Пространственное распределение амплитуд внутренних приливных волн на северо-восточном шельфе О. Сахалин

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Рассматривается трансформация многокомпонентного баротропного прилива в Охотском море в рамках полнонелинейных негидростатических расчетов. Для инициализации модели используются данные приливной модели и параметризуемые рельеф дна и вертикальные профили плотности морской воды на основе данных открытых международных атласов. Получены оценки амплитуд волн суточного и полусуточного бароклинного прилива в терминах смещения изопикнических поверхностей на различных горизонтах, представленные в виде географических карт. Показано, что распределение амплитуд существенно зависит от глубины, имеет сложную пространственную структуру с заметным преобладанием амплитуд бароклинных волн суточного периода и основными экстремумами, расположенными на шельфе напротив м. Елизаветы, Охинского перешейка и м. Терпения. Реализованный подход к построению карт амплитуд внутренних приливов может быть применен для других шельфовых акваторий морей РФ и использован при прогнозировании этих явлений, в том числе в инженерных оценках для проектирования и эксплуатации морской инфраструктуры.

Об авторах

Е. А. Рувинская

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Email: aakurkin@nntu.ru
Россия, Нижний Новгород

О. Е. Куркина

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Email: aakurkin@nntu.ru
Россия, Нижний Новгород

А. А. Куркин

Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева

Автор, ответственный за переписку.
Email: aakurkin@nntu.ru
Россия, Нижний Новгород

Список литературы

  1. Вольцингер Н.Е., Андросов А.А., Клеванный К.А., Сафрай А.С. Океанологические модели негидростатической динамики: обзор // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2018. Т. 11. № 1. С. 3–20.
  2. Vitousek S., Fringer O.B. Physical vs. numerical dispersion in nonhydrostatic ocean modeling // Ocean Model. 2011. V. 40. P. 72–86.
  3. Vlasenko V., Stashchuk N., Inall M.E., Hopkins J.E. Tidal energy conversion in a global hot spot: On the 3-D dynamics of baroclinic tides at the Celtic Sea shelf break // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2014. V. 119 (6). P. 3249–3265.
  4. Vlasenko V., Stashchuk N. Internal tides near the Celtic Sea shelf break: A new look at a well-known problem // Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. 2015. V. 103. P. 24–36.
  5. Vlasenko V., Stashchuk N., Inall M.E., Porter M., Aleynik D. Focusing of baroclinic tidal energy in a canyon // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2016. V. 121 (4). P. 2824–2840.
  6. Zeng Z., Brandt P., Lamb K.G., Greatbatch R.J., Dengler M., Claus M., Chen X. Three-Dimensional Numerical Simulations of Internal Tides in the Angolan Upwelling Region // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2021. V. 126 (2). https://doi.org/10.1029/2020JC016460
  7. Семин С.В., Куркина О.Е., Куркин А.А., Гиниятуллин А.Р. Численное моделирование динамики стратифицированного озера // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2012. № 2 (95). С. 48–65.
  8. Зайцев А.И., Семин С.В., Костенко И.С. Натурные измерения и численное моделирование гидрологических параметров в озере Тунайча // Труды НГТУ им. РЕ Алексеева. 2014. № 1 (103). С. 46–52.
  9. Морозов Е.Г., Нейман В.Г., Писарев С.В., Ерофе- ева С.Ю. Внутренние приливные волны в Баренцевом море // Доклады Академии наук. 2003. Т. 392. № 5. С. 686–688.
  10. Rijnsburger S., Flores R.P., Pietrzak J.D., Lamb K.G., Jones N.L., Horner-Devine A.R., Souza A.J. Observations of multiple internal wave packets in a tidal river plume // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2021. V. 126 (8). https://doi.org/e2020JC016575
  11. Lamb K.G., Farmer D. Instabilities in an internal solitary-like wave on the Oregon shelf // Journal of Physical Oceanography. 2011. V. 41 (1). P. 67–87.
  12. Bai X., Lamb K.G., Hu J., Liu Z. On Tidal Modulation of the Evolution of Internal Solitary-Like Waves Passing through a Critical Point // Journal of Physical Oceanography. 2021. V. 51 (8). P. 2533–2552.
  13. Rivera-Rosario G., Diamessis P.J., Lien R.C., Lamb K.G., Thomsen G.N. Formation of recirculating cores in convectively breaking internal solitary waves of depression shoaling over gentle slopes in the South China Sea // Journal of Physical Oceanography. 2020. V. 50 (5). P. 1137–1157.
  14. Katsumata K. Two- and three-dimensional numerical models of internal tide generation at a continental slope // Ocean Model. 2006. V. 12. № 1–2. P. 217–234.
  15. Lamb K. Numerical experiments of internal wave generation by strong tidal flow across a finite amplitude bank edge // J. Geoph. Res. 1994. V. 99. P. 843–864.
  16. Egbert G.D., Erofeeva S.Y. Efficient inverse modeling of barotropic ocean tides // J. Atmos. Oceanic Technol. 2002. V. 19 (2). P. 183–204.
  17. Путов В.Ф., Шевченко Г.В. Особенности приливного режима на северо-восточном шельфе о. Сахалин // Тематический выпуск Дальневосточного регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института № 1. Владивосток: Дальнаука. 1998. С. 61–82.
  18. Рувинская Е.А., Куркина О.Е., Куркин А.А. Перенос частиц и динамические эффекты при трансформации бароклинной приливной волны в условиях шельфа дальневосточных морей // Экологические системы и приборы. 2021. № 11. С. 109–118.
  19. Kuznetsov P.D., Rouvinskaya E.A., Kurkina O.E., Kurkin A.A. Transformation of baroclinic tidal waves in the conditions of the shelf of the Far Eastern seas // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021. V. 946. https://doi.org/10.1088/1755-1315/946/1/012024
  20. Vlasenko V., Stashchuk N., Hutter K. Baroclinic Tides: Theoretical Modeling and Observational Evidence. – Cambridge University Press: Cambridge.2005.
  21. Мороз В.В., Богданов К.Т., Ростов В.И., Ростов И.Д. Электронный атлас приливов окраинных морей северной Пацифики // Вестник ДВО РАН. 2010. № 1. С. 102–106.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (831KB)
3.

Скачать (952KB)

© Е.А. Рувинская, О.Е. Куркина, А.А. Куркин, 2023

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».