Application of statistical data analysis methods for zoning the kara sea waters

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Расположенное к северу от полярного круга Карское море характеризуется суровым климатом и покрыто льдом большую часть года. Удаленность этого района от основных океанологических научных организаций (в отличие, например, от Баренцева моря) определяет значительную степень разрозненности собираемых в нем океанологических данных.

Большая часть моря представляет собой шельфовую зону. В пределах моря выделяется также ряд глубоководных районов: Новоземельская впадина, желоб Воронина, отроги желоба Св. Анны. Формирование гидрологической и гидрохимической структуры вод моря происходит под влиянием водообмена с соседними морями и с глубоководной частью Северного Ледовитого океана. Кроме того, на шельф моря поступает колоссальный объем материкового стока [17, 20, 22]. Две крупнейшие реки Сибири – Обь и Енисей, а также множество малых и средних рек ежегодно выносят в Карское море около 1350 куб. км воды и боле 150 миллионов тонн растворенного и взвешенного органического и неорганического вещества [18]. Влияние речного стока приводит к значительной стратифицированности водной толщи и затруднению вертикального перемешивания, особенно в приэстуарных мелководных районах. То есть на значительной части акватории верхний слой вод изолирован от нижнего резким пикноклином. В центральной части моря на контакте вод различного происхождения образуется обширная фронтальная зона [5]. Под действием этих факторов, а также в результате обмена веществом и энергией на границе море-атмосфера и биологических процессов формируется мозаичная и к тому же в значительной степени динамичная структура вод моря.

Океанологические исследования Карского моря начались более ста лет назад. Самые ранние данные по гидрологическому режиму моря, найденные в архивах, датируются концом XIX века [15]. Однако систематический сбор данных, включающий и гидрохимические параметры, начался позже – в 1920-х гг. в рамках выполнения работ по международным и отечественным междисциплинарным программам, ориентированным на проведения физических, химических и биологических исследований в комплексе [11, 12]. В результате к настоящему времени накоплен значительный объем данных по океанологическим параметрам в пределах моря, прежде всего гидрофизическим и гидрохимическим, что дает возможность перейти к изучению их пространственно-временной изменчивости. Однако, как уже отмечено выше, отдельные съемки моря зачастую покрывали только некоторые части акватории. Это затрудняет выполнение межгодовых сравнений и восстановление характерного сезонного хода хотя бы основных гидрохимических параметров.

Один из возможных способов преодоления трудностей, связанных с разрозненностью данных в пространстве и во времени, – выделение в пределах исследуемой акватории географических районов, которые позволяли бы анализировать попадающие в них данные в контексте сезонных и межгодовых изменений и сравнивать их между собой. Целесообразность такого районирования показана на примере Берингова моря [7].

Районирование акватории, подходящее для подобного анализа, должно отвечать следующим требованиям: покрытие всей интересующей области исследований, анализ физических и химических данных в комплексе, обоснованность границ районов, учет вертикального распределения параметров. Для Карского моря схема районирования, удовлетворяющая этим условиям, отсутствует. Чаще всего используется весьма условное деление моря по воздействию внешних факторов на три региона: Центральный, Юго-западный и Северный. Схематическое изображение таких регионов приведено, например, в работе [11], где оно использовалось для обобщения материалов. Также, на наш взгляд, оно может быть использовано при изучении поверхностного слоя моря.

Цель настоящей работы заключается в выделении в пределах Карского моря физико-географических районов на основе статистического анализа среднемноголетних значений гидрофизических и гидрохимических параметров.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В настоящей работе была составлена база гидролого-гидрохимических данных на основе следующих источников:

1. Данные по Мировому океану Национального океанографического центра данных США, включающие в себя материалы съемок Карского моря, выполненных в интервале с 1900 по 1993 г. (World Ocean Database, далее WOD). Массив находится в свободном доступе [15].
2. Данные из архива ВНИИГМИ-МЦД, г. Обнинск, за период с 1920 по 1999 г.
3. Экспедиционные данные Института океанологии им. П.П. Ширшова РАН (ИО РАН), в том числе из международных проектов, с 1993 по 2022 г.

Проверка массивов фактических данных проходила в несколько стадий. На первой, машинной стадии, отбраковывались грубые ошибки. Данные проводились через процедуру обработки средствами авторского алгоритма, реализованного на языке MATLAB, которая включала в себя следующие этапы проверки:

1. Поиск и удаление дубликатов станций в разных архивах данных.
2. Удаление некорректных значений рассматриваемых параметров на основе допустимых диапазонов их изменчивости для изучаемого района [14]. Эти диапазоны приведены в таблице 1.

 

Таблица 1. Допустимые диапазоны гидрохимических параметров, установленные на основе собственных наблюдений и литературных источников

Параметр	Диапазон
Растворенный кислород	3–12 мл/л
Растворенный неорганический фосфор	0–3 µM
Нитратный азот	0–15 µM
Нитритный азот	0–0.5 µM
pH	7–9 ед. шкалы NBS

 

Кроме того, удалялись значения температуры ниже температуры замерзания. Проверялось отсутствие инверсий плотности как явления, не характерного для Карского моря.

Удаление станций, содержащих менее трех горизонтов отбора проб. Для глубоководных станций (более 100 м) – удаление станций с низкой дискретностью отбора.

Расчет растворимости кислорода по [24] и “кажущегося потребления кислорода” – отклонения концентрации кислорода от состояния насыщения – для станций с имеющимися данными по концентрации кислорода, температуре и солености.

Запись верхнего горизонта отбора на глубину 1 м при реальном отборе до 3 метров или при наличии верхнего квазиоднородного слоя (ВКС), распространяющегося ниже глубины верхнего отбора.

На второй, ручной стадии обработки, данные проверялись по соотношению с другими гидрохимическими и гидрологическими параметрами по методике, разработанной в Лаборатории биогидрохимии ИО РАН [2]. Были отфильтрованы сомнительные данные, связанные, прежде всего, с плохим уровнем аналитики, а также с различными систематическими и случайными ошибками, например, при записи данных. В рамках этой стадии фильтрации море было разделено на несколько областей, различающихся геоморфологическими свойствами [10]. За основу было взято территориальное деление, представленное в работе [19], где Карское море разбито на три района (Северный, Центральный и Западный). В нашем случае Северный район был дополнительно поделен на 2 района по Центрально-Карскому плато для удобства работы с данными. Предварительно с использованием статистического анализа были найдены “сомнительные значения”. Для этого в рамках выделенных геоморфологических областей данные были разбиты на слои с учетом особенностей вертикальной структуры того или иного района моря, для которых далее вычислялись возможные выбросы – значения меньше первого квартиля на полтора межквартильных расстояния или больше третьего квартиля на такую же величину. Дополнительно были построены гистограммы повторяемости значений рассматриваемых параметров в % для визуализации полученных результатов.

Итоговая база отфильтрованных данных содержит в себе следующие параметры: температуру (T), соленость (S), растворенный кислород (O₂), кажущееся потребление кислорода (AOU), величину pH, общую щелочность, растворенный кремний, растворенный неорганический фосфор (PO₄), нитратный азот, нитритный азот и аммонийный азот. База была собрана в виде коллекции океанографических данных в программной среде Ocean Data View 5. Схема расположения станций приведена на рис. 1.

В данной работе для проведения районирования мы адаптировали подход, примененный для Берингова моря, где в качестве статистического метода для выделения районов применялся кластерный анализ [7]. Анализ пространственного распределения океанологических параметров по акватории Карского моря проводился за летний сезон (август – сентябрь). Анализировались средние сезонные распределения T, S, O₂, AOU (в мл/л) и PO₄ на горизонтах 1, 10, 25 и 50 м для центров сферических трапеций (“квадратов”) 1° широты × 2° долготы. Районирование проводилось при помощи иерархического кластерного анализа (КА). В качестве меры сходства использовалось евклидово расстояние. Данные предварительно стандартизировались (сдвигались на среднее и делились на стандартное отклонение). Объединение квадратов в группы (кластеры) проводилось методом Уорда [23]. Для станций, где наблюдения на выбранных горизонтах отсутствовали, проводилась линейная интерполяция значений. При проведении анализа предполагалось, что ни один из параметров не зависит от другого линейно. Выбор горизонтов, размерности сетки и прочие нюансы подготовки данных для проведения районирования обсуждаются в разделе “Результаты и их обсуждение”.

 

Рис. 1. Схема расположения станций: слева приведены станции из экспедиций ИО РАН, справа – станции из других источников.

 

Для более полного и наглядного представления о сходстве “квадратов” друг с другом использовался метод многомерного неметрического шкалирования (non-metric multidimentional scaling, или nMDS). Так же, как и кластерный анализ, метод основан на использовании метрик сходств/различий между объектами (в нашем случае евклидово расстояние) и построении матрицы, где записаны значения метрики для каждой пары объектов. Однако автоматической группировки объектов не проводится; вместо этого объекты (в нашем случае квадраты) располагаются в пространстве меньшей размерности (обычно 2D или 3D) согласно рассчитанным расстояниям между ними. Такое построение называется диаграммой nMDS. Отметим, что важным является только взаиморасположение объектов, а оси по сути обозначают только мерность пространства и чаще всего опускаются. Метод был предложен в работе [8] и нашел широкое применение в различных областях науки. Диаграммы nMDS чаще всего используются для визуализации данных, в том числе и для результатов кластерного анализа, что и было сделано в данной работе. На nMDS-диаграмму накладывались результаты кластерного анализа – группы выделялись цветом и символами, заданными для данных районов.

Проверка статистической значимости полученных группировок выполнялась анализом сходства ANOSIM. Эта непараметрическая процедура проверяет, являются ли различия между двумя или более группами значимыми (неслучайными) на основе выбранной меры расстояния. Она сравнивает ранги расстояний между группами с рангами расстояний внутри групп. На основе средних значений этих двух типов рангов формируется итоговая статистическая мера R, изменяющаяся в интервале [–1; 1]. Значение R, близкое к 1, подтверждает различие между группами, тогда как значение R, близкое к 0, говорит об отсутствии существенных различий между группами. Если значения R ниже 0, то различия внутри групп больше, чем между группами. Кроме того, рассчитывается достоверность полученной статистики R (уровень значимости p или p-value). Результат считается значимым при p ≤ 0.05, R > 0.1 [16].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Подготовка и анализ данных. В результате, после проведения всех указанных выше этапов проверки, нами была cформирована база данных, содержащая в себе максимально полную и достоверную информацию по распределению основных гидрофизических и гидрохимических параметров в Карском море, полученную на основе всех доступных нам на текущий момент данных прямых наблюдений, выполненных с 1920 по 2022 г. Ниже приведено количество измерений гидрофизических и гидрохимических параметров, вошедшее в полученный нами массив данных – суммарно это более 19 000 станций (включая порядка 700 станций ИО РАН) и более 500 тыс. определений, а также количество измерений в процентах, приходящееся на летний безледный (июль – октябрь) и зимний, когда большая часть акватории покрыта льдом (ноябрь – июнь), сезоны (табл. 2).

 

Таблица 2. Обеспеченность района исследований гидрофизическими и гидрохимическими данными по сезонам, %

Параметры	Кол-во измерений по сезонам, %		Всего измерений
	Летний сезон (июль – октябрь)	Зимний сезон (ноябрь – июнь)
T	72	28	163 112
S	72	28	163 423
O2	79	21	39 595
AOU	79	21	39 595
Si	80	20	26 639
pH	78	22	26 702
PO4	82	18	18 828
Alk	75	25	14 341
NO3	95	5	6 576
NH4	100	0	1 384
ИТОГО:	75	25	500 195

 

Как видно из таблицы обеспеченности гидрофизическими и гидрохимическими данными, большинство наблюдений было проведено в летний период (табл. 2). Карское море в наибольшем объеме обеспечено данными по температуре и солености. Однако для летнего сезона имеются данные по гидрохимии (O₂, AOU, Si, pH, PO₄) с широким пространственно-временным охватом, что позволяет использовать гидрохимические параметры для проведения районирования.

Так как нашей задачей был поиск наиболее обоснованного районирования и конечное число групп (районов) нам априори неизвестно, был выбран иерархический кластерный анализ. Несмотря на относительную простоту метода, для получения достоверных результатов необходима тщательная подготовка используемых данных. При проведении районирования решались следующие проблемы:

Выбор временного периода для осреднения. Использовались данные из полученной базы данных за август – сентябрь. Выбор этого временного интервала обусловлен наибольшей обеспеченностью данными, потому что именно в этот период Карское море менее всего покрыто льдом.

Выбор горизонтов. Выполнить поставленную задачу, используя для анализа только один горизонт, не представляется возможным. Оптимальным решением видится использование сразу двух или более горизонтов при проведении районирования, которые отражали бы наиболее важные особенности вертикальной структуры исследуемой акватории в рассматриваемый сезон. Для районирования выбраны горизонты 1, 10 и 25 или 50 м. Горизонты 1 и 10 м маркируют ВКС. Горизонт 10 м можно принять за глубину залегания нижней границы ВКС в среднем для моря в рассматриваемый сезон [5]. Горизонты 25 и 50 м в среднем для моря находятся ниже ВКС и отражают условия под термоклином. Глубина 50 м – средняя глубина залегания ядра зимних вод в мористой части Карского моря. Области с глубинами меньше 25 м исключены из анализа. При создании горизонта 50 м в областях с глубиной в интервале 25–50 м вместо горизонта 50 м использовались данные с придонного горизонта.

Выбор параметров для районирования. Выбор параметров тесно связан с выбором горизонтов. Параметры выбирались таким образом, чтобы они эффективно и комплексно отражали пространственную структуру, но чтобы их список был наименее длинным, поскольку использование взаимозависимых параметров может привести к некорректному выделению кластеров при использовании КА [1]. Для анализа были выбраны T, S, O₂, AOU и PO₄. Кремний был исключен из анализа в связи с наличием корреляционной связи с соленостью, обусловленной влиянием речного стока. Среднемноголетние значения величины pH также проявляют взаимосвязь с распределением солености, в связи с чем не использовались. Данных по нитратному и аммонийному азоту недостаточно для выполнения обобщения, а распределение нитритного азота наименее показательно с точки зрения пространственной структуры моря.

Мы исходили из предположения, что использование всех параметров на каждом горизонте необязательно. Рассмотрен также вариант использования двух горизонтов для районирования: горизонта, маркирующего ВКС (1 или 10 м), и горизонта, расположенного ниже ВКС (25 или 50 м). Таким образом, было проверено множество вариантов группировки, полученных с использованием различных наборов входных данных с двух или с трех горизонтов.

Выбор сетки. Значения имеющихся гидрофизических и гидрохимических параметров осреднялись по сферическим трапециям (“квадратам”) 1° × 2° по широте и долготе на указанных горизонтах и присваивались центрам квадратов. Расстояние от станции до центра трапеции не учитывалось. Такой шаг сетки представляется наиболее оптимальным, так как обеспечивает максимальное покрытие акватории данными. Для анализа выбирались квадраты с количеством лет измерений не менее трех. Обеспеченность данными на примере горизонта 1 м представлена на рис. 2.

Летний сезон (август – сентябрь) каждого года рассматривался как отдельный интервал времени. Для каждого “квадрата” значения осреднялись сначала за год, затем вычислялось среднемноголетнее. Такой подход позволяет минимизировать возможное влияние на конечный результат данных таких лет, когда значения каких-либо из рассматриваемых параметров были аномальными, а количество наблюдений было большим [7].

 

Рис. 2. Обеспеченность данными: количество лет с измерениями температуры, солености, растворенного кислорода, AOU и растворенного минерального фосфора в августе – сентябре по “квадратам”.

 

Количество групп (кластеров). Решение о количестве кластеров принималось на основе анализа дендрограммы. Проверка статистической значимости выделенных кластеров выполнялась на основе теста анализа сходства (ANOSIM). Для более полного и наглядного представления о сходстве станций друг с другом выполнялась их ординация на nMDS-диаграмме.

Результаты кластерного анализа. Наиболее физически обоснованное распределение групп в географическом пространстве получено при использовании данных с трех горизонтов (1, 10, 25 м и 1, 10, 50 м). В обоих случаях такая комбинация данных позволила выделить 7 районов, каждый из которых отличается от других по значениям рассматриваемых гидрофизических и гидрохимических параметров. Ниже (рис. 3) представлено распределение групп в географическом пространстве и приведены дендрограммы кластерного анализа для двух этих вариантов.

Использование двух горизонтов, а также уменьшение количества параметров, использованных в кластерном анализе, в целом, приводит к увеличению количества выбросов и снижению качества районирования.

Распределения фосфатов, AOU и растворенного кислорода под пикноклином имеют схожие закономерности и отражают преимущественно различия шельфовой и глубоководной частей моря. На шельфе под ВКС наблюдается резкое увеличение всех биогенных элементов, а наблюдаемые абсолютные значения, в целом, не характерны для мористой части моря на тех же глубинах. В результате, для горизонта 25 м мы исключили из анализа AOU и PO₄. Изменения практически не повлияли на результаты кластерного анализа. Для горизонта 50 м по тем же соображениям из анализа была исключена и соленость, что также не повлияло на результаты КА.

 

 

 

Оба рассмотренных варианта (использование горизонтов 25 м и 50 м для характеристики условий под пикнокликном) дали схожие результаты. Однако, как видно на приведенных карта-схемах (рис. 3) и nMDS-диаграммах (рис. 4), они несколько отличаются друг от друга. Некоторые из отличий могут быть обусловлены особенностями вертикальной структуры вод Карского моря. Так, использование горизонта 50 м приводит к более существенному разделению вод в северной части моря, что является следствием различий вод в холодном промежуточном слое. “Квадраты”, расположенные в области западного склона Ямало-Гыданской отмели, характеризуются резким перепадом глубин с 25 м до 100 м и более, что отражается и на гидрохимической структуре района. Верхняя толща подвержена сильному влиянию речного стока, соленость здесь может опускаться ниже 20. В результате при использовании горизонтов 1, 10 и 25 м для проведения районирования эта область относится к району влияния речного стока в области шельфа. А при использовании горизонта 50 м, в результате большей плотности вод, характерной для этих глубин, указанная область тяготеет к мористой части, хотя концентрация гидрохимических параметров может отличаться несильно. Однако такая комбинация горизонтов хуже дифференцирует области влияния вод Баренцева моря в районе пролива Карские Ворота и вод, поступающих в районе северной оконечности арх. Новая Земля. Результаты алгоритма ANOSIM показывают достоверность и значимость полученного районирования (рис. 4).

 

Рис. 3. Районирование Карского моря (вверху) и дендрограммы (внизу) по результатам кластерного анализа: (а) для горизонтов 1, 10 м (S, T, O_2, AOU и PO₄) и 25 м (S, T, O₂); (б) для горизонтов 1, 10 (S, T, O_2, AOU и PO₄) и 50 м (T и O₂).

 

Рис. 4. nMDS-диаграммы (вверху) и результаты алгоритма ANOSIM (внизу): а) для горизонтов 1, 10 м (S, T, O_2, AOU и PO₄) и 25 м (S, T, O₂) и б) для горизонтов 1, 10 (S, T, O_2, AOU и PO₄) и 50 м (T и O₂). На nMDS-диаграммах по осям отложены безразмерные величины. Из результатов алгоритма ANOSIM приведены значения R для группировки в целом, а также для каждой пары групп в виде матрицы, величина p для всех случаев была менее 0.005.

 

На рисунке 5 представлена схема районирования, полученная после экспертной оценки результатов кластерного анализа. Границы районов были скорректированы с учетом физико-географических особенностей и гидрологической структуры, характерных для Карского моря.

Районы в достаточной мере обеспечены данными по используемым в ходе анализа параметрам, что позволяет нам привести некоторые статистические оценки. Обеспеченность данными по районам приведена в таблице 3.

 

Таблица 3. Обеспеченность данными по районам. (Приведены количество станций по районам за разные годы (минимум и максимум) и общее количество лет наблюдений для рассматриваемых параметров)

Название района	T		S		O2		AOU		PO4
	Кол-во станций	Кол-во лет	Кол-во станций	Кол-во лет	Кол-во станций	Кол-во лет	Кол-во станций	Кол-во лет	Кол-во станций	Кол-во лет
1. Район желоба Св. Анны	3–33	59	3–33	59	3–20	24	3–20	22	3–17	12
2. Северо-Новоземельский	3–61	68	3–59	68	3–36	22	3–32	22	3–17	22
3. Юго-Западный	3–45	69	3–45	69	3–42	27	3–42	27	3–17	20
4. Северный	3–49	36	3–46	37	3–38	17	3–37	17	3–32	10
5. Восточный	6–49	48	6–49	47	3–40	25	3–40	25	3–24	12
6. Приэстуарный	3–73	76	3–73	76	3–48	45	3–48	45	3–25	26
7. Центральный	3–110	71	3–110	71	3–42	47	3–42	47	3–39	28

 

Рис. 5. Районирование Карского моря на основе результатов кластерного анализа. Цифрами показаны следующие районы: 1 – район желоба Св. Анны; 2 – Северо-Новоземельский; 3 – Юго-Западный; 4 – Северный; 5 – Восточный; 6 – Приэстуарный; 7 – Центральный.

 

Основные факторы, влияющие на формирование гидролого-гидрохимической структуры вод в выделенных районах в рассматриваемый сезон, некоторые статистические характеристики (среднемноголетние значения, стандартное отклонение и диапазоны среднегодовых значений) использованных при проведении районирования параметров, характерных для каждого района в летний сезон на горизонтах 1, 10 и 25 м, приведены в таблице 4.

 

Таблица 4. Характеристика океанологических районов Карского моря. Приведены среднемноголетние значения, стандартное отклонение (вверху) и диапазон среднемноголетних значений (внизу)

Название района	H, м	Среднемноголетние значения и диапазоны					Основные формирующие факторы
		T, °С	S, епс	O2, мл/л	AOU, µM	PO4, µM
1. Район желоба Св. Анны	1	1.4 ± 1.5 –1.4…6.2	31.4 ± 1.8 27.3…34.6	8.1 ± 0.4 7.2…8.8	–5 ± 9 –23…12	0.15 ± 0.08 0.07…0.32	Трансформированные атлантические воды, воды Баренцева моря
	10	1.2 ± 1.4 –1.3…5.3	32.4 ± 1.0 30.1…34.5	8.1 ± 0.4 7.1…8.9	–6 ± 10 –27…17	0.15 ± 0.08 0.01…0.30
	25	0.5 ± 1.2 –1.6…3.9	33.7 ± 0.4 32.6…34.6	8.2 ± 0.5 7.1…9.2	–11 ± 16 –44…19	0.24 ± 0.11 0.06…0.46
2. Северо-Новоземельский	1	3.2 ± 1.7 –0.8…6.7	24.9 ± 4.2 16.9…33.0	8.0 ± 0.4 7.2…8.7	–7 ± 8 –21…10	0.15 ± 0.07 0.03…0.30	Речной сток, ледниковый сток, ледовые условия
	10	1.7 ± 1.8 –1.2…6.4	30.0 ± 2.3 21.5…33.3	8.1 ± 0.5 7.0…8.8	–7 ± 12 –29…17	0.17 ± 0.08 0.03…0.32
	25	–0.9 ± 0.8 –1.7…2.3	33.2 ± 0.6 29.6…33.9	8.4 ± 0.3 7.7…9.1	–3 ± 16 –38…28	0.24 ± 0.10 0.05…0.38
3. Юго-Западный	1	4.1 ± 1.8 1.0…7.9	29.9 ± 1.8 25.0…33.1	7.6 ± 0.4 6.8…8.4	–7 ± 8 –23…12	0.10 ± 0.05 0.03…0.23	Воды Баренцева моря
	10	2.9 ± 2.0 –1.4…7.7	31.2 ± 1.1 28.9…33.1	7.9 ± 0.6 6.8…8.8	–12 ± 13 –38…17	0.11 ± 0.07 0.02…0.29
	25	–0.1 ± 1.3 –1.6…3.2	33.4 ± 0.3 32.7…34.0	8.3 ± 0.4 7.3…9.0	–9 ± 16 –45…24	0.21 ± 0.12 0.04…0.51
4. Северный	1	–0.3 ± 1.0 –1.7…3.1	32.07 ± 1.0 30.2…34.0	8.4 ± 0.3 7.6…8.9	–8 ± 7 –25…4	0.18 ± 0.11 0.04…0.39	Воды арктического бассейна, воды Баренцева моря, трансформированные атлантические воды
	10	–0.4 ± 0.95 –1.8…3.0	32.4 ± 0.85 30.4…34.2	8.4 ± 0.3 7.7…8.9	–9 ± 8 –22…5	0.18 ± 0.10 0.06…0.37
	25	–1.0 ± 0.6 –1.8…1.2	33.7 ± 0.5 32.5…34.3	8.4 ± 0.3 7.8…9.1	–5 ± 15 –33…20	0.30 ± 0.14 0.10…0.55
5. Восточный	1	0.5 ± 1.2 –1.6…4.1	27.7 ± 2.6 21.8…33.0	8.5 ± 0.4 7.6…9.2	0 ± 9 –18…19	0.16 ± 0.08 0.06…0.35	Речной сток, воды арктического бассейна
	10	0.2 ± 1.4 –1.5…6.0	29.5 ± 1.7 26.0…33.1	8.3 ± 0.4 7.2…9.1	0 ± 10 –20…21	0.21 ± 0.12 0.05…0.49
	25	–0.95 ± 0.7 –1.7…1.3	32.7 ± 0.9 26.9…34.0	8.1 ± 0.4 7.0…8.9	12 ± 19 –25…56	0.32 ± 0.16 0.05…0.59
6. Приэстуарный	1	4.9 ± 1.9 1.4… 9.1	11.2 ± 3.6 5.6…21.1	8.3 ± 0.5 7.1…9.4	3 ± 12 –20…28	0.29 ± 0.15 0.10…0.60	Сток Оби и Енисея
	10	1.7 ± 1.9 –1.1…6.8	21 ± 4.4 9.9…30.1	7.70 ± 0.5 6.6…8.7	37 ± 25 –1…99	0.49 ± 0.23 0.05…1.10
	25	–1.3 ± 0.2 –1.7…–0.7	31.9 ± 1 29.7…33.8	6.4 ± 0.8 5.0…8.0	93 ± 34 21…155	0.93 ± 0.36 0.30…1.57
7. Центральный	1	3.0 ± 2.1 –0.8…9.1	17.5 ± 4.3 7.6…25.7	8.4 ± 0.5 7.2…9.5	1 ± 7.4 –14…20	0.18 ± 0.09 0.06…0.38	Сток Оби и Енисея
	10	1.1 ± 1.7 –1.2…7.5	24.8 ± 2.7 17.9…29.2	8.2 ± 0.4 7.1…8.9	13 ± 13 –12…42	0.32 ± 0.17 0.11…0.72
	25	–1.1 ± 0.2 –1.7…–0.5	32.0 ± 0.8 30.4…33.3	7.38 ± 0.4 6.4…8.1	48 ± 19 18 ± 87	0.57 ± 0.20 0.26…0.98

 

Отметим главные особенности полученных районов. Район желоба Св. Анны – глубоководный район, расположенный около северной оконечности арх. Новая Земля. В его пределах формируется квазистационарный фронтальный раздел между водами Карского моря и баренцевоморскими [6]. Северо-Новоземельский район представляет собой зону периодического влияния речного стока в северной части Новоземельской впадины [4]. Гидролого-гидрохимическая структура вод Юго-Западного района Карского моря формируется под влиянием теплых вод Баренцева моря, поступающих через пролив Карские ворота [21]. На формирование гидролого-гидрохимической структуры вод Северного района, включающего в себя желоб Св. Анны, желоб Воронина и Центрально-Карское плато, оказывает влияние водообмен с Центральным Арктическим бассейном, а также трансформированные воды атлантического происхождения, проникающие сюда на глубинах более 100 м [3]. Восточный район Карского моря – преимущественно шельфовый район с глубинами порядка 100 м, слабо подверженный влиянию речного стока. Его можно охарактеризовать как своего рода область переноса опресненных вод в соседние акватории, прежде всего, в море Лаптевых через проливы Вилькицкого и Шокальского [9, 13]. Приэстуарный район подвержен влиянию эстуарных вод Оби (Обской губы) и Енисея, что определяет низкую соленость и повышенное содержание биогенных элементов в его поверхностном слое и резкое изменение в полях практически всех гидрохимических и гидрофизических параметров с глубиной [11]. Центральный район – мелководный район с глубинами в среднем порядка 50 м, расположенный в центральной части моря на Ямало-Гыданской отмели. Ежегодно в большей или меньшей степени подвергается значительному влиянию речного стока, что приводит к формированию здесь поверхностного опресненного слоя с соленостью менее 25 [5].

Полученные границы районов можно условно разделить на топографически привязанные и динамические (не связанные с топографией). Мы полагаем, что топографические границы, определяющие распространение основных вод, формирующих структуру Карского моря, мало подвержены изменениям от года к году, по крайней мере, в ходе современного климатического периода, в то время как динамические границы, обусловленные, прежде всего, распространением материкового стока под действием ветрового воздействия, изменяются в значительной степени. Вопрос изменчивости границ выделенных районов представляется крайне важным с точки зрения применения полученного районирования, однако он выходит за рамки данной статьи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках данной работы была собрана наиболее полная и достоверная база гидролого-гидрохимических данных для Карского моря, на основании анализа которой были получены среднемноголетние значения гидрофизических и гидрохимических параметров для сферических трапеций (“квадратов”) 1° × 2° для позднелетнего сезона (август – сентябрь). Выполнена группировка квадратов с помощью кластерного анализа методом Уорда по значениям температуры, солености, растворенного кислорода, отклонения содержания кислорода от состояния насыщения и растворенного неорганического фосфора на горизонтах 1, 10 и 25 или 50 м с использованием евклидова расстояния в качестве метрики. Проведено сравнение нескольких вариантов кластерного анализа. Экспертный анализ результатов наиболее физически обоснованного варианта кластерного анализа позволил разделить акваторию Карского моря на 7 районов, характеризующихся относительно идентичными гидрологическими и гидрохимическими режимами, обусловленными особенностями физических и продукционно-деструкционных процессов. В дальнейшем планируется использовать полученное районирование для восстановления сезонного хода гидрофизических и гидрохимических параметров, а также анализа межгодовой изменчивости в различных районах моря с целью изучения отклика на климатические изменения в Арктике.

Источники финансирования. Работа выполнена в рамках проекта, финансируемого Росгидрометом (договор подряда № 169-15-2023-002). Никаких дополнительных грантов на проведение или руководство данным конкретным исследованием получено не было.

About the authors

S. V. Stepanova

Shirshov Institute of Oceanology RAS

Email: s.stepanova87@gmail.com
Russian Federation, Moscow

K. K. Kivva

Russian Federal Research Institute of Fisheries and Oceanography

Email: s.stepanova87@gmail.com
Russian Federation, Moscow

A. A. Polukhin

Shirshov Institute of Oceanology RAS

Author for correspondence.
Email: s.stepanova87@gmail.com
Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files