Введение

Черное море является полузамкнутым бассейном, соединенным с Мировым океаном узким мелководным проливом с двухслойным течением. По типу вертикальной структуры течений в проливе Босфор Черное море относится к бассейнам эстуарного типа с оттоком более пресной воды в верхнем слое и притоком более соленой в нижнем. Вследствие того, что водообмен с Мировым океаном в таких морях ограничен, структура их циркуляции существенно зависит от атмосферных условий. На основе сравнительного численного анализа бюджета энергии таких полузамкнутых морей, как Средиземное, Красное, Черное и Балтийское, в работе [1] показано, что на циркуляцию в бассейне значительное влияние, помимо работы силы ветра, оказывают потоки плавучести через проливы. Качественные аспекты изменчивости течений в бассейнах авторы связывают с различиями между относительными вкладами работ силы ветра и силы плавучести в энергетический бюджет. На основе численного моделирования динамики вод Каспийского моря в работе [2] показано, что повышение уровня в 1980–1990-х гг. обусловлено изменениями объема речного стока и атмосферных условий над бассейном. Корректное воспроизведение водного баланса, определяемого атмосферным форсингом, помогло воспроизвести резкое повышение уровня (до 2.5 м) в Каспийском море. В работе [3] представлены результаты моделирования экстремальных нагонов в Азовском море. Показано, что при использовании атмосферных данных с высоким разрешением WRF (разрешение 10 км) точность воспроизведения штормовых нагонов выше, чем в данных, рассчитанных с применением форсинга ERA-Interim (разрешение 0.75°). В работе [4] на основе результатов численных экспериментов исследовано влияние на циркуляцию в Черном море таких компонентов атмосферного воздействия, как ветровой и термохалинный форсинг, и показано, что среднегодовая циклоническая завихренность поля ветра и сезонная изменчивость потока тепла из атмосферы поддерживают крупномасштабную циклоническую циркуляцию в бассейне. В работе [5] показано, что изменение интенсивности ветрового воздействия над Черным морем приводит к существенным различиям в структуре поля скорости течений: если над морем преобладает циклоническая завихренность поля ветра, то в поле скорости доминирует крупномасштабная циркуляция; если ветровое воздействие ослаблено, то формируется вихревой режим циркуляции с преобладанием мезомасштабных структур. Приведенные работы [1–5] демонстрируют значимость атмосферного воздействия при численном анализе динамики замкнутых и полузамкнутых морей. Поэтому для ретроспективного анализа циркуляции таких морей необходимо тщательно контролировать выбор данных о внешнем воздействии, особенно о ветровом напряжении. Несмотря на большое количество высококачественных реанализов Черного моря (см., например, работы [6, 7] и набор данных ^[1])), мы планируем, помимо термохалинных и гидродинамических массивов, рассчитать также энергетические характеристики циркуляции, не предоставляемые известными нам реанализами, для исследования механизмов наблюдаемых трендов изменчивости гидрофизических полей. Цель настоящей работы – валидировать результаты моделирования циркуляции Черного моря, полученные при использовании различных наборов атмосферных данных, и выбрать атмосферный форсинг для проведения ретроспективного анализа гидрофизических полей Черного моря.

Численная модель 

Для реконструкции циркуляции Черного моря использовали вихреразрешающую z-модель Морского гидрофизического института (модель МГИ) [8]. Модель основана на полной системе уравнений термогидродинамики океана в приближении Буссинеска, гидростатики и несжимаемости морской воды. Уравнение состояния представлено нелинейной зависимостью плотности от температуры и солености. Уровень моря рассчитывается из уравнения, полученного при выполнении линеаризованного кинематического условия на свободной поверхности, вертикальная скорость – из уравнения неразрывности. На твердых боковых границах для компонентов вектора скорости ставятся условия равенства нулю нормальной скорости и производной по нормали касательной скорости, для температуры и солености задано равенство нулю производных по нормали. На дне ставится условие прилипания и условие отсутствия нормальных потоков тепла и соли. В модели учитываются сток рек и водообмен через проливы, на жидких участках границы ставятся условия Дирихле. На свободной поверхности в качестве граничных условий задается напряжение трения ветра, потоки тепла из атмосферы, осадки и испарение. Кроме того, при наличии доступных данных на свободной поверхности усваивается температура поверхности моря. Вертикальное турбулентное перемешивание описано с помощью модели замыкания Меллора – Ямады [9], горизонтальная вязкость и диффузия – оператором Лапласа с постоянными коэффициентами. В начальный момент времени задаются уровень моря, его температура и соленость, горизонтальные компоненты вектора скорости. Уравнения модели, граничные условия и используемые коэффициенты подробно описаны в работе [8]. Модель МГИ реализована на сетке С [10] с разрешением 1.6 км по горизонтальным координатам. Такое разрешение является достаточным для воспроизведения мезомасштабных особенностей циркуляции и в мористой части, и прибрежной зоне Черного моря [11], так как оно меньше баротропного радиуса деформации Россби, в среднем составляющего 15–17 км, и бароклинного радиуса, который в прибрежной зоне достигает 5 км. Согласно [12] термин «мезомасштабные» в работе будет употребляться для обозначения вихревых структур с размерами 30–150 км. По вертикали заданы 27 z-горизон-
тов с шагом от 2.5 м вблизи поверхности до 200 м в глубинных слоях. Батиметрия бассейна построена по данным EMODnet ⁾ с разрешением (1/8)′.

