The ice regime of the Sea of Azov and climate in the early 21st century

Matishov, Gennady G; Chikin, A. L.; Dashkevich, L.V.; Kulygin, V.V.; Чикина, Л. Г.

doi:10.1134/s1028334x14080133

Cited by 10 publications

(6 citation statements)

References 4 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Таганрогского залива в XXI веке. Среднесуточная (по декадам) температура воды (1, 3) и воздуха (2,4) с максимальными (в теплый период) и минимальными (в холодный период) значениями и продолжительность ледостава (5) Общий анализ ледового режима в вершине Таганрогского залива за 15 лет наблюдений показал существование двух видов ледостава: первого с неоднократным становлением/таяньем льда и второго с единственным за зиму замерзанием гирла [5]…”

Section: рис 3 начало и окончание ледостава в вершинеunclassified

The Ice Monitoring in the Don River Delta (2005–2019)

Dashkevich¹

2019

EEISAMES

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. В настоящей статье представлен анализ климатических изменений в дельте реки Дон в зимний сезон, на основе данных ежедневного мониторинга береговой научно-экспедиционной базы ЮНЦ РАН «Кагальник» за период 2005-2019 гг. Дана краткая характеристика зим за время наблюдений в гирле Свином. Проведена типизация зим на основе оценки сумм среднесуточных отрицательных температур воздуха и продолжительности ледостава. В последние годы выявлено увеличение частоты появления мягких зим (33,33 % случаев за 15 лет) с неоднократным становлением ледового покрова. Получена статистически значимая зависимость между суммой среднесуточных отрицательных температур воздуха и числом дней со льдом за сезон. Отмечено, что в наблюдаемых межгодовых изменениях средних месячных температур воздуха наиболее контрастным является холодный сезон года (особенно декабрь и февраль). В многолетней динамике отмечен небольшой рост средней месячной температуры воздуха зимних месяцев (особенно января). Для ноября выявлено небольшое снижение средней месячной температуры (после наиболее теплого 2010 г.) при наблюдаемом увеличении стандартного отклонения. При этом чаще наблюдается образование начальных форм льда в ноябре. Следует заметить, что межгодовая динамика средних месячных температур воздуха в регионе в теплое время года относительно стабильна. За рассматриваемые 15 лет из особенностей можно отметить: небольшое уменьшение стандартного отклонения для мая, и его некоторый рост-для июня и сентября.

show abstract

Section: рис 3 начало и окончание ледостава в вершинеunclassified

The Ice Monitoring in the Don River Delta (2005–2019)

Dashkevich¹

2019

EEISAMES

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Видно, что прогноз, сделанный без учёта снега, даёт бóльшие по сравнению с измеренными значения толщины льда . Расчётная максимальная ампли туда сезонного хода толщины льда отличалась от наблюдённой на 10-12 см, а продолжительность ледового сезона [11,22] была завышена на трое суток . Результаты серии экспериментов N 1n k n α имеют заметный разброс в расчётных величинах h i , полученных при различных вариантах n k и n α .…”

Section: результаты численного моделированияunclassified

“…Ошибка в расчётах толщины льда может быть связана с неточностями моделируемой толщины и плотности снега . Однако отметим, что удовлетво рительно воспроизведены продолжительность ле дового сезона, составляющая около 70 суток [11], и время полного очищения ото льда, приходящееся как по результатам расчётов, так и по данным на блюдений [22], на 22-23 марта 2011 г .…”

Section: результаты численного моделированияunclassified

“…Про ведены численные эксперименты по воспроиз ведению сезонной эволюции толщины ледяного покрова с использованием различных схем пара метризации характеристик снега, аккумулирую щегося на поверхности морского льда . Результаты численных экспериментов сравнивались между собой и с данными наблюдений, полученными на береговой научноэкспедиционной базе Южного научного центра РАН в Кагальнике [11] .…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Influence of new snow on growth and melting of sea ice

