Информационные базы, модели и прогноз состояния ледяного покрова арктических морей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 11.00.09, доктор географических наук в форме науч. докл. Фролов, Иван Евгеньевич

• Фролов, Иван Евгеньевич
• доктор географических наук в форме науч. докл.
• 1998

Оглавление диссертации доктор географических наук в форме науч. докл. Фролов, Иван Евгеньевич

Россия является приарктическим государством, имеет максимальную по отношению к другим странам протяженность границ в Арктике и обширные осваиваемые территории за северным полярным кругом. Арктика для России представляет регион политических, экономических и оборонных интересов.

Трасса Северного Морского пути (СМП) — это важная транспортная артерия России, роль которой еще более возрастает в связи со становлением ее как трассы международных перевозок. Острова и шельф арктических морей содержат большие запасы полезных ископаемых и энергетические ресурсы* дающие стране стратегическое преимущество. Уже сейчас в арктических морях проводятся широкомасштабные работы на шельфе, связанные с изысканием и освоением природных ресурсов, и встает проблема техногенных нагрузок. Моря, являясь переходной динамической зоной между 'арктическим побережьем и глубоким , Арктическим бассейном, выступают важным звеном природного комплекса Арктики и специфическим объектом экологической системы Северного Ледовитого океана (CJIO). Поэтому исследование природных процессов в арктических морях, создание информационных баз состояния морских объектов, развитие методов расчета и прогноза состояния арктических морей представляют собой актуальную задачу науки и практики.

Из всех элементов гидрологии арктических морей и в целом CJ10 ключевым является ледяной покров. Его состояние, закономерности формирования и развития, определяют особенности океанографического режима, влияют на геохимические и биологические процессы. Лед выступает как накопитель загрязняющих веществ, инкорпорирует седимеиты и переносит их на большие расстояния.

Ледяной покров СЛО является одним из ведущих климатообразующих факторов, влияние которого прослеживается за пределами СЛО. Он влияет на хозяйственную деятельность страны: затрудняет или вообще препятствует судоходству, а его воздействие на портовые и гидротехнические сооружения, буровые платформы может иметь самые негативные последствия. Именно поэтому информация о состоянии ледяного покрова, методы ее получения, накопления и распространения, исследования ледовых процессов, развитие теории, создание методов расчета и прогноза ледовых явлений представляются значимыми для 1 решения как научных, так и прикладных задач. Настоящая диссертация содержит обобщение результатов многолетних ¡¡Исследований и разработок автора в области построения информационных систем I» создания специализированных баз данных о морском льде, постановки натурных экспериментов, математического моделирования динамики и термодинамики >орских льдов и верхнего слоя океана, создания методов ледовых прогнозов.

Создание информационных систем, включающих в себя максимально полные , "говерпые данные о пространственно-временной изменчивости природной , необходимо как для решения большого ряда прикладных задач, так и для • ¿«2денИя режимно-климатических исследований. Без ледовых информационных баз невозможно развитие теории ледовых процессов, создание моделей климата, совершенствование методов расчета и прогноза ледовых характеристик.

Модели процессов служат мостом между теорией и практикой. Приоритетным направлением является развитие математических моделей, дающих информацию о тех природных элементах, систематические наблюдения за которыми не проводятся, а также являющихся основой для расчетных и прогностических методов. В методах расчета и прогноза фокусируются итоги всех стадий деятельности — развития фформационных баз, выполнения натурных экспериментов, углубления теории процессов и создания математических моделей.

Исследования, результаты которых обобщены в диссертации, выполнялись з Арктическом и антарктическом иаучно-исследовательском институте в рамках ведомственных научных и экспедиционных программ и планов НИОКР Росгидромета, Государственной научно-технической программы «Комплексные исследования океанов и морей, Арктики и Антарктики», плана фундаментальных и поисковых научно-исследовательских работ ГНЦ РФ-ААНИИ Министерства науки и технологий РФ, а также в рамках Рабочей группы по морским льдам Комиссии по Морской Метеорологии Всемирной Метеорологической Организа|ии (КММ ВМО).

Состояние вопрос«.

В1 условиях резкого сокращения экспедиционных исследований существенно возросло значение данных натурных наблюдений, накопленных в предшествующий период, их усвоения и углубленного анализа.

Большое научное и практическое значение приобретают сведения, рассчитанные по моделям характеристик природной среды, которые не могут быть получены на основе прямых наблюдений, К таким характеристикам, в первую очередь, можно отнести пространственно-временное распределение толщин морского льда, толщин верхнего квазиоднородного слоя моря, величины теплообмена между атмосферой и подстилающей поверхностью и др.

В последние годы работам по формализации архивов, созданию баз данных, моделей усвоения и формированию автоматизированных информационно-справочных систем придается высокий приоритет. Одновременно развиваются численные методы расчетов и прогнозов, которые составляют основу информационной системы и, в то же время, являются эффективным средством исследования морских льдов.

Недостаточная изученность режимных характеристик ледяного покрова, а также целого ряда ледово-гидрологических процессов сдерживает развитие математических моделей и требует проведения специальных натурных экспериментов и исследований.

Цслыо работы является обоснование, разработка методологии и создание достаточно полных баз данных о состоянии ледяного покрова и надежных методов ледовых прогнозов.

Для достижения этой цели предусматривалось решение следующих задач:

• на основе исторических массивов данных ледовых наблюдений сформировать базы данных ранее не использованных элементов ледяного покрова;

• дополнить базы данных рассчитанными по модели элементами ледяного покрова;

• развить математические модели ледовых процессов на основе учета в них региональных особенностей арктических морей;

• разработать и внедрить расчетные и прогностические методы ледовых явлений.

Научная новизна работы состоит в том, что впервые создание баз ледовых данных, выполнение натурных экспериментов, построение математических моделей и методов ледовых прогнозов исследованы как единый комплекс, и этот комплекс воплощен в действующую технологию. Создание комплекса "информационные базы—модели—прогноз" является практической реализацией для арктических морей основной концепции научных исследований АЛ НИИ в Арктике. Эта концепция базируется на системном подходе как программно-целевом методе, обеспечиваощем эффективное решение прикладных и научных проблем гидрометеорологии, как методологии, инициирующей целенаправленное изучение природных явлений в Арктике средствами эксперимента и теории.

В результате проведенных научных работ, научно-организационных мероприятий, натурных и численных экспериментов получены важные научные и практические результаты:

1. Создан и функционирует в ААНИИ Глобальный Банк Данных но Морскому Льду ВМО (ГБДМЛ ВМО);

2. Определена роль поглощенного солнечного тепла в формировании теплой прослойки вод в пикноклине арктических морей;

3. Выявлена связь для Баренцева моря между траекториями циклонов и интенсивностью процессов конвекции;

4. Получена оценка количества тепла, приносимого тихоокеанскими водами в Северный Ледовитый океан и его влияния на состояние ледяного покрова;

5. Разработана математическая модель осенне-зимних ледовых явлений;

6. Разработана и внедрена в практику обеспс-ения СМП технология создания долгосрочных ледовых прогнозов;

7. Получены рассчитанные по модели базы данных состояния морского льда за 25-легний период, которые позволили существенно расширить содержание банка ледовых натурных данных.

Практическая значимость результатов диссертационных исследований заключается в разработке долгосрочного метода расчета и прогноза ледовых условий и его внедрении в практике научно-оперативного судоходства по СМП. Результаты расчетов были использованы при выполнении контрактов с российскими и зарубежными компаниями, направленных на обеспечение работ на шельфе арктических морей (РАО «Росшельф», ДАО «Гйпроспецгаз» и др.).

Результаты натурных экспериментов позволили существенно развить модель автора, а также использованы при построении и совершенствовании климатических и прикладных моделей.

Созданные базы расчетных и наблюденных характеристик морского льда используются при решении широкого спектра режимно-климатических и регионально-прикладных исследований, а также являются основой для развития моделей и теории эволюции морских льдов.

Личный вклад автора определяется тем, что под непосредственным руководством и при участии автора создан Глобальный Банк Данных по Морскому Льду ВМО (ГБДМЛ), а также специализированные базы данных расчетных и натурных гидрометеорологических характеристик.

Автор принял участие в разработке программ и реализации 20 арктических экспедиций на судах, самолетах и полярных станциях, в большинстве из них — в качестве руководителя.

Автор, начиная с 1970 г., работал над созданием математической модели осенне-зимних ледовых явлений. Лично автором разработаны и внедрены в практику методы расчета и прогнозов ледовых явлений для морей Российской Арктики. Модель получила свое развитие благодаря специально поставленным автором натурным экспериментам.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Создание технологической цепочки "информационные базы—натурные эксперименты—модели—расчеты—-прогноз" для ледяного покрова арктических морей.

2. Создание Глобального Банка Данных по Морскому Льду под эгидой Всемирной Метеорологической Организации и базы расчетных и натурных данных ледовых и гидрометеорологических параметров.

3. Экспериментальное обнаружение и модельная оценка влияния коротковолновой солнечной, проникающей в слой пикноклина, радиации на процессы развития ледяного покрова.

4. Динамико-термодинамическая модель осенне-зимних ледовых условий.

5. Долгосрочный метод ледового прогноза для морей Российской Арктики.

6. Режимные и климатические характеристики морского льда и их связь с процессами в верхнем квазиоднородном слое (ВКС) морей и атмосфере.

Апробация работы

Основные результаты диссертации докладывались автором на симпозиумах, конференциях и съездах, наиболее значительные из которых состоялись в период с 1977 по 1997 годы в Москве (I съезд советских океанологов, 1977), Мурманске (IV Всесоюзная конференция промысловой океанологии, 1979), Санкт-Петербурге (VII съезд Географического общества СССР, 1980), Ялте (И съезд советских океанологов, 1982), Санкт-Петербурге (III съезд океанологов, 1987), Гаване (Куба, XII сессия Комиссии по Морской Метеорологии ВМО, 1997), Санкт-Петербурге

III Международная конференция « Освоение шельфа арктических морей», 1997), а также на многих совещаниях в России и за рубежом.

Внедрение прогностического метода в Мурманском УГМС и в оперативной работе ААНИИ подтверждено актами. Работа дважды удостоена медалей ВДНХ, а также отмечена ведомственной премией им. Ю.М.Шокальского.

Публикации

Общее количество научных работ по теме диссертации (единолично и в соавторстве) — 57. Из них - основных, приведенных в конце текста доклада, — 30.

1. БАЗЫ ДАННЫХ

1.1. Информационные системы

В середине 70-х годов в ААНИИ в кооперации с разработчиками средств и методов дистанционного зондирования Земли, были начаты работы по созданию Автоматизированной ледово-информационной системы для Арктики (АЛИСА).

Основной целью создания системы АЛИСА явилось комплексное информационное обеспечение оперативных и научных задач в Арктике на базе современных средств сбора информации, технологий ее анализа и обработки, традиционных и космических телекоммуникаций ее передичи различным потребителям.

Система АЛИСА, принятая в 1986 г. в опытную, а в 1990 г. в промышленную эксплуатацию, включает в качестве основных оперативных структурных подразделений созданный в институте Центр ледовой и гидрометеорологической информации (ЦЛГМИ) и Территориальные управления Росгидромета. Это позволяет потребителям всех рангов - от министерств и пароходств до организаций и судов в Арктике, получать метеорологическую и ледовую информацию в том числе краткосрочные (одни - трое суток), среднесрочные (трое - восемь суток) и долгосрочные (от 10 суток до 6 мес.) прогнозы для требуемого участка, а также, при необходимости, для всей акватории Северного Ледовитого океана.

Дальнейшее совершенствование системы АЛИСА ведется в направлении поиска и внедрения новых технических средств сбора и обработки информации, совершенствования автоматизированных методов географической привязки и дешифрирования данных, дополнения результатов непосредственных наблюдений расчетами, создания и поддержания оперативных и режимных банков гидрометеорологических данных, перевода системы на геоинформационные технологий. В настоящее время в рамках системы АЛИСА начато создание Геоинформационной Системы Полярных Районов Земли (ГИС ПРЗ). В качестве базового программного обеспечения использована система ARC/INFO, занимающая одно из ведущих мест на мировом рынке информационных продуктов и. успешно применяющаяся в практике работе пространственно распределенными данными. Целью этих работ является повышение оперативности, достоверности и качества предоставляемой потребителям гидрометеорологической информации. В

ААНИИ установлена и введена в строй станция приема информации от арктических дрейфующих буев по району Западной Арктики. Аппаратура поставлена в ААНИИ в рамках сотрудничества с США по Международной Программе Арктических Буев (МПАБ). Данные о дрейфе буев в сочетании с векторами дрейфа морских льдов по снимкам ИСЗ позволяют поддерживать динамическую каргу, содержащую важнейшие для навигации сведения о сжатии и разрежении льдов.

Информационно-справочное ядро системы АЛИСА базируется на распределенных базах данных о состоянии природной среды Арктики, обеспечивающих функционирование Национального и Международного банков ледовых данных.

1.2. Национальные базы данных

Морские льды в арктических морях являются одним из важнейших режимообразующих факторов, влияющих на характер пространственно-временной изменчивости физических, химических и биологических процессов в различных масштабах их проявления.

В основе изучения климатических и режимных характеристик ледовых условий и разработки методов прогнозов лежат данные натурных наблюдений за ледяным покровом, атмосферой и гидросферой. Широкое внедрение вычислительной техники позволило в последние годы организовать выполнение работ по созданию баз данных по различным гидрометеорологическим характеристикам.

Ледяной покров является сложной системой и определяется совокупностью более десяти составляющих его элементов. Пространственно-временная изменчивость этих элементов и определяет состояние ледяного покрова в целом. В научных фондах ААНИИ накоплены массивы ледовых данных, полученные с различных платформ:

• визуальные судовые ледовые наблюдения;

• визуальные авиационные наблюдения;

• наблюдения прибрежных полярных станций;

• самолетные радиолокационные съемки;

• аэрофотосъемки;

• спутниковые наблюдения (в различных диапазонах);

• данные специальных экспедиций.

В ААНИИ на протяжении многих десятилетий составляются картированные материалы по ледовым условиям с различной степенью обобщения (генерализации). Степень генерализации карт определяется их назначением. Для „обеспечения локальных навигационных операций использовалась информация с наименьшей степенью обобщения до 1 км и картированием отдельных ледовых образований. Максимальную степень пространственного обобщения до 50-100 км имеет ледовая информация для климатических исследований. Погрешность исходных данных визуальных авианаблюдений не превышает по сплоченности лада 1 балла. Ошибки интерполяции при построении ледовых карт были определены В.М.Булавкнным (1981г.) на основе использования структурной функции сплоченности и, при оптимальном планировании маршрута ледовой разведки, составляв 11% и увеличивается до 20% при интерполяции данных ледовых разведок, выполненных со сдвигом по времени до 10 суток.

Обширный материал наблюдений, находящийся в фондах ААНИИ, использовался не полностью. Наиболее активно в научных исследованиях использовались данные временных рядов, легко получаемые из наблюдений: сроки ледообразования, сроки наступления некоторых фаз ледового режима и взлома припая, ледовнтость и площади ледяных массивов, положение кромки льдов на меридианах и параллелях. Разномасштабная пространственно-временная изменчивость каждого элемента ледяного покрова, подобно элементам атмосферы и океана, практически не исследовалась. Причиной этого являлось отсутствие поэлементных карт распределения льда.

Начатая в 70-е годы В.Е.Бородачевым работа по созданию поэлементных карт, была продолжена автором, и к настоящему времени созданы базы данных но разрушенности, раздробленности, торосистости и частной сплоченности морских льдов. Эти базы данных были Дополнены рассчитанными автором по модели базами ежедекадных толщин льда и характеристиками его дрейфа.

Поэлементные карты дают возможность оценить структуру полей распределения каждого элемента в пространстве ледяного покрова и на акватории морей. При этом каждый вид поэлементных карт отражает одну из сторон физической сущности ледяного покрова в определенный момент времени. Так, например, поэлементные карты распределения старых льдов в арктических морях отражают наиболее важную характеристику ледового режима, показывающую степень связи этих льдов С океаническим массивом. Ориентация отрогов с преобладанием и включением старых льдов, с их площадью распространения и динамикой изменения в течение годового цикла развития ледяного покрова создает конкретные крупномасштабные типы распределения льдов. В зависимости от географического положения отрогов старых льдов формируются в большинстве случаев и структуры полей льдов более младшего возраста. Отсюда становится очевидным, что построение поэлементных карт не является самоцелью, а служит основой для создания баз однородных данных и осуществления последующей классификации полей распределения отдельных элементов и интегрированной (комплексной) классификации распределения льдов в арктических морях.

При создании баз данных по морскому льду были решены задачи цифрового описания многопараметрической системы морского льда, как совокупности линейных, точечных и пространственно-временных характеристик, с помощью единого формата и преобразования многослойной векторной информации в растровый вид.

На основе созданных баз данных была получена климатическая информация в виде карт распределения статистических и вероятностных характеристик, выполнены оценки ледообмена на границах морей и СЛО, получены карты средне-многолетних скоростей нарастания льдов в разводьях в СЛО. д< Г,

Таблица

Базы национальных данных по морскому льду

Название информационной базы данных Исторический период, дискретность Форматы хранения

Контур Сигрид Грид

Файлы Мбайт [>айлы Мбайт Файлы Мбайт

1 Общая сплоченность, частные сплоченности и возрастные градации морского льда СЛО 1953-199С 10 дней и более 1791 35.2 1791 23.5 5 186.

2 Разрушенность морского льда СЛО 1953-198« 10 дней и более 516 4.1 516 4.4 1 9.

3 Раздробленность морского льда СЛО 1954-198С 10 дней и более 478 7.8 478 4.0 1 . 12.

4 Торосистость морского льда СЛО 1947-198? 10 дней и более 433 69 433 3.5 1 7.

5 Рассчитанная по модели толщина ровного однолетнего льда 1967-1992 10 дней сентябрь-май 25 1.

6 Рассчитанный по модели дрейф льда 1967-1992 10 дней сентябрь-май 50 3.

Созданные при участии автора базы данных ледовых характеристик (табл.1) являются одним из основных элементов режимио-снравочного банка данных, разрабатываемого в ААНИИ, и широко используются при выполнении научных и научно-прикладных исследований.

1.3. Глобальный банк данных по морскому льду

Ледяной покров ь полярных регионах Земли является одним из ключевых элементов климатической системы. Именно поэтому в 1981 году на УШ сессии Комиссии по Морской Метеорологии (КММ) ВМО перед рабочей группой (РГ) по морским льдам была поставлена задача «.Изучить необходимые шаги для создания компьютере совместимого ледового банка данных для климатических потребностей и указать, каким образом такая программа может быть учреждена.». В 1984 году на IX сессии КММ ВМО была принята рекомендация по разработке рабочей группой международно согласованного формата для обмена и архивации данных по морскому льду. В 1989 году такой формат (СИГРИ'Д) был принят и опубликован в материалах X сессии КММ ВМО и, начиная с этого момента, под руководством автора, избранного Председателем РГ по морскому льду КММ ВМО, началась работа по созданию ГБДМЛ в интересах Всемирной Программы Исследования Климата (ВПИК).

К 1997 году по своему содержанию и формам доступа данные Банка в цифровом виде, масштаба, близкого к синоптическому, соответствуют потребностям ВПИК и Всемирной Климатической Программы (ВКП) для решения вопросов оценки изменчивости морской составляющей криосферы с 1950-х годов и создания массивов «ground - trouth data» при математическом моделировании по таким показателям, как ледовитость, общая сплоченность и частные сплоченности основных возрастных градаций морского льда (однолетние и многолетние). Доступ к данным организован посредством обращения научных пользователей в МИД-А по гляциологии или МЦД-Б «Морской Лед» посредством глобальной комп ьютерной сети.

В настоящий момент в ГБДМЛ включены данные России (ААНИИ), США (НЦДСЛ), Японии (Метеорологическое Агентство), в ближайшее время ожидаются поступления данных от Швеции, Финляндии, Дании и Аргентины.

Содержание международного фонда данных приведено в табл. 2.

В настоящее время под общим руководством автора группой специалистов, которую возглавляет В.М.Смоляницкий, проводится сравнительный анализ данных по общей сплоченности и возрасту ледяного покрова с целью интегрирования исторических массивов, полученных из разных стран.

Для сравнительного анализа климатических данных по морским льдам Северной Полярной области были использованы материалы ААНИИ и НЦДСЛ, представленные в виде временных последовательностей полей распределения отдельных характеристик ледяного покрова в узлах регулярной сетки и исходной временной дискретностью 7-10 суток.

Данные НЦДСЛ, основанные на всепогодных спутниковых наблюдениях, не имеют пропусков по времени и пространству, т.е. характеризуются 100-нроцентной освещенностью (отношением доступного числа данных к потенциально возможному). Авианаблюдения, лежащие в основе данных ААНИИ, во-пераых, привязывались к навигационному периоду и трассам, и, во-вторых, они погодо-зависимы. Так, для апреля (максимальное развитие ледяного покрова) освещенность историческими данными увеличивается от нуля для Арктического бассейна до 20-50% для арктических морей и варьирует в пределах 30-50% для трассы СМП. Для июля ситуация подобна апрельской для Арктического бассейна (0-10%) и существенно лучше для акватории арктических морей и СМП (30-95%). Освещенность других внутригодовых промежутков подобна (зима-весна, частично осень—0-50%; лето- осень—до 95%). Данная статистическая характеристика отражает репрезентативность данных ААНИИ в историческом плане.

Сравнительный анализ данных ААНИИ и НЦДСЛ был проведен по общей сплоченности и возрастным характеристикам морского льда. С помощью качественных и количественных оценок доказана однородность (однотипность) структуры баз данных, полученных преимущественно визуальными методами (ААНИИ, Россия) и преимущественно инструментальными методами (НЦДСЛ, США).

Таблица

Наименование информации Источник Количество карт Общин объем, Мб

По северному полярному бассейну

Декадные карты ледовой обстановки (сплоченность, частная сплоченность, возраст) по западному и восточному секторам Арктики (1953 - ¡991 гг.) Россия (ААНИИ) 1815 23,

• Еженедельные карты ледовой обстановки (сплоченность, частная сплоченность, возраст) по северному полярному бассейну (включая Балтийское, Берингово, Охотское моря)—1972-1991 п\ • Уточненные еженедельные карты ледовой обстановки (сплоченность, частная сплоченность, возраст) по северному , полярному бассейну (включая Балтийское, Берингово, Охотское моря)— 1972-1994 гг. Архивные ежедневные метеоданные по северному полярному бассейну— 19481991гг США (МЦЦ-А по гляциологии) 4371 , 231,93 600.

Пятидневные карты ледовой обстановки (сплоченность, частная сплоченность, возраст) по Охотскому морю —-1971-199), 1995, 1996 гг. Япония, Метсороло гическое Агентство 829 5,

Всего отечественных поступлений 1815 23,

Всего зарубежных поступлений 5200 837,

Всего по северному полярному бассейну 7015 860.

Исхода из текущего плана работы по проекту и общей направленности работ КММ ВМО, можно указать следующие направления работы ГБДМЛ на период 1997-2000 годов:

• расширение состава данных за счет привлечения а) текущих данных по полярным регионам (1995-2000 гг.), б) данных России по Антарктике 1970-1990-х годов, в1 данных Дании по северной Атлантике с 1900-х годов, г) уточненных данных Канады, д) данных по региону Балтийского, Северного и Норвежского морей й е) иных данных за счет привлечения новых участников проекта;

• продолжение работ по сравнительному анализу данных по морскому льду, полученных из различных источников и разработке соответствующих методик совмещения;

• совершенствование существующих и разработка новых форматов архивации и оперативного обмена ледовыми данными, отражающих прогресс технических средств получения, обработки и передачи данных и новые требования пользователей к полноте и точности пространственно-временного описания как текущей, так и исторической природной информации;

• ведение и совершенствование многосторонних интерфейсов доступа к данным ГБДМЛ посредством WWW/Интepнeт.

2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЛЕДОВО-ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

2.1. Состояние и развитие численного моделирования

Изучение процессов формирования и трансформации ледяного покрова под действием термических и динамических факторов, а также обеспечение потребителей ледовыми расчетами и прогнозами во вторую половину текущего века связано с широким использованием методов математического моделирования. Это обусловлено тем, что имеется недостаточный массив данных наблюдений для статистических обобщений, статистическими методами не всегда удается выявить влияние интересующего исследователя фактора на состояние ледяного покрова, неизвестны некоторые гидрологические характеристики, которые можно оценить только по результатам модельных экспериментов и т.д.

До настоящего времени при исследованиях состояния льда применялось преимущественно имитационное моделирование с использованием детерминированных уравнений, описывающих рост, таяние и дрейф, С помощью различных критериев можно классифицировать существующие математические модели. Такими критериями служат: уровень математического аппарата и методы формализации, применяемые при построении моделей, масштабы описываемых процессов и явлений или целевая направленность моделей. В зависимости от поставленной перед исследователем задачи Математическое моделирование можно разделить на два класса: исследовательское и прикладное.

Исследовательское моделирование ледяного покрова направлено на описание отдельных явлений и процессов или взаимодействия этих процессов, на выяснение роли разных факторов, оценку различных параметров, т.е. имеет познавательный характер. Модели в своей основе базируются на известных законах физики. Большинство моделей, описывающих отдельные стороны процессов и явлений в ледяном покрове, представляют собой систему уравнений. Однако ясно, что многие Черты ееетояшм дедаивга покрова имеют стохастический характер и для их воспроизведения следует пользоваться вероятностными соотношениями. Это обстоятельство надо учитывать в моделях дрейфа совокупности льдин, различающихся по площади и толщине. Сейчас делаются попытки учесть неоднородность стаивания и толщины льда.

Основы исследовательского моделирования ледяного покрова были заложены давно, в том числе такими учеными, как В В.Шулейкин и Р.Геьоркян, Д.Л.Лайхтман, М.И.Рузин, В.Кэмпбэлл. Особое внимание математическим моделям ледяного покрова уделяется начиная с конца 60-х годов, когда стало возможным воспроизводить с помощью ЭВМ поведение ледяного покрова под действием многообразных внешних сил. Первые достаточно полные модели ледяного покрова., основанные на решении гидродинамических и теплобалансовых уравнений, были предложены в работах Г'удковича З.М. (1970), Доронина Ю.П. (1970), Егорова К.Л. (1970), Кагана Б.А. (1967), Фельзенбаума А.И. (1958) и развиты в последующих работах Аппеля И.Л.(1981), Зуева А.Н.(1983), Масловского М.И.(1982), Фролова И.Е. (1981). Наиболее полное обобщение математических моделей, описывающих динамик}' морских льдов, представлено в монографии Тимохова Л.А. и Хейсина Д.Е. Модели этого класса позволили получить новые результаты об особенностях дрейфа как отдельной льдины, так и их совокупности, о ледообмене и ледопродуктивности морей, специфике процессов взаимодействия океана и атмосферы в полярных областях при наличии ледяного покрова.

Развитие такого типа моделирования поведения ледяного покрова тесно связано с результатами проверки на физическую адекватность модельных и реальных состояний. Именно на этом этапе перед исследователями возникают новые проблемы. Так, например, при моделировании процессов ледообразования в арктических морях встал вопрос о необходимости учета прибрежной циркуляции вод и, в частности, апвеллиига. Моделирование сезонной изменчивости дрейфа льдов в Цспгралыюй Арктике показало, что результаты модельных расчетов чувствительны к точности параметризации пограничных слоев атмосферы и океана. Из-за влияния таяния и роста льда на состояние моря моделирование на длительный период циркуляции вод, температуры и солености в замерзающих морях оказалось успешным только на совместной модели динамики и термодинамики ледяного покрова.

Несмотря на достигнутые успехи в области моделирования ледяного покрова, непосредственное применение исследовательских моделей в практике обеспечения народнохозяйственной деятельности затруднено из-за сложности и многообразия ледовых процессов, а также из-за недостатков в информационном обеспечении. В связи с этим в последнее десятилетие получило развитие прикладное моделирование, которое призвано отвечать на конкретные запросы практики и решать задачи, связанные с планированием, организацией и управлением различного рода народнохозяйственных работ. Прикладные модели, в основном, предназначены для обеспечения арктического судоходства прогностической информацией с различной заблаговременностью. При их построении стремятся учесть только существенные факторы, определяющие изменчивость моделируемого объекта, чтобы уменьшить трудности в информационном обеспечении расчетов И их практическом проведении.

Использование в прикладных моделях разнородных не математическому описанию блоков, имеющих разную физическую строгость и точность, а также логических операторов преобразования объекта на уровне алгоритма привело к тому, что машинный алгоритм приобретает самостоятельную научную ценность н может являться единственным способом формализации описываемой системы. Широкое применение эмпирических зависимостей, отражающих отдельные стороны региональных проявлений поведения ледяного покрова, существенно расширяет практическую значимость такого моделирования, хотя одновременно затрудняет выявлений причинно-следственных механизмов в моделируемой системе.

На основе прикладных моделей созданы и успешно внедрены в практику методы ледовых прогнозов е заблаговременноетью от суток до нескольких месяцев (Аппель И.Л. и Гудшшч З.М ,(1977), Зубакан ГЛС и Зуев А.Н. (1986), Фролов И,И. и Тейтеяьбаум К.А. (1987) и др.). & них широко использованы региональные характеристики: толщин снега и льда, температуры воздуха и ледоаитости, разрушенности и загрязненности и многие другие.

Несмотря на различия исследовательского и прикладного моделирования, они могут дополнить друг друга. С одной стороны, с помощью первого могут быть получены сведений о связях, которые в параметризованном виде учитываются, наряду с эмпирическими, в прикладных моделях. С другой стороны, именно прикладное моделирование, тесно Связанное с запросами практики, может своевременно поставить проблемы перед исследовательским моделированием.

При моделировании ледяного покрова возникают проблемы, связанные с воспроизведением физических процессов и способов их параметризации, и проблемы численного решения системы уравнений, составляющих основу модели. Например, при моделировании сроков замерзания моря предполагают существование значительного слоя перемешивания, температура и соленость и котором но глубине неизменны. При таком подходе за дату образования льда принимается момент достижения всем слоем перемешивания температуры замерзания. Фактически же йода охлаждается до температуры замерзания в тонком подповерхностном слое. Следовательно, модельные Сроки ледообразования будут несколько запаздывать по сравнению с фактическими. Учет особенностей профиля температуры в подповерхностном слое требует проведения специальных натурных экспериментов по изучению тонкой структуры моря ь развития способов ее параметрического учета в моделях. ^

Следующая проблема связана с учетом изменчивости физических свойств льда различного возраста, характеристик снежного покрова на льду к неоднородности льдин по размерам.

Требует дальнейшего изучения характер динамического взаимодействия льдин, особенно при большой их концентрации. Формирование и разрушение припая удается пока моделировать при использовании ряда искусственных приемов, учитывающих некоторые эмпирические сведения. Однако практическое значение зон неподвижного льда обусловливает необходимость дальнейшего изучения закономерностей образования и распространения припая, а также ею моделирования. Важным моментом при моделировании формировании, разрушения и перераспределения ледяного покрова представляется учет его взаимодействия с пограничными слоями атмосферы и океана при их различной стратификации.

Одним из продуктивных направлений решения перечисленных выше проблем являются целенаправленные комплексы натурных экспериментов и развитие информационного обеспечения. Система информационного обеспечения включает подсистемы сбора, обработки, хранения и распространения информации, которые разрабатываются з ААНИИ в рамках проекта АЛИСА — автоматизированная ледово-информационная система для Арктики. Благодаря развитию' техники дистанционного зондирования морских льдов, работающей на разных участках спектра электромагнитных воли и установленной на различных носителях (ИСЗ, самолеты, вертолеты и т.д.), резко возрос поток информации. Однако наметившееся отставание в плане автоматизации дешифрирования, обработки, а также в организации архивных баз данных на машинных носителях сдерживает дальнейшее развитие и внедрение в практику моделей и методов.

