Izvestiya, Atmospheric and Oceanic PhysicsIzvestiya, Atmospheric and Oceanic PhysicsИзвестия РАН. Физика атмосферы и океана0002-35153034-6487The Russian Academy of Sciences65828410.31857/S0002351523050048UERKYYArticlesСтатьиAnalysis of the Features of Water Circulation in the Northern Part of the Black Sea for Different Seasons on the Basis of the Results of Numerical Modeling with the Assimilation of the Data of Hydrological Surveys in 2016Анализ особенностей циркуляции вод в северной части черного моря для различных сезонов по результатам численного моделирования с усвоением данных гидрологических съемок 2016 г.DemyshevS. G.ДемышевС. Г.demyshev@gmail.comEvstigneevaN. A.ЕвстигнееваН. А.naevstigneeva@yandex.ruMarine Hydrophysical Institute RASМорской гидрофизический институт РАН0109202359563564820022025Copyright ©; 2023, С.Г. Демышев, Н.А. ЕвстигнееваCopyright ©; 2023, С.Г. Демышев, Н.А. Евстигнеева2023С.Г. Демышев, Н.А. ЕвстигнееваС.Г. Демышев, Н.А. Евстигнееваhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://journals.eco-vector.com/0002-3515/article/view/658284

The analysis of the dynamic and energy characteristics of water circulation in the northern part of the Black Sea was performed on the basis of the assimilation in the numerical model of the data of three hydrological surveys in 2016, carried out on expeditions of 87, 89 and 91 cruises of the R/V Professor Vodyanitsky (summer, autumn and autumn-winter seasons). Numerical experiments were implemented on a horizontal grid (~1.6 km × ~1.6 km) with 27 vertical horizons and an atmospheric effect close to the real one was used. A procedure of assimilation of the observational data was based on the Kalman filter, taking into account the heterogeneity and nonisotropy of the errors of the estimates of the temperature and salinity fields. The integral energy terms in the kinetic and potential energy budget equations for three seasons were estimated. In the summer season, there was a slight weakening of the RC and the main mechanism for the formation of anticyclonic eddies near Sevastopol and near the southeastern shores of Crimea was baroclinic instability of the current (as evidenced by the increase in the slope of isopycnical surfaces and negative values of the work of the buoyancy force). An anticyclonic eddy near Yalta with a radius of about 25 km was generated due to the development of shear instability of the current. In the autumn season, the RC jet was pressed to the shore and there was a decrease in the number of eddies in comparison to the summer season. The formation of anticyclonic eddies with a radius of about 35–40 km in the western part of the region was caused by barotropic instability of the current, the formation of eddies along the Crimean coast – by baroclinic instability. In the autumn-winter season, the RC had a pronounced jet character and there was an increase in the processes of baroclinic instability with the generation of eddies of different scales between the coast and the RC, as well as in the area, located between 31.5 and 33° E, with the weakening of the wind effect. During all seasons, small-scale anticyclonic and cyclonic eddies could be generated along the western and eastern coast of Crimea in the upper layer when current flowed around the coastline and inhomogeneities of the bottom topography under the action of weak winds.

В работе проведен анализ динамических и энергетических характеристик циркуляции вод в северной части Черного моря на основе усвоения в численной модели данных трех гидрологических съемок 2016 г., выполненных в экспедициях 87, 89 и 91 рейсов НИС “Профессор Водяницкий” (летний, осенний и осенне-зимний сезоны). В расчетах использовалось высокое пространственное разрешение (~1.6 км по горизонтали и 27 горизонтов по вертикали) и атмосферное воздействие, близкое к реальному. Процедура ассимиляции данных наблюдений основана на фильтре Калмана с учетом неоднородности и неизотропности ошибок оценок полей температуры и солености. Оценены интегральные энергетические слагаемые в уравнениях бюджета кинетической и потенциальной энергии для трех сезонов. В летний сезон наблюдалось некоторое ослабление ОЧТ и основным механизмом формирования антициклонических вихрей вблизи г. Севастополь и у юго-восточных берегов Крыма являлась бароклинная неустойчивость течения (о чем свидетельствовали увеличения наклона изопикнических поверхностей и отрицательные значения работы силы плавучести). Антициклонический вихрь вблизи г. Ялта с радиусом около 25 км генерировался вследствие развития сдвиговой неустойчивости течения. В осенний сезон струя ОЧТ была прижата к берегу и отмечалось снижение количества вихрей по сравнению с летним сезоном. Образование антициклонических вихрей с радиусами около 35–40 км в западной части области было обусловлено баротропной неустойчивостью течения, формирование вихрей вдоль Крымского побережья – бароклинной неустойчивостью. В осенне-зимний сезон ОЧТ имело ярко выраженный струйный характер и при ослаблении ветрового воздействия наблюдалось усиление процессов бароклинной неустойчивости с генерацией вихрей разных масштабов между берегом и ОЧТ, а также в области, расположенной между 31.5 и 33° в.д. В течение всех сезонов вдоль западного и восточного побережья Крыма при действии слабых ветров могли генерироваться антициклонические и циклонические вихри малых масштабов в верхнем слое при обтекании береговой линии и неоднородностей рельефа дна.

