Численное исследование взаимодействия компонентов климатической системы и их роли в усиленном потеплении Арктики

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

С помощью численного моделирования и данных реанализа исследованы некоторые взаимодействия компонентов климатической системы в Арктике в условиях потепления климата. При анализе данных и результатов численных экспериментов использовался метод разложения полей характеристик состояния среды по естественным ортогональным функциям. Выявлены тенденции изменения атмосферного воздествия на систему океан–лед в период потепления и их связь с тенденциями будущих проекций потепления в рамках наиболее жесткого сценария RCP 8.5 в проекте CMIP-5. Кроме того, с помощью численного моделирования выявлена 44-летняя периодичность в системе взаимодействия общей циркуляции Северного Ледовитого океана и теплосодержания слоя Атлантических вод в нем, которая может быть связана с Атлантической меридиональной опрокидывающей циркуляцией.

Об авторах

Г. А. Платов

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: Platov.G@gmail.com
Россия, 630090, Новосибирск

Е. Н. Голубева

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: Platov.G@gmail.com
Россия, 630090, Новосибирск

В. Н. Крупчатников

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Email: Platov.G@gmail.com
Россия, 630090, Новосибирск

М. В. Крайнева

Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: Platov.G@gmail.com
Россия, 630090, Новосибирск

Список литературы

  1. Алексеев Г.В. Проявление и усиление глобального потепления в Арктике // Фундаментал. приклад. климатология. 2015. Т. 1. С. 11–26.
  2. Алексеев Г.В., Александров Е.И., Глок Н.И., Иванов Н.Е., Смоляницкий В.М., Харланенкова Н.Е., Юлин А.В. Эволюция площади морского ледового покрова Арктики в условиях современных изменений климата // Исследование Земли из космоса. 2015. № 2. С. 5. https://doi.org/10.7868/S0205961415020025
  3. Багатинский В.А., Дианский Н.А. Изменчивость термохалинной циркуляции Северной Атлантики в различные фазы Атлантической мультидекадной осцилляции по данным океанских объективных анализов и реанализов // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 2. С. 1–14. https://doi.org/10.31857/S0002351521020024
  4. Бекряев Р.В. Изменения потоков нисходящей длинноволновой радиации и эффективного излучения подстилающей поверхности в высоких широтах // Фундаментал. приклад. Климатология. 2015. Т. 1. С. 27–48.
  5. Будыко М.И. Избранные работы. СПб.: Америт: ГГО, 2020. 206 с.
  6. Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М. Моделирование климата и его изменений: современные проблемы // Вестн. РАН. 2012. Т. 82. № 3. С. 227–236.
  7. Семенов В.А. Современные исследования климата Арктики: прогресс, смена концепций, актуальные задачи // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 1. С. 21–33. https://doi.org/10.31857/S0002351521010119
  8. Barry R.G., Serreze M.C., Maslanik J.A., Preller R.H. The Arctic sea ice-climate system: Observations and modeling // Rev. Geophys, 1993. V. 31. P. 397–422. https://doi.org/10.1029/93RG01998
  9. Bjornsson H., Venegas S.A. A manual of EOF and SVD analyses of climate data // CCGCR Rep. 97–1. McGill Univ. 1997. 52 p.
  10. Drijfhout S. Competition between global warming and an abrupt collapse of the AMOC in Earth’s energy imbalance // Sci. Rep. 2015. V. 5. 14877. https://doi.org/10.1038/srep14877
  11. Dymnikov V.P., Lykosov V.N., Volodin E.M. Problems of modeling climate and climate change // Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics. 2006. V. 42. № 5. P. 568–585. https://doi.org/10.1134/S0001433806050045
  12. Eisenman I. Factors controlling the bifurcation structure of sea ice retreat // J. Geophys. Res. 2012. V. 117. D01111. https://doi.org/10.1029/2011JD016164
  13. Golubeva E.N., Platov G.A. Numerical modeling of the Arctic Ocean ice system response to variations in the atmospheric circulation from 1948 to 2007 // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2009. V. 45. 137–151.
  14. Golubeva E.N., Platov G.A. On improving the simulation of Atlantic Water circulation in the Arctic Ocean // J. Geophys. Res. 2007. V. 112. C04S05.
  15. Inoue J., Masatake E.H., Koutarou T. The Role of Barents Sea Ice in the Wintertime Cyclone Track and Emergence of a Warm-Arctic Cold-Siberian Anomaly // J. Clim. 2012. V. 25. P. 2561–2568. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00449.1
  16. Intrieri J.M., Fairall C.W., Shupe M.D., Persson P.O.G., Andreas E.L., Guest P.S., Moritz R.E. An annual cycle of Arctic surface cloud forcing at SHEBA // J. Geophys. Res. 2002. V. 107. C10. 8039. https://doi.org/10.1029/2000JC000439
  17. IPCC, 2022: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Eds Pörtner H.-O., Roberts D.C., Tignor M., Poloczanska E.S., Mintenbeck K., Alegría A., Craig M., Langsdorf S., Löschke S., Möller V., Okem A., Rama B. Cambridge, UK; NY, USA: Cambridge Univ. Press, 3056 p. https://doi.org/10.1017/9781009325844
  18. Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R., Collins W., Deaven D., Gandin L., Iredell M., Saha S., White G., Woollen J. et al. The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project // Bull. Amer. Meteor. Soс. 1996. V. 77. P. 437–471. https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html (дата обращения: 16.01.2023)
  19. Lykossov V.N., Platov G. A. A numerical model of interaction between atmospheric and oceanic boundary layers // Russian J. Numerical Analysis Mathematical Modelling. 1992. V. 7. № 5. P. 419–440. https://doi.org/10.1515/rnam.1992.7.5.419
  20. Markus T., Stroeve J.C., Miller J. Recent changes in Arctic sea ice melt onset, freezeup, and melt season length // J. Geophys. Res. 2009. