Climatic variability of the Black Sea thermohaline characteristics (1950–2023)

Full Text

Введение

В обширном наборе методов климатических исследований традиционным, основополагающим подходом остается расчет отклонений текущих значений гидрометеорологических элементов от климатических норм. Для океанографических характеристик, неравномерно распределенных во времени и пространстве, получение статистически достоверных климатических норм является более неопределенной задачей, чем для длительных рядов измерений на стационарных метеорологических станциях или результатов дистанционного зондирования Земли на регулярной основе.

При использовании в качестве общих показателей климатической изменчивости абсолютных или нормированных аномалий относительно многолетнего сезонного хода на оценку интенсивности происходящих крупномасштабных изменений будут влиять значения рассчитанных ранее климатических норм. Для Черного моря в последние 40 лет был создан ряд климатических массивов термохалинных полей: СО ГОИН [1], WOA-2018 [2, 3], MEDATLAS ¹, SeaDataNet Climatology ², МГИ-2004 ^{3, 4, 5} [4]. Эти массивы охватывают различные исторические периоды, поэтому их средние характеристики по-разному отражают влияние долгопериодных трендов и изменчивости в десятилетнем – междесятилетнем диапазоне.

В работах по климатической изменчивости в Черном море в основном описывались сами изменения характеристик термохалинной структуры вод и меньше внимания уделялось их отношению к климатическим средним и общему уровню межгодовой – междесятилетней изменчивости. В работах [5–7] рассматривались общие многолетние тенденции, в том числе и для современного периода резкого потепления верхнего слоя моря в конце XX – начале XXI в. Много исследований было посвящено процессам в холодном промежуточном слое (ХПС) [8–12], в которых было показано, что в последние годы вслед за потеплением в поверхностном слое этот характерный элемент термохалинной структуры черноморских вод (в его классическом определении как подповерхностный слой с температурой ≤ 8°C) стал исчезать уже к началу 2010-х гг. Неоднократно отмечался в литературе и медленный, постоянный рост температуры и солености в слое постоянного пикноклина [1, 5].

Гораздо меньше в литературе освещались вопросы многолетних колебаний солености Черного моря. Результаты экспедиционных наблюдений свидетельствуют, что начавшееся в 1980-х гг. снижение солености поверхностного слоя, впервые отмеченное в работе [1], завершилось в целом к 2005–2010 гг. Начавшийся в дальнейшем общий рост содержания солей в море обсуждался специалистами большей частью в рамках научных конференций. Признаки начала осолонения бассейна можно найти лишь в отдельных работах, например на графиках временных рядов солености в работе [11, рис. 5, с. 4812].

Насущная необходимость проведения более точных и обоснованных оценок современных региональных климатических изменений и сопоставления их с глобальными тенденциями стимулирует работы по определению характеристик всего диапазона временной изменчивости и созданию новых версий климатических полей. Увеличение количества наблюдений в Черном море за последнее десятилетие позволяет повысить пространственное разрешение климатических массивов, которые имеют широкую область применения. В частности, оценки климатических аномалий, полученные на их основе, важны не только в качестве традиционных климатологических характеристик, а также для решения новых актуальных задач, таких как формирование общих представлений о механизмах цикла углерода в Азово-Черноморском бассейне.

Целью работы является оценка климатических изменений термохалинных характеристик Черного моря в последние десятилетия на основе отклонений от нового климатического массива и сравнение их с глобальными климатическими тенденциями в Мировом океане

Данные и методы исследования

Существующие климатические массивы Черного моря рассчитывались на основе данных для различных исторических периодов: СО ГОИН ‒ до 1977 г., MEDATLAS ‒ до 1997 г., МГИ-2004 – для 1923‒2004 гг., SeaDataNet – для 1955‒1994 гг., 1995‒2019 гг. и 1955‒2019 гг., из списка массивов WOA-2018 наиболее близки к современности периоды 1981‒2010 и 2005‒2017 гг.

Для нового климатического массива (МГИ-2024) был выбран период 1950‒2023 гг., который охватывает два климатических периода Всемирной метеорологической организации (ВМО): 1961‒1990 гг. и 1991‒2020 гг., а также близок к периодам количественных оценок долгопериодных изменений в Мировом океане из отчета Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) ⁶.

Существующие климатические массивы Черного моря кроме различных периодов осреднения имеют и различное пространственное разрешение: СО ГОИН ‒ 2/3° × 1° (40′ × 60′, 74 × 78 км), МГИ-2004 ‒ комбинированную сетку 2/3°× 1° (40′ × 60′, 74 × 78 км) и 1/3° × 1/5° (20′ × 30′, 37 × 39 км – для более обеспеченных районов), WOA-2018 ‒ 1° × 1° (111 × 78 км) и 1/4° × 1/4° (15′ × × 15′, 28 × 19 км), SeaDataNet ‒ 1/8° × 1/8° (7,5′ × 7,5′, 14 × 10 км), MEDATLAS ‒ 958 неравномерно расположенных узлов. Для создания массива МГИ-2024 была выбрана сетка 1/6° × 1/4° (10′ × 15′, 19 × 19 км) как компромисс между стремлением к более высокому, равномерному пространственному разрешению и необходимостью учета значительной разности в количестве данных между северной и южной частями моря (рис. 1).

 

Рис. 1. Количество гидрологических станций в Черном море за период 1950‒2023 гг. в квадратах 2/3° × 1° (40′ × 60′)

Fig. 1. Amount of oceanographic stations in the Black Sea in the 2/3° × 1° (40′ × 60′) “quadrants” over 1950‒2023

 

Основой массива МГИ-2024 послужили 123533 вертикальных профиля температуры и солености, собранные для периода 1950‒2023 гг. из банка океанографических данных Морского гидрофизического института РАН (БОД МГИ) ⁷, информационных ресурсов SeaDataNet ⁸ и баз данных буев-профилемеров Argo ⁹. Все профили температуры и солености прошли контроль качества на основе стандартных океанографических тестов и статистических критериев (3σ). Для расчета климатических полей в глубинных слоях использовались данные CTD-зондов (начиная с 1990-х гг.) и буев Argo после 2010 г. (когда стабильность измерительных датчиков солености на протяжении длительного дрейфа значительно улучшилась), всего 28885 станций для данного периода.

Методическая основа расчета существующих климатических массивов также различна: в массиве СО ГОИН использовались сплайн-функции и стандартные статистические методы, в WOD-18 и МГИ-2004 ‒ метод последовательных приближений [13, 14], в MEDATLAS [15] и SeaDataNet [16] (divand вер. 2.6.4) – вариационные обратные методы.

Методика расчета климатического массива МГИ-2024 состояла в последовательном выполнении трех этапов.

На первом, самом длительном этапе для регуляризации пространственно-временной неоднородности исходных данных и фильтрации мезомасштабной изменчивости формировался начальный массив среднедекадных (10 сут) значений для всего периода наблюдений на сетке 10′ × 15′ [17]. Использовался метод оптимальной интерполяции ¹⁰ [18] с допущением изотропности пространственной коррелированности термохалинных полей в Черном море [19, 20] и автокорреляционной функции из работы [19]. В сравнении с исходной информацией (рис. 2, а) интерполированные данные имеют более равномерное распределение, тем не менее периоды до 1957 г. и 1997‒2013 гг. остаются наименее обеспеченными данными наблюдений. Относительная доля покрытия акватории Черного моря данными, сведенными в узлы сетки 10′ × 15′, в эти годы не превышает 10‒15% в месяц (рис. 3).

 

Рис. 2. Количество гидрологических станций в Черном море за период 1950‒2023 гг.: распределение по годам и месяцам (а), по месяцам (b), по глубине (c)

Fig. 2. Amount of oceanographic stations in the Black Sea over 1950‒2023: distribution by years and months (а), months (b) and depth (c)

 

Рис. 3. Относительная доля покрытия акватории Черного моря (%) в месяц данными наблюдений температуры и солености, сведенными на сетку 10´ × 15´ методом оптимальной интерполяции

Fig. 3. Relative share of monthly coverage (%) of the Black Sea water area by temperature and salinity observation data reduced to a 10´ × 15´ grid by the optimal interpolation method

 

На втором этапе по среднедекадным величинам в узлах сетки рассчитывались среднемесячные значения за каждый год, затем вычислялись климатические среднемесячные значения как средние арифметические из имеющихся в период 1950‒2023 гг.

На третьем этапе полученные средние поля сглаживались гауссовским фильтром с радиусом 3‒5 узлов сетки с 2‒6 итерациями в зависимости от обеспеченности данными и уровня внутрисезонной изменчивости.

Результирующий климатический массив содержит среднемесячные поля температуры и солености (до 350 м) и среднегодовые поля (начиная с 400 м) на 67 горизонтах: через 5 м в слое 0–100 м с последовательным увеличением далее вертикального шага от 10 до 200 м. Климатический атлас и цифровой массив размещены на сайте БОД МГИ ¹¹ (для открытого доступа с 01.01.2025 г.).

 

Таблица 1

Table 1

Качественные оценки различий пространственной структуры полей температуры воды для февраля и августа в массивах МГИ-2004, WOD-18, SeaDataNet в сравнении с массивом МГИ-2024

Qualitative assessments of distinctions in spatial structure of water temperature fields for February and August in the MHI-2004, WOD-18 and SeaDataNet arrays as compared to the MHI-2024 array

Глубина, м / Depth, m	Месяц / Month	МГИ-2004 (1923–2004) / MHI-2004 (1923–2004)	WOD-18 (1981–2010)	SeaDataNet (1955–2019)
0	2	‒	+	‒
50	2	‒	+	‒
100	2	+	+	×
0	8	+	+	‒
50	8	+	‒	‒
100	8	+	+	‒
500	8	‒	‒	‒
1000	8	‒	‒	+

Примечание: здесь и в табл. 2 знак + означает качественное соответствие пространственной структуры полей и близкие количественные значения; × ‒ качественное соответствие пространственной структуры полей с существенной разницей количественных значений; ‒ несоответствие пространственной структуры полей и количественных значений.

Note: here and in table 2, + means qualitative correspondence between the field spatial structures and the close quantitative values; × – qualitative correspondence between the field spatial structures and the significant difference of quantitative values;  – discrepancy between the field spatial structures and the quantitative values.

 

Сравнение массива МГИ-2024 с имеющимися аналогами показывает, что их отличия в пространственной структуре гидрологических полей (расположение минимумов и максимумов, сезонная конфигурация циклонических круговоротов) не имеют явно выраженного систематического характера, они различны по сезонам года и глубинам. В табл. 1, 2 представлены качественные оценки различий между массивами на примере февраля и августа как центральных месяцев гидрологических сезонов. Несмотря на практически одинаковый период осреднения с SeaDataNet, массив МГИ-2024 в целом имеет большее сходство с WOD-18 и МГИ-2004, хотя исторические периоды в них совпадают лишь частично. Скорее всего, это обусловлено большей традиционностью подходов при создании указанных массивов, чем при создании SeaDataNet. Учитывая то обстоятельство, что благодаря международному обмену гидрометеорологической информацией набор доступных исходных океанографических данных практически одинаков, выбор методики вычислений является определяющим фактором для воспроизведения особенностей пространственной структуры полей.

 

Таблица 2

Table 2

Качественные оценки различий пространственной структуры полей солености для февраля и августа в массивах МГИ-2004, WOD-18, SeaDataNet в сравнении с массивом МГИ-2024

Qualitative assessments of distinctions in spatial structure of salinity fields for February and August in the MHI-2004, WOD-18 and SeaDataNet arrays as compared to the MHI-2024 array

Глубина, м / Depth, m	Месяц / Month	МГИ-2004 (1923-2004) / MHI-2004 (1923–2004)	WOD-18 (1981–2010)	SeaDataNet (1955–2019)
0	2	+	+	+
100	2	+	‒	‒
200	2	×	‒	‒
0	8	+	+	×
100	8	+	‒	×
200	8	+	‒	×
500	8	+	+	×
1000	8	‒	‒	‒

 

Отдельно следует отметить проблему надежности количественных оценок в глубинных слоях Черного моря, где пространственно-временная изменчивость термохалинных характеристик резко снижается. Среднеквадратические отклонения рядов температуры и солености для всего периода наблюдений, начиная с нижней части основного пикноклина, не превышают 10^–1°С и единиц солености, а для отдельных судовых съемок или периодов работы конкретных буев-профилемеров они находятся в пределах 10^–3‒10^–2°С и единиц солености. При такой однородности термохалинных полей инструментальные и систематические погрешности измерений сопоставимы с естественной изменчивостью, при этом влияние выбросов или несвоевременности поверки приборов резко возрастает. Выбор достоверных по метрологическим стандартам данных глубоководных измерений очень субъективен, а жесткая фильтрация значений уменьшает их количество, необходимое для надежных оценок средних величин. В связи с этим во всех рассматриваемых массивах, включая МГИ-2024, пространственная структура средних термохалинных полей на глубинах > 1000 м может рассматриваться лишь как ориентировочная. Это относится также и к среднегодовым полям, не говоря уже о среднемесячных значениях, которые представлены в WOD-18 и SeaDataNet. Наибольшую достоверность имеют только осредненные по всей глубоководной акватории вертикальные профили из тщательно отфильтрованных данных, полученных современными измерительными средствами.

Еще одна проблема, часто возникающая при расчетах климатических массивов, ‒ появление искусственных вертикальных инверсий при несогласованном пространственном сглаживании полей на различных горизонтах. При создании массива МГИ-2024 для устранения подобных артефактов на третьем этапе расчетов применялась итерационная процедура контроля наличия инверсий плотности с последующим увеличением/уменьшением радиуса и количества итераций сглаживания на различных горизонтах.

На основе отклонений исходных данных и среднедекадных значений от климатических полей были рассчитаны оценки интенсивности временной изменчивости для различных масштабов:

• сезонной изменчивости $D\left[X_{m}c\right],$,
• межгодовой – междесятилетней изменчивости $D\left[X_m^{\text{'}}\right]$,
• синоптической изменчивости $D\left[X_s^{\text{'}}\right]$,
• мезомасштабной изменчивости $D\left[X^{\text{'}}\right]-\left(D\right[X_m^{\text{'}}]+D[X_s^{\text{'}}\left]\right)$,
• внутрисезонной изменчивости $D\left[X^{\text{'}}\right]$, под которой подразумевается общая изменчивость за вычетом сезонного хода, т. е. суммы мезомасштабной, синоптической и более низкочастотной (от межгодовой до междесятилетней) изменчивости. Здесь

$D$– оператор дисперсии;

$X$ – исходные данные измерений;

$X_{mс}$ – климатический среднемесячный сезонный ход;

$X_m^{\text{'}}=M\left[X_d^{\text{'}}\right]$ – среднемесячные аномалии,

$M$ – оператор математического ожидания,

$X_d^{\text{'}}=X_d-X_{mc365}$ – среднедекадные аномалии (от климатического сезонного хода и линейного тренда (на глубинах >100 м)),

$X_d$ – среднедекадные значения (за 10 сут),

$X_{mc365}$ – климатический среднемесячный сезонный ход, аппроксимированный на каждый день года двумя гармониками;

$X_s^{\text{'}}=X_d^{\text{'}}-X_m^{\text{'}}$ – синоптические аномалии,

$X_d^{\text{'}}=X_d-X_{mc365}$ – среднедекадные аномалии (от климатического сезонного хода и линейного тренда (на глубинах >100 м)).

Оценки интенсивности межгодовой – междесятилетней изменчивости необходимы для определения значимости долгопериодных климатических аномалий, оценки общей внутрисезонной изменчивости ‒ для фильтрации измеренных и рассчитанных значений, оценки синоптической и мезомасштабной изменчивости могут учитываться при исследованиях процессов соответствующих масштабов.

Обсуждение результатов

Среднее по Черному морю вертикальное распределение оценок временной изменчивости температуры воды (рис. 4, a), как и описывалось ранее в литературе [21], характеризуется одним максимумом: для сезонного хода ‒ на поверхности моря, для остальных диапазонов изменчивости ‒ в слое сезонного термоклина. Для солености (рис. 4, b) все виды временной изменчивости имеют два максимума: первый ‒ на поверхности моря и второй ‒ в основном галоклине. По сравнению с работой [21] возросла оценка амплитуды сезонного хода солености в поверхностном слое моря, а также увеличилась оценка вклада мезомасштабной изменчивости температуры и солености, что связано, скорее всего, с тем, что ранее она определялась по достаточно небольшому количеству многосуточных станций. Пространственное распределение сезонной изменчивости в Черном море соответствует традиционным представлениям [1, 21], в новых оценках более детально представлена южная часть моря (рис. 5).

 

Рис. 4. Вертикальное распределение средних по Черному морю оценок временной изменчивости различных масштабов для температуры воды (a) и солености (b)

Fig. 4. Vertical distribution of the Black Sea average estimates of temporal variability of different scales for water temperature (a) and salinity (b)

 

Рис. 5. Пространственное распределение оценок временной изменчивости на поверхности моря: сезонное (a) и внутрисезонное (c) СКО температуры воды; сезонное (b) и внутрисезонное (d) СКО солености

Fig. 5. Spatial distribution of temporal variability estimates on the sea surface: seasonal (a) and intra-seasonal (c) water temperature SD; seasonal (b) and intra-seasonal (d) salinity SD

 

Для оценки масштаба региональных климатических изменений были рассчитаны среднемесячные и среднегодовые аномалии температуры и солености относительно климатического сезонного хода в узлах регулярной сетки массива МГИ-2024 (рис. 6, 7). Отношение текущих аномалий к СКО межгодовой – междесятилетней изменчивости характеризует относительную интенсивность климатических изменений.

После относительного похолодания 1980‒1990-х гг. в поле температуры вод Черного моря преобладают положительные среднегодовые аномалии (рис. 6, a). В поверхностном слое превышение межгодового СКО (1,0°С) в отдельные годы отмечается с 2000 г., после 2015 г. потепление уже устойчиво превышает средний фон межгодовой изменчивости. На горизонте 50 м (ХПС) превышение аномалиями температуры межгодового СКО (0,6°С) в отдельные годы начинает проявляться с 2010 г., устойчиво ‒ с 2015 г., что часто отмечается в литературе как выход ХПС за границы изотермы 8°С. Следует отметить, что превышение температуры ядра ХПС 8°С не является чрезвычайно редким явлением, временами оно происходило и ранее (в конце 1930-х и в 1962‒1972 гг.).

 

Рис. 6. Временной ход средних по Черному морю среднегодовых аномалий от климатического сезонного хода за период 1950‒2023 гг. на различных горизонтах: для температуры воды (a) и солености (b). Тонкие штриховые линии и символы отображают значения аномалий, жирные линии – аппроксимацию полиномами; разными цветами выделены отдельные горизонты

Fig. 6. Time-series of the Black Sea average annual anomalies relative to climatic seasonal variations at different depths for 1950–2023: water temperature (a) and salinity (b). Thin dashed lines and symbols show the anomaly values, thick lines – the polynomial approximation; individual depths are highlighted in different colors

 

Также начиная с 2015 г. устойчивое превышение межгодового СКО (0,2°С) наблюдается на горизонте 100 м. Глубже 150 м продолжается устойчивый многолетний рост температуры воды, прослеживаемый с самого начала океанографических наблюдений в Черном море. Наибольший сезонный рост температуры в поверхностных слоях происходит в летне-осенний период, когда скорость потепления в 1,5‒2 раза выше, чем в зимне-весенний сезон (рис. 7, a).

 

Рис. 7. Временной ход средних по Черному морю среднемесячных аномалий от климатического сезонного хода за период 1950‒2023 гг. на поверхности моря в центральные месяцы гидрологических сезонов года: для температуры воды (a) и солености (b). Тонкие штриховые линии и символы отображают значения аномалий, жирные линии – аппроксимацию полиномами, разными цветами выделены отдельные месяцы

Fig. 7. Time-series of the Black Sea average monthly anomalies relative to climatic seasonal variations on the sea surface in the mid months of hydrological seasons for 1950–2023: water temperature (a) and salinity (b). Thin dashed lines and symbols show the anomaly values, thick lines – the polynomial approximation; individual months are highlighted in different colors

 

После периода распреснения поверхностных слоев Черного моря в 1980‒2010 гг. примерно с 2010–2012 гг. наблюдается резкий рост солености (рис. 6, b). Среднегодовые аномалии тем не менее пока еще не превышают межгодового СКО солености (0,4) и сопоставимы по величине с положительными аномалиями 1950‒1970 гг. Качество измерения солености в гидрологических съемках 1950-х гг. может вызывать сомнения, тем не менее измерения на морских гидрометеостанциях также свидетельствуют о высоких значениях солености в тот период.

Межгодовые – междесятилетние тенденции для ХПС (горизонт 50 м) и поверхностного слоя аналогичны, в основном галоклине (≥ 75 м) продолжается постоянное долговременное увеличение солености. Наибольший сезонный рост солености в поверхностных слоях происходит весной и осенью, в месяцы положительной фазы водного баланса бассейна, что свидетельствует о его общем снижении и переходе региона к более засушливым условиям (рис. 7, b).

Заключение

По сравнению с глобальными оценками скорости климатического потепления за период 1950‒2020 гг. линейный тренд роста температуры в поверхностном слое Черного моря (0,2°С/10 лет) в целом выше среднего по Мировому океану. По этому показателю Черное море относится к районам с повышенной скоростью потепления, таким как тропические части Атлантики, Индийского океана и западной половины Тихого океана. В то же время черноморский тренд за 70-летний период не достигает таких высоких показателей, как в арктических морях, в зоне взаимодействия Гольфстрим-Лабрадорское течение или в Фолклендском течении. В период 1980‒2020 гг. рост поверхностной температуры в Черном море значительно усилился и составил 0,5°С/10 лет, уступая только трендам в арктических районах.

По сравнению с глобальными климатическими тенденциями в изменениях солености за период 1950‒2020 гг. черноморский тренд в поверхностном слое 0,03/10 лет соответствует положительным трендам в районах с высокой соленостью, в частности в крупномасштабных субтропических круговоротах. Такая скорость резкого осолонения, как в Черном море в период 2000‒2020 гг. (0,18/10 лет), в целом не характерна для океана. Подобные быстрые процессы присущи внутренним морям с ограниченным внешним водообменом, сильно зависящим от регионального баланса пресных вод.

В последовательности междесятилетних колебаний общего гидрологического состояния Черного моря наступившая теплая и соленая фаза аналогична условиям 1960‒1970 гг., но с большей амплитудой колебаний. И текущее состояние, и период 1960‒1970 гг., в свою очередь, следуют за предшествующими им более холодными и менее солеными фазами.

 

¹ MEDATLAS/2002 database. Mediterranean and Black Sea database of temperature salinity and bio-chemical parameters. Climatological Atlas / MEDAR Group. Institut Français de Recherche pour L´Exploitation de la Mer (IFREMER) and Instituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale (OGS). 2002. 4 CD-ROMs.

² Myroshnychenko V., Simoncelli S. SeaDataCloud Temperature and Salinity Climatology for the Black Sea (Version 2). Product Information Document. SeaDataCloud, 2020. 37 p. https://doi.org/10.13155/77420

³ Белокопытов В. Н. Термохалинная и гидролого-акустическая структура вод Черного моря : автореф. дис. … канд. геогр. наук. Севастополь : МГИ НАНУ, 2004. 24 с.

⁴ Океанографический атлас Чорного и Азовського морiв / С. В. Симоненко [и др.]. Киев : ДУ «Держгiдрографiя», 2009. 365 с.

⁵ Экологический Атлас. Черное и Азовское моря / В. О. Мокиевский [и др.]. Москва : Фонд «НИР», 2019. 464 с.

⁶ Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds. V. Masson-Delmotte [et al.]. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA : Cambridge University Press, 2021. 2391 p. https://doi.org/10.1017/9781009157896

⁷ Черное море: гидрология – 2018 : база данных / Е. А. Годин [и др.] ; ФГБУН ФИЦ «Морской гидрофизический институт РАН». Электрон. дан. Москва, 2019. № гос. регистрации № 2019621008. EDN PUGLGR.

⁸ URL: https://cdi.seadatanet.org/search (date of access: 16.03.2023).

⁹ URL: https://www.coriolis.eu.org/Data-Products/Data-selection (date of access: 29.12.2023).

¹⁰ Гандин Л. С. Объективный анализ метеорологических полей. Ленинград : Гидрометеоиздат, 1963. 287 с.

¹¹ Климатический атлас Черного моря (МГИ-2024) : набор данных. Данные в формате netCDF // Банк океанографических данных : сайт. 01.01.2025. URL: http://bod-mhi.ru/ru/climaticAtlas_2024.shtml (дата обращения: 31.12.2024).

About the authors

V. N. Belokopytov

Marine Hydrophysical Institute, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: v.belokopytov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4699-9588
SPIN-code: 5697-5700
Scopus Author ID: 6602381894
ResearcherId: ABA-1230-2020

ведущий научный сотрудник, заведующий отделом океанографии, октор географических наук

Russian Federation, Sevastopol

E. V. Zhuk

Marine Hydrophysical Institute, Russian Academy of Sciences

Email: alenixx@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4263-7734
SPIN-code: 3814-6300
Scopus Author ID: 57191412660
ResearcherId: JCD-8660-2023

младший научный сотрудник, отдел океанографии

Russian Federation, Sevastopol

References

Supplementary files