Meridional mass transport of bottom water in the South Atlantic

Cover Page

Abstract


Estimates of the meridional mass transport of Antarctic Bottom Water, calculated using the coupled ocean- atmosphere model called “Earth System Model” in conjunction with the original data assimilation method are presented. We used the data of the latitudinal CTD sections of temperature and salinity of the WOCE international experiment in 1991-1995 for assimilation. Estimates of the current velocities of Antarctic Bottom Water with the assimilation of observational data are given. We used the author’s data assimilation method, which was previously referred as the generalized Kalman Filter (GKF) method. In the particular case it coincides with the classical Kalman method (EnKF). We also analyze the estimates of the mass transport by the standard dynamic scheme. It is shown that model calculations with data assimilation are qualitatively the same and are quantitatively close to the estimates of geostrophic flow transport based on the dynamic method.


About the authors

K. P. Belyaev

Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences; Dorodnicyn Computing Center, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: egmorozov@mail.ru

Russian Federation, Nakhimovsky pr. 36, Moscow; Vavilov Street, 40, Moscow

E. G. Morozov

Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences

Email: egmorozov@mail.ru

Russian Federation, Nakhimovsky pr. 36, Moscow

N. P. Tuchkova

Dorodnicyn Computing Center, Russian Academy of Sciences

Email: egmorozov@mail.ru

Russian Federation, Vavilov Street, 40, Moscow

References

  1. Arhan M., Mercier H., Bourlès B., Gouriou Y. Hydrographic section across the Atlantic at 7°30’ N and 4°30’ S // Deep-Sea Res. 1998. V. 45. P. 829–872.
  2. Jungclaus J.H., Fischer N., Haak H., Lohmann K., Marotzke J., Matei D., Mikolajewicz U., Notz D., Storch J.S. Characteristics of the ocean simulations in the Max Planck Institute Ocean Model (MPIOM) the ocean component of the MPI-Earth system model // J. Advances in Modeling Earth Systems. 2013. V. 5. № 2. P. 422–446. doi: 10.1002/jame.20023
  3. Lemarie F., Blayo E., Debreu L. Analysis of oceanatmosphere coupling algorithms: consistency and stability // Proc. Computer Science, Elsevier. 2015. International Conference on Computational Science. ICCS2015 — Computational Science at the Gates of Nature. V. 51. P. 2066–2075.
  4. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии модели климатической системы ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 164–178.
  5. Володин Е.М., Гусев А.В., Дианский Н.А., Ибраев Р.А., Ушаков К.В. Воспроизведение циркуляции мирового океана по сценарию CORE-II с помощью численных моделей // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 54. № 2. С. 97–111.
  6. Беляев К.П., Танажура К.А.С., Тучкова Н.П. Сравнительный анализ экспериментов с усвоением данных дрифтеров АРГО // Океанология. 2012. Т. 52. № 5. С. 643–653.
  7. Evensen G. Data Assimilation. The Ensemble Kalman Filter. Berlin: Springer, 2009. 307 p.
  8. Агошков В.И., Ипатова В.М., Залесный В.Б. Задачи вариационной ассимиляции данных наблюдений для моделей общей циркуляции океана и методы их решения // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 6. С. 734–770.
  9. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., Беляев К.П. Усвоение данных АРГО в модель динамики океана с высоким разрешением по методу ансамблевой оптимальной интерполяцией (EnOI) // Метеорология и Гидрология. 2016. № 7. C. 46–56.
  10. Belyaev K., Kuleshov A., Tanajura C.A.S., Tuchkova N. An optimal data assimilation method and its application to the numerical simulation of the ocean dynamics // Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems. 2018. V. 52. P. 15–25.
  11. Belyaev K., Kuleshov A., Tanajura C.A.S., Tuchkova N. A correction method for dynamic model circulations using observational data and its application in oceanography // Mathematical Models and Computer Simulations. 2016. V. 8. P. 391–400.
  12. Воеводин Вл.В., Жуматий С.А., Соболев С.И., Антонов А.С., Брызгалов П.А., Никитенко Д.А., Стефанов К.С., Воеводин Вад.В. Практика суперкомпьютера «Ломоносов». Москва: 2012. Издательский дом «Открытые системы». № 7. С. 36–39.
  13. Antonov J.I., Seidov D., Boyer T.P., Locarnini R.A., Mishonov A.V., Garci H.E., Baranova O.K., Zweng M.M., Johnson D.R. World Ocean Atlas NOAA. 2010. Atlas NESDIS V. 2 (69), Ed. S. Levitus, 184 p. U.S. Gov. Print. Off., Washington, D.C.
  14. Kalnay E., Ota Y., Miyoshi T., Liu J. A simpler formulation of forecast sensitivity to observations application to ensemble Kalman filters // Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2012. V. 64. № 1. doi: 10.3402/tellusa.v64i0.18462
  15. The international thermodynamic equation of seawater: Manual and Guide. UNESCO. 2010.
  16. Wüst G. Schichtung und Zirkulation des Atlantischen Ozeans, Das Bodenwasser und die Stratosphäre. In: A. Defant (Ed.), Wissenschaftliche Ergebnisse, Deutsche Atlantische Expedition auf dem Forschungsund Vermessungsschiff “Meteor” 1925–1927. 1936. V. 6(1). Walter de Gruyter & Co, Berlin. 411p.
  17. Zenk W., Hogg N.G. Warming trend in Antarctic Bottom Water flowing into the Brazil Basin // Deep-Sea Res. 1996. V. 43. № 9. P. 1461–1473.
  18. Morozov E., Demidov A., Tarakanov R., Zenk W. Abyssal Channels in the Atlantic Ocean Water Structure and Flows. Dordrecht: Springer. 2010. 266 p.
  19. Морозов Е.Г., Демидов А.Н., Тараканов Р.Ю. Перенос Антарктических вод в глубоководных каналах Атлантики // Доклады РАН. 2008. Т. 422. № 6. С. 815–818.
  20. Sandoval F.J., Weatherly G.L. Evolution of the deep western boundary current of Antarctic Bottom Water in the Brazil Basin // J. Phys. Oceanogr. 2001. V. 31. № 6. P. 1440–1460.
  21. Морозов Е.Г., Тараканов Р.Ю. Вытекание Антарктической донной воды из канала Вима в Бразильскую котловину // Доклады РАН. 2014. Т. 456. № 2. С. 227–230.
  22. Rhein M., Stramma L., Krahmann G. The spreading of Antarctic Bottom Water in the tropical Atlantic // Deep-Sea Res. 1998. V. 45. P. 507–527.
  23. Танажура К.А.С., Лима Л.Н., Беляев К.П. Усвоение аномалий уровня океана в гидродинамической модели HYCOM по данным наблюдений со спутников в Атлантике // Океанология. 2015. Т. 55. № 5. C. 738–750.
  24. Koltermann K.P., Sokov A.V., Tereschenkov V.P., Dobroliubov S.A., Lorbacher K., Sy A. Decadal changes in the thermohaline circulation of the North Atlantic // Deep Sea Res. II. 1999. V. 46 (1–2). P. 109–138.

Statistics

Views

Abstract - 82

PDF (Russian) - 71

Cited-By


PlumX

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Russian academy of sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies