Модель циркуляции океанов и морей INMOM: от истоков до наших дней

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Описывается история развития российской сигма-модели циркуляции океанов и морей, известной как INMOM (Institute of Numerical Mathematics Ocean Model). Модель развивалась на протяжении 50 лет, сначала в Вычислительном центре Сибирского отделения Академии наук (ВЦ СО АН) СССР, затем в Институте вычислительной математики Российской академии наук (ИВМ РАН). Первая версия модели была разработана под непосредственным руководством Г.И. Марчука и была предназначена для моделирования совместной циркуляции глобальной атмосферы и Мирового океана. Основным методом решения модельных уравнений был метод многокомпонентного расщепления, предложенный Г.И. Марчуком и развитый его учениками и последователями. На протяжении полувека в модели усовершенствовалось описание базовых процессов, параметризаций и численных алгоритмов. Новый период в развитии модели пришелся на конец 1990-х гг., когда она стала применяться в качестве океанического блока климатической модели земной системы ИВМ РАН. В 2000-х гг. спектр ее использования существенно расширился. Вместе с изучением климатической системы Земли она стала всё более активно использоваться для моделирования циркуляции Мирового океана, его отдельных акваторий и морей. В настоящее время модель INMOM применяется для решения широкого спектра фундаментальных и прикладных задач, связанных с расчетами характеристик гидротермодинамики морей и океанов, в т.ч. и их климатической изменчивости. Она используется в ИВМ РАН, Государственном океанографическом институте им. Н.Н. Зубова (ГОИН), Институте океанологии (ИО) РАН, Гидрометцентре России, Тихоокеанском океанологическом институте им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения (ТОИ ДВО) РАН, а также в других организациях, связанных с изучением океанической и морской гидротермодинамики. Модель продолжает развиваться авторами, их коллегами и учениками.

Об авторах

А. В. Гусев

Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН; Государственный океанографический институт им. Н.Н. Зубова, Росгидромет; Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: anatoly.v.gusev@gmail.com
ул. Губкина, 8, Москва, 119333 Россия; Кропоткинский пер., 6 стр. 1, Москва, 119034 Россия; Нахимовский пр., 36, Москва, 117997 Россия

Н. А. Дианский

Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН; Государственный океанографический институт им. Н.Н. Зубова, Росгидромет; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: anatoly.v.gusev@gmail.com
ул. Губкина, 8, Москва, 119333 Россия; Кропоткинский пер., 6 стр. 1, Москва, 119034 Россия; Ленинские горы, 1, Москва, 119991 Россия

В. В. Фомин

Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН; Государственный океанографический институт им. Н.Н. Зубова, Росгидромет

Email: anatoly.v.gusev@gmail.com
ул. Губкина, 8, Москва, 119333 Россия; Кропоткинский пер., 6 стр. 1, Москва, 119034 Россия

Е. М. Володин

Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: anatoly.v.gusev@gmail.com
ул. Губкина, 8, Москва, 119333 Россия; Ленинские горы, 1, Москва, 119991 Россия

В. Б. Залесный

Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: anatoly.v.gusev@gmail.com
ул. Губкина, 8, Москва, 119333 Россия

Список литературы

  1. Агошков В.И., Залесный В.Б., Шелопут Т.О. Вариационная ассимиляция данных в задачах моделирования гидрофизических полей в открытых акваториях // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2020. Т. 56. № 3. С. 293–308. https://doi.org/10.31857/S0002351520030025
  2. Алексеев В.А., Володин Е.М., Галин В.Я., Дымников В.П., Лыкосов В.Н. Моделирование современного климата с помощью атмосферной модели ИВМ РАН. Описание модели А5421 версии 1997 года и результатов экспериментов по программе AMIP II // Препринт ИВМ РАН № 2086-B98. 1998. 158 c.
  3. Алексеев В.В., Залесный В.Б. Численная модель крупномасштабной динамики океана / в кн. Вычислительные процессы и системы / под ред. Марчука Г.И. 1993. Вып. 10. М.: Наука, С. 232–252.
  4. Анисимов М.В, Дианский Н.А. Физический механизм западного дрейфа рингов фронтальных течений в океане // Океанология. 2008. Т. 48. № 3. С. 325–332.
  5. Антипов С.В., Дианский Н.А., Гусев А.В. Особенности распространения радиоактивного загрязнения в северо-западной части Тихого океана // Изв. РАН. Энергетика. 2006. № 6. С. 52–70.
  6. Багно А.В. Численное моделирование циркуляции Северной Атлантики с учетом потока пресной воды на поверхности // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1996. Т. 32. № 6. C. 848–858.
  7. Багно А.В., Гаращук Р.В., Залесный В.Б. Модель крупномасштабной циркуляции океана и эволюции морского льда // Океанология. 1996. Т. 36. № 2. C. 197–206.
  8. Багно А.В., Залесный В.Б. Численное моделирование климатической термохалинной циркуляции Северной Атлантики // Океанология. 1992. Т. 32. № 5. С. 789–800.
  9. Багно А.В., Залесный В.Б. Воспроизведение структуры гидрофизических полей тропической зоны Тихого океана в модели глобальной океанской циркуляции // Метеорология и гидрология. 1999. № 10. С. 75–88.
  10. Володин Е.М., Гусев А.В., Дианский Н.А., Ибраев Р.А., Ушаков К.В. Воспроизведение циркуляции мирового океана по сценарию CORE-II с помощью численных моделей // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2018. Т. 54. № 1. С. 97–111. https://doi.org/10.7868/S0003351518010105
  11. Володин Е.М., Дианский Н.А. Моделирование изменений климата в XX-XXII столетиях с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2006. Т. 42. № 3. С. 291–306.
  12. Володин Е.М., Дианский Н.А., Гусев А.В. Воспроизведение современного климата с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана INMCM 4.0 // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 4. С. 448–466.
  13. Володин Е.М., Дианский Н.А., Гусев А.В. Модель земной системы INMCM4: воспроизведение и прогноз климатических изменений в 19–21 веках // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49. № 4. С. 379–400. https://doi.org/10.7868/S000235151304010X
  14. Головизнин В.М, Самарский А.А. Разностная аппроксимация конвективного переноса с пространственным расщеплением временной производной // Математическое моделирование. 1998. Т. 10. № 1. С. 86–100.
  15. Гусев А.В., Дианский Н.А. Воспроизведение циркуляции Мирового океана и ее климатической изменчивости в 1948-2007 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2014. Т. 50. № 1. С. 3–15. https://doi.org/10.7868/S0002351513060072
  16. Гусев А.В., Залесный В.Б., Фомин В.В. Методика расчета циркуляции Черного моря с улучшенным разрешением в районе полигона ИО РАН // Океанология. 2017. Т. 57. № 6. С. 978–989. https://doi.org/10.7868/S0030157417060120
  17. Дианский Н.А., Багно А.В., Залесный В.Б. Сигма-модель глобальной циркуляции океана и ее чувствительность к вариациям напряжения трения ветра // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2002. Т. 38. № 4. С. 537–556.
  18. Дианский Н.А., Володин Е.М. Воспроизведение современного климата с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2002. Т. 38. № 6. С. 824–840.
  19. Дианский Н.А., Гусев А.В., Фомин В.В. Особенности распространения загрязнений в северо-западной части Тихого океана // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 2. С. 247–266.