Завьялов¹,

Solomakha²

2019

Lëd i sneg

View full text Add to dashboard Cite

Numerical experiments were carried out using the thermodynamic model with the aim to optimize choice of parameterization of the density of fresh snow, its albedo, and thermal conductivity coefficient in order to reproduce the seasonal evolution of ice thickness in the North-Eastern part of the Sea of Azov. The simulation results were compared with each other as well as with the observations obtained at the costal station of the Southern Scientific Center of the Russian Academy of Sciences in the Taganrog Bay. It is shown that small differences in the schemes of parameterization of physical and thermal properties of snow and ice cover may result in significant scatter in the simulation results. To assess the quality of the forecasting of the seasonal course of the ice thickness, the standard deviation of the calculated ice thickness from the average value for the period of measuring ice thickness, the standard deviation, the correlation coefficient, and the verification of the forecast were determined. Based on the analysis of these parameters, the optimal configuration of the snow layer parameters is proposed, which allows adequate reproducing of the seasonal thermal dynamics of the sea ice thickness. For the conditions of winter 2010/2011 the most close values of calculated ice thickness to results of the measurements in the North-Eastern part of the Taganrog Bay were obtained by determining the dependence of the density of fresh snow on the temperature in the near-surface layer of the atmosphere by the algorithm CLASS, albedo of the snow surface - by the scheme EHAM5, and the coefficient of thermal conductivity of snow – by the formulas of N.I. Osokin or M. Janson.

show abstract

“…), также как и по данным ГМС, наблюдается тенденция ее роста с середины 1990х гг., несколько замедлившаяся после наиболее теплого за имеющийся период спутниковых наблюдений 2010 года. Весьма вероятно, что отмеченные тенденции являются примером внутривековых природных циклов [6,11].…”

Section: рис 8 сезонная динамика температуры вод тз по данным дзз (1unclassified

Climatic Factors Analysis Based on Contact Observations Data and on Satellite Images: The Taganrog Bay Case

Dashkevich¹,

Kulygin²

2017

EEISAMES

View full text Add to dashboard Cite

Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем 216 АНАЛИЗ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ПО ДАННЫМ НАЗЕМНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ И СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ, НА ПРИМЕРЕ ТАГАНРОГСКОГО ЗАЛИВА Дашкевич Л.В., Кулыгин В.В. Институт аридных зон Южного научного центра РАН, г. Ростов-на-Дону ldashkev@ssc-ras.ru, kulygin@ssc-ras.ru Таганрогский залив (ТЗ) Азовского моря -вытянутая эстуарная зона р. Дон, с характерными изменениями гидрологического режима на своем протяжении. На берегах акватории ТЗ функционируют три относительно крупных гидрометеостанции (ГМС): Таганрог, Ейск (Россия) и Мариуполь (Украина). В отличие от наземных наблюдений данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) позволяют оценить только некоторые параметры, измеряемые на ГМС. Но их несомненное преимущество -территориальный охват, позволяющий оценить то или иное явление одномоментно на всей акватории. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ Данные наземных наблюдений. Источником данных наблюдений на ГМС были общедоступные базы данных: Южного научного центра РАН [1]; рос-сийского сайта ООО «Расписание Погоды» (http://rp5.ru) и Единой государ-ственной системы информации об обстановке в Мировом океане (http://esimo. pacificinfo.ru). Следует отметить пробелы в вековом ряду данных ГМС Мариуполь, т.к. данные наблюдений на территории Украины за исторический период в основном закрыты для свободного доступа. Спутниковая информация. При формировании архива данных ДЗЗ использовались два источника информации: Европейский центр данных Copernicus (Marine environment monitoring service http://marine.copernicus.eu) и распределенный центр архивных материалов физической океанографии НАСА (Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC), NASA http://podaac.jpl.nasa.gov). Для целей настоящего исследования были выбраны наборы данных: -температура поверхности моря по данным радиометров AVHRR (спутники серии NOAA), уровень обработки L4 за период 1981-2016 гг.; -ветер над морской поверхностью по данным скаттерометра SeaWinds на Quicksat, уровень обработки L3 за период 1999-2009 гг.Набор данных с температурой поверхности моря представляет собой средние суточные значения (с 1 ноября 1981 г. по настоящее время) в узлах регуляр-ной сетки с размером ячейки 0.0417° * 0.0417°.

show abstract

The ice regime of the Sea of Azov and climate in the early 21st century

Cited by 10 publications

References 4 publications

The Ice Monitoring in the Don River Delta (2005–2019)

The Ice Monitoring in the Don River Delta (2005–2019)

Influence of new snow on growth and melting of sea ice

Climatic Factors Analysis Based on Contact Observations Data and on Satellite Images: The Taganrog Bay Case

Contact Info

Product

Resources

About