Высокоразрешающее моделирование гидрометеорологических полей в прибрежных районах Карского моря в условиях сложной конфигурации береговой линии

Прибрежные зоны в Арктике характеризуются разнообразием опасных гидрометеорологических явлений, включая большие скорости ветра, штормовое волнение и нагоны. Обилие островов, горных хребтов и изрезанная береговая линия в Карском море способствуют возникновению мезомасштабных атмосферных циркуляций, что во многом определяет структуру прибрежных течений. В условиях разреженной наблюдательной сети для воспроизведения и исследования гидрометеорологических характеристик в данной работе применяется высокоразрешающее моделирование полей ветра, волнения, уровня и течений. Проведены эксперименты с мезомасштабной негидростатической атмосферной моделью COSMO-CLM для региона Карского моря с горизонтальным разрешением ~12 и ~3 км. В отличие от глобального реанализа NCEP/CFSR, модель c разрешением ~3 км оказалась способна воспроизводить такие явления, как мысовые струи, подветренные бури и вихревые цепочки в шхерах различного размера. Это является важным аспектом при использовании полей ветра COSMO-CLM в качестве форсинга при моделировании волнения и нагонов. Для моделирования волнения использована модель WAVEWATCH III, а для уровня и течений – ADCIRC. При моделировании волнения с использованием полей ветра высокого разрешения при ветрах с моря на берег отличия от реализации, использующей реанализ NCEP/CFSR, минимальны, а для ветра с берега на море влияние локальных ветровых условий вносит существенные изменения. При моделировании уровня моря с использованием полей ветра высокого разрешения в узких заливах и губах наблюдаются существенные отличия от реализации на основе реанализа NCEP/CFSR. Наибольшие рассчитанные величины нагонов в Карском море отмечаются в южной части Обской губы – до 2,5 м. Формирование нагонов в Обской губе происходит значительно чаще (примерно в 2 раза), чем в Байдарацкой. Многолетние тренды изменения количества нагонов находятся в противофазе – в период с 1995 по 2005 гг. в Байдарацкой губе наблюдалось наименьшее количество нагонов, в то время как в Обской губе, наоборот, наибольшее.

1. Ашик И.М., Прошутинский А.Ю., Степанов В.А. Некоторые результаты и перспективы численных прогнозов сгонно-нагонных колебаний уровня арктических морей // Метеорология и гидрология. 1989. № 8. С. 74–82.

2. Ашик И.М. Численные расчеты и прогнозы колебаний уровня моря и сплоченности льдов в морях Лаптевых и Восточно-Сибирском // Научные результаты экспедиции ЛАПЭКС-93. СПб.: Гидрометеоиздат, 1994. С. 199–209.

3. Ашик И.М. Численные расчеты и прогнозы колебаний уровня, течений и дрейфа льда на шельфе морей Западного сектора Арктики // Навигация и гидрография. 1997. № 4. С. 85–94.

4. Борисов Е.В., Раевский Д.Н. Сравнение и использование наблюдений и моделирования уровня в Карском море // Арктика: Экология и экономика. 2016. № 4. Т. 24. С. 72–79.

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

6. Дианский Н.А., Панасенкова И. И., Фомин В. В. Исследование отклика верхнего слоя Баренцева моря на прохождение интенсивного полярного циклона в начале января 1975 года // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35. № 6. С. 530–548. DOI: 10.22449/0233–7584–2019–6–530–548.

7. Дианский Н.А., Панасенкова И.И., Фомин В.В., Гусев А.В., Кабатченко И.М. Система оперативных и ретроспективных расчетов гидрометеорологических параметров и морского льда для западных морей российской Арктики // Морские информационно-управляющие системы. 2020. Т. 17. № 1. С. 44–51.

8. Добровольский А.Д., Залогин Б.С. Моря СССР. М.: Изд-во МГУ, 1982. 192 с.

9. Иванова А.А., Архипкин В.С., Мысленков С.А., Шевченко Г.В. Моделирование штормовых нагонов в прибрежной зоне о. Сахалин // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 5. Геогр. 2015. № 3. С. 41–49.

10. Кислов А.В., Ривин Г.С., Платонов В.С., Варенцов М.И., Розинкина И.А., Никитин М.А., Чумаков М.М. Мезомасштабное моделирование экстремальных ветров над Охотским морем и островом Сахалин // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 4. № 54. С. 381–385. DOI: 10.1134/S0002351518040090.

