Севастополь, Россия
Россия
Цель. Целями работы являются создание нового климатического массива термохалинных полей Черного моря, оценка на его основе климатических изменений последних десятилетий и сравнение их с глобальными климатическими тенденциями в Мировом океане. Методы и результаты. Новый климатический массив термохалинных полей Черного моря (МГИ-2024) с пространственным разрешением 1/6° × 1/4° создан в Морском гидрофизическом институте РАН на основе статистической обработки более 123 тыс. гидрологических станций за период 1950‒2023 гг. с применением методов оптимальной интерполяции. Климатический атлас и цифровой массив находятся в открытом доступе и могут использоваться в климатических исследованиях, математическом моделировании, а также при решении различных прикладных за-дач. Отклонения исходных данных и осредненных значений от климатических полей массива МГИ-2024 послужили основным материалом для оценок показателей временной изменчивости на различных масштабах и для формирования временных рядов среднемесячных и среднегодовых аномалий. Выявлено, что после 2015 г. потепление в слое 0‒100 м устойчиво превышает средний фон межгодовой изменчивости с наибольшим ростом температуры воды в летнеосенний период. Примерно с 2010‒2012 гг. наблюдается резкий рост солености, который пока не превышает уровня межгодового среднеквадратического отклонения (СКО). Наибольший рост солености в сезонном цикле происходит весной и осенью, в периоды максимумов водного баланса бассейна. Выводы. Черное море относится к районам с повышенной скоростью климатических изменений, таким как тропические части Мирового океана. Высокий рост температуры в Черном море в последние 40 лет уступает по интенсивности только арктическим морям. Рост солености в Черном море на протяжении 70-летнего периода сопоставим с увеличением солености в районах океанических субтропических круговоротов c нетипичным для океана резким осолонением за последние 20 лет. Наступившая теплая и соленая фаза гидрологического состояния Черного моря аналогична условиям 1960‒1970 гг., но с большей амплитудой колебаний. Результаты работы имеют широкую область применения, в том числе для формирования общих представлений о механизмах цикла углерода в Азово-Черноморском бассейне.
Черное море, термохалинная структура, климатический массив, изменение климата, глобальное потепление, соленость, температура воды
Введение
В обширном наборе методов климатических исследований традиционным, основополагающим подходом остается расчет отклонений текущих значений гидрометеорологических элементов от климатических норм. Для океаногра-фических характеристик, неравномерно распределенных во времени и про-странстве, получение статистически достоверных климатических норм явля-ется более неопределенной задачей, чем для длительных рядов измерений на стационарных метеорологических станциях или результатов дистанционного зондирования Земли на регулярной основе.
При использовании в качестве общих показателей климатической изменчивости абсолютных или нормированных аномалий относительно многолетнего сезонного хода на оценку интенсивности происходящих крупномасштаб-ных изменений будут влиять значения рассчитанных ранее климатических норм. Для Черного моря в последние 40 лет был создан ряд климатических массивов термохалинных полей: СО ГОИН [1], WOA-2018 [2, 3], MEDATLAS 1, SeaDataNet Climatology 2, МГИ-2004 3-5 [4]. Эти массивы
охватывают различные исторические периоды, поэтому их средние характеристики по-разному отражают влияние долгопериодных трендов и изменчивости в десятилетнем – междесятилетнем диапазоне.
В работах по климатической изменчивости в Черном море в основном описывались сами изменения характеристик термохалинной структуры вод и меньше внимания уделялось их отношению к климатическим средним и общему уровню межгодовой – междесятилетней изменчивости. В работах [5–7] рассматривались общие многолетние тенденции, в том числе и для современного периода резкого потепления верхнего слоя моря в конце XX – начале XXI в. Много исследований было посвящено процессам в холодном промежуточном слое (ХПС) [8–12], в которых было показано, что в последние годы вслед за потеплением в поверхностном слое этот характерный элемент термохалинной структуры черноморских вод (в его классическом определении как
подповерхностный слой с температурой ≤ 8°C) стал исчезать уже к началу 2010-х гг. Неоднократно отмечался в литературе и медленный, постоянный рост температуры и солености в слое постоянного пикноклина [1, 5]. Гораздо меньше в литературе освещались вопросы многолетних колебаний солености Черного моря. Результаты экспедиционных наблюдений свидетельствуют, что начавшееся в 1980-х гг. снижение солености поверхностного слоя, впервые отмеченное в работе [1], завершилось в целом к 2005–2010 гг.
Начавшийся в дальнейшем общий рост содержания солей в море обсуждался специалистами большей частью в рамках научных конференций. Признаки начала осолонения бассейна можно найти лишь в отдельных работах, например на графиках временных рядов солености в работе [11, рис. 5, с. 4812]. 1
Насущная необходимость проведения более точных и обоснованных оце-нок современных региональных климатических изменений и сопоставления их с глобальными тенденциями стимулирует работы по определению характери-стик всего диапазона временной изменчивости и созданию новых версий кли-матических полей. Увеличение количества наблюдений в Черном море за по-следнее десятилетие позволяет повысить пространственное разрешение кли-матических массивов, которые имеют широкую область применения. В част-ности, оценки климатических аномалий, полученные на их основе, важны не только в качестве традиционных климатологических характеристик, а также для решения новых актуальных задач, таких как формирование общих пред-ставлений о механизмах цикла углерода в Азово-Черноморском бассейне. Целью работы является оценка климатических изменений термохалинных характеристик Черного моря в последние десятилетия на основе отклонений от нового климатического массива и сравнение их с глобальными климатиче-скими тенденциями в Мировом океане
Данные и методы исследования
Существующие климатические массивы Черного моря рассчитывались на основе данных для различных исторических периодов: СО ГОИН ‒ до 1977 г., MEDATLAS ‒ до 1997 г., МГИ-2004 – для 1923‒2004 гг., SeaDataNet – для 1955‒1994 гг., 1995‒2019 гг. и 1955‒2019 гг., из списка массивов WOA-2018 наиболее близки к современности периоды 1981‒2010 и 2005‒2017 гг. Для нового климатического массива (МГИ-2024) был выбран период 1950‒2023 гг., который охватывает два климатических периода Всемирной ме-теорологической организации (ВМО): 1961‒1990 гг. и 1991‒2020 гг., а также близок к периодам количественных оценок долгопериодных изменений в Ми-ровом океане из отчета Межправительственной группы экспертов по измене-нию климата (МГЭИК) 6. Существующие климатические массивы Черного моря кроме различных периодов осреднения имеют и различное пространственное разрешение: СО ГОИН ‒ 2/3° × 1° (40′ × 60′, 74 × 78 км), МГИ-2004 ‒ комбинированную сетку 2/3°× 1° (40′ × 60′, 74 × 78 км) и 1/3° × 1/5° (20′ × 30′, 37 × 39 км – для более обеспеченных районов), WOA-2018 ‒ 1° × 1° (111 × 78 км) и 1/4° × 1/4° (15′ × × 15′, 28 × 19 км), SeaDataNet ‒ 1/8° × 1/8° (7,5′ × 7,5′, 14 × 10 км), MEDATLAS ‒ 958 неравномерно расположенных узлов. Для создания массива МГИ-2024 была выбрана сетка 1/6° × 1/4° (10′ × 15′, 19 × 19 км) как компромисс между стремлением к более высокому, равномерному пространственному разреше-нию и необходимостью учета значительной разности в количестве данных между северной и южной частями моря (рис. 1). Основой массива МГИ-2024 послужили 123533 вертикальных профиля температуры и солености, собранные для периода 1950‒2023 гг. из банка оке-анографических данных Морского гидрофизического института РАН (БОД МГИ) 7, информационных ресурсов SeaDataNet 8 и баз данных буев-профиле меров Argo 9. Все профили температуры и солености прошли контроль качества на основе стандартных океанографических тестов и статистических критериев (3σ). Для расчета климатических полей в глубинных слоях использовались данные CTD-зондов (начиная с 1990-х гг.) и буев Argo после 2010 г. (когда стабильность измерительных датчиков солености на протяжении длительного дрейфа значительно улучшилась), всего 28885 станций для данного периода.
Р и с. 1. Количество гидрологических станций в Черном море за период 1950‒2023 гг. в квад-
ратах 2/3° × 1° (40′ × 60′)
F i g. 1. Amount of oceanographic stations in the Black Sea in the 2/3° × 1° (40′ × 60′) “quadrants”
over 1950‒2023
Методическая основа расчета существующих климатических массивов также различна: в массиве СО ГОИН использовались сплайн-функции и стандартные статистические методы, в WOD-18 и МГИ-2004 ‒ метод последовательных приближений [13, 14], в MEDATLAS [15] и SeaDataNet [16] (divand вер. 2.6.4) – вариационные обратные методы.
Методика расчета климатического массива МГИ-2024 состояла в последовательном выполнении трех этапов.
На первом, самом длительном этапе для регуляризации пространственновременной неоднородности исходных данных и фильтрации мезомасштабной изменчивости формировался начальный массив среднедекадных (10 сут) значений для всего периода наблюдений на сетке 10′ × 15′ [17]. Использовался метод оптимальной интерполяции 10 [18] с допущением изотропности пространственной коррелированности термохалинных полей в Черном море [19,20]и автокорреляционной функции из работы [19]. В сравнении с исходнойинформацией (рис. 2, а) интерполированные данные имеют более равномерное распределение, тем не менее периоды до 1957 г. и 1997‒2013 гг. остаются наименее обеспеченными данными наблюдений. Относительная доля покры-тия акватории Черного моря данными, сведенными в узлы сетки 10′ × 15′, в эти годы не превышает 10‒15% в месяц (рис. 3).
Р и с. 2. Количество гидрологических станций в Черном море за период 1950‒2023 гг.: распре-деление по годам и месяцам – а, по месяцам – b – c
F i g. 2. Amount of oceanographic stations in the Black Sea over 1950‒2023: distribution by years and months – а, months – b and depth – c
На втором этапе по среднедекадным величинам в узлах сетки рассчитыва-лись среднемесячные значения за каждый год, затем вычислялись климатиче-ские среднемесячные значения как средние арифметические из имеющихся в период 1950‒2023 гг. На третьем этапе полученные средние поля сглаживались гауссовским фильтром с радиусом 3‒5 узлов сетки с 2‒6 итерациями в зависимости от обес-печенности данными и уровня внутрисезонной изменчивости. Результирующий климатический массив содержит среднемесячные поля температуры и солености (до 350 м) и среднегодовые поля (начиная с 400 м) на 67 горизонтах: через 5 м в слое 0–100 м с последовательным увеличением далее вертикального шага от 10 до 200 м. Климатический атлас и цифровой
массив размещены на сайте БОД МГИ 11 (для открытого доступа с 01.01.2025 г.).
Р и с. 3. Относительная доля покрытия акватории Черного моря (%) в месяц данными наблюдений
температуры и солености, сведенными на сетку 10´ × 15´ методом оптимальной интерполяции
F i g. 3. Relative share of monthly coverage (%) of the Black Sea water area by temperature and salinity
observation data reduced to a 10´ × 15´ grid by the optimal interpolation method
Т а б л и ц а 1
T a b l e 1
Качественные оценки различий пространственной структуры полей температуры воды для февраля и августа в массивах МГИ-2004,
WOD-18, SeaDataNet в сравнении с массивом МГИ-2024
Qualitative assessments of distinctions in spatial structure of water temperature fields for February and August in the MHI-2004, WOD-18
and SeaDataNet arrays as compared to the MHI-2024 array
П р и м е ч а н и е: здесь и в табл. 2 знак + означает качественное соответствие пространственной структуры полей и близкие количественные значения; × ‒ качественное соответствие пространственной структуры полей с существенной разницей количественных значений; ‒ несоответствие пространственной структуры полей и количественных значений.
N o t e : here and in table 2, + means qualitative correspondence between the field spatial structures and the close quantitative values; × – qualitative correspondence between the field spatial structures and the significant difference of quantitative values; ‒ – discrepancy between the field spatial structures and the quantitative values.
Сравнение массива МГИ-2024 с имеющимися аналогами показывает, что их отличия в пространственной структуре гидрологических полей (расположение минимумов и максимумов, сезонная конфигурация циклонических круговоротов) не имеют явно выраженного систематического характера, они различны по сезонам года и глубинам. В табл. 1, 2 представлены качественные оценки различий между массивами на примере февраля и августа как центральных месяцев гидрологических сезонов. Несмотря на практически одинаковый период осреднения с SeaDataNet, массив МГИ-2024 в целом имеет большее сходство с WOD-18 и МГИ-2004, хотя исторические периоды в них совпадают лишь частично. Скорее всего, это обусловлено большей традиционностью подходов при создании указанных массивов, чем при создании SeaDataNet. Учитывая то обстоятельство, что благодаря международному обмену гидрометеорологической информацией набор доступных исходных океанографических данных практически одинаков, выбор методики вычислений является определяющим фактором для воспроизведения особенностей пространственной структуры полей.
Т а б л и ц а 2
T a b l e 2
Качественные оценки различий пространственной структуры полей солености для февраля и августа в массивах МГИ-2004, WOD-18,
SeaDataNet в сравнении с массивом МГИ-2024
Qualitative assessments of distinctions in spatial structure of salinity fields for February and August in the MHI-2004, WOD-18 and SeaDataNet arrays
as compared to the MHI-2024 array
Отдельно следует отметить проблему надежности количественных оценок в глубинных слоях Черного моря, где пространственно-временная изменчивость термохалинных характеристик резко снижается. Среднеквадратические отклонения рядов температуры и солености для всего периода наблюдений, начиная с нижней части основного пикноклина, не превышают 10–1°С и единиц солености, а для отдельных судовых съемок или периодов работы конкретных буев-профилемеров они находятся в пределах 10–3‒10–2°С и единиц солености. При такой однородности термохалинных полей инструментальные и систематические погрешности измерений сопоставимы с естественной изменчивостью, при этом влияние выбросов или несвоевременности поверки приборов резко возрастает. Выбор достоверных по метрологическим стандартам данных глубоководных измерений очень субъективен, а жесткая фильтрация значений уменьшает их количество, необходимое для надежных оценок средних вели-чин. В связи с этим во всех рассматриваемых массивах, включая МГИ-2024, пространственная структура средних термохалинных полей на глубинах 1000 м может рассматриваться лишь как ориентировочная. Это относится также и к среднегодовым полям, не говоря уже о среднемесячных значениях, кото-рые представлены в WOD-18 и SeaDataNet. Наибольшую достоверность имеют только осредненные по всей глубоководной акватории вертикальные профили из тщательно отфильтрованных данных, полученных современными измери-тельными средствами.
Еще одна проблема, часто возникающая при расчетах климатических мас-сивов, ‒ появление искусственных вертикальных инверсий при несогласован-ном пространственном сглаживании полей на различных горизонтах. При со-здании массива МГИ-2024 для устранения подобных артефактов на третьем этапе расчетов применялась итерационная процедура контроля наличия инвер-сий плотности с последующим увеличением/уменьшением радиуса и количе-ства итераций сглаживания на различных горизонтах. На основе отклонений исходных данных и среднедекадных значений от климатических полей были рассчитаны оценки интенсивности временной из-менчивости для различных масштабов:
–сезонной изменчивости 𝑫[𝑿𝑚𝑐]
,–межгодовой – междесятилетней изменчивости 𝑫[𝑿𝑚′ ]
,–синоптической изменчивости 𝑫[𝑿𝑠′ ],
–мезомасштабной изменчивости 𝑫[𝑿′] −(𝑫[𝑿𝑚′ ]+𝑫[𝑿𝑠′ ])
,–внутрисезонной изменчивости 𝑫[𝑿′], под которой подразумевается об-щая изменчивость за вычетом сезонного хода, т. е. суммы мезомасштабной, синоптической и более низкочастотной (от межгодовой до междесятилетней) изменчивости. Здесь
𝑫 – оператор дисперсии;
𝑿 – исходные данные измерений;
𝑿𝑚𝑐 – климатический среднемесячный сезонный ход;
𝑿𝑚′ =𝑴[𝑿𝑑′ ] – среднемесячные аномалии,
𝑴 – оператор математического ожидания,
𝑿𝑑′ =𝑿𝑑−𝑿𝑚𝑐365 – среднедекадные аномалии (от климатического сезон-ного хода и линейного тренда (на глубинах >100 м)),
𝑿𝑑 – среднедекадные значения (за 10 сут),
𝑿𝑚𝑐365 – климатический среднемесячный сезонный ход, аппроксимиро-ванный на каждый день года двумя гармониками;
𝑿𝑠′ =𝑿𝑑′ −𝑿𝑚′ – синоптические аномалии,
𝑿𝑑′ =𝑿𝑑−𝑿𝑚𝑐365 – среднедекадные аномалии (от климатического сезон-ного хода и линейного тренда (на глубинах >100 м)).
Оценки интенсивности межгодовой – междесятилетней изменчивости необходимы для определения значимости долгопериодных климатических аномалий, оценки общей внутрисезонной изменчивости ‒ для фильтрации измеренных и рассчитанных значений, оценки синоптической и мезомасштаб-ной изменчивости могут учитываться при исследованиях процессов соответ-ствующих масштабов.
Обсуждение результатов
Среднее по Черному морю вертикальное распределение оценок временной изменчивости температуры воды (рис. 4, a), как и описывалось ранее в литера-туре [21], характеризуется одним максимумом: для сезонного хода ‒ на по-верхности моря, для остальных диапазонов изменчивости ‒ в слое сезонного термоклина. Для солености (рис. 4, b) все виды временной изменчивости имеют два максимума: первый ‒ на поверхности моря и второй ‒ в основном галоклине. По сравнению с работой [21] возросла оценка амплитуды сезонного хода солености в поверхностном слое моря, а также увеличилась оценка вклада мезомасштабной изменчивости температуры и солености, что связано, скорее всего, с тем, что ранее она определялась по достаточно небольшому количе-ству многосуточных станций. Пространственное распределение сезонной из-менчивости в Черном море соответствует традиционным представлениям [1, 21], в новых оценках более детально представлена южная часть моря (рис. 5).
Р и с. 4. Вертикальное распределение средних по Черному морю оценок временной изменчиво-сти различных масштабов для температуры воды (a) и солености (b)
F i g. 4. Vertical distribution of the Black Sea average estimates of temporal variability of different scales for water temperature (a) and salinity (b)
Р и с. 5. Пространственное распределение оценок временной изменчивости на поверхности моря: сезонное (a) и внутрисезонное (c) СКО температуры воды; сезонное (b) и внутрисезонное (d) СКО солености
F i g. 5. Spatial distribution of temporal variability estimates on the sea surface: seasonal (a) and intra-seasonal (c) water temperature SD; seasonal (b) and intra-seasonal (d) salinity SD
Для оценки масштаба региональных климатических изменений были рас-считаны среднемесячные и среднегодовые аномалии температуры и солености относительно климатического сезонного хода в узлах регулярной сетки мас-сива МГИ-2024 (рис. 6, 7). Отношение текущих аномалий к СКО межгодовой – междесятилетней изменчивости характеризует относительную интенсивность климатических изменений. После относительного похолодания 1980‒1990-х гг. в поле температуры вод Черного моря преобладают положительные среднегодовые аномалии (рис. 6, a). В поверхностном слое превышение межгодового СКО (1,0°С) в отдельные годы отмечается с 2000 г., после 2015 г. потепление уже устойчиво превышает сред-ний фон межгодовой изменчивости. На горизонте 50 м (ХПС) превышение ано-малиями температуры межгодового СКО (0,6°С) в отдельные годы начинает проявляться с 2010 г., устойчиво ‒ с 2015 г., что часто отмечается в литературе как выход ХПС за границы изотермы 8°С. Следует отметить, что превышение температуры ядра ХПС 8°С не является чрезвычайно редким явлением, време-нами оно происходило и ранее (в конце 1930-х и в 1962‒1972 гг.). Также начиная с 2015 г. устойчивое превышение межгодового СКО (0,2°С) наблюдается на горизонте 100 м. Глубже 150 м продолжается устойчи-вый многолетний рост температуры воды, прослеживаемый с самого начала океанографических наблюдений в Черном море. Наибольший сезонный рост температуры в поверхностных слоях происходит в летне-осенний период, ко-гда скорость потепления в 1,5‒2 раза выше, чем в зимне-весенний сезон (рис. 7, a).
Р и с. 6. Временной ход средних по Черному морю среднегодовых аномалий от климатического сезонного хода за период 1950‒2023 гг. на различных горизонтах: для температуры воды (a) и солености (b). Тонкие штриховые линии и символы отображают значения аномалий, жирные линии – аппроксимацию полиномами; разными цветами выделены отдельные горизонты
F i g. 6. Time-series of the Black Sea average annual anomalies relative to climatic seasonal variations at different depths for 1950–2023: water temperature (a) and salinity (b). Thin dashed lines and symbols show the anomaly values, thick lines – the polynomial approximation; individual depths are highlighted in different colors
После периода распреснения поверхностных слоев Черного моря в 1980‒2010 гг. примерно с 2010–2012 гг. наблюдается резкий рост солености (рис. 6, b). Среднегодовые аномалии тем не менее пока еще не превышают межгодового СКО солености (0,4) и сопоставимы по величине с положитель-ными аномалиями 1950‒1970 гг. Качество измерения солености в гидрологи-ческих съемках 1950-х гг. может вызывать сомнения, тем не менее измерения на морских гидрометеостанциях также свидетельствуют о высоких значениях солености в тот период.
Р и с. 7. Временной ход средних по Черному морю среднемесячных аномалий от климатического сезонного хода за период 1950‒2023 гг. на поверхности моря в центральные месяцы гидрологических сезонов года: для температуры воды (a) и солености (b). Тонкие штриховые линии и символы отображают значения аномалий, жирные линии – аппроксимацию полиномами, разными цветами выделены отдельные месяцы
F i g. 7. Time-series of the Black Sea average monthly anomalies relative to climatic seasonal variations on the sea surface in the mid months of hydrological seasons for 1950–2023: water temperature
(a) and salinity (b). Thin dashed lines and symbols show the anomaly values, thick lines – the polynomial approximation; individual months are highlighted in different colors
Межгодовые – междесятилетние тенденции для ХПС (горизонт 50 м) и поверхностного слоя аналогичны, в основном галоклине (≥ 75 м) продолжается постоянное долговременное увеличение солености. Наибольший сезонный рост солености в поверхностных слоях происходит весной и осенью, в месяцы положительной фазы водного баланса бассейна, что свидетельствует о его общем снижении и переходе региона к более засушливым условиям (рис. 7, b).
Заключение
По сравнению с глобальными оценками скорости климатического потеп-ления за период 1950‒2020 гг. линейный тренд роста температуры в поверх-ностном слое Черного моря (0,2°С/10 лет) в целом выше среднего по Миро-вому океану. По этому показателю Черное море относится к районам с повы-шенной скоростью потепления, таким как тропические части Атлантики, Ин-дийского океана и западной половины Тихого океана. В то же время черно-морский тренд за 70-летний период не достигает таких высоких показателей, как в арктических морях, в зоне взаимодействия Гольфстрим-Лабрадорское те-чение или в Фолклендском течении. В период 1980‒2020 гг. рост поверхност-ной температуры в Черном море значительно усилился и составил 0,5°С/10 лет, уступая только трендам в арктических районах. По сравнению с глобальными климатическими тенденциями в изменениях солености за период 1950‒2020 гг. черноморский тренд в поверхностном слое 0,03/10 лет соответствует положительным трендам в районах с высокой соле-ностью, в частности в крупномасштабных субтропических круговоротах. Та-кая скорость резкого осолонения, как в Черном море в период 2000‒2020 гг. (0,18/10 лет), в целом не характерна для океана. Подобные быстрые процессы присущи внутренним морям с ограниченным внешним водообменом, сильно зависящим от регионального баланса пресных вод. В последовательности междесятилетних колебаний общего гидрологиче-ского состояния Черного моря наступившая теплая и соленая фаза аналогична условиям 1960‒1970 гг., но с большей амплитудой колебаний. И текущее со-стояние, и период 1960‒1970 гг., в свою очередь, следуют за предшествую-щими им более холодными и менее солеными фазами.
1. Гертман И. Ф. Термохалинная структура вод моря // Гидрометеорология и гидрохимияморей СССР. Т. IV. Черное море. Вып. 1 : Гидрометеорологические условия / под ред.А. И. Симонова, Э. Н. Альтмана. Санкт-Петербург : Гидрометеоиздат, 1991. С. 146–195.
2. NOAA Atlas NESDIS 81. World Ocean Atlas 2018. Volume 1: Temperature / R. A. Locarnini[et al.]; techn. ed. A. Mishonov. Silver Spring, MD, USA : NOAA. 2019. 52 p.https://data.nodc.noaa.gov/woa/WOA18/DOC/woa18_vol1.pdf
3. NOAA Atlas NESDIS 82. World Ocean Atlas 2018. Volume 2: Salinity / M. M. Zweng [et al.];techn. ed. A. Mishonov. Silver Spring, MD, USA : NOAA, 2019. 50 p.https://data.nodc.noaa.gov/woa/WOA18/DOC/woa18_vol2.pdf
4. Digital atlas and evaluation of the influence of inter-annual variability on climate analyses /A. M. Suvorov [et al.] // Oceans 2003. Celebrating the Past … Teaming Toward the Future. SanDiego, CA, USA. IEEE, 2003. Vol. 2. P. 990‒995. (IEEE Cat. No. 03CH37492).https://doi.org/10.1109/OCEANS.2003.178468
5. Полонский А. Б., Шокурова И. Г., Белокопытов В. Н. Десятилетняя изменчивость температуры и солености в Черном море // Морской гидрофизический журнал. 2013. № 6.С. 27–41. EDN TGIIVH.
