Preview

Проблемы Арктики и Антарктики

Расширенный поиск

Результаты прогноза гидрометеорологических полей для Белого моря с использованием системы атмосфера – океан – лед

https://doi.org/10.30758/0555-2648-2025-71-4-378-395

Аннотация

С учетом активного освоения Арктики при крайне редкой сети наблюдений существует высокая потребность в надежных гидрометеорологических прогнозах ледовой, морской и метеорологической обстановки в данном регионе. С этой целью была реализована система гидрометеорологического прогноза параметров циркуляции атмосферы, океана и состояния морского льда для района Белого моря. В качестве модели прогноза циркуляции атмосферы в работе использовалась полярная версия модели WRF, в качестве модели прогноза циркуляции океана (моря) — модель ROMS, параметры состояния морского льда считались при помощи модели CICE. Были получены первые результаты расчета гидрометеорологических параметров полей и проведена оценка качества расчетов, что помогло выявить достоинства и недостатки использованной системы. Для атмосферных расчетов ошибки находятся на уровне или ниже опубликованных оценок из аналогичных работ, где используется PWRF для моделирования в полярных регионах. Поля температуры поверхности моря, поверхностной солености и уровня океана хорошо согласуются с данными анализа GOFS 3.1 и находятся на уровне оценок качества других авторов. Были выявлены неточности в воспроизведении приведенных характеристик на границе лед — открытая вода. Для температуры поверхности моря ошибки на границе лед — открытая вода достигали 0,4 °C, по солености 0, 4 ‰, скорости течений до 0,18 м/с, уровня 0,2 м. Был проведен сравнительный анализ двух схем параметризаций термодинамики льда в модели CICE — BL99 и Mushy. Показано, что при использовании обеих схем наблюдалась систематическая переоценка общего объема морского льда, но в сравнении со схемой Mushy более простая схема BL99 имела меньшие ошибки.

Об авторах

Н Ю. Бутаков
Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН
Россия

Москва



К. Г. Рубинштейн
Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН
Россия

Москва



Р. Ю. Игнатов
Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН
Россия

Москва



Список литературы

1. Кузнецов М.В., Гецов А.А., Лукина. С.М. Проблемные вопросы, связанные с необходимостью преодоления последствий радиационных загрязнений экосистемы арктической зоны Российской Федерации. Инновационная наука. 2023;3-1:51–52.

2. Tsujino H., Urakawa L.S., Griffies S.M., Danabasoglu G., Adcroft A.J., Amaral A.E., Arsouze T., Bentsen M., Bernardello R., Böning C.W., Bozec A., Chassignet E.P., Danilov S., Dussin R., Exarchou E., Fogli P.G., Fox-Kemper B., Guo C., Ilicak M., Iovino D., Kim W.M., Koldunov N., Lapin V., Li Y., Lin P., Lindsay K., Liu H., Long M.C., Komuro Y., Marsland S.J., Masina S., Nummelin A., Rieck J.K., Ruprich-Robert Y., Scheinert M., Sicardi V., Sidorenko D., Suzuki T., Tatebe H., Wang Q., Yeager S.G., Yu Z. Evaluation of global ocean–sea-ice model simulations based on the experimental protocols of the Ocean Model Intercomparison Project phase 2 (OMIP- 2). Geoscientific Model Development. 2020;13(8):3643–3708. https://doi.org/10.5194/gmd-13-3643-2020

3. Sievers I., Rasmussen T.A.S., Stenseng L. Assimilating CryoSat-2 freeboard to improve Arctic sea ice thickness estimates. The Cryosphere. 2023;17(9):3721–3738. https://doi.org/10.5194/tc-17-3721-2023

4. Product User Guide & Algorithm Specification — AWI CryoSat-2 Sea Ice Thickness v2.4. Alfred Wegener Institute (AWI); 2021. 58 p.

5. Hunke E.C., Lipscomb W.H., Turner A.K., Jeffery N., Elliott S. CICE: The Los Alamos Sea Ice Model Documentation and Software User’s Manual Version 5.1 (LA-CC-06-012). Los Alamos, NM: Los Alamos National Laboratory; 2015.

6. Madec G. and the NEMO System Team. NEMO Ocean Engine Reference Manual. Version 5.0.0. Zenodo; 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.1464816

7. ICESat-2 Algorithm Theoretical Basis Document for Global Geolocated Photons (ATL03), Release 005. Greenbelt, Maryland: Goddard Space Flight Center; 2021. 208 p.

8. Operation IceBridge: An airborne mission for Earth’s polar ice. NASA Goddard Space Flight Center; 2009–2020. Available at: https://icebridge.gsfc.nasa.gov/ (accessed 20.03.2025).

9. Schweiger A.J., Zhang J. Accuracy of short-term sea ice drift forecasts using a coupled iceocean model. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2015;120(12):7827–7841. https://doi.org/10.1002/2015JC011273

10. Schweiger A., Lindsay R., Zhang J., Steele M., Stern H. Uncertainty in modeled Arctic sea ice volume. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2011;116:C07001. https://doi.org/10.1029/2011JC007084

11. Xue J., Xiao Z., Bromwich D.H., Bai L. Polar WRF V4.1.1 simulation and evaluation for the Antarctic and Southern Ocean. Frontiers of Earth Science. 2022;16:1005–1024. https://doi.org/10.1007/s11707-022-0971-8

12. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J., Gill D.O., Liu Z., Berner J., Wang W., Powers J.G., Duda M.G., Barker D.M., Huang X.-Y. A description of the advanced research WRF model Version 4.1. 2019. Available at: https://doi.org/10.5065/1dfh-6p97 (accessed 20.03.2025).

13. Дианский Н.А., Фомин В.В., Кабатченко И.М., Грузинов В.М. Воспроизведение циркуляции Карского и Печорского морей с помощью системы оперативного диагноза и прогноза морской динамики. Арктика: экология и экономика. 2014;1:57–73.

14. Дианский Н.А., Кабатченко И.М., Фомин В.В., Панасенкова И.И., Резников М.В. Система диагноза и прогноза термогидродинамических характеристик и ветрового волнения в западных морях российской Арктики и расчет параметров экстремального шторма 1975 г. в Баренцевом море с учетом ледовых условий. Вести газовой науки. 2018;4(36):156–165.

15. Платонов В.С., Мысленков С.А., Архипкин В.С., Кислов А.В. Высокоразрешающее моделирование гидрометеорологических полей в прибрежных районах Карского моря в условиях сложной конфигурации береговой линии. Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2022;1:87–106.

16. The WAVEWATCH III Development Group. User manual and system documentation of WAVEWATCH III version 5.16. Technical Note 329. NOAA/NWS/NCEP/MMAB: College Park, MD, USA; 2016. 326 p. Available at: https://polar.ncep.noaa.gov/waves/wavewatch/manual.v5.16.pdf (accessed 20.03.2025).

17. ADCIRC. Advanced CIRCulation Model. The University of North Carolina at Chapel Hill; 2025. Available at: https://adcirc.org/ (accessed 20.03.2025).

18. Myslenkov S., Shestakova A., Chechin D. The impact of sea waves on turbulent heat fluxes in the Barents Sea according to numerical modeling. Atmos. Chem. Phys. 2021;21:5575–5595. https:// doi.org/10.5194/acp-21-5575-2021

19. Shchepetkin A.F., McWilliams J.C. The regional oceanic modeling system (ROMS): a splitexplicit, free-surface, topography-following-coordinate oceanic model. Ocean Modelling. 2005;9(4):347–404. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2004.08.002

20. Kumar R., Li J., Hedstrom K., Babanin A.V., Tang Y. Intercomparison of Arctic sea ice simulation in ROMS-CICE and ROMS-Budgell. Polar Sci. 2021;29:100716. https://doi.org/10.1016/j.polar.2021.100716

21. Yang C.-Y., Liu J., Chen D. An improved regional coupled modeling system for Arctic sea ice simulation and prediction: a case study for 2018. Geosci. Model Dev. 2022;15:1155–1176. https://doi.org/10.5194/gmd-15-1155-2022

22. Wang W., Chen M., Kumar A. An assessment of the CFS real-time forecast. Weather Forecast. 2010;25:950–969. https://doi.org/10.1175/2010WAF2222345.1

23. Metzger E.J., Helber R.W., Hogan P.J., Posey P.G., Thoppil P.G., Townsend T.L., Wallcraft A.J., Smedstad O.M., Franklin D.S., Zamudo L., Phelps M. W. Global ocean forecast system 3.1 Validation test. Report No. AD1034517. Stennis Space Center, MS: Naval Research Laboratory; 2017. 112 p. Available at: https://archive.org/details/DTIC_AD1034517 (accessed 20.03.2025).

