Ускорение климатических изменений в верхнем слое Чёрного моря

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

На основе данных трёх ретроспективных анализов (реанализов) полей Чёрного моря исследованы тенденции изменения термохалинного режима бассейна в 2000–2021 гг. Показано, что кумулятивный эффект роста средней температуры поверхности моря и смягчения зимних условий в акватории Чёрного моря в последние 7–8 лет приводят к рекордному прогреву, а затем и исчезновению вентилируемого черноморского холодного промежуточного слоя в его традиционном понимании к 2020 году. Кроме того, в последние 7–8 лет наблюдается ускоренное потепление вод моря в пределах основного пикноклина. Изменения теплового режима верхнего слоя моря сопровождается продолжающимся ростом солёности в основном пикноклине.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Г. К. Коротаев

Федеральный исследовательский центр “Морской гидрофизический институт Российской Академии наук”

Автор, ответственный за переписку.
Email: korotaevgren@mail.ru

Член-корреспондент РАН

Россия, Севастополь

В. Н. Белокопытов

Федеральный исследовательский центр “Морской гидрофизический институт Российской Академии наук”

Email: korotaevgren@mail.ru
Россия, Севастополь

В. Л. Дорофеев

Федеральный исследовательский центр “Морской гидрофизический институт Российской Академии наук”

Email: korotaevgren@mail.ru
Россия, Севастополь

А. И. Мизюк

Федеральный исследовательский центр “Морской гидрофизический институт Российской Академии наук”

Email: korotaevgren@mail.ru
Россия, Севастополь

А. Л. Холод

Федеральный исследовательский центр “Морской гидрофизический институт Российской Академии наук”

Email: korotaevgren@mail.ru
Россия, Севастополь

Список литературы

  1. Полонский А. Б., Новикова А. М. Долгопериодная изменчивость характеристик холодного промежуточного слоя в Черном море и ее причины // Метеорология и гидрология. 2020. № 10. С. 29–37.
  2. Belokopytov V. N. Interannual variations of the renewal of waters of the cold intermediate layer in the Black Sea for the last decades // Physical Oceanography. 2011. V. 20. № 5. P. 347–355. https://doi.org/10.1007/s11110-011-9090-x
  3. Stanev E. V., Peneva E., Chtirkova B. Climate change and regional ocean water mass disappearance: Case of the Black Sea // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2019. V. 124. № 7. P. 4803–4819. https://doi.org/10.1029/2019JC015076
  4. Dorofeev V. L., Sukhikh L. I. Study of Long-term Variability of Black Sea Dynamics on the Basis of Circulation Model Assimilation of Remote Measurements // Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics. 2017. V. 53. № 2. P. 224–232.
  5. Коротаев Г. К., Лишаев П. Н., Кныш В. В. Восстановление трехмерных полей солености и температуры Черного моря по данным спутниковых альтиметрических измерений // Исследование Земли из космоса. 2016. № 1–2. С. 199–212.
  6. Lima L. et al. Climate signals in the Black Sea from a multidecadal eddy-resolving reanalysis // Frontiers in Marine Science. 2021. V. 8. P. 710973.
  7. Гандин Л. С. Объективный анализ метеорологических полей. Л.: Гидрометеоиздат, 1963. 287 с.
  8. Григорьев А. В., Иванов В. А., Капустина Н. А. и др. Корреляционная структура термохалинных полей Черного моря в летний сезон // Океанология. 1996. 36. № 3. С. 364–369.
  9. Polonskii A. B., Shokurova I. G. Statistical structure of the large-scale fields of temperature and salinity in the Black Sea // Physical Oceanography. 2008. 18. P. 38–51 https://doi.org/10.1007/s11110-008-9008-4
  10. Korotaev G. K. et al. Development of Black Sea nowcasting and forecasting system // Ocean Science. 2011. V. 7. № 5. P. 629–649.
  11. Madec G. NEMO reference manual, ocean dynamics component // ISSN 1288-1619, Note du pôle de modélisation IPSL № 27, France, January 2016.
  12. Mizyuk A. I., Korotaev G. K., Grigoriev A. V., Puzina O. S., Lishaev P. N. Long-Term Variability of Thermohaline Characteristics of the Azov Sea Based on the Numerical Eddy-Resolving Model // Physical Oceanography. 2019. 26(5). P. 438–450. https://doi.org/10.22449/1573-160X-2019-5-438-450
  13. Dobricic S., Pinardi N. An oceanographic three-dimensional variational data assimilation scheme // Ocean modelling. 2008. V. 22. № 3–4. P. 89–105.
  14. Storto A. et al. Assimilating along-track altimetric observations through local hydrostatic adjustment in a global ocean variational assimilation system // Monthly Weather Review. 2011. V. 139. № 3. P. 738–754.
  15. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Climate Change 2021. The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, 2023.
  16. Balmaseda M. A. et al. The ocean reanalyses intercomparison project (ORA-IP) // Journal of Operational Oceanography. 2015. V. 8. № sup1. P. s80–s97.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Вертикальные профили температуры (слева) и солёности (справа) морской воды, полученные осреднением на каждом горизонте за период времени с 2019 по 2020 гг, для каждого из реанализов и по имеющимся наблюдениям. Дополнительно показан климатический профиль за 1951–1990 гг.

Скачать (305KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Временной ряд спутниковых измерений ТПМ, осреднённой по площади Чёрного моря. Синей линией показана линия регрессии для временного ряда ТПМ. Красная линия соответствует температуре 8°С.

Скачать (366KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Временные ряды среднемесячных значений температуры морской воды на горизонте 60 м для каждого из реанализов и по имеющимся наблюдениям.

Скачать (327KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Диаграмма изменений во времени средней по горизонтальным сечениям температуры морской воды в глубоководной части Чёрного моря для каждого из реанализов.

Скачать (933KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Временные ряды среднемесячных значений температуры морской воды на горизонте 150 м для каждого из реанализов и по имеющимся наблюдениям. Синим и чёрным цветом показаны линии регрессии, построенные по данным всех реанализов и по наблюдениям для временных интервалов 2000‒2011 гг. и 2012–2020 гг.

Скачать (267KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».