Black Seanumerical modelinghigh spatial resolutionobservational data assimilationmesoscale and submesoscale eddiesЧерное моречисленное моделированиевысокое пространственное разрешениеассимиляция данных наблюдениймезомасштабные и субмезомасштабные вихриАгошков В.И., Пармузин Е.И., Шутяев В.П. Ассимиляция данных наблюдений в задаче циркуляции Черного моря и анализ чувствительности ее решения // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49. № 6. С. 643–654.Артамонов Ю.В., Алексеев Д.В., Шутов С.А. и др. Динамика и структура вод северо-западной части Черного моря в сентябре 2013 г. // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2017. № 1. С. 4–14.Артамонов Ю.В., Алексеев Д.В., Кондратьев С.И. и др. Гидрологические условия в западной части Черного моря в ноябре 2015 года (по материалам 81-го рейса НИС “Профессор Водяницкий”) // Морской гидрофизический журн. 2016. № 4. С. 64–78.Артамонов Ю.В., Скрипалева Е.А., Алексеев Д.В. и др. Гидрологические исследования в северной части Черного моря в 2016 г. (87, 89 и 91-й рейсы НИС “Профессор Водяницкий”) // Морской гидрофизический журн. 2018. Т. 34. № 3. С. 247–253.Артамонов Ю.В., Алексеев Д.В., Скрипалева Е.А. и др. Особенности сезонной и синоптической изменчивости структуры вод в зоне Основного Черноморского течения в осенне-зимний период 2016 г. // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2018. № 1. С. 32–43.Артамонов Ю.В., Федирко А.В., Скрипалева Е.А. и др. Структура вод в зоне Основного Черноморского течения весной и летом 2017 г. (94-й, 95-й рейсы НИС “Профессор Водяницкий”) // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2019. № 1. С. 16–28.Артамонов Ю.В., Скрипалева Е.А., Федирко А.В. и др. Циркуляция вод в северной части Черного моря летом – зимой 2018 года // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. 2020. № 1. С. 69–90.Беляев К.П., Танажура К.А.С., Тучкова Н.П. Сравнение методов усвоения данных буев “АРГО” в гидродинамической модели океана // Океанология. 2012. Т. 52. № 5. С. 643–653.Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. IV. Черное море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия. С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1991. 428 с.Демышев С.Г. Численная модель оперативного прогноза течений в Черном море // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. С. 137–137.Демышев С.Г. Энергетика климатической циркуляции Черного моря. Ч.I. Дискретные уравнения скорости изменения кинетической и потенциальной энергий // Метеорология и гидрология. 2004. № 9. С. 65−80.Демышев С.Г., Евстигнеева Н.А., Алексеев Д.В. и др. Анализ динамических и энергетических характеристик циркуляции вод у берегов Западного Крыма на основе ассимиляции данных наблюдений в численной модели динамики Черного моря // Морской гидрофизический журн. 2021. Т. 37. № 1(217). С. 23–40.Дианский Н.А., Фомин В.В., Коршенко Е.А., Кабатченко И.М. Система морских ретроспективных расчетов и прогнозов гидрометеорологических характеристик Азовского моря и Керченского пролива // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Геоинформационные технологии и космический мониторинг. 2020. Т. 2. С. 131–140.Дорофеев В.Л., Коротаев Г.К. Ассимиляция данных спутниковой альтиметрии в вихреразрешающей модели циркуляции Черного моря // Морской гидрофизический журн. 2004. № 1. С. 52–68.Зацепин А.Г., Баранов В.И., Горбацкий В.В. и др. Черноморский полигон ИО РАН и перспектива его использования для решения задач прибрежной оперативной океанографии // Мезомасштабные и субмезомасштабные процессы в гидросфере и атмосфере МСП–2018. 2018. С. 139–142.