Численные эксперименты и атмосферный форсинг

Проведено два численных эксперимента для 2016 г. с одинаковыми настройками модели, но с разным атмосферным воздействием. Начальные поля для экспериментов одинаковы и построены по данным реанализа CMEMS для Черного моря ¹⁾. Для задания температуры на поверхности моря взяты данные системы Copernicus ⁾. Температура, соленость и расходы воды в реках и проливах соответствуют среднемесячным климатическим значениям из атласа [13]. В первом эксперименте (далее – эксперимент ERA5) используются часовые данные реанализа ERA5 , предоставляемые Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды для глобального климата, с разрешением 0.25°. Во втором эксперименте (далее – эксперимент SKIRON) атмосферное воздействие включает двухчасовые данные, полученные системой моделирования SKIRON/Dust (Греция) с пространственным разрешением 0.1° [14].

Сравнительный анализ данных SKIRON и ERA5 показал существенную разницу в ветровом форсинге над Черноморским регионом. Касательные напряжения трения ветра рассчитаны по аэродинамической формуле аналогично [15] по данным о скорости ветра на высоте 10 м. Как видно из рис. 1, для обоих форсингов сильные ветры над Черным морем чаще всего (около 10 %) имеют направление между северным и северо-восточным румбами, что согласуется с климатическими оценками [15]. Такая структура полей ветра способствует формированию циклонической циркуляции вод в верхнем деятельном слое [16]. Однако максимальные значения напряжения трения ветра различаются почти в 1.4 раза и достигают 5×10^–5 Н/см², по данным ERA5, и 3.5×10^–5 Н/см², по данным SKIRON, что соответствует скоростям ветра около 23 и 18 м/с соответственно. Сопоставление с доступными наблюдениями показывает, что скорость ветра по данным ERA5 более близка к реальности. В подтверждение вышесказанного на рис. 2 представлены поля ветра 3 декабря 2016 г., построенные по данным форсингов ERA5, SKIRON и полученные в отделе дистанционных методов исследований ФГБУН ФИЦ МГИ по спутниковым данным (URL: http://dvs.net.ru/mp/data/main_ru.shtml). Видно, что участки большой скорости ветра в ERA5 (рис. 2, b) более репрезентативны.

Рис. 1. Гистограммы повторяемости, %, основных направлений и значений напряжения трения ветра τ для Черного моря в 2016 г., по данным: a – ERA5, b – SKIRON. Данные рассчитаны по скорости ветра на высоте 10 м

Fig. 1. Histograms of repeatability, %, of the wind directions and the wind stress values τ for the Black Sea in 2016: a – ERA5, b – SKIRON. The data are calculated from wind speed at a height of 10 m

Рис. 2. Примеры отображения поля скорости ветра за 3 декабря 2016 г.: a – по спутниковым данным (URL: http://dvs.net.ru/mp/ data/vel/jpg/wind/wind_nomads_2016120306.jpg); b – по данным ERA5;
c – по данным SKIRON

Fig. 2. Examples of presentation of the wind fields on 3 December 2016: a – from satellite data (http://dvs.net.ru/mp/data/vel/jpg/wind/ wind_nomads_2016120306.jpg), b – from ERA5 data, c – from SKIRON data

Рис. 3. Суммарные потоки тепла (a) и влаги (b) в 2016 г. по данным ERA5 (красные линии) и SKIRON (синие линии)

Fig. 3. Total fluxes of heat (a) and moisture (b) in 2016 according to ERA5 (red lines) and SKIRON (blue lines)

Временнáя изменчивость остальных потоков по данным форсингов ERA5 и SKIRON качественно сходна. Для средних по поверхности значений полный поток тепла (явное, скрытое тепло, длинноволновая и солнечная радиация) в течение года на 15–20 % выше по данным ERA5 (рис. 3, а). Для потока влаги (осадки минус испарение) в ERA5 зимой и осенью наблюдается увеличение количества осадков (рис. 3, b).

Результаты моделирования и валидация

В результате численных экспериментов за весь исследуемый период получены среднесуточные данные о полях температуры, солености и скорости течений, а также об уровне моря. Для валидации результатов рассчитаны среднеквадратические отклонения (СКО) модельных температуры и солености от данных натурных наблюдений, выполненных буями-профилометрами ARGO  и судовым оборудованием в 87, 89 и 91-м рейсах НИС «Профессор Водяницкий» [17] в 2016 г., предоставленных Банком океанологических данных МГИ [18] (рис. 4, табл. 1). Массив данных содержал более 200 тыс. измерений, полученных как в прибрежной зоне, так и в глубоководной части моря. Как видно из рис. 4 и табл. 1, побережье Крыма, Турции и центральная глубоководная часть моря хорошо обеспечены данными наблюдений в холодный и теплый сезоны, для побережья Северного Кавказа имеются сведения от двух буев ARGO за период осень – зима 2016 г. Отсутствуют данные для северо-западного шельфа и области Батумского антициклона.

Рис. 4. Карта станций измерений профилей температуры и солености буями ARGO и в рейсах НИС «Профессор Водяницкий» в 2016 г.

Fig. 4. Map of location the temperature and salinity measurement stations conducted by ARGO floats and R/V Professor Vodyanitsky in 2016

Таблица 1. Сведения об измерениях температуры и солености в 2016 г.

Table 1. Information about temperature and salinity measurements in 2016

Для данных, полученных от каждого буя, в каждом рейсе и по каждой модели, в точках, ближайших к станциям измерений на соответствующую дату, было проведено вертикальное осреднение профилей в шести слоях, для которых характерны особые термохалинные условия ⁵⁾: верхнем слое (0–5 м), слое сезонного термоклина (5–30 м), холодном промежуточном слое (30–100 м), слое постоянного галоклина (100–300 м), двух глубоководных слоях (300–800 м и 800–1500 м). Затем вдоль треков рассчитаны ряды отклонений температуры и солености от данных измерений и вычислены СКО. Анализ таблиц СКО для всех треков (в работе не представлены) показал, что тенденция изменения СКО в указанных слоях сохраняется для всех данных. Наибольшие отклонения от данных наблюдений получены для полей температуры в летний сезон в термоклине, для полей солености – в галоклине. Ниже глубины 300 м значения СКО малы и близки в двух экспериментах, разница между ними не превышает 0.025 °C и 0.036 ‰ для температуры и солености соответственно. Далее в табл. 2 приведены осредненные по всем трекам СКО температуры и солености для обоих экспериментов в верхнем 300‑метровом слое.

Как видно из табл. 2, во всем слое в эксперименте ERA5 значения ошибок воспроизведения температуры меньше, чем в эксперименте SKIRON. Наиболь-
шие СКО температуры в обоих экспериментах выявлены в слое 5–30 м, при этом значения СКО в эксперименте ERA5 меньше на 28 %, чем в SKIRON. Для солености разница между значениями СКО в слое 0–30 м мала и составляет около 0.03 ‰, а в слое галоклина СКО солености в эксперименте ERA5 примерно на 17 % меньше, чем в эксперименте SKIRON.

Таким образом, термохалинные характеристики в слоях постоянного галоклина и сезонного термоклина в эксперименте ERA5 ближе к данным измерений, чем в эксперименте SKIRON. Формирование сезонного термоклина обусловлено прежде всего прогревом верхнего слоя вод, следовательно, увеличенный поток тепла по данным ERA5 (см. рис. 3, а) дает более реалистичные поля температуры. Уменьшение ошибки в слое галоклина в эксперименте ERA5 может быть связано как с увеличением потока осадков в осенне-зимний период (см. рис. 3, b), так и с изменением структуры поля течений. Последнее утверждение будет проверено ниже при сравнительном анализе полей скорости течений и солености в двух экспериментах.

Таблица 2. СКО температуры и солености по результатам экспериментов ERA5 и SKIRON

Table 2. RMSE of temperature and salinity by the results of the ERA5 and SKIRON experiments

Для анализа различий между результатами экспериментов сопоставлены пространственные распределения полей течений, температуры и солености на различных горизонтах в течение года. Получено, что при расчетах с использованием данных SKIRON поля всех рассматриваемых термогидродинамических характеристик в верхнем 20‑метровом слое более гладкие, чем при расчетах с использованием форсинга ERA5.

Рассмотрим детально особенности модельных полей температуры. С января по конец апреля в эксперименте ERA5 температура воды в поверхностном слое в районе северо-западного шельфа была ниже на 3–4 °C, чем во втором эксперименте. В целом по бассейну эта разница составляла 1–2 °C на горизонте 5 м, 0.5–1 °C на горизонте 20 м. С третьей декады апреля на обоих горизонтах вода стала прогреваться быстрее в первом эксперименте, чем во втором. Согласно литературным данным ⁵⁾, в результате весенне-летнего прогрева в Черном море формируется слой термоклина с глубиной залегания летнего максимума вертикального градиента на 15–20 м [19]. Как показала валидация (табл. 2), максимальные СКО температуры выявлены в слое 5–30 м по результатам обоих экспериментов.

На рис. 5 представлены распределения температуры на горизонте 20 м на 15 июня и 15 декабря, рассчитанные в двух экспериментах. Видно, что в июне разница между значениями температуры по данным ERA5 и SKIRON для западной части бассейна в среднем составила 3–4 °C, для восточной –
 

Рис. 5. Поля температуры на горизонте 20 м 15 июня 2016 г. (a, b) и 15 декабря 2016 г. (c, d), полученные с использованием атмосферных форсингов ERA5 (a, c) и SKIRON (b, d)

Fig. 5. Temperature fields at the 20 m horizon on 15 June 2016 (a, b) and 15 December 2016 (c, d) obtained by using atmospheric forcings ERA5 (a, c) and SKIRON (b, d)

до 3 °C (рис. 5, а, b). При этом для каждого эксперимента наибольшая разница температур между западной и восточной частями бассейна наблюдалась в зонах вихревой активности и составляла 3–5 °C.

В эксперименте ERA5 к сентябрю восточная часть прогревается почти до тех же значений температуры, что и западная (20–24 °C). Для эксперимента SKIRON к середине сентября разница температур на горизонте 20 м между западной и восточной частями бассейна составила около 10 °C (22.5–24 °C в западной, 12.5–15.5 °C в восточной). С конца октября поля температуры в двух экспериментах по всему горизонту различались незначительно (на 0.5–1 °C), кроме юго-восточного района моря, где по данным эксперимента ERA5 температура была ниже на 3–4 °C вследствие воздействия циклонического мезомасштабного вихря (рис. 5, с).

Для летнего периода были проанализированы потоки тепла из атмосферы, а также проведено сравнение восстановленной температуры с данными 87-го рейса НИС «Профессор Водяницкий» (30 июня – 18 июля 2016 г.). Обнаружено, что разница в интенсивности прогрева верхнего слоя вод в двух расчетах (рис. 5, а, b) связана с различиями в величине потока коротковолновой радиации. Так, средний за июнь 2016 г. поток коротковолновой радиации на поверхности моря составил 249.51 и 187.43 Вт/м² по данным ERA5 и SKIRON соответственно. Пространственное распределение потока (рис. 6) также соответствует неравномерности распределения температуры в западной и восточной частях моря: для обоих форсингов поток коротковолновой радиации в западной части выше, чем в восточной.

Оценки отклонений от данных прямых измерений позволяют определить, какой из двух экспериментов дает результаты, более близкие к реально наблюдаемой температуре. На рис. 7 показана разница между измеренной и рассчитанной температурой на горизонте 15 м в точках выполнения станций 87-го летнего рейса НИС «Профессор Водяницкий» (см. рис. 4). Видно, что в эксперименте ERA5 отклонения температуры ниже, чем в эксперименте SKIRON: средняя по всем станциям разница почти в два раза меньше по абсолютному значению (рис. 7), а СКО в слое 5–30 м составило по данным ERA5 2.83 °C против 3.65 °C по данным SKIRON.