  20. Дианский Н.А., Залесный В.Б., Мошонкин С.Н., Русаков А.С. Моделирование муссонной циркуляции Индийского океана с высоким пространственным разрешением // Океанология. 2006. Т. 46. № 4. С. 11–12.
  21. Дианский Н.А., Степанов Д.В., Гусев А.В., Новотрясов В.В. Роль ветрового и термического воздействий в формировании изменчивости циркуляции вод в центральной котловине Японского моря с 1958 по 2006 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 2. С. 234–245. https://doi.org/10.7868/S0002351516010028
  22. Дианский Н.А., Фомин В.В., Жохова Н.В., Коршенко А.Н. Расчет течений и распространения загрязнения в прибрежных водах Большого Сочи на основе численного моделирования // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2013. Т. 49. № 6. С. 664–675. https://doi.org/10.7868/S0002351513060047
  23. Дианский Н.А., Фомин В.В., Чумаков М.М, Степанов Д.В. Ретроспективные расчеты циркуляции и ледяного покрова Охотского моря на основе современных технологий численного моделирования // Вести газовой науки. 2017. № 4(32). С. 82–93.
  24. Залесный В.Б. Моделирование крупномасштабных движений в Мировом океане. М.: Отдел вычислит. мат. АН СССР, 1984. 158 с.
  25. Залесный В.Б. Численное моделирование термохалинной циркуляции Мирового океана // Метеорология и гидрология. 1998. № 2. C. 54–64.
  26. Залесный В.Б., Агошков В.И., Шутяев В.П., Ле Диме Ф., Ивченко В.О. Задачи численного моделирования гидродинамики океана с вариационной ассимиляцией данных наблюдений. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 4. С. 488–500. https://doi.org/10.7868/S0002351516040131
  27. Залесный В.Б., Гусев А.В., Фомин В.В. Численная модель негидростатической морской динамики, основанная на методах искусственной сжимаемости и многокомпонентного расщепления // Океанология. 2016. Т. 56. № 6. C. 959-971. https://doi.org/10.7868/S0030157416050178
  28. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1980. 535 с.
  29. Марчук Г.И., Дымников В.П., Залесный В.Б., Лыкосов В.Н., Перов В.Л., Галин В.Я., Бобылева И.М. Гидродинамическая модель общей циркуляции атмосферы и океана. 1975. Препринт ВЦ СО АН СССР. 214 с.
  30. Марчук Г.И., Залесный В.Б. Численное моделирование крупномасштабной циркуляции в Мировом океане // Численные методы расчета океанических течений. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1974. С. 3–20.
  31. Марчук Г.И., Залесный В.Б. Моделирование циркуляции мирового океана с четырехмерной вариационной ассимиляцией полей температуры и солености // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 1. С. 21–36.
  32. Марчук Г.И., Саркисян А.С. Математическое моделирование океанической циркуляции. М.: Наука, 1988. 302 с
  33. Мошонкин С.Н., Алексеев Г.В., Дианский Н.А., Гусев А.В., Залесный В.Б. Моделирование климатической изменчивости притока вод Атлантики в Северный Ледовитый океан и запаса пресных вод в круговороте Бофорта // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2011. T. 47. № 5. С. 678–692.
  34. Мошонкин С.Н., Дианский Н.А., Гусев А.В. Влияние взаимодействия Атлантики с Северным Ледовитым океаном на Гольфстрим // Океанология. 2007. T. 47. N 2. C. 197–210.
  35. Мошонкин С.Н., Дианский Н.А., Эйдинов Д.А., Багно А.В. Модель циркуляции Северной Атлантики и Северного Ледовитого океана // Океанология. 2004. Т. 44. № 6. С. 811–825.
  36. Мошонкин С.Н., Залесный В.Б., Гусев А.В. Алгоритм решения k–ω уравнений турбулентности в модели общей циркуляции океана // Изв. РАН. Физ. атмосферы и океана. 2018. Т. 54. № 5. С. 584–596. https://doi.org/10.1134/S0002351518050073
  37. Попов С.К., Гусев А.В., Фомин В.В. Вторичный максимум уровня моря в наводнениях в Санкт-Петербурге и его воспроизведение в численных моделях // Метеорология и гидрология. 2018. № 12. С. 48–60.
  38. Саркисян А.С., Залесный В.Б., Дианский Н.А., Ибраев Р.А., Кузин В.И., Мошонкин С.Н., Семенов Е.В., Тамсалу Р., Яковлев Н.Г. Математические модели циркуляции океанов и морей / Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования. Юбилейный сборник в 2-х томах к 80-летию Г.И. Марчука и 25-летию ИВМ РАН. 2005. Т. 2. С. 174–276.
  39. Степанов Д.В., Дианский Н.А., Новотрясов В.В. Численное моделирование циркуляции вод центральной части Японского моря и исследование ее долгопериодной изменчивости в период 1958–2006 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2014. Т. 50. № 1. С. 84–96. https://doi.org/10.7868/S0002351513050143
  40. Фомин В.В., Дианский Н.А., Коршенко Е.А., Выручалкина Т.Ю. Система оперативного диагноза и прогноза гидрометеорологических характеристик Каспийского моря и оценка точности прогнозов по данным натурных измерений // Метеорология и гидрология. Т. 45. № 9. 2020. С. 49–64.
  41. Фомин В.В., Дианский Н.А. Влияние способов усвоения спутниковых данных о температуре поверхности моря на воспроизведение гидрофизических полей Черного, Азовского и Мраморного морей в модели INMOM // Метеорология и гидрология. 2023. Т. 48. № 2. С. 15–30. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-2-15-30
  42. Фомин В.В., Панасенкова И.И., Гусев А.В., Чаплыгин А.В., Дианский Н.А. Система оперативного моделирования Северного Ледовитого океана и прилегающих к нему акваторий на основе российской модели INMOM –Арктика // Арктика: экология и экономика. 2021. Т. 11. № 2. С. 205–218. https://doi.org/10.25283/2223-4594-2021-2-205-218
  43. Фомин В.В., Коршенко Е.А., Кабатченко И.М., Гусев А.В., Дианский Н.А. Воспроизведение гидрометеорологических условий Керченского пролива Часть 1: Верификация технологии // Океанологические исследования. 2022. № 50(4). С. 50–72. https://doi.org/10.29006/1564-2291.JOR-2022.50(4).3
  44. Чаплыгин А.В., Дианский Н.А., Гусев А.В. Метод балансировки нагрузки вычислений с использованием кривых гильберта применительно к параллельному алгоритму решения уравнений мелкой воды // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. 2019. Т. 20. № 1. С. 75–87. https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r108
  45. Яковлев Н.Г. Совместная модель общей циркуляции вод и эволюции морского льда Северного Ледовитого океана // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2003. Т. 39. № 3. С. 394–409.
  46. Яковлев Н.Г. Воспроизведение крупномасштабного состояния вод и морского льда Северного Ледовитого океана в 1948–2002 гг. Часть 1: Численная модель и среднее состояние // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2009. Т. 45. № 3. С. 383–398.
  47. Agoshkov V.I., Gusev A.V., Diansky N.A., Oleinikov R.V. An algorithm for the solution of the ocean hydrothermodynamics problem with variational assimilation of the sea level function data // Russ. J. Numer. Anal. Math Modelling. 2007. V. 12. № 2. P. 133–161. https://doi.org/10.1515/RJNAMM.2007.007
  48. Allen J.S., Neuberger P.A., Federiuk J. Upwelling circulation on the Oregon continental shelf. Part I: Response to idealized forcing // Journal of Physical Oceanography. 1995. V. 25. № 8. P. 1843–1866. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1995)025<1843:UCOTOC>2.0.CO;2
  49. Bouillon S., Fichefet T., Legat V., Madec G. The elastic-viscous-plastic method revisited // Ocean Modelling. 2013. V. 71. P. 2–12. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2013.05.013
  50. Brydon D., Sun S., Bleck R. A new approximation of the equation of state for seawater, suitable for numerical ocean models // Journal of Geophysical Research: Oceans. 1999. V. 104. № C1. P. 1537–1540. https://doi.org/10.1029/1998JC900059
  51. Byshev V.I., Neiman V.G., Anisimov M.V., Gusev A.V., Serykh I.V., Sidorova A.N., Figurkin A.L., Anisimov I.M. Multi-Decadal Oscillations of the Ocean Active Upper-Layer Heat Content // Pure and Applied Geophysics. 2017. V. 174. № 1. P. 2863–2878. https://doi.org/10.1007/s00024-017-1557-3
  52. Byshev V., Gusev A., Neiman V., Sidorova A. Interdecadal oscillation of the ocean heat content as a contribution to understanding of physical aspects of the present-day climate // Journal of Marine Science and Engineering. 2022. V. 10. № 8. Paper No. 1064. https://doi.org/10.3390/jmse10081064
  53. Byshev V., Gusev A., Sidorova A. Multidecadal phase changes in the thermodynamic state of the system: ocean — atmosphere — continent // Journal of Marine Science and Engineering. 2024. V. 12. № 5. Paper No. 758. https://doi.org/0.3390/jmse12050758
  54. Castruccio F.S., Karspeck A.R., Danabasoglu G., Hendricks J., Hoar T., Collins N., Anderson J.L. An EnOI-based data assimilation system with DART for a high-resolution version of the CESM2 ocean component // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2020. V. 12. № 11. P. e2020MS002176. https://doi.org/10.1029/2020MS002176
  55. Danabasoglu G., Yeager S.G., Bailey D., Behrens E., Bentsen M., Bi D., Biastoch A., Böning C., Bozec A., Canuto V., Cassou C., Chassignet E., Coward A.C., Danilov S., Diansky N., Drange H., Farneti R., Fernan-dez E., Fogli P.G., Forget G., Fujii Y., Griffies S.M., Gusev A., Heimbach P., Howard A., Jung T., Kelley M., Large W.G., Leboissetier A., Lu J., Madec G., Mar- sland S.J., Masina S., Navarra A., Nurser A.J.G., Pirani A., Salas y Melia D., Samuels B.L., Scheinert M., Sidorenko D., Treguier A.-M., Tsujino H., Uotila P., Valcke S., Voldoire A., Wang Q. North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Part I: Mean states // Ocean Modelling. 2014. V. 73. № 76–107. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2013.10.005
  56. Danabasoglu, G., Yeager S.G., Kim W.M., Behrens E., Bentsen M., Bi D., Biastoch A., Bleck R., Böning C., Bozec A., Canuto V.M., Cassou C., Chassignet E., Co-ward A.C., Danilov S., Diansky N., Drange H., Farneti R., Fernandez E., Fogli P.G., Forget G., Fujii Y., Griffies S.M., Gusev A., Heimbach P., Howard A., Ilicak M., Jung T., Karspeck A.R., Kelley M., Large W.G., Leboissetier A., Lu J., Madec G., Marsland S.J., Masina S., Navarra A., Nurser A.J.G., Pirani A., Romanou A., Salas y Melia D., Samuels B.L., Scheinert M., Sidorenko D., Sun S., Treguier A.-M., Tsujino H., Uotila P., Valcke S., Voldoire A., Wang Q., and Yashayaev I. North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Part II: Inter-annual to decadal variability // Ocean Modelling. 2016. V. 97. P. 65–90. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2015.11.007
  57. Diansky N.A., Fomin V.V., Vyruchalkina T.Yu., Gusev A.V. Numerical Simulation of the Caspian Sea Circulation Using the Marine and Atmospheric Research System // Water Resources. 2018. V. 45. № 5. P. 706–718. https://doi.org/10.1134/S0097807818050056
  58. Frey D.I., Fomin V.V., Tarakanov R.Y., Diansky N.A., Makarenko N.I. Bottom water flows in the Vema channel and over the Santos plateau based on the field and numerical experiments // In: Velarde M., Tarakanov R., Marchenko A. (eds.) The Ocean in Motion: Circulation, Waves, Polar Oceanography. 2018. Springer International Publishing, Cham. P. 475–485. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71934-4_29
  59. Frey D.I., Morozov E.G., Fomin V.V., Diansky N.A., Tarakanov R.Y. Regional modeling of Antarctic bottom water flows in the key passages of the Atlantic // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2019. V. 124. № 11. P. 8414–8428. https://doi.org/10.1029/2019JC015315
  60. Griffies S.M. Fundamentals of Ocean Climate Models. Princeton: Princeton University Press, 2005. https://doi.org/10.1515/9780691187129
  61. Griffies S.M., Danabasoglu G., Durack P.J., Adcroft A.J., Balaji V., Böning C.W., Chassignet E.P., Curchitser E., Deshayes J., Drange H., Fox-Kemper B., Gleckler P.J., Gregory J.M., Haak H., Hallberg R.W., Heimbach P., Hewitt H.T., Holland D.M., Ilyina T., Jungclaus J.H., Komuro Y., Krasting J.P., Large W.G., Marsland S.J., Masina S., McDougall T.J., Nurser A.J.G., Orr J.C., Pirani A., Qiao F., Stouffer R.J., Taylor K.E., Treguier A.M., Tsujino H., Uotila P., Valdivieso M., Wang Q., Winton M., and Yeager S.G. OMIP contribution to CMIP6: experimental and diagnostic protocol for the physical component of the Ocean Model Intercomparison Project // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9. № 9. P. 3231–3296. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3231-2016
  62. Hunke E.C. Viscous–plastic sea ice dynamics with the EVP model: linearization issues // Journal of Computational Physics. 2001. V. 170. № 1. P. 18–38. https://doi.org/10.1006/jcph.2001.6710
