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

Том 61, № 3 (2025)

Обложка

Статьи

Моделирование климата, динамики атмосферы и океана: к 100-летию академика Г.И. Марчука

Дымников В.П., Залесный В.Б.

Аннотация

Во вступительной статье к этому выпуску журнала “Известия РАН. Физика атмосферы и океана”, посвященному 100-летию со дня рождения академика Гурия Ивановича Марчука, описываются основные направления его научной деятельности, оказавшие значительное влияние на развитие современной геофизической гидродинамики. Это — прогноз погоды, моделирование климатической системы, приложение теории сопряженных уравнений к задачам геофизической гидродинамики, вычислительные алгоритмы. Обсуждаются идеи и математические методы современной геофизической гидродинамики, инициированные Г.И. Марчуком и развитые его научной школой на протяжении 25 лет XX в. и 25 лет XXI в. Отмечается яркий глубокий след, который он оставил в науке, и выделяются результаты, полученные им, его учениками и коллегами в области геофизической гидродинамики.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):275-291
pages 275-291 views

Развитие модели Земной климатической системы ИВМ РАН

Володин Е.М., Грицун А.С., Брагина В.В., Тарасевич М.А., Черненков А.Ю.

Аннотация

Рассматривается история развития модели Земной климатической системы ИВМ РАН, начиная с работ Г.И. Марчука и заканчивая современным состоянием. Показано все многообразие учитываемых в модели процессов. Кратко рассмотрено качество воспроизведения современного климата и его изменений актуальной версией модели.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):292-304
pages 292-304 views

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

Гусев А.В., Дианский Н.А., Фомин В.В., Володин Е.М., Залесный В.Б.

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.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):305-323
pages 305-323 views

Сопряженные уравнения и методы вариационного усвоения данных в задачах геофизической гидродинамики

Агошков В.И., Залесный В.Б., Шутяев В.П., Пармузин Е.И., Захарова Н.Б.

Аннотация

Представлено современное состояние исследований в области сопряженных уравнений и вариационного усвоения данных наблюдений для модели динамики океана, развиваемой в ИВМ РАН. Разработанная технология четырехмерного вариационного усвоения данных (4D-Var) базируется на методе многокомпонентного расщепления математической модели динамики океана и минимизации функционала стоимости, связанного с данными наблюдений, путем решения системы оптимальности, включающей сопряженные уравнения и ковариационные матрицы ошибок наблюдений и начального приближения. Предложены эффективные алгоритмы решения вариационных задач усвоения данных на основе современных итерационных процессов со специальным выбором итерационных параметров, а также алгоритмы исследования чувствительности характеристик модели к ошибкам данных наблюдений. Методология иллюстрируется для модели гидротермодинамики Черного моря с вариационным усвоением данных для восстановления тепловых потоков на поверхности моря.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):324-339
pages 324-339 views

О вихревых потоках тепла и производстве энтропии в области субтропического струйного течения и на земной поверхности в климатической модели ИВМ РАН

Крупчатников В.Н., Гочаков А.В., Антохина О.Ю., Градов В.С., Боровко И.В.

Аннотация

В данной работе обсуждаются некоторые результаты исследования вихревых потоков тепла в районе субтропического струйного течения. Многие крупномасштабные динамические явления в атмосфере Земли связаны с процессами распространения и обрушения волн Россби. Здесь мы обращаем внимание на области противоградиентных вихревых потоков тепла в районе субтропического струйного течения в Северном полушарии, связанные с опрокидыванием волн Россби. В этих областях мы наблюдаем меридиональный перенос энергии на северном фланге струйного течения в экваториальном направлении по данным реанализа ERA-5 и данным моделирования с климатической моделью INM-CM4-8 Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, а производство энтропии, за счет горизонтального переноса тепла, становится отрицательным, поскольку тепло переносится против температурного градиента, но это не является нарушением второго закона термодинамики, поскольку основная доля производства энтропии происходит за счет процессов вертикального теплообмена, например конвекция, и других необратимых процессов. Производство энтропии чувствительно к земному покрову, баланс энтропии больше всего связан с радиацией на поверхности. Количественная оценка термодинамического баланса энтропии и производства энтропии является полезным показателем для оценки взаимодействий системы атмосфера-поверхность. Некоторые оценки производства энтропии поверхностью представлены в данной работе. В традиционном подходе к исследованию климатической системы основное внимание уделяется динамическим механизмам и физическим процессам, ответственным за преобразование энергии из одной формы в другую, но также важен подход, основанный на анализе баланса энтропии климатической системы и, особенно, производства энтропии.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):340-351
pages 340-351 views

Вклад парниковых газов и солнечной активности в тренд глобальной приповерхностной температуры по расчетам с климатическими моделями ансамбля CMIP6

Мохов И.И., Смирнов Д.А.

Аннотация

Получены количественные оценки вклада антропогенных воздействий, характеризуемых изменениями радиационного воздействия парниковых газов в атмосфере, и вариаций солнечной активности в тренд глобальной приповерхностной температуры на вековом временном горизонте по расчетам с климатическими моделями ансамбля CMIP6 в сопоставлении с результатами анализа многолетних данных с ХIХ в. с использованием авторегрессионных моделей. Проведено сравнение результатов по расчетам с климатическими моделями, характеризуемыми низкой, средней и высокой чувствительностью температуры к изменению содержания СО2 в атмосфере. Получено, в частности, что эмпирическим оценкам определяющего вклада в тренд глобальной приповерхностной температуры содержания парниковых газов в атмосфере на полувековом и вековом временных интервалах наиболее соответствуют оценки по расчетам с климатической моделью INM-CM4-8 Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН с наименьшей чувствительностью глобальной приповерхностной температуры к удвоению содержания СО2 в атмосфере.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):352-361
pages 352-361 views

Развитие систем прогноза морских полей и алгоритмов ассимиляции наблюдений

Коротаев Г.К., Мизюк А.И.

Аннотация

Статья посвящена обсуждению идей Г.И. Марчука, которые стимулировали исследования в области оперативной океанографии и прогнозирования состояния морской среды в последние 10–12 лет в институтах Российской академии наук и Росгидромета. Описывается развитая сотрудниками Морского гидрофизического института и исследовательскими коллективами Франции методология в реконструкции температуры и солености морской воды по данным наблюдений с ИСЗ. Демонстрируются применение простейшего алгоритма ассимиляции наблюдений, основанного на релаксации решения численной модели прогноза к восстановленным по спутниковым данным трехмерным термохалинным полям в Азово-Черноморском, Арктическом бассейнах и в Мировом океане. Оценки среднеквадратичных отклонений термохалинных полей Мирового океана, рассчитанных с применением простейшего алгоритма ассимиляции наблюдений, сопоставляются с аналогичными оценками продуктов системы CMEMS (Copernicus Marine Environment Monitoring Service) на основе GLO12 v2 и v4. Обсуждаются причины относительно небольших расхождений оценок анализов термохалинных полей, основанных на модели с пространственным разрешением 0.25° и использованием простейшего алгоритма ассимиляции наблюдений и модели GLO12 v2 и v4 с разрешением 1/12° и значительно белее сложным алгоритмом ассимиляцией наблюдений.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):362-376
pages 362-376 views

Численное исследование продолжительности пребывания речных вод на шельфе восточного сектора Арктики

Платов Г.А., Голубева Е.Н.

Аннотация

С помощью численного моделирования с использованием крупномасштабной модели циркуляции океана и морского льда и данных атмосферного реанализа исследуются особенности циркуляции Сибирского шельфа в период с 1985 по 2014 г. Показано, что в последние два десятилетия время пребывания речных трассеров в шельфовой области сократилось в 2–4 раза. Наиболее вероятной причиной такого сокращения является увеличение продолжительности безледного периода в сочетании с преобладающим ветровым воздействием, способствующим выносу трассеров в глубоководную часть Северного Ледовитого океана.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):377-387
pages 377-387 views

Алгоритмы усвоения данных для моделей химии атмосферы

Пененко А.В., Пененко В.В., Цветова Е.А.

Аннотация

Задача усвоения данных для нестационарных моделей переноса и трансформации примесей рассматривается как последовательность связанных обратных задач о восстановлении пространственно-временной структуры функций состояния с учетом поступающих в ходе моделирования данных измерений. Усвоение данных осуществляется вместе с идентификацией дополнительной искомой функции источника, которую мы называем функцией неопределенности модели. Целью работы является краткий исторический обзор и представление актуальной версии алгоритма усвоения данных для моделей химии атмосферы на основе операторов чувствительности и ансамблей решений сопряженных уравнений с демонстрацией работы алгоритма для трехмерной модели с нелинейным оператором измерений в одном из сценариев моделирования для Байкальского региона.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):388-403
pages 388-403 views

Математическое моделирование цунами: методология и практика применений

Гусяков В.К., Чубаров Л.Б.

Аннотация

Математическое моделирование представляет собой одно из наиболее мощных и гибких средств изучения сложных природных явлений, в отношении которых постановка прямого натурного эксперимента является, как правило, невозможной. Характерным примером опасного природного явления, характеризующегося малой повторяемостью и тяжелыми последствиями, являются волны цунами, возникающие в морях и океанах при подводных землетрясениях, вулканических извержениях, подводных оползнях и береговых обвалах, а также при высокоэнергетических атмосферных воздействиях. В работе рассматриваются математические модели, используемые для изучения трех основных этапов эволюции волн цунами: возбуждения подводным либо надводным источником, распространения в глубоком океане и на шельфе, накат на берег. Обсуждается их применение для решения двух главных научно-прикладных задач, связанных с проблемой цунами — оперативного прогноза и цунамирайонирования побережья. Работа написана для данного номера журнала, посвященного 100-летию академика Г.И. Марчука, поэтому обзор ограничен в основном результатами, полученными авторами в период работы в ВЦ СО АН СССР в 1970–80 гг.

Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2025;61(3):404-420
pages 404-420 views

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».