6. Black Sea thermohaline properties: Long-term trends and variations / S. Miladinova [et al.] //Journal of Geophysical Research: Oceans. 2017. Vol. 122, iss. 7. P. 5624‒5644.https://doi.org/10.1002/2016JC0126447.Полонский А. Б., Серебренников А. Н. Изменение характера температурных аномалий поверхности Черного моря в период потепления конца 20-го ‒ начала 21-го вв. // Исследование Земли из космоса. 2023. № 6. С. 118‒132. EDN DGILDM.doihttps://doi.org/10.31857/S0205961423060064
7. P. 5624‒5644.https://doi.org/10.1002/2016JC0126447.Полонский А. Б., Серебренников А. Н. Изменение характера температурных аномалий поверхности Черного моря в период потепления конца 20-го ‒ начала 21-го вв. // Исследование Земли из космоса. 2023. № 6. С. 118‒132. EDN DGILDM.doihttps://doi.org/10.31857/S0205961423060064
8. Белокопытов В. Н. Межгодовая изменчивость обновления вод холодного промежуточного слоя Черного моря в последние десятилетия // Морской гидрофизический журнал. 2010. № 5. С. 33–41. EDN TOERWX.
9. Untangling spatial and temporal trends in the variability of the Black Sea Cold Intermediate Layer and mixed Layer Depth using the DIVA detrending procedure / A. Capet [et al.] // Ocean Dynamics. 2014. Vol. 64, iss. 3. P. 315–324. https://doi.org/10.1007/s10236-013-0683-4
10. Formation and changes of the Black Sea cold intermediate layer / S. Miladinova [et al.] // Progress in Oceanography. 2018. Vol. 167. P. 11‒23. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2018.07.002
11. Stanev E. V., Peneva E., Chtirkova B. Climate Change and Regional Ocean Water Mass Disappearance: Case of the Black Sea // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2019. Vol. 124, iss. 7. P. 4803‒4819. https://doi.org/10.1029/2019JC015076
12. Полонский А. Б., Новикова А. М. Долгопериодная изменчивость характеристик холодного промежуточного слоя в Черном море и ее причины // Метеорология и гидрология. 2020. № 10. С. 29‒37. EDN YCSZMV.
13. Cressman G. P. An Operational Objective Analysis Scheme // Monthly Weather Review. 1959. Vol. 87, iss. 10. P. 367‒374. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1959)087<0367:AOOAS>2.0.CO;2
14. Barnes S. L. A Technique for Maximizing Details in Numerical Weather Map Analysis // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 1964. Vol. 3, iss. 4. P. 396‒409. https://doi.org/10.1175/1520-0450(1964)003<0396:ATFMDI>2.0.CO;2
15. A numerically efficient data analysis method with error map generation / M. Rixen [et al.] // Ocean Modelling. 2000. Vol. 2, iss. 1–2. P. 45–60. https://doi.org/10.1016/S1463- 5003(00)00009-316.
16. divand-1.0: n-dimensional variational data analysis for ocean observations / A. Barth [et al.] // Geoscientific Model Development. 2014. Vol. 7, iss. 1. P. 225‒241. https://doi.org/10.5194/gmd-7-225-2014
17. Белокопытов В. Н. Ретроспективный анализ термохалинных полей Черного моря на основе методов эмпирических ортогональных функций // Морской гидрофизический журнал. 2018. № 5. С. 412–421. EDN YMQLYT. https:// doi.org/10.22449/0233-7584-2018-5- 412-421
18. Bretherton F. P., Davis R. E., Fandry C. B. A technique for objective analysis and design of oceanographic experiments applied to MODE-73 // Deep Sea Research and Oceanograpic Abstracts. 1976. Vol. 23, iss. 7. P. 559–582. https://doi.org/10.1016/0011-7471(76)90001-2
19. Григорьев А. В., Иванов В. А., Капустина Н. А. Корреляционная структура термохалинных полей Черного моря в летний сезон // Океанология. 1996. Т. 36, № 3. С. 364–369.
20. Полонский А. Б., Шокурова И. Г. Статистическая структура крупномасштабных полей температуры и солености в Черном море // Морской гидрофизический журнал. 2008. № 1. С. 51–65. EDN YORJZR.
21. Иванов В. А., Белокопытов В. Н. Океанография Черного моря. Севастополь, 2011. 212 c. EDN XPERZR.