24. Morrison H., Thompson G., Tatarskii V. Impact of cloud microphysics on the development of trailing stratiform precipitation in a simulated squall line: comparison of one- and two-moment schemes. Mon. Wea. Rev. 2009;137:991–1007. https://doi.org/10.1175/2008MWR2556.1

25. Iacono M.J., Delamere J.S., Mlawer E.J., Shephard M.W., Clough S.A., Collins W.D. Radiative forcing by long-lived greenhouse gases: calculations with the AER radiative transfer models. J. Geophys. Res. 2008;113:D13103. https://doi.org/10.1029/2008JD009944

26. Nakanishi M., Niino H. Development of an improved turbulence closure model for the atmospheric boundary layer. J. Meteor. Soc. Japan. 2009;87(5):895–912. https://doi.org/10.2151/jmsj.87.895

27. Olson J.B., Kenyon J.S., Angevine W.M., Brown J.M., Pagowski M., Sušelj K. A description of the MYNN-EDMF scheme and the coupling to other components in WRF–ARW. NOAA Technical Memorandum OAR GSD. 2019;61:37. https://doi.org/10.25923/n9wm-be49

28. Niu G.-Y., Yang Z.-L., Mitchell K.E., Chen F., Ek M.B., Barlage M., Kumar A., Manning K., Niyogi D., Rosero E., Tewari M., Xia Y. The community Noah land surface model with multiparameterization options (Noah–MP): 1. Model description and evaluation with local-scale measurements. J. Geophys. Res. 2011;116:D12109. https://doi.org/10.1029/2010JD015139

29. Kain J.S. The Kain–Fritsch convective parameterization: an update. J. Appl. Meteor. Climatol. 2004;43:170–181. https://doi.org/10.1175/1520-0450(2004)043<0170:TKCPAU>2.0.CO;2

30. Warner J.C., Sherwood C.R., Arango H.G., Signell R.P. Performance of four turbulence closure methods implemented using a generic length scale method. Ocean Modelling. 2005;8:81–113.

31. Bitz C.M., Lipscomb W.H. An energy-conserving thermodynamic model of sea ice. J. Geophys. Res. Oceans. 1999;104(C7):15669–15677. https://doi.org/10.1029/1999JC900100

32. Turner A.K., Hunke E.C., Bitz C.M. Two modes of sea-ice gravity drainage: a parameterization for large-scale modeling. J. Geophys. Res. Oceans. 2013;118:2279–2294. https://doi.org/10.1002/jgrc.20171

33. Jensen T., Prestopnik J., Soh H., Goodrich L., Brown B., Bullock R., Halley Gotway J., Newman K., Opatz J. The MET Version 12.0.2 User’s Guide. Developmental Testbed Center; 2025. Available at: https://github.com/dtcenter/MET/releases (accessed 12.03.2025).

34. Smith A., Lott N., Vose R. The integrated surface database: recent developments and partnerships. Bulletin of the American Meteorological Society. 2011;92(6):704–708. https://doi.org/10.1175/2011BAMS3015.1

35. Treu S., Muis S., Dangendorf S., Wahl T., Oelsmann J., Heinicke S., Frieler K., Mengel M. Reconstruction of hourly coastal water levels and counterfactuals without sea level rise for impact attribution. Earth System Science Data. 2024;16(2):1121–1136. https://doi.org/10.5194/essd-16-1121–2024

36. Muis S., Irazoqui Apecechea M., Dullaart J., de Lima Rego J., Madsen K.S., Su J., Yan K., Verlaan M. A high-resolution global dataset of extreme sea levels, tides, and storm surges, including future projections. Frontiers in Marine Science. 2020;7:263. https://doi.org/10.3389/fmars.2020.00263

37. Liu Y., Key J. R., Wang X., Tschudi M. Multidecadal Arctic sea ice thickness and volume derived from ice age. The Cryosphere. 2020;14(4):1325–1345. https://doi.org/10.5194/tc-14-1325-2020


Рецензия

Для цитирования:


Бутаков Н.Ю., Рубинштейн К.Г., Игнатов Р.Ю. Результаты прогноза гидрометеорологических полей для Белого моря с использованием системы атмосфера – океан – лед. Проблемы Арктики и Антарктики. 2025;71(4):378-395. https://doi.org/10.30758/0555-2648-2025-71-4-378-395

For citation:


Butakov N.Yu., Rubinstein K.G., Ignatov R.Yu. Results of forecasting hydrometeorological fields for the White Sea using the atmosphere – ocean – ice system. Arctic and Antarctic Research. 2025;71(4):378-395. (In Russ.) https://doi.org/10.30758/0555-2648-2025-71-4-378-395

Просмотров: 100


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.


ISSN 0555-2648 (Print)
ISSN 2618-6713 (Online)