Рис. 6. Средние за июнь 2016 г. поля потока коротковолновой радиации SSR по данным ERA5 (a) и SKIRON (b)

Fig. 6. Monthly-mean solar radiation fields for June 2016 according to ERA5 (a) and SKIRON (b) data

Рис. 7. Разница температуры на горизонте 15 м между данными измерений в 87-м рейсе НИС «Профессор Водяницкий» и результатами численных экспериментов ERA5 (звездочки) и SKIRON (кружки)

Fig. 7. Temperature deviation between the measurement data of 87^th cruise of R/V Professor Vodyanitsky and the results of numerical experiments ERA5 (stars) and SKIRON (circles) at the 15 m horizon

Известно, что основной вклад в тепловой баланс над Черным морем дает коротковолновая радиация (с максимумом в июне) [19]. Следует ожидать, что различия в величине полного потока тепла в весенне-летний сезон по данным ERA5, наблюдаемые на рис. 3, а, также будут определяться именно этой составляющей баланса. Рис. 6 подтверждает, что коротковолновая радиация по ERA5 выше. Поскольку постановка численных экспериментов одинаковая, а различались только атмосферные потоки на свободной поверхности, то можно утверждать, что заниженные потоки коротковолновой радиации в форсинге SKIRON по сравнению с форсингом ERA5 приводят к существенной недооценке температуры в верхнем слое моря.

Анализ распределения температуры на зональном разрезе вдоль 43.5° с. ш. показал, что поля температуры в осенне-зимний период более однородны в эксперименте SKIRON, чем в эксперименте ERA5. Кроме того, при расчетах с использованием данных SKIRON температура воды в верхнем перемешанном слое в первой половине года примерно на 0.5–1.0 °C выше, чем с использованием данных ERA5. Весенний прогрев воды в эксперименте SKIRON начинается раньше, чем в эксперименте ERA5, однако с конца апреля в эксперименте ERA5 процесс интенсифицируется и вода начинает нагреваться быстрее, чем в эксперименте SKIRON. Как видно из рис. 8, а, в эксперименте ERA5 четко прослеживается формирование холодного промежуточного слоя, определяемого изотермой 8 °C, тогда как в эксперименте SKIRON по изотерме 8 °C он почти не определяется (рис. 8, b). Сопоставление модельной температуры с данными буя-профилемера ARGO 6901831 (траектория буя летом 2016 г. проходила в окрестностях 43° с. ш. – см. рис. 4) показало, что результаты эксперимента ERA5 ближе к данным наблюдений, так как отклонение модельной температуры от данных наблюдений в эксперименте ERA5 на 0.3–1 °C меньше, чем в эксперименте SKIRON (рис. 8, с). Вертикальное расположение
 

Рис. 8. Зональные разрезы полей температуры вдоль 43.5° с. ш. 15 июня 2016 г., полученные с использованием атмосферных форсингов ERA5 (a) и SKIRON (b). Разница температуры на горизонте 75 м между данными измерений буя-профилемера ARGO № 6901831 и результатами численных экспериментов ERA5 (звездочки) и SKIRON (кружки) (c)

Fig. 8. Zonal sections of temperature fields along 43.5° N for 15 June 2016 obtained by using atmospheric forcing ERA5 (a) and SKIRON (b). Temperature deviation between the measurement data of ARGO profiler float no. 6901831 and the modeling results of numerical experiments ERA5 (stars) and SKIRON (circles) (c) at the 75 m horizon

изолиний температуры в слое 50–110 м на рис. 8 указывает на наличие фронтальных зон, препятствующих горизонтальному перемешиванию, что в центральной глубоководной части моря может быть обусловлено вихревой динамикой.

Поля солености на горизонтах до 20 м, полученные по результатам двух численных экспериментов, в осенне-зимний период (январь – февраль и октябрь – декабрь) количественно и качественно похожи, различия проявляются с марта по октябрь. Так, по результатам расчетов с использованием данных ERA5 получено, что в этот период на горизонте 20 м в районах устьев рек Дуная, Днепра и Днестра наблюдаются достаточно обширные зоны вод с соленостью ниже 16 ‰, тогда как во втором эксперименте соленость выше 16.75 ‰. Кроме того, в указанный период на рассматриваемом горизонте
более соленые воды занимают бόльшую площадь по результатам расчетов с использованием данных SKIRON. Анализ потока влаги на поверхности моря (осадки минус испарение) показал, что в весенне-летний сезон данные форсингов близки (рис. 3, b), а потоки тепла и массы в устьях рек и проливах в обоих экспериментах одинаковы. Следовательно, изменение стратификации вследствие нагрева приводит к перестроению поля скорости и затем поля солености в результате адвективного переноса. Поэтому мы полагаем, что различия в пространственном распределении поля солености связаны со структурой поля течений.

Ниже горизонта 30 м поля солености различаются более существенно в течение всего расчетного периода. Как видно из табл. 2, наибольшая разница между расчетами наблюдается в слое постоянного галоклина. На рис. 9 представлены поля солености на горизонте 100 м в июне и декабре 2016 г.
Получено, что в эксперименте SKIRON соленость в зоне материкового склона выше примерно на 0.5 ‰ летом (рис. 9, b) и на 1 ‰ зимой (рис. 9, d), чем в эксперименте ERA5. В зонах действия мезомасштабных вихрей значения солености близки. К концу года перепад солености между глубоководной частью моря и присклоновой зоной в эксперименте ERA5 больше (рис. 9, e), чем по данным эксперимента SKIRON (рис. 9, f), что косвенно указывает на интенсификацию Основного Черноморского течения (ОЧТ) и формирование куполообразной структуры поля солености с повышенными значениями в центре бассейна и пониженными на периферии.

Сопоставление модельных данных и вдольтрековых измерений солености буями ARGO на горизонтах в слое постоянного галоклина показало, что данные эксперимента ERA5 точнее воспроизводят соленость. Это подтверждается анализом средних и среднеквадратических отклонений солености. В табл. 3 представлены СКО солености от данных измерений в слое 100–300 м для некоторых буев ARGO, работавших в глубоководной части (рис. 4). Для большинства буев СКО солености меньше при использовании форсинга ERA5.

На рис. 10 показана разница между измеренными и рассчитанными значениями солености на горизонте 100 м. Видно, что в мае – августе СКО солености в эксперименте ERA5 в два – три раза меньше, чем в эксперименте SKIRON, а среднее за год отклонение – примерно на 20 % меньше.

Как показал анализ, различия в пространственном распределении солености мало связаны с разницей в потоке влаги из атмосферы в двух экспериментах и, по-видимому, определяются изменением структуры поля скорости. В верхнем 20-метровом слое скорости течений и вихри с января по конец апреля 2016 г. в эксперименте SKIRON менее интенсивны, особенно в районе Анатолийского побережья и Крыма. В январе – апреле максимальные скорости в указанных районах по данным эксперимента ERA5 в 1.5 раза превышали значения по данным SKIRON (на горизонте 20 м 55–60 и 30–35 см/с соответственно) с сохраняющимися направлениями течений. Во вторую половину года в эксперименте SKIRON ОЧТ как единый круговорот не формируется, поэтому наблюдается значительная разница в локализации течений, особенно в районе формирования Севастопольского антициклона, а также в районе Анатолийского побережья. В июле – октябре максимальные значения скорости в районе
 

Рис. 9. Поля солености на горизонте 100 м 15 июня 2016 г. (a, b) и 15 декабря 2016 г. (c, d), зональный разрез поля солености вдоль 43° с. ш. на 15 декабря 2016 г. (e, f), полученные с использованием атмосферных форсингов ERA5 (a, c, e) и SKIRON (b, d, f)

Fig. 9. Salinity fields on 15 June 2016 (a, b) and 15 December 2016 (c, d) at the 100 m horizon and zonal section of the salinity field along 43°N for 15 December 2016 (e, f), obtained by using atmospheric forcing ERA5 (a, c, e) and SKIRON (b, d, f)

Таблица 3. СКО солености, рассчитанной в экспериментах ERA5 и SKIRON, от данных буев ARGO в слое 100–300 м

Table 3. RMSE salinity, calculated in the ERA5 and SKIRON experiments, from ARGO data at a depth of 100–300 m

Рис. 10. Разница солености на горизонте 100 м между данными измерений буя-профилемера ARGO 6901834 и результатами численных экспериментов ERA5 (звездочки) и SKIRON (кружки)

Fig. 10. The salinity deviation between the measurement data of ARGO profiler float 6901834 and the results of numerical experiments ERA5 and SKIRON at the 100 m horizon

Севастопольского антициклона стали различаться в два – три раза (55–60 см/с для ERA5 и 20–25 см/с для SKIRON на горизонте 20 м). А течение около побережья Турции, направленное на восток, в эксперименте SKIRON не наблюдалось.

На рис. 11 представлено изменение со временем средней кинетической энергии течений на первом z-уровне сетки модели в двух экспериментах. Так как на этом уровне в уравнения движения в качестве граничных условий входят касательные напряжения ветра, то изменение энергии течений здесь напрямую зависит от ветра. Как показано на рис. 1, по данным форсинга ERA5
 

Рис. 11. Изменение со временем средней кинетической энергии течений на верхнем горизонте, по данным экспериментов ERA5 (красная линия) и SKIRON (синяя линия)

Fig. 11. Time variability of mean current kinetic energy in the upper model horizon according to data of ERA5 (red line) and SKIRON (blue line) experiments

ветер над Черным морем был более интенсивен, чем по данным SKIRON, что и привело к увеличению скорости поверхностных течений. Поведение кривых на рис. 11 подтверждает повышение скорости течений на верхнем горизонте в эксперименте ERA5 и увеличение разницы между экспериментами во второй половине года.

Изменение структуры течений на верхних горизонтах отразилось и на интенсивности ОЧТ и мезомасштабных вихрей в глубинных слоях. На рис. 12 показаны модельные поля скорости течений на горизонте 100 м для июня и декабря 2016 г. Видно, что в июне орбитальные скорости на периферии мезомасштабных вихрей достигают 25–30 см/с в двух экспериментах (рис. 12, a, b), а интенсивность ОЧТ (скорость в стрежне и ширина течения) выше по данным эксперимента ERA5. В декабре в эксперименте ERA5 Севастопольский и Батумский антициклоны со скоростями до 36 и 28 см/с соответственно четко наблюдаются в поле течений, вблизи Анатолийского побережья также прослеживается цепочка мезомасштабных антициклонов (рис. 12, с). Во втором эксперименте на горизонте 100 м зимой количество и интенсивность мезомасштабных антициклонов на периферии ОЧТ существенно ниже, а скорость ОЧТ составляет в среднем около 10 см/с.

Рис. 12. Поля скоростей течений на горизонте 100 м 15 июня 2016 г. (a, b) и 15 декабря 2016 г. (c, d), полученные с использованием атмосферных форсингов ERA5 (a, c) и SKIRON (b, d)

Fig. 12. Current velocity fields obtained by using atmospheric forcing ERA5 (a, c) and SKIRON (b, d) at the 100 m horizon on 15 June 2016 (a, b) and 15 December 2016 (c, d)

Сопоставление полей течений (рис. 12) с полями солености (см. рис. 9) на горизонте 100 м подтверждает, что увеличение градиента солености между глубоководной и присклоновой зонами в эксперименте ERA5 зимой обусловлено более интенсивной циклонической циркуляцией вод и эволюцией мезомасштабных антициклонов на периферии ОЧТ.

Заключение

Проведено два численных эксперимента по реконструкции циркуляции Черного моря с использованием атмосферных форсингов ERA5 и SKIRON для 2016 г. Выполнена валидация результатов моделирования температуры и солености на основе данных контактных измерений, выполненных буями-про-
филемерами ARGO и в рейсах НИС «Профессор Водяницкий». Проведен сравнительный анализ гидрофизических полей, полученных в двух экспериментах.

Валидация модельных полей температуры и солености показала, что термохалинная структура вод Черного моря более точно реконструируется при использовании атмосферного форсинга ERA5. Для этого эксперимента СКО температуры в слое 5–30 м уменьшилось на 28 %, СКО солености в слое 30–100 м – примерно на 17 %.

Гидрофизические поля Черного моря для 2016 г., рассчитанные с использованием данных ERA5, отличаются от рассчитанных по данным SKIRON увеличением температуры верхнего 20-метрового слоя в весенне-летний сезон, формированием холодного промежуточного слоя, увеличением горизонтального градиента солености между периферией и центральной частью бассейна в слое постоянного галоклина, интенсификацией ОЧТ и прибрежных мезомасштабных антициклонов (Севастопольский, Батумский антициклоны, вихри Анатолийского побережья) в верхнем 300-метровом слое.

При сравнении данных форсингов для 2016 г. получено, что в ERA5 выше интенсивность ветрового воздействия в течение всего года и интенсивность коротковолновой солнечной радиации в теплый период года. По результатам эксперимента SKIRON, недостаточное количество энергии ветра и заниженный поток тепла приводят к ослаблению циклонической циркуляции Черного моря, выравниванию изопикнических поверхностей и уменьшению температуры в слое 50–150 м. Таким образом, для проведения ретроспективного анализа гидрофизических полей Черного моря целесообразно использовать атмосферный реанализ ERA5.

1. Cessi P., Pinardi N., Lyubartsev V. Energetics of semienclosed basins with two-layer flows at the strait // Journal of Physical Oceanography. 2014. Vol. 44, No. 3. P. 967–979. https://doi.org/10.1175/JPO-D-13-0129.1

2. Dyakonov G. S., Ibrayev R. A. Long-term evolution of Caspian Sea thermohaline prop-erties reconstructed in an eddy-resolving ocean general circulation model // Ocean Sci-ence. 2019. Vol. 15, iss. 3. P. 527–541. https://doi.org/10.5194/os-15-527-2019

3. Assessment of Extreme Surge Simulation Accuracy in the Sea of Azov for Various Types of Atmospheric Forcing and Ocean Model Parameters / V. Fomin [et al.] // Pro-ceedings of the 5th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management. May 3–5, 2019. Heraklion, Crete, Greece. 2019. Vol. 1. P. 340–344. https://doi.org/10.5220/0007836603400344

4. Oguz T., Malanotte-Rizzoli P., Aubrey D. Wind and thermohaline circulation of the Black Sea driven by yearly mean climatological forcing // Journal of Geophysical Re-search: Oceans. 1995. Vol. 100, iss. C4. P. 6845–6863. https://doi.org/10.1029/95JC00022

5. Демышев С. Г., Дымова О. А., Миклашевская Н. А. Пространственно-временная изменчивость гидрофизических и энергетических характеристик циркуляции Черного моря при доминировании движений разных масштабов // Океанологи-ческие исследования. 2022. Т. 50, № 3. С. 27–50. EDN VIUSLY. https://doi.org/10.29006/1564-2291.JOR-2022.50(3).2

6. Reanalysis of seasonal and interannual variability of Black Sea fields for 1993–2012 / Korotaev G. K. [et al.] // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2016. Vol. 52, iss. 4. P. 418–430. https://doi.org/10.1134/S0001433816040071

7. Acceleration of climate change in the upper layer of the Black Sea / Korotaev G. K. [et al.] // Doklady Earth Sciences. 2024. Vol. 518, iss. 1. P. 1550–1555. EDN ICHYUN. https://doi.org/10.1134/S1028334X24602797

8. Демышев С. Г. Численная модель оперативного прогноза течений в Черном море // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48, № 1. С. 137–149. EDN OOWHLL.

9. Mellor G. L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Reviews of Geophysics. 1982. Vol. 20, iss. 4. P. 851–875. https://doi.org/10.1029/RG020i004p00851

10. Arakawa A., Lamb V. R. A potential enstrophy and energy conserving scheme for the shallow water equation // Monthly Weather Review. 1981. Vol. 109, iss. 1. P. 18–36. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1981)109<0018:APEAEC>2.0.CO;2

11. Оценки параметров краевых внутренних волн в Черном море / Грузинов В. М. [и др.] // Труды Государственного океанографического института. Москва, 2018. Вып. 219. С. 205–226. EDN XSEMDZ.

12. Chelton D. B., Schlax M. G., Samelson R. M. Global observations of nonlinear mesoscale eddies // Progress in Oceanography. 2011. Vol. 91, iss. 2. Р. 167–216. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2011.01.002

13. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. 4. Черное море. Вып. 1. Гид-рометеорологические условия / Под ред. А. И. Симонова, Э. Н. Альтмана. Санкт-Петербург : Гидрометеоиздат, 1991. 429 c.

14. The regional weather forecasting system SKIRON: An overview / G. Kallos [et al.] // Proceedings of the International Symposium on Regional Weather Prediction on Paral-lel Computer Environments. October 15–17, 1997. Athens, Greece. University of Athens, 1997. P. 109–122.

15. Шокуров М. В., Шокурова И. Г. Завихренность напряжения трения ветра на поверхности Черного моря при различных ветровых режимах // Морской гидрофизический журнал. 2017. № 6. С. 13–26. EDN YLLPWM. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2017-6-13-26

16. Seasonal, interannual, and mesoscale variability of the Black Sea upper layer circula-tion derived from altimeter data / G. Korotaev [et al.] // Journal of Geophysical Re-search: Oceans. 2003. Vol. 108, iss. C4. 3122. https://doi.org/10.1029/2002JC001508

17. Гидрологические исследования в северной части Черного моря в 2016 г. (87, 89 и 91-й рейсы НИС «Профессор Водяницкий») / Ю. В. Артамонов [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2018. Т. 34, № 3. С. 247–253. EDN YNHCUP. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2018-3-247-253

18. Information resources of Marine Hydrophysical Institute, RAS: current state and de-velopment prospects / T. M. Bayankina [et al.] // Processes in GeoMedia – Volume II. Springer Geology. Springer, Cham, 2021. P. 187–197. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53521-6_22

19. Иванов В. А., Белокопытов В. Н. Океанография Черного моря. Севастополь, 2011. 212 c.