Зацепин А.Г., Горбацкий В.В., Мысленков С.А. и др. Сравнение характеристик течений, измеренных КВ и СВЧ радиолокаторами на гидрофизическом полигоне ИО РАН в Черном море, с данными ADCP и дрифтеров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 7. С. 250–266.Иванов В.А., Белокопытов В.Н. Океанография Черного моря. Севастополь: НПЦ “ЭКОСИ-Гидрофизика”, 2011. 212 с.Зеленько А.А., Вильфанд P.М., Реснянский Ю.Д. и др. Система усвоения океанографических данных и ретроспективный анализ гидрофизических полей Мирового океана // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 4. С. 501–513.Кныш В.В., Коротаев Г.К., Мизюк А.И., Саркисян А.С. Усвоение гидрологических наблюдений для расчета течений в морях и океанах // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 1. С. 67–85.Кныш В.В., Моисеенко В.А., Чернов В.В. Некоторые результаты четырехмерного анализа гидрофизических полей в Тропической Атлантике // Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1988. Т. 24. № 7. С. 744–752.Коротаев Г.К., Кныш В.В., Лишаев П.В. и др. Применение метода адаптивной статистики для реанализа полей Черного моря c ассимиляцией псевдоизмерений температуры и солености в модели // Морской гидрофизический журн. Т. 34. № 1. С. 40–56.Сильвестрова К.П., Мысленков С.А., Зацепин А.Г. и др. Возможности использования GPS-дрифтеров для исследования течений на шельфе Черного моря // Океанология. 2016. Т. 56. № 1. С. 159–166.Суворов А.М., Андрющенко Е.Г., Годин Е.А. и др. Банк океанологических данных МГИ НАНУ: содержание и структура баз данных, система управления базами данных // Системы контроля окружающей среды. 2003. С. 130–137.Фомин В.В., Дианский Н.А. Влияние способов усвоения спутниковых данных o температуре поверхности моря на воспроизведение гидрофизических полей Черного, Азовского и Мраморного морей в модели INMOM // Метеорология и Гидрология. 2023. Т. 48. № 2. С. 15–30.Agoshkov V.I., Gusev A.V., Diansky N.A. and Oleinikov R.V. An algorithm for the solution of the ocean hydrothermodynamics problem with variational assimilation of the sea level function data // Russian J. Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2007. V. 22. № 2. P. 133–161.Agoshkov V.I., Parmuzin E.I., Zakharova N.B., Shutyaev V.P. Variational assimilation with covariance matrices of observation data errors for the model of the Baltic Sea dynamics // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2018. V.33. № 3. P. 146–160.Fomin V.V., Diansky N.A., Korshenko E.A. et al. The Marine Hindcast and Forecast System for Diagnosis and Prediction of Hydrometeorological Characteristics of the Caspian Sea and Forecast Verification Based on Field Measurements // Russ. Meteorol. Hydrol. 2020. № 45. P. 639–649.Kaurkin M.N., Ibrayev R.A., Belyaev K.P. Assimilation of the AVISO altimetry data into the ocean dynamics model with a high spatial resolution using ensemble optimal interpolation (EnOI) // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2018. V. 54. № 1. V. 56–64.Mellor G.L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Rev.Geophys. Space Phys. 1982. V. 20. № 4. P. 851–875.NonHydrostatic SKIRON/Eta Modelling System. URL: http://forecast.uoa.gr/forecastnew.phpOke P.R., Brassington G.B., Griffin D.A., Schiller A. Ocean data assimilation: A case for ensemble optimal interpolation // Aust. Meteorol.Oceanogr. 2010. V. 59. P. 67–76.Zakharova N.B., Sheloput T.O., Lezina N.R. et al. Processing and assimilation of observation data for the hydrodynamics model of the Black Sea and the Sea of Azov // J. Physics: Conference Series. 2021. V. 2131. 022010.