МОДЕЛИРОВАНИЕ ШТОРМОВОГО ВОЛНЕНИЯ В БАРЕНЦЕВОМ МОРЕ

Представлена реализация спектральной волновой модели SWAN для Баренцева моря, включающая также северную часть Атлантического океана. Используется нерегулярная вычислительная пространственная сетка, шаг которой в Атлантическом океане составляет 1°, в Баренцевом – 0,5°. В качестве вынуждающей силы (форсинга) использовали поля ветра реанализа NCEP-CFSR, а также данные мезомасштабных моделей WRF-ARW и COSMO-CLM. Для оценки качества моделирования результаты сравнили со спутниковыми данными о высоте волн. Численные расчеты выполнены для января 2010 г., так как в этот период наблюдался ряд сильных штормов. Кроме того, результаты моделирования волн сравнили с результатами модели AARI-PD2, реализованной в ААНИИ. Показано, что обе модели в целом адекватно воспроизводят ветровой режим в точках станций. Синоптическая изменчивость скорости ветра восстанавливается хорошо, однако местные особенности воспроизводятся значительно хуже. О том, что общая изменчивость воспроизводится неплохо, свидетельствуют значимые величины коэффициента корреляции (в среднем 0,7), однако этот факт не гарантирует правильного воспроизведения ветровых волн. Результаты моделирования ветрового волнения позволили установить, что в текущей конфигурации использование форсингов COSMO-CLM и WRF дает результат, близкий к NOAA и NCEP-CFSR.

1. Блинов Д.В., Перов В.Л., Песков Б.Е., Ривин Г.С. Экстремальная бора 7–8 февраля 2012 г. в районе г. Новороссийск и ее прогноз по модели COSMO-Ru // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2013. № 4. С. 36–43.

2. Воеводин Вл.В., Жуматий С.А., Соболев С.И. и др. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // 2012. № 7. С. 36–39. М.: Изд. дом «Открытые системы», 2012.

3. Дианский Н.А., Фомин В.В., Кабатченко И.М. и др. Воспроизведение циркуляции Карского и Печорского морей с помощью системы оперативного диагноза и прогноза морской динамики // Арктика: экология и экономика. 2014. № 1 (13). С. 57–73.

4. Дымов В.И., Пасечник Т.А., Лавренов И.В. и др. Сопоставление результатов расчетов по современным моделям ветрового волнения с данными натурных измерений // Метеорология и гидрология. 2004. № 7. С. 87–94.

5. Ефимов В.В., Белокопытов В.Н., Комаровская О.И. Численное моделирование ветрового волнения в северо-западной части Черного моря // Морской гидрофизический журн. 2000.

6. № 6. С. 36–43.

7. Зеленько А.А., Струков Б.С., Реснянский Ю.Д., Мартынов С.Л. Система прогнозирования ветрового волнения в Мировом океане и морях России // Тр. Гос. Океанографического института. 2014. Т. 215. С. 90–101.

8. Макштас А.П., Рубинштейн К.Г., Бычкова В.И. Предварительная оценка качества воспроизведения метеорологических параметров в Арктическом районе полярной версией модели WRF // Тр. ГУ Гидрометцентра РФ. 2009. Вып. 344.

9. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 3, ч. 1. Метеорологические наблюдения на станциях. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 300 с.

10. Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения. Росгидромет, РД 52.27.724-2009. Обнинск: «ИГ-СОЦИН», 2009. 62 с.

11. Режим, диагноз и прогноз ветрового волнения в океанах и морях: Науч.-метод. пособие / Под ред. Е.С. Нестерова. М.: Исслед. группа «Социальные науки», 2013. 295 с.

12. Справочные данные по режиму ветра и волнения Баренцева, Охотского и Каспийского морей. СПб.: Российский морской регистр судоходства, 2003. 213 с.

13. Торопов П.А. Оценка качества воспроизведения моделями общей циркуляции атмосферы климата Восточно-Европейской равнины // Метеорология и гидрология. 2005. № 5. С. 5–21.

14. Торопов П.А., Мысленков С.А., Самсонов Т.Е. Численное моделирование Новороссийской боры и связанного с ней опасного ветрового волнения // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. География. 2013. № 2. С. 38–46.

15. Торопов П.А., Шестакова А.А. Оценка качества моделирования новороссийской боры с помощью WRF-ARW // Метеорология и гидрология. 2014. № 7. С. 38–51.

16. Arctic Syntool. URL: http://arctic.solab.rshu.ru (дата обращения: 11.04.2015).

17. Aviso Satellite data. URL: http://www.aviso.oceanobs.com (дата обращения: 13.04.2015).

18. Boehm U., Kuecken M., Ahrens W. et al. CLM – The Climate Version of LM: Brief Description and Long-Term Applications // COSMO Newsletters. 2006. N 6. P. 225–235.

19. Chen F., von Storch H. Trends and variability of North Pacific Polar Lows // Advances in Meteorology. 2013. Article ID 170387. 11 p.

20. CISL Research Data Archive. URL: http://rda.ucar.edu (дата обращения: 11.04.2015).

21. CLM-Community homepage. URL: http://www.clmcommunity.eu (дата обращения: 11.05.2015).

22. COSMO model description page. URL: http://www.cosmomodel.org/content/model/ documentation/core/default.htm (дата обращения: 11.05.2015).

23. Dosio A., Panitz H.-J., Schubert-Frisius M., Lüthi. D. Dynamical downscaling of CMIP5 global circulation models over CORDEX-Africa with COSMO-CLM: evaluation over the present climate and analysis of the added value // Clim. Dyn. 2015. Vol. 44, Iss. 9–10. P 2637–2661.

24. Dykes J.D., Wang D.W., Book J.W. An evaluation of highresolution operational wave forecasting system in the Adriatic Sea // J. Marine Systems. 2009. Vol. 78. P. 255–271.

25. Giorgi F., Jones C., Asrar Gh.R. Addressing climate information needs at the regional level: the CORDEX framework // WMO Bull. 2009. Vol. 58 (3). P. 175–183.

26. Gusdal Y., Carrasco A., Furevik B.R., Sćtra Ř. Validation of the operational wave model WAM and SWAN // Oceanography. 2009. Rep. N 18. 28 p.

27. Haas R., Pinto J.G. A combined statistical and dynamical approach for downscaling large-scale footprints of European windstorms // Geoph. Res. Lett. Vol. 39. L23804.

28. Janssen P., Abdalla S., Hersbsch H., Bidlot J-R. Error estimation of buoy, satellite, and model wave height data // J. Atmosphere and Oceanic Technology. 2006. Vol. 24, iss. 9. P. 1665–1677.

29. Lindsay R., Wensnahan M., Schweiger A., Zhang J. Evaluation of seven different atmospheric reanalysis products in the Arctic // J. Climate. 2014. Vol. 27. P. 2588–2606.

30. NOAA Wave Watch 3. URL: http://polar.ncep.noaa.gov/waves(дата обращения: 11.05.2015).

31. Reistad M., Breivik O., Haakenstad H. et al. A highresolution hindcast of wind and waves for the North Sea, the Norwegian Sea and the Barents Sea // J. Geophys. Res. 2011. Vol. 116. C05019.

32. Saha S., Moorthi S., Wu X. et al. The NCEP Climate Forecast System version 2 // J Climate. 2014. Vol. 27(6). P. 2185–2208.

33. Schoch G.C., Chao Y., Colas F. et al. An ocean observing and prediction experiment in Prince William Sound, Alaska // Bull. of the Amer. Meteorol. Soc. 2011. Vol. 92, iss. 8. P. 997– 1007.

34. SWAN Technical Documentation, SWAN Cycle III ver. 40.51A. Vol. 98. Netherlands, Delft, University of Technology, 2007.

35. Toropov P.A., Myslenkov S.A., Shestakova A.A. Numerical simulation of Novorossiysk bora and related wind waves using the WRF-ARW and SWAN models // Russ. J. Earth Sci. 2012. Vol. 12. ES6001. doi: 10.2205/2012ES000524.

36. Van Pham T., Brauch J., Dieterich C. et al. New coupled atmosphere-ocean-ice system COSMO-CLM/NEMO: assessing air temperature sensitivity over the North and Baltic Seas // Oceanologia. 2014. Vol. 56 (2). P. 167–189. doi: 10.5697/oc.56-2.167.

37. Varentsov M., Verezemskaya P., Baranyuk A. et al. Investigation of polar mesocyclones in Arctic Ocean using COSMOCLM and WRF numerical models and remote sensing data // Geophysic. Res. Abstr. 2015. Vol. 17. EGU2015-7631.

38. WRF model homepage. URL: http://www.wrf-model.org/index.php (дата обращения: 11.05.2015).