2.2. Численная модель осенне-зимних ледовых явлений.

Не останавливаясь на подробном описании разработанной автором модели, рассмотрим лишь ее основные положения.

Модель относится к разряду «балансовых». Последние представляют моделируемый объект как совокупность неких потоков вещества и энергии, баланс которых рассчитывается на каждом шаге моделирования. Термические и динамические процессы в ледяном покрове, связанные с его эволюцией при изменении гидрометеорологических условиях, описываются совместно.

В динамической части модели движение льда рассматривается традиционно как результат воздействия различных касательных составляющих сил трения и определяется уравнением баланса типа где р и — силы за счет фения воздуха и воды о лед, С - сила Кориолиса,

Я—сила взаимодействия с окружающими льдами.

Термическая часть модели основала на уравнении баланса тепла и соли верхнего однородного слоя моря с учетом адвекции:

Л/ Л/+1 Л/+ у ¡9^ + ¡у ¡9^- \ум&м

Ч 10 я/ у 0 т

Ы+1 Л/ 1*1 + 1 'У+

О О А,- г; ®

0+1 'У+Ж') д

-•/ФлЛ+ / \YW-~dzdt, ч ч 0 * где —толщина верхнего однородного слоя моря на моменты Г у и

- плотность морской воды; с — удельная теплоемкость, — температура воды, — скорость течения, — соленость воды, Ф^. — поток соли к слою конвекции.

Конвекция начинается после достижения плотности верхнего слоя моря значения, равного или большего плотности нижележащего слоя.

Поток тепла от подстилающей поверхности к атмосфере рассчитывается из уравнения теплового баланса с учетом проникновения части радиационного тепла ниже слоя скачка плотности.

ФД = ФГ + Ф +(1-Л)й(1-у&ГаЛ) + д, где Фу—турбулентный теплообмен, Ф —теплообмен за счет испарения,

А —альбедо подстилающей поверхности, Я — падающая солнечная радиация, 0 -эффективное излучение, определяется разностью между противоизлучением атмосферы и излучением подстилающей поверхности, а — коэффициент ослабления лучистого потока тепла в метровом слое воды, /? — коэффициент проникновения солнечной радиации в море, Ь— глубина залегания слоя скачка. а&с фа

Изменение температуры гомогенного слоя определяется как —~ = —-и—,

Л су¡}> а ниже этого слоя, за счет действия солнечной радиации

1&1 ¿д где бг— лучистый поток на глубине.

Коэффициент проникновения/7 был экспериментально определен автором в период натурного эксперимента в Баренцевом море в 15 рейсе НИЛ «Отго Шмидт».

Следует подчеркнуть, что учет в модели механизма формирования теплой прослойки вод позволил объяснить природу наблюденных в экспедиции «КАРЭКС» (1979) теплых вод в слое 10-30 м на значительной части Карского моря, а также обнаруженную во время проведения натурного эксперимента «Яна» (1976) в море Лаптевых обширную зону припайного льда с пониженными на 20-30%, относительно соседних районов, толщинами.

Расчет потока тепла и соли к гомогенному слою произведен по известным Т, S профилем при постоянном коэффициенте турбулентного обмена. Ниже слоя конвекции учтен процесс диффузии.

После охлаждения однородного слоя воды до температуры замерзания на поверхности воды образуется лед.

Для расчета нарастания льда используется уравнение теплопроводности льда с учетом снега при допущении, что профили температуры снега и льда являются линейными. Поскольку расчет производится малыми шагами по времени, то в пределах ajara толщина льда и поток тепла из воды ко льду полагается неизменным. Из уравнений баланса тепла, с учетом уравнения теплопроводности для льда, определяется температура поверхности льда и, соответственно, нарастание тодщод дьда. где Л — теплопроводность льда, — теплота льдообразования, Т — температура поверхности лада.

В результате льдообразования происходит осолонение поверхностного слоя моря, которое учитывается «о формуле где А'/— коэффициент, учитывающий отекание рассола, — — скорость нарастания льда, мм/ч.

Для учета эффектов, связанных с формированием неоднородности льда по толщинам, использован метод «частиц в ячейках», предложенный Харлоу и апробированный в краткосрочных моделях ледяного покрова. Это дает возможность рассчитать торосистость льда и оценить массу льдов в торосистых образованиях.

В целом ряде работ показано, что вклад потоков тепла в суммарный теплообмен с атмосферой зимой через молодые и толстые льды сопоставим.

В отличие от потока тепла через многолетие льды, основную расходную часть которого составляет эффективное излучение, поток тепла с разводьев и тонких льдов имеет турбулентную природу. Таким образом, вследствие учета в модели спектра льдов по толщинам необходим более точный расчет потоков тепла, особенно в области тонких льдов (от 1 до 50 см).

В модель включен блок расчета потоков явного и скрытого тепла по интегральным аэродинамическим формулам с коэффициентами, определенными на основе данных натурных наблюдений. Использованные соотношения позволяют точнее учитывать турбулентный теплообмен через молодые льды, чем это делалось в более ранних работах.

В модели, помимо учета чисто дрейфовых течений, предусмотрена процедура введения матриц постоянных течений, которая, в зависимости от региональных особенностей, рассчитывалась по различным моделям и алгоритмам. Так, для Баренцева и Карского морей постоянная составляющая течений была определена как разность фактических и рассчитанных векторов дрейфа, осредненных за ряд лет. Для определения этих течений в Чукотском море был проведен специальный управляемый натурный эксперимент и на основании полученных данных с использованием модели циркуляции вод (А.Ю. Прошутинский, 1984) получена схема циркуляции вод, обусловленная уклоном уровня между Тихим и Северным Ледовитым океанами.

В качестве начальных данных используются поля температуры и солености воды на стандартных горизонтах в узлах регулярной сетки, а также информация о распределении льда на момент максимального прогрева вод. Расчеты проводятся по среднедекадным метеорологическим полям (давления и температуры воздуха) с третьей декады августа до конца мая. Сезонный ход. приходящей солнечной радиации учитывается по среднемноголетним данным. Облачность, влажность и теплофизические свойства льда и снега задаются средними значениями. Толщина снега определяется как функция толщины льда, полученная по эмпирическим данным. Аналогично рассчитывается альбедо льда. Предусмотрена возможность учета изменчивости границ припая.

В результате численного интегрирования модель воспроизводит распределение льда по толщинам. Причем в каждом узле вычисляются толщины однолетнего ровного и многолетнего льда, мощность льда, т.е. объем льда, приведенный к площади расчетного квадрата с учетом процессов торошения и разрывов в ледяном покрове. Предусмотрено представление результатов расчетов в виде карт-схем: температуры, солености и толщины слоя конвекции, скорости дрейфа льда, результирующих потоков тепла в атмосферу, дат устойчивого ледообразования, температуры воздуха при расчете с блоком термической трансформации воздушной массы.

Таким образом, на основании численного решения уравнений для движения льда и его термических изменений можно получить последовательную картину: охлаждение воды, появление льдов, изменение его толщины в период от максимального нагрева вод до начала таяния льда.

Настоящая модель была адаптирована и испытана на материалах за ряд лет Баренцеьо-Карского региона (25 лет), моря Лаптевых (15 лет), ВосточноСибирского и Чукотского морей (10 лет), а также выполнены пробные расчеты для Охотского моря (3 года).

Сопоставление рассчитанных данных производилось с репрезентативными данными по толщинам льдов на полярных станциях, фактическими данными по срокам ледообразования, а также с данными о положении кромки льда и границ льдов различного возраста, полученных из ледовых авиаразведок и снимков ИСЗ. Сопоставление по всем перечисленным элементам производилось из критерия 0,674 ст н показало хорошую, выше 90%, обеспеченность расчетов. В качестве примера на рис. 1-2 приведены примеры сопоставления фактических и рассчитанных данных по различным морям Российской Арктики.

Рис.1. Фактическая толщина дрейфующего льда в Карском море (1) и расчетный профиль толщины льда (2) к>№ м* яа иЦппШхйи

Рис.2. Изменение количества молодого льда (%) в Чукотском море осенью 1,2 — расчет без учета и с учетом течений соответственно, 3 —- фактические данные.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТОВ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ

3.1. Результаты модельных расчетов

Используя описанную выше модель, автор выполнил расчеты ледово-гидрологических характеристик и параметров за 25-летний ряд с 1967 по 1992 гг. При этом в качестве внешних параметров использовались фактические поля среднедекадного атмосферного приземного давления, а также фактические среднедекадные значения температуры воздуха на 17-ти полярных станциях Баренцева и Карского морей. Выходные параметры, рассчитанные в узлах регулярной сетки с шагом 75 км, включали следующие данные:

• толщины ровного однолетнего льда;

• толщины остаточного льда;

• сплоченность остаточных льдов;

• толщины верхнего квазиоднородного слоя (ВКС) моря;

• температуру ВКС;

• соленость ВКС;

• результирующий поток тепла между атмосферой и подстилающей поверхностью;

• температуру воздуха;

• даты устойчивого ледообразования.

Все эти данные были рассчитаны на конец каждой декады, начиная с 3-й декады августа до 3-й декады мая за двадцатипятилетний период.

Следует подчеркнуть, что такие данные были впервые получены автором для Баренцева и Карского морей, позднее— для Чукотского и Восточно-Сибирского морей, а также для моря Лаптевых.

На основании анализа расчетных данных удалось провести режимно-климатические исследования и получить среднемноголетние оценки и межгодовую изменчивость сроков устойчивого ледообразования, толщин льда, толщины ВКС, результирующих потоков тепла и т.д., как для всего региона, так и для его отдельных частей под конкретные прикладные задачи, в частности по контрактам с РАО «Росшельф», РАО «Газпром», ДАО «Гипроспецгаз» и др.

На основании расчетных данных о толщине дрейфующего льда автором совместно с В.П.Гаврило (1997) были получены данные по распределению упруго-Прочностных свойств ледяного покрова в Карском море, потребность в которых в связи с освоением шельфовой зоны чрезвычайно велика.

На рисунках 3-8 представлены некоторые результаты, полученные автором. ледообразования, рассчитанные по среднемноголетним гидрометеорологическим данным

Pi|Ç. 4. Толщина льда (см) в период максимального распространения льдов в конце апреля, рассчитанная по средне-многолетним гидрометеорологическим данным

Рис.5.Среднее квадратическое отклонение расчетной толщины льда(см) в апреле за период с 1966г. по 1986г.

Рис.б.Измеиенне средней толщины льда с^ в юго-западком( 1), северо-вссточном(2), ^ западном (3) районах Баренцева моря

• <а а и эт я я» я » я » II м в « Ьдоа «мрши , *ре*.

Рис.7.Расчстная толщина дрейфующего молодого льда(см) в Баренцевом море за 1Х-1У 1965-66гг.(1) и и 1974-75 гг.

Рис.8.Распределеьше повторяемости толщины однолетнего льда » юго-восточном р-не Баренцев;» моря за 1984-87гг, —-- — средняя арифметическая толщина льда

3.2. Состояние верхнего квазиоднородного слоя (ВКС) и траектории цшслонов

К настоящему времени выявлены основные океанические энергоактивные зоны и в самых общих чертах изучена реакция циркуляции атмосферы на термические и ледовые аномалии подстилающей поверхности. Известно, что потоки тепла из океана влияют, в частности, на циклоническую деятельность над Северо-Евронейским бассейном. Для этого района Ю.В.Николаевым получены среднемесячные аномалии потоков явного и скрытого тепла. В зимнее время они достигают 40 — 60 КДж/см2 -мес, что составляет 60 — 90% изменений доступной потенциальной энергии столба атмосферы. Естественно, что такой источник тепла не может не влиять на характер циркуляции атмосферы в этом районе. В работах В.А.Абрамова (1986) определена высокая корреляция площадей морских льдов с атмосферным давлением, которая позволяет предположить связь ледовых условий с траекториями циклонов во всем районе средних и высоких широт. Идея этой зависимости принадлежит В.Ю.Визе, который показал, что траектории внетропических циклонов связаны с ледовыми условиями в районе Исландии.

Регулятором, распространения морских льдов, согласно концепции В.Ф.Захарова, служит гапоклин, распространенный в Арктическом бассейне и влияющий на величину притока тепла к нижней поверхности льда. Эту идею подтверждают результаты Ю.П.Доронина.

Баренцево море является частью Северо-Европейского бассейна, в котором, как известно, в осенне-зимний период происходит интенсивный сток тепла в атмосферу, т.е. энергоактивной зоной. В этом море проходит зона раздела поверхностных арктических и теплых атлантических вод. Примечательная особенность Баренцева моря — это наличие акватории, свободной от льдов даже в конце зимы, когда наблюдается наибольшее распространение льдов. На моря Северо-Европейского бассейна приходится 79% всей дисперсии изменений площади льдов в Северном Ледовитом океане, а на долю Баренцева моря — 40%. Именно в этом море, расположенном на стыке с Арктическим бассейном, наиболее ярко проявляются современные климатические изменения.

Для выявления причинно-следственных связей и физических механизмов, действующих в системе океан — морской лед —• атмосфера, были использованы результаты расчетов по модели автора на материалах с минимальным (1974 -75 гг.) и максимальным (1965 - 66 гг.) распространением морского льда в Баренцевом море. Полученные результаты сопоставлялись с траекториями циклонов за месячный период, подготовленных В.А.Абрамовым. При этом полагалось, что аномалии солености в Арктическом бассейне и температуры атлантических вод, поступивших в Баренцево море, формируются вне пределов рассматриваемого промежутка Бремени и учитываются в модели начальными условиями и постоянной составляющей адвекции вод.

Анализ начальных гидрологических данных показал, что сформировавшиеся в эти годы уже к началу периода охлаждения моря различия я распространении галоклииа, теплосодержании ВКС и его устойчивости в Баренцевом море создали необходимые условия для возникновения в последующем аномалий ледовитости.

В результате выполненных расчетов для каждого месяца были получены поля значений результирующего потока тепла в атмосферу, глубины ВКС, температуры и солености, а также границы распространения льдов на акватории Баренцева моря. Превышение площади морских льдов в среднем за сентябрь-апрель 1965-66 гг. по отношению к площади льдов в 1974-75 гг. составило ¡ 87 тыс. км2. Кромка льда к концу зимнего сезона 1975 г. (март — апрель) находилась севернее в среднем на 200 км по сравнению с 1966 г. Разность широты в среднем за сентябрь - апрель этих лет, характеризующая сдвиг положения максимума повторяемости циклонов, составила также около 200 км. Величина теплоотдачи от поверхности моря в атмосферу была больше в годы с положительной аномалией ледовитости и меньше в годы с отрицательной аномалией ледовитости. Наиболее существенное различие наблюдается в зимние месяцы (декабрь — март). Этот факт подтверждает существование «механизма» обратной связи, благодаря которому термическое состояние моря вызывает развитие таких атмосферных систем, которые поддерживают знак первичной аномалии температуры вод и уменьшают теплоотдачу в атмосферу. Иначе говоря, смещение траекторий циклонов на север при уменьшении ледовитости способствует сокращению теплопотсрь морем, и наоборот, смещение циклонов на юг усиливает теплоотдачу от поверхности Баренцева моря в атмосферу. Следует подчеркнуть, что величина теплового потока зависит не только от меридиональных смещений траекторий циклонов н сыпанных с ними изменений температуры воздуха и количества облаков, но и от температуры ВКС, которая в зимний период обусловлена интенсивностью процессов конвекции и, в конечном итоге, стратификацией вод.

Зимой 1965 - 66 гг. положение зоны с близкой к нейтральной стратификацией вод, являющейся центром развития термической конвекции в море, смешено к югу на 120 - 150 км относительно 1974 - 75 гг. И, как следствие этого, такое же смещение характерно и для «очагов» теплоотдачи в атмосферу. Среднее за осенне-зимний период положение указанных зон совпадает в Баренцевом море с осью потока атлантических вод, определенной по данным съемок в августе 1965 и 1974 годов, осредненных по 20, 30, 40 и 50° в.д. Анализ рассчитанных полей среднемесячных значений толщины ВКС показал, что процесс конвекции протекает от месяца к месяцу неравномерно. Интенсивность этого процесса неодинакова в различных районах моря и на каждый момент времени можно выделить зоны повышенной конвективной активности. Эти зоны имеют в среднем горизонтальную протяженность 100 - 150 км. Приращение толщины слоя конвективного перемешивания в этих районах моря достигало 50 - 70 м за декаду, что обусловило поток тепла в ВКС до 55 КДж/см2 -мес. Вызванные конвективным перемешиванием вертикальные движения вод могут привести к образованию мезомасщТабных вихрей. Изменение широты положения «очагов» конвекции и траекторий циклонов за сентябрь — февраль рассматриваемых лет хорошо согласуются между собой (рис.9). В марте и апреле связь между положением зон максимального приращения глубины конвекции и траекториями циклонов нарушается вполне закономерно. В этот период термическая конвекция практически .прекращается, достигая своего максимума, а в северной части моря вследствие осолонени» ВКС, связанного с ледообразованием, развивается халинная конвекция, которая из-за наличия льда не может существенно повлиять на теплообмен между морем и атмосферой. Во время осеннего выхолаживания в море последовательно в районах с неустойчивой стратификацией возникают зоны повышенной конвективной активности. В этих зонах происходит «подкачка» тепла атлантических вод к поверхности, где и образуется «очаг» повышенной теплоотдачи в атмосферу. Прогрев нижних слоев атмосферы вызывает падение атмосферного давления над этой зоной, а усиление интенсивности вертикальных потоков способствует циклонической активности. Это подтверждают карты горизонтального распределения результирующих потоков тепла в среднем за декабрь, поступающего от поверхности моря в атмосферу, приращения слоя конвекции и положения «оси» траекторий циклонов для этих лет (рис.9 - 10). Аналогичная картина характерна и для остальных месяцев: с сентября по февраль. Следовательно, в осенне-зимний период стратификация вод и устойчивость В КС Баренцева моря регулирует пространственное расположение зон интенсивной конвекции и связанных с ними «очагов» теплоотдачи в атмосферу. Последние влияют на развитие циклонической деятельности, в том числе на пути движения циклонов.

Обратное воздействие атмосферы на гидрологическое состояние моря для исследуемых масштабов времени заключается в том, что смещение траекторий циклонов к северу, наблюдаемое в 1974 - 75 гг., препятствует распространению галоклина и морских льдов к югу и этим сдерживает рост ледяного покрова. Более южные траектории циклонов в 1965 - 66 гг. оказывают противоположное действие на положение границы галоклина и кромки морских льдов.

Значительная инерция ледовых и гидрологических процессов, в частности, характерная для. рассматриваемого промежутка времени в Баренцевом море, широко используется при разработке физико-статистических методов долгосрочных ледовых прогнозов и дает основание считать пространственное распределение потоков тепла одним из факторов, влияющих на положение траекторий циклонов и, как следствие этого, на региональные погодные условия.

Можно предположить, что рассмотренный механизм существует и в других океанических энергоактивных зонах а арикромочньк областях.

Полученные результаты могут быть использованы при создании прогностических схем погоды и ледово-гидрологического состояния моря. Для проведения более строгих количественных оценок влияния изменчивости термохалшшой структуры вод и распределения потоков тепла в океане на траектории циклонов в районах формирования «очагов» теплоотдачи, в зоне арктического гидрофронта и кромки морских льдов в Северо-Европейском бассейне оледует провести специальные полигонные эксперименты.

IX X X» ■ XÜ I И Ш ¡V

Рис.9. Изменение широты зоны наибольшей глубины конвекции (1). «очага» теплоотдачи из океана в атмосферу (2) и средней широты траекторий циклонов (3) в Баренцевом море в 1965-66 гг, (а) и 1974-75 гг. (б)

Рис.10. Распределение турбулентных потоков тепла, КДж/(см -мес) (а, б) и приращение слоя конвекции, м/мес (в, г) в декабре 1965 г. (б, в) и 1974 г. (а, г)

1 — положение «оси» зоны циклонов в среднем за месяц,

2 — кромка дрейфующих льдов

3.3. Результаты комплексных исследований

Расчеты по модели автора ледово-гидрологического режима на материалах Восточно-Сибирского и Чукотского морей показали, что максимальные ошибки моделирования отмечаются в Чукотском море. Анализ результатов привел к выводу о необходимости учета в модели расходов вод и тепла через Берингов пролив, а также системы квазипостоянных течений в Чукотском море.

Для расчета циркуляции вод моря была использована модель А.Ю.Прошутинсхого. С целью калибровки численных моделей циркуляции вод и осенне-зимних ледовых явлений автором была запланирована и реализована йро!рамма управляемого эксперимента в период летне-осенней гидрологической съемки 1984 г. на НИС «Академик Шокальский».

Результаты численного моделирования системы течений и эволюции ледяного покрова в Чукотском море в осенний период позволили получить ежедекадные оценки расхода тегша через Берингов пролив, а также результирующих потоков тепла в атмосферу. Рассчитанная суммарная величина притока тепла» через.-Берингов» пролив хорошо согласуется с оценками, полученными другими авторами (табл. 3).

Таблица

Авторы Характеристика вод

Т Q QT

Леонов А.К. 3,03 5413 321,

Смсташгикова A.B. 2,00 4006 186,

Федорова З.П. и Янкина З.С. 1,92 2801 127,

Прошутинский А.Ю.и Фролов И.Е. 2,06 4509 212,

Примечание: Т - средняя температура вод в сентябре-ноябре на разрезе в Беринговом проливе; О - средний месячный расход вод за сентябрь-ноябрь через пролив, км ; (}Т - суммарный расход тепла за сентябрь-ноябрь через Берингов пролив, х10"'8 Дж,

Б результате проведенных комплексных исследований по схеме модель — натурный эксперимент—модель удалось получить:

• схему циркуляции вод, обусловленную уклоном уровня между Тихим ц Северным Ледовитым океанами;

4 . » оцеит^®№рда^^8^Р5 В0Фок:теплвчерез Берингов пролив;

• определить харюдарвие потоки тепла в атмосферу;

• оценить тепя.ово&егкжтщеевкеааских вод в СЛО;

• улучшить качество раджа»»веенних ледовых явлений.

Автором показано, что «щупающее с тихоокеанскими водами тепло способно с}тцеет«вйвв скорость нарастания льда ;нй значительной площади СЛО и, что тепла, поступающего через Берингов пролив, достаточно, чтобы задержать начало ледообразования в отдельных районах Чукотского моря на 30 и более суток.

4. ДОЛГОСРОЧНЫЙ МЕТОД ПРОГНОЗА ЛЕДОВЫХ ЯВЛЕНИЙ

Термодинамическая модель осенне-зимних ледовых явлений явилась основой для создания автором численного метода долгосрочного ледового прогноза. 8 качестве начальных условий использовались дачные наблюдений распределения температуры н с ¡лености воды в Баренцевом и Карском морях, распределения остаточных льдов на момент максимального прогрева вод, фактические и прогностические среднедекадные поля атмосферного давления и температуры воздуха, а также ежедекадная среднемноголетняя суммарная солнечная радиация.

В результате расчетов находились пространственные распределения ледово-гидрологических характеристик и показателей состояния поверхностного слоя моря: дат устойчивого ледообразования, положения кромки льда., толщин молодого дрейфующего и неподвижного льда, температуры, солености и глубины слоя конвекции на протяжении девяти осенне-зимних месяцев. Численные прогнозы осенне-зимних ледовых явлений по этой методике разрабатывались в опытном порядке в отделе ледового режима и прогнозов (ОЛРиП) ААНИИ, начиная с сентября 1979 года. Наиболее трудоемкой операцией составления прогиозоо является сбор и обработка исходного материала, которая осуществляется по согласованной схеме на основе договоров с арктическими управлениями Гидрометслужбы (УГМС).