11. Кораблина А.Д., Кондрин А.Т., Архипкин В.С. Моделирование нагонов в Белом и Баренцевом морях за период 1979–2015 гг. // Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации. 2017. № 364. С. 144–158.

12. Мысленков С.А., Маркина М.Ю. Особенности распространения потока волновой энергии в Карском море // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2018. № 3. Т. 369. С. 119–131.

13. Мысленков С.А., Столярова Е.В., Маркина М.Ю., Киселева С.В., Архипкин В.С., Горлов А.А., Умнов П.М. Сезонная и межгодовая изменчивость потока волновой энергии в Баренцевом море // Альтернативная энергетика и экология. 2017. № 19–21. Т. 231–233. С. 36–48. DOI: 10.15518/isjaee.2017.19-21.036-048.

14. Arakawa A., Lamb V.R. Computational design of the basic dynamical processes of the UCLA general circulation model, Meth. in Comp. Phys., 1977, no. 17, p. 173–265.

15. Bekryaev R.V., Polyakov I.V., Alexeev V.A. Role of polar amplification in long-term surface air temperature variations and modern Arctic warming, J. of Clim., 2010, vol. 23, no. 14, p. 3888–3906, DOI: 10.1175/2010JCLI3297.1.

16. Blain C.A., Preller R.H., Rivera A.P. Tidal Prediction Using the Advanced Circulation Model (ADCIRC) and a Relocatable PC-based System, Oceanography, 2002, vol. 15, no. 1, p. 77–87.

17. Böhm U., Kücken M., Ahrens W., Block A., Hauffe D., Keuler K., Rockel B., Will A. CLM – The Climate Version of LM: Brief Description and Long-Term Applications, COSMO Newsletters, 2006, vol. 6, p. 225–235.

18. Bromwich D., Wilson A.B., Bai L., Liu Z., Barlage M., Shih C.-F., Maldonado S., Hines K.M., Wang S.-H., Woollen J., Kuo B., Lin H.-C., Wee T.-K., Serreze M. C., Walsh J.E. The Arctic System Reanalysis, version 2, Bull. of Amer. Met. Soc., 2018, vol. 99, p. 805–828, DOI: 10.1175/BAMS-D-16-0215.1.

19. Cohen J., Pfeiffer K., Francis J.A. Warm Arctic episodes linked with increased frequency of extreme winter weather in the United States, Nat. Comm., 2018, vol. 9, no. 1, p. 1–12, DOI: 10.1038/s41467-018-02992-9.

20. Dee D.P., Uppala S.M., Simmons A.J., Berrisford P., Poli P., Kobayashi S., Andrae U., Balmaseda M.A., Balsamo G., Bauer P., Bechtold P., Beljaars A.C.M., Berg de van L., Bidlot J., Bormann N., Delsol C., Dragani R., Fuentes M., Geer A.J., Haimberger L., Healy S.B., Hersbach H., Hólm E.V., Isaksen L., Kållberg P., Köhler M., Matricardi M., McNally A.P., Monge-Sanz B.M., Morcrette J.-J., Park B.-K., Peubey C., Rosnay de P., Tavolato C., Thépaut J.-N., Vitart F. The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system, Q. J. of the R. Met. Soc., 2011, vol. 137, no. 656, p. 553–597, DOI: 10.1002/qj.828.

21. Duan C., D ong S., Wang Z. Wave climate analysis in the icefree waters of Kara Sea Region, Stud. Mar. Sci., 2019, vol. 30, p. 100719, DOI: 10.1016/j.rsma.2019.100719.

22. Francis J.A., Vavrus S.J. Evidence linking Arctic amplification to extreme weather in mid-latitudes, Geoph. Res. Lett., 2012, vol. 39, no. 6, L06801, DOI: 10.1029/2012GL051000.

23. Gal-C hen T., Somerville R.C.J. On the use of a coordinate transformation for the solution of the Navier-Stokes equations, J. of Comp. Phys., 1975, vol. 17, no. 2, p. 209–228, DOI: 10.1016/0021-9991(75)90037-6.

24. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara Sh., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D., Simmons A., Soci C., Abdalla S., Abellan X., Balsamo G., Bechtold P., Biavati G., Bidlot J., Bonavita M., Chiara de G., Dahlgren P., Dee D., Diamantakis M., Dragani R., Flemming J., Forbes R., Fuentes M., Geer A., Haimberger L., Healy S., Hogan R.J., Hólm E., Janisková M., Keeley S., Laloyaux P., Lopez Ph., Lupu Cr., Radnoti G., Rosnay de P., Rozum I., Vamborg Fr., Villaume S., Thépaut J-N. The ERA5 Global Reanalysis, Quarterly Journal of Royal Meteorological Society, 2020, vol. 146, iss. 730, p.1999–2049, DOI: 10.1002/qj.3803.

25. Johannessen O.M., Kuzmina S., Bobylev L.P., Miles M.W. Surface air temperature variability and trends in the Arctic: New amplification assessment and regionalization, Tellus, 2016, vol. 68A, 28234, DOI: 10.3402/tellusa.v68.28234.

26. Li J., Ma Y., Liu Q., Zhang W., Guan C. Growth of wave height with retreating ice cover in the Arctic, Cold Reg. Sci. Technol., 2019, vol. 164, p. 102790, DOI: 10.1016/j.coldregions.2019.102790.

27. Moore G.W.K., Renfrew I.A. Tip jets and barrier winds: A QuikSCAT climatology of high wind speed events around Greenland, J. of Clim., 2005, vol. 18, no. 18, p. 3713–3725, DOI: 10.1175/JCLI3455.1.

28. Myslenkov S., Platonov V., Kislov A., Silvestrova K., Medvedev I. Thirty-Nine-Year Wave Hindcast, Storm Acti vity, and Probability Analysis of Storm Waves in the Kara Sea, Russia, Water, 2021, vol. 13, no. 648, DOI: 10.3390/w13050648.

29. Outten S.D., Esau I. A link between Arctic Sea ice and recent cooling trends over Eurasia, Clim. Changes, 2012, vol. 110, no. 3–4, p. 1069–1075, DOI: 10.1007/s10584-011-0334-z.

30. Pavlov a A.V., Arkhipkin V.S., Myslenkov S.A. Storm surge modelling in the Caspian Sea using an unstructured grid, Russian J. of Earth Sciences, 2020, vol. 20, no. 1, p. ES1006, DOI: 10.2205/2019ES000688.

31. Petoukhov V., Semenov V.A. A link between reduced Barents-Kara Sea ice and cold winter extremes over northern continents, J. of Geoph. Res. Atm., 2010, vol. 115, no. D21, DOI: 10.1029/2009JD013568.

32. Platonov V.S., Varentsov M.I. Supercomputer technologies as a tool for high-resolution atmospheric modelling towards the climatological timescales, Supercomp. Front. And Innov., 2018, vo l. 5, no. 3, p. 107–110, DOI: 10.14529/jsfi180320.

33. Platonov V., Varentsov M. Introducing a new detailed longterm COSMO-CLM hindcast for the Russian Arctic and the first results of its evaluation, Atmosphere, 2021, vol. 12, no. 3, p. 35 0, DOI: 10.3390/atmos12030350.

34. Platonov V., Kislov A. High-resolution COSMO-CLM modeling and an assessment of mesoscale features caused by coastal parameters at near-shore Arctic zones (Kara Sea), Atmosphere, 2020, vol. 11, no. 10, p. 1062, DOI: 10.3390/atmos11101062.

35. Polyakov I.V., Pnyushkov A.V., Alkire M.B., Ashik I.M., Baumann T.M., Carmack E.C., Goszczko I., Guthrie J., Ivanov V.V., Kanzow T., Krishfield R., Kwok R., Sundfjord A., Morison J., Rember R., Yulin A. Greater role for Atlantic inflows on sea-ice loss in the Eurasian Basin of the Arctic Ocean, Science, 2017, vol. 356, p. 285–291, DOI: 10.1126/science.aai8204.

36. Rockel B., Geyer B. The performance of the regional climate model CLM in different climate regions, based on the example of precipitation, Met. Zeitsch., 2008, vol. 17, no. 4, p. 487–498.

37. Saha S., Moorthi S., Pan H.-L., Wu X., Wang J., Nadiga S., Tripp P., Kistler R., Woollen J., Behringer D., Liu H., Stokes D., Grumbine R., Gayno G., Wang J., Hou Y.-T.,Chuang H.-Y., Juang H.-M., Sela J., Goldberg M. The NCEP Climate Forecast System Reanalysis, Bull. Amer. Meteor. Soc., 2010, vol. 91, p. 1015–1057, DOI: 10.1175/2010BAMS3001.1.

38. Serreze M., Stroeve J. Arctic Sea ice tren ds, variability and implications for seasonal ice forecasting, Philos. Trans. R. Soc. Lond., 2015, vol. 373, 20140159, DOI: 10.1098/rsta.2014.0159.

39. Schär C., Leuenberger D., Fuhrer O., Lüthi D., Girard C. A new terrain-following vertical coordinate formulation for atmospheric prediction models, Mon. Wea. Rev., 2002, vol. 130, no. 10, p. 2459–2480, DOI: 10.1175/1520-0493(2002)130<2459:ANTFVC>2.0.CO;2.

40. Schulz J.-P., Heise E. A new scheme for diagnosing near-surface convective gusts, COSMO Newsletter, 2003, vol. 3, p. 221–225.

41. Shest akova A.A., Myslenkov S.A., Kuznetsova A.M. Influence of Novaya Zemlya Bora on Sea Waves: Satellite Measurements and Numerical Modeling, Atmosphere, 2020, vol. 11, no. 7, p. 726, DOI: 10.3390/atmos11070726.

42. Stopa J., Ardhuin F., Girard-Ardhuin F. Wave climate in the Arctic 1992–2014: Seasonality and trends, Cryosphere, 2016, vol. 10, p. 1605–1629, DOI: 10.5194/tc-10-1605-2016.

43. Storch von H., Langenberg H., Feser F. A spect ral nudging technique for dynamical downscaling purposes, Mon. Wea. Rev., 2000, vol. 128, no. 10, p. 3664–3673, DOI: 10.1175/1520-0493(2000)128<3664:ASNTFD>2.0.CO;2.

44. Vihma T. Effects of Arctic sea ice decline on weather and climate: a review, Surv. in Geoph., 2014, vol. 35, no. 5, p. 1175–1214, DOI: 10.1007/s10712-014-9284-0.

45. Voevodin V., Antonov A., Nikitenko D., Shvets P., Sobolev S., Sidorov I., Stefanov K., Voevodin Vad., Zhumatiy S. Supercomputer Lomonosov-2: Large Scale, Deep Monitoring and Fine Analytics for the User Community, Supercomp. Front. and Innov., 2019, vol. 6, no. 2, p. 4–11, DOI: 10.14529/jsfi190201.

46. Yang X.Y., Yuan X., Ting M. Dynamical link between the Barents-Kara sea ice and the Arctic Oscillation, J. of Clim., 2016, vol. 29, no. 14, p. 5103–5122, DOI: 10.1175/JCLID-15-0669.1.

47. Young I.R., Ribal A. Multiplatform evaluation of global trends in wind speed and wave height, Science, 2019, vol. 364, no. 6440, p. 548–552, DOI: 10.1126/science.aav9527.

48. Атлас «Климат морей России и ключевых районов Мирового океана». Карское море / ЕСИМО. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 2007. URL: http://www.esimo.ru/atlas/Karsk/2waterlevel.html (дата обращения 17.05.2021).

49. Coastal Emergency Risks. Assessment CERA, 2021. URL: https://cera.coastalrisk.live (дата обращения 07.08.2021).

50. Core documentation of the COSMO-model. Consortium for Small Scale Modelling, 2003. URL: http://www.cosmomodel.org/content/model/documentation/core/default.htm (дата обращения 17.05.2021).

51. Global Tide – FES2004. AVISO+. Satellite Altimetry Data. URL: https://www.aviso.altimetry.fr/en/data/products/auxiliary-products/global-tide-fes/description-fes2004.html (дата обращения 17.05.2021).

52. OSI SAF (Ocean and Sea Ice). EUMETSAT. URL: http://www.osi-saf.org/?q=content/global-sea-ice-concentration-climate-data-record-smmrssmissmis (дата обращения 17.05.2021).

53. The Climate Limited-area Modelling Community, 2005. URL: https://wiki.coast.hzg.de/clmcom (дата обращения 17.05.2021).

54. Tolman H. The WAVEWATCH III Development Group (WW3DG): User manual and system documentation of WAVEWATCH III version 6.07. Tech. Note 333, NOAA/NWS/NCEP/MMAB, College Park, MD, USA, 465 pp. +Appendices. (PDF) User manual and system documentation of WAVEWATCH III (R) version 6.07. 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/336069899_User_manual_and_system_documenta-tionof_WAVEWATCH_III_R_version_607 (дата обращения 17.05.2021).