  63. IPCC, 2007: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. [Solomon, S., Qin D., Manning M., Chen Z., Marquis M., Averyt K.B., Tignor M., Miller H.L. (Eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 996 pp.
  64. IPCC, 2013. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker T.F., Qin D., Plattner G.K., Tignor M., Allen S.K., Boschung J., Nauels A., Xia Y., Bex V., Midgley P.M. (Eds.)] Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 pp.
  65. IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte V., Zhai P., Pirani A., Connors S.L., Péan C., Berger S., Caud N., Chen Y., Goldfarb L., Gomis M.I., Huang M., Leitzell K., Lonnoy E., Matthews J.B.R., Maycock T.K., Waterfield T., Yelekçi O., Yu R. Zhou B. (Eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2391 pp. https://doi.org/10.1017/9781009157896
  66. Ivanov V., Gusev A., Diansky N. Sukhonos P. Modelled response of Arctic and North Atlantic thermohaline structure and circulation to the prolonged unidirectional atmospheric forcing over the Arctic Ocean // Climate Dynamics. 2024. V. 62. № 7. P. 6841–6860. https://doi.org/10.1007/s00382-024-07239-6
  67. Jackett D.R., Mcdougall T.J. Minimal adjustment of hydrographic profiles to achieve static stability // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 1995. V. 12. № 2. P. 381–389. https://doi.org/10.1175/1520-0426(1995)012%3C0381:MAOHPT%3E2.0.CO;2
  68. Johnson M., Proshutinsky A., Aksenov Y., Nguyen A.T., Lindsay R., Haas C., Zhang J., Diansky N., Kwok R., Maslowski W., Häkkinen S., Ashik I., Cuevas B. Evaluation of Arctic sea ice thickness simulated by Arctic Ocean Model Intercomparison Project models // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2012. V. 117. № C8. P. C00D13. https://doi.org/10.1029/2011JC007257
  69. Large W.G., Yeager S.G. Diurnal to decadal global forcing for ocean and sea-ice models: the data sets and flux climatologies. NCAR Technical Note: NCAR/TN-460+STR. 2004. CGD Division of the National Center for Atmospheric Research.
  70. Large W.G., Yeager S.G. The global climatology of an interannually varying air–sea flux data set // Climate Dynamics. 2009. V. 33. № 2–3. P. 341–364. https://doi.org/10.1007/s00382-008-0441-3
  71. Marchuk G.I., Rusakov A.S., Zalesny V.B., Diansky N.A. Splitting Numerical Technique with Application to the High Resolution Simulation of the Indian Ocean Circulation // Pure and Applied Geophysics. 2005. V. 162. № 8. P. 1407–1429. https://doi.org/10.1007/s00024-005-2677-8
  72. Mellor G.L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Reviews of Geophysics. 1982. V. 20. № 4. P. 851–875. https://doi.org/10.1029/RG020i004p00851
  73. Moshonkin S., Zalesny V., Gusev A. Simulation of the Arctic — North Atlantic Ocean Circulation with a Two-Equation K-Omega Turbulence Parameteriza-tion // J. Mar. Sci. Eng. 2018. V. 6. № 3. Paper No. 95. https://doi.org/10.3390/jmse6030095
  74. Pacanowski R.C., Philander S.G.H. Parameterization of vertical mixing in numerical models of tropical oceans // J. of Physical Oceanography. 1981. V. 11. P. 1443–1451. https://doi.org/10.1175/1520-0485(1981)011<1443:POVMIN>2.0.CO;2
  75. Petrov S.S., Zyuzin V.K., Iakovlev N.G. The new sea ice thermodynamics code for the INM RAS Earth System Model: the design and comparison of one- and zero-dimensional approaches with the observational data // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2023. V. 38. № 1. P. 47–61. https://doi.org/10.1515/rnam-2023-0005
  76. Shchepetkin A.F., McWilliams J.C. A method for computing horizontal pressure-gradient force in an oceanic model with a nonaligned vertical coordinate // J. of Geophysical Research: Oceans 2003. V. 108. № C3. P. 3090. https://doi.org/10.1029/2001JC001047
  77. Smagorinsky J. Some historical remarks on the use of nonlinear viscosities // In: Galperin B., Orszag S. (Eds.). Large Eddy Simulation of Complex Engineering and Geophysical Flows. New York: Cambridge University Press, 1993. P. 3–36.
  78. Smolarkiewicz P.K. A fully multidimensional positive definite advection transport algorithm with small implicit diffusion // J. of Computational Physics. 1984. V. 54. № 2. P. 325–362. https://doi.org/10.1016/0021-9991(84)90121-9
  79. Stepanov D., Fomin V., Gusev A., Diansky N. Mesoscale Dynamics and Eddy Heat Transport in the Japan/East Sea from 1990 to 2010: A Model-Based Analysis // Journal of Marine Science and Engineering. 2022. V. 10. № 1. Paper No. 33. https://doi.org/10.3390/jmse10010033
  80. Terekhov K.M., Volodin E.M., Gusev A.V. Methods and efficiency estimation of parallel implementation of the σ-model of general ocean circulation // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2011. V. 26. №. 2. P. 189–208. https://doi.org/10.1515/rjnamm.2011.011
  81. Tsujino H., Urakawa S., Nakano H., Small R.J., Kim W.M., Yeager S.G., Danabasoglu G., Suzuki T., Bamber J.L., Bentsen M., Böning C.W., Bozec A., Chassignet E.P., Curchitser E., Dias F.B., Durack P.J., Griffies S.M., Harada Y., Ilicak M., Josey S.A., Kobayashi C., Kobayashi S., Komuro Y., Large W.G., Le Sommer J., Marsland S.J., Masina S., Scheinert M., Tomita H., Valdivieso M., Yamazaki D. JRA-55 based surface dataset for driving ocean–sea-ice models (JRA55-do) // Ocean Modelling. 2018. V. 130. P. 79–139. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2018.07.002
  82. Umlauf L., Burchard H. A generic length-scale equation for geophysical turbulence models // Journal of Marine Research. 2003. V. 61. P. 235–265 https://doi.org/10.1357/002224003322005087
  83. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykossov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Iakovlev N.G. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5 // Clim. Dyn. 2017. V. 49. № 11. P. 3715–3734. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3539-7
  84. Zalesny V., Agoshkov V., Shutyaev V., Parmuzin E., Zakharova N. Numerical modeling of marine circulation with 4d variational data assimilation // Journal of Marine Science and Engineering. 2020. V. 8. № 7. P. 503. https://doi.org/10.3390/jmse8070503
  85. Zalesny V.B., Diansky N.A., Fomin V.V., Moshonkin S.N., Demyshev S.G. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov // Russ. J. of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. V. 27. № 1. P. 95–112. https://doi.org/10.1515/rnam-2012-0006
  86. Zalesny V.B., Gusev A.V. Mathematical model of the World ocean dynamics with temperature and salinity variational data assimilation algorithms // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2009. V. 24, № 2, P. 171–191. https://doi.org/10.1515/RJNAMM.2009.012
  87. Zalesny V.B., Gusev A.V., Ivchenko V.O., Tamsalu R., Aps R. Numerical model of the Baltic Sea circulation // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2013. V. 28. № 1. P. 85–100. https://doi.org/10.1515/rnam-2013-0006
  88. Zalesny V.B., Gusev A.V., Chernobay S.Yu., Aps R., Tamsalu R.E., Kujala P., Rytkönen J. The Baltic Sea circulation modelling and assessment of marine pollution // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2014. V. 29. № 2. P. 129–138. https://doi.org/10.1515/rnam-2014-0010
  89. Zalesny V.B., Marchuk G.I., Agoshkov V.I., Bagno A.V., Gusev A.V., Diansky N.A., Moshonkin S.N., Tamsalu R., Volodin E.M. Numerical simulation of large-scale ocean circulation based on multicomponent splitting method // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2010. V. 25. № 6. P. 581–609. https://doi.org/10.1515/rjnamm.2010.036
  90. Zalesny V.B., Rusakov A.S. Numerical algorithm of data assimilation based on splitting and adjoint equation methods // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2007. V. 22. № 2. P. 199–219. https://doi.org/10.1515/RJNAMM.2007.010
  91. Zalesny V.B., Zakharova N.B., Gusev A.V. Four-dimensional problem of variational initialization of hydrophysical fields of the world ocean // Russ. J. of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2011. V. 26. № 2. P. 209–229. https://doi.org/10.1515/rjnamm.2011.012
  92. https://wcrp-cmip.org/cmip3/
  93. https://www2.whoi.edu/site/aomip/data/atmospheric-forcing-data/
  94. https://github.com/CICE-Consortium/CICE

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».