В соответствии с этой схемой в отдел ледовых прогнозов поступали в виде таблиц данные в узлах расчетной сетки по гидрологии из четырех УГМС, зоны ответственности которых полностью охватывают район прогнозирования. Из отдела долгосрочных метеорологических прогнозов (ОДМП) поступали фоновые прогнозы поля атмосферного давления, аномалий температуры воздуха и прогнозы по однородным циркуляционным периодам. Поступающая информация анализировалась в ОЛРиП, где и собирался весь материал для счета на ЭВМ. После обработки и размножения полученные прогностические карты-схемы рассылались потребителям по почте или фототелеграфным каналам связи.

В соответствии с утвержденным регламентом первый прогноз на осенне-зимний период составляется в начале сентября в виде прогностических карт-схем распределения толщины льда (на конецг октября-декабря) и карт-сроков устойчивого ледообразования, и. рассылается в соответствующие адреса. В ноябре составляется второй прогноз до конца января следующего года, причем для января из-за отсутствия фонового прогноза берутся средиемноголетние значения метеоэлсментов. Третий прогноз составляется в начале января до конца мая, а в марте он уточняется (четвертый прогноз). Разработка каждого прогноза состоит из двух этапов: расчета термодинамического состояния верхнего слоя моря по фактическим данным на момент составления прогноза (счет всегда начинается с третьей : декады аигуста) и дальнейшего расчета по прогностическим мстерзлсмснтам. •'. >

Проверка качества прогнозов выполнена на материале за три года. Эта работа сильно осложнена отсутствием надежных данных наблюдений за многими элементами, входящими в прогноз. К наиболее надежным и репрезентативным исходным данным можно отнести даты устойчивого ледообразования в районе полярных станций в Карском море, толщину льда в припае северо-восточной части Карского моря и положение кромки льда в Баренцевом море.

Оценка прогнозов проведена, исходя из критерия 0,8 с, при заблаговременности, большей двух месяцев, что составляет для дат устойчивого ледообразования допустимую ошибку в пределах 6—10 суток, для толщин неподвижного льда в среднем по станциям — от 8 см в октябре до 17 см в мае. При оценке положения кромки в Баренцевом море допустимая ошибка не превышала 100 км. Результаткпроверки прогнозов за 1979-1981 гг. приведены в таблицах 4-7.

Таблица

Оправдываемость прогноза сроков устойчивого ледообразования по годам за сентябрь по полярным станциям Карского моря

1979 г. 1980 г. 1981 г. I Д%

Примечание: М Р,%

- количество сопоставлений; оправдываемость.

Таблица

Оправдываемость прогноза положений кромки льда на створах в.д. ш.

20° 30" 40° 50° 74° 72° 70° I Д%

Таблица б

Средняя за 1979 - 1981 гг. оправдываемость прогнозов толщины льда

Станции £ Д%

1 №2 №3 №4 №5 №6 №7 №8 № м 32 33 30 30 26 14 31 27 31 '.¡

Оправдываемость по месяцам толщины льда

Таблица

Прогноз окт. ноябр. дек. яна. феор. март апр. МаП £ п,%

Сентябрь 17/71 20/70 21/76 58/

Ноябрь 21/71 22/73 17/94 60/

Январь 17/88 17/88 17/88 17/82 17/77 85/

Март 17/88 17/65 17/77 51/

Примечание: в числителе — М, в знаменателе — Р, %.

Оправдываемость прогнозов дат устойчивого ледообразования оценивалась по данным пятнадцати полярных станций Карского моря. В случае расхождения результатов, полученных на полярных станциях, и данных ледовой разведки предпочтение отдавалось последним. Средняя оправдываемость за зри года составила 82% (табл.4). Минимальная оправдываемость относится к пункту Амдерма и м.Челюскин, где погрешности дат ледообразования в двух из трех превысили допустимую ошибку. Уточнение официального прогноза ААНИИ дат устойчивого ледообразования за сентябрь в Карском море дано-по пяти полярным станциям и "за 1979-1981гг. составило 78%. Следует отметить, что численный прогноз за этот же период по тем же пяти станциям имеет близкую оправдываемость. Это связано с использованием в обоих методах прогностической температуры воздуха. Оправдываемость климатического прогноза за эти годы составила 60%.

Прогноз толщин неподвижного льда оценивался по северо-восточной части Карского моря, где припай обычно устанавливается с момента устойчивого ледообразования и нарастание льда не прерывается в результате отрыва припая, как это часто бывает в юго-западной части Карского моря. Из табл.6 видно, что минимальная оправдываемость прогноза нарастания льда относится к полярной станции №9. В 1981г. здесь отмечалась аномальная толщина снега до 70 см в конце мая, что существенно замедлило скорость нарастания льда. На соседних полярных станциях толщина снега была 10-20 см, что говорит о нерепрезентативности данных полярной станции № 9. Если не учитывать эти данные, то средняя оправдываемость численных прогнозов нарастания толщины льда составит 81%. Оправдываемость климатического прогноза толщины льда равна 68%.

Прогноз положения кромки льда в Баренцевом море оценивался на конец каждого месяца помиворам,впадающимгеографическими меридианами и параллелями. В табл.4 приведены результатыпоставления фактического и прогностического положения кромки. Наименьшая оправдываемость прогнозов отмечается на 50° в.д. и 70°ш., т.е. в юго-восточной части Баренцева моря. Существенное влияние на гидрологический режим этого района оказывает водообменКарским и Белым морями, а также речнойок, изменчивость которых не учитывается в настоящей модели. В целом оправдываемость прогнозов положения кромки льда в Баренцевом море составила 75%. Климатический прогноз за эти годы оправдался на 64%.

Поскольку численные методы ледового прогноза предполагают использование метеорологического прогноза, представляет интерес выявить зависимость между их оправдываемостью. Анализ изменений за три года оправдываемости численного прогноза сроков устойчивого ледообразования и метеорологического прогноза аномалий температуры воздуха в октябре показывают прямую зависимость первого от второго, хотя средняя оправдываемость ледового прогноза составила 82%, а метеорологического — не более 47%. Причина состоит в том, что осенние ледово-гидрологические процессы во многом определяются начальными условиями.

Как видно из рис.11, оправдываемость прогнозов толщины льда также зависит от оправдываемости метеорологических прогнозов температуры воздуха. При этом наибольшее влияние последних оказывается в первые осенние месяцы и почти не ощущается к концу периода нарастания. Мало сказываются и ошибки метеопрогноза в отдельные месяцы, если качество прогнозов в большинстве месяцев удовлетворительное. Наибольшее отрицательное влияние оказывают неоправдавшиеся метеопрогнозы, если знак их ошибки сохраняется на протяжении нескольких месяцев. Из рис.11 следует, что оправдываемость прогнозов положения кромки льда в Баренцевом море более тесно связана с ошибками прогнозов барического поля.

Рис.11. Изменение оправдываемое™ прогнозов толщин припайного льда (1), аномалий температуры воздуха (2), положения кромки льдов а, Баренцевом море (3), атмосферного давления в единицах р (4).

Таким образом, учет целого ряда «механизмов заблаговременности» в численной схеме прогноза позволяет прогнозировать осенне-зимние ледовые явления с достаточно высокой эффективностью. По своей информативности рассмотренный метод численных методов не имеет аналогов, используемых в настоящее время в оперативной практике. Наиболее полное внедрение в практику разработанного численного метода возможно лишь после широкого использования новых инструментальных методов оценки и коррекции картированных прогнозов распределения льдов. Большую роль в повышении оправдываемое«! прогнозов играет качество исходных данных (особенно по гидрологии) их полнота и синхронность.

Настоящий метод прогноза был одобрен Центральной Методической комиссией Росгидромета и внедрен в оперативную практику в Мурманском Управлении Гидрометслужбы и в ДАНИИ.

Разработанная автором в рамках данного метода технология сбора, обработки и передачи информации использована в автоматизированной ледово-информационной системе для Арктики.