU Joint Organizing Committee, 1976. 76 p. (GARP Publication Series, no. 17).
13. Zalesak S. T. Fully multidimensional flux-corrected transport algorithms for fluids // Journal of Computational Physics. 1979. Vol. 31, iss. 3. P. 335–362. https://doi.org/10.1016/0021-9991(79)90051-2
14. Roullet G., Madec G. Salt conservation, free surface, and varying levels: A new formulation for ocean general circulation models // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2000. Vol. 105, iss. C10. R. 23927–23942. https://doi.org/10.1029/2000JC900089
15. Leclair M. and Madec G. A conservative leapfrog time stepping method // Ocean Modelling. 2009. Vol. 30, iss. 2–3. P. 88–94. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2009.06.006
16. Large W. G., Yeager S. G. Diurnal to Decadal Global Forcing for Ocean and Sea-Ice Models: the Data Sets and Flux Climatologies. Boulder, USA : CGD Division of the National Center for Atmospheric Research, 2004. (NCAR Technical Note, NCAR/TN-460+STR). doi:10.5065/D6KK98Q6
17. Kubryakov A. I. Primenenie tekhnologii vlozhennykh setok pri sozdanii sistemy moni-toringa gidrofizicheskikh polei v pribrezhnykh raionakh Chernogo morya // Ekologicheskaya bezopasnost' pribrezhnoi i shel'fovoi zon i kompleksnoe ispol'zovanie resursov shel'fa. Sevastopol' : EKOSI-Gidrofizika, 2004. Vyp. 11. S. 31–50.
18. IMS Daily Northern Hemisphere Snow and Ice Analysis at 1 km, 4 km, and 24 km Resolutions, Version 1. [4 km]. Boulder, USA : NSIDC, 2008. https://doi.org/10.7265/N52R3PMC
19. The Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) system / C. J. Donlon [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 116. P. 140–158. doi:10.1016/j.rse.2010.10.017
