The Black Sea Deep Current Velocities Estimated from the Data of Argo Profiling Floats

Markova, N. V.; Bagaev, Andrei

doi:10.22449/0233-7584-2016-3-26-39

Cited by 3 publications

(7 citation statements)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Для проведения сравнительного анализа все данные численных расчетов и натурных измерений распределяются в соответствии с определенными слоями черноморских вод (приповерхностный слой (0-5 м), верхний перемешанный слой (5-30 м), холодный промежуточный слой (30-100 м), основной пикноклин (100-300 м) и слой субпикноклина, разделенный на два подслоя: 300-800 м и 800-1500 м). Горизонт на уровне 800 м, разделяющий субпикноклин, выбирается из-за обнаруженной в работе [21] интенсификации скоростей течений на данной глубине и ниже до 1200 м. Последний слой ограничивается глубиной в 1500 м, так как это максимальная глубина профилирования буями ARGO, дрейфующими в ЧМ в 2011 г.…”

Section: результаты сравнительного анализаunclassified

“…А отклонение в слое 800-1500 м объясняется тем, что здесь данные буев ARGO по температуре сильно отличаются от среднемесячных климатических данных, к которым на глубинах ниже 150 м осуществляется привязка модельных данных. Кроме того, это может свидетельствовать о повышенной изменчивости температуры в слое 800-1500 м, приводящей к интенсификации течений, обнаруженной в работе [21].…”

Section: результаты сравнительного анализаunclassified

“…Анализируя представленные рисунки, мы отчетливо видим, что для слоя субпикноклина (300-1500 м) отклонения сравниваемых данных для обеих характеристик морской среды незначительны, кроме описанных выше температурных отклонений на глубине 800-1500 м. Также прослеживается обсуждаемое ранее ухудшение согласованности сравниваемых данных в слое основного пикноклина (100-300 м). В связи с тем, что буи ARGO не измеряют скорости течений напрямую, проверка достоверности модельных течений возможна только на основе рассчитанных в работе [21] средних скоростей течений в глубоководных слоях по данным об их перемещении. Согласно полученным в этой работе послой-ным оценкам средних скоростей, считается, что ниже основного пикноклина (100-300 м) они составляют ~ 4 см/с, а в слое 800-1200 м усиливаются до 6 см/с.…”

Section: результаты сравнительного анализаunclassified

“…Согласно полученным в этой работе послой-ным оценкам средних скоростей, считается, что ниже основного пикноклина (100-300 м) они составляют ~ 4 см/с, а в слое 800-1200 м усиливаются до 6 см/с. Если учитывать все обработанные данные, то наибольшие значения средних скоростей наблюдаются в январемарте, а наименьшиев июнеоктябре [21].…”

Section: результаты сравнительного анализаunclassified

See 3 more Smart Citations

Reconstruction of the Black Sea Deep-Water Circulation Using INMOM and Comparison of the Results with the ARGO Buoys Data

Korshenko¹,

Diansky²

2019

MGZh

View full text Add to dashboard Cite

Цель. Анализируются результаты численного моделирования гидрофизических характеристик Черного моря за 2011 г. Методы и результаты. Гидрофизические поля рассчитаны с помощью версии σ-модели морской циркуляции INMOM (Institute of Numerical Mathematics Ocean Model) для акватории Черного, Азовского и Мраморного морей с горизонтальным разрешением 1 км и с 20 неравномерно распределенными σ-уровнями по вертикали. Оценка качества воспроизведения полей солености и температуры проводится путем сравнения с доступными за рассматриваемый период данными глубоководных буев-профилемеров ARGO. Степень соответствия рассчитанных полей течений реальным оценивается исходя из средних глубоководных скоростей течений, рассчитанных по данным перемещения буев ARGO. Выводы. Результаты проведенного сравнительного анализа продемонстрировали, что INMOM хорошо воспроизводит распределение по глубине гидрофизических характеристик Черного моря. Анализ результатов сравнения рассчитанных значений температуры и солености с данными, полученными с буев ARGO, показал, что наибольшие значения отклонений рассматриваемых характеристик водной среды относятся к верхним слоям моря (0-100 м). В более глубоководных слоях (300-1500 м) уровень согласованности результатов моделирования и натурных данных значительно выше. На горизонтах ниже глубины 800 м выявлена антициклоническая циркуляция глубоководных течений со скоростями, достигающими 1,5 см/с. Обнаруженная особенность нехарактерна для общепринятой схемы циклонической циркуляции вод Черного моря. Ключевые слова: Черное море, численное моделирование, гидрофизические поля, буи-профилемеры ARGO, глубоководная циркуляция, противотечение. Благодарности: исследования выполнены при финансовой поддержке РФФИ в рамках научных проектов № 18-05-00353, № 18-35-00512.

show abstract

Section: результаты сравнительного анализаunclassified

See 2 more Smart Citations

Reconstruction of the Black Sea Deep-Water Circulation Using INMOM and Comparison of the Results with the ARGO Buoys Data

Korshenko¹,

Diansky²

2019

MGZh

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Скорости течений зависят от величины уклона дна и достигают максимальных значений 5 см/с на материковом склоне возле северозападного побережья Турции. Направление и скорости течений в нижнем слое, полученные в эксперименте, хорошо согласуются с данными о глубоководных перемещениях буев Арго [14].…”

unclassified

Untitled

2019

MGZh

View full text Add to dashboard Cite

Цель. Проведен энергетический анализ результатов численного эксперимента по моделированию крупномасштабной циркуляции в Черном море в рамках двухслойной вихреразрешающей модели под воздействием касательного напряжения ветра. Основная цель работы состоит в том, чтобы определить направление и величину переходов энергии, сопровождающих процессы формирования крупномасштабных течений и мезомасштабных вихрей в море. Методы и результаты. Анализ проводится для периода статистического равновесия, в котором средние значения всех рассчитываемых в модели характеристик остаются постоянными во времени. С помощью метода осреднения Рейнольдса в модели произведено разделение энергетических характеристик (механической энергии и ее переходов) по масштабам движения на относящиеся к крупномасштабным течениям и к вихрям. Крупномасштабные течения определяются как средние потоки за некоторый выбранный временной интервал, а отклонения от них считаются вихрями. Анализируются осредненные по времени и/или по пространству энергетические характеристики. Для периода статистического равновесия рассчитаны энергетические диаграммы, демонстрирующие вклад крупномасштабных течений и вихрей в общую механическую энергию, величины и направления переходов энергии. Для того же периода построены осредненные по времени поля составляющих энергии и работы сил, участвующих в энергетическом балансе. Выводы. Показано, что бароклинная неустойчивость крупномасштабного течения является основной причиной меандрирования Основного Черноморского течения, а переход энергии в нижний слой осуществляется вследствие бароклинной неустойчивости вихрей. Установлено, что бóльшую долю энергии от ветра море получает в его восточной половине, а теряет в западной и северо-западной области бассейна. Основная часть диссипации энергии обеспечивается работой сил трения на нижней границе верхнего слоя в области пересечения поверхности раздела слоев с дном. Ключевые слова: кинетическая энергия, доступная потенциальная энергия, энергетический баланс, численная модель, Черное море, энергетическая диаграмма, взаимодействие вихрей и крупномасштабных течений. Благодарности: работа выполнена в рамках государственного задания по теме № 0827-2018-0002 «Развитие методов оперативной океанологии на основе междисциплинарных исследований процессов формирования и эволюции морской среды и математического моделирования с привлечением данных дистанционных и контактных измерений».

show abstract

Assimilation of Middepth Velocities from Argo Floats in the Western South China Sea

Wang

Zhang

Wang

et al. 2020

Journal of Atmospheric and Oceanic Technology

View full text Add to dashboard Cite

Previous studies are mainly limited to temperature and salinity (T/S) profiling data assimilation, while data assimilation based on Argo float trajectory information has received less research focus. In this study, a new method was proposed to assimilate Argo trajectory data: the middepth (indicates the parking depth of Argo floats in this study, ~1200 m) velocities are estimated from Argo trajectories and subsequently assimilated into the Regional Ocean Model System (ROMS) using four-dimensional variational data assimilation (4DVAR) method. This method can avoid a complicated float trajectory model in direct position assimilation. The 2-month assimilation experiments in South China Sea (SCS) showed that this proposed method can effectively assimilate Argo trajectory information into the model and improve middepth velocity field by adjusting the unbalanced component in the velocity increments. The assimilation of the Argo trajectory-derived middepth velocity with other observations (satellite observations and T/S profiling data) together yielded the best performance, and the velocity fields at the float parking depth are more consistent with the Argo float trajectories. In addition, this method will not decrease the assimilation performance of other observations [i.e., sea level anomaly (SLA), sea surface temperature (SST), and T/S profiles], which is indicative of compatibility with other observations in the 4DVAR assimilation system.

show abstract

The Black Sea Deep Current Velocities Estimated from the Data of Argo Profiling Floats

Cited by 3 publications

References 7 publications

Reconstruction of the Black Sea Deep-Water Circulation Using INMOM and Comparison of the Results with the ARGO Buoys Data

Reconstruction of the Black Sea Deep-Water Circulation Using INMOM and Comparison of the Results with the ARGO Buoys Data

Untitled

Assimilation of Middepth Velocities from Argo Floats in the Western South China Sea

Contact Info

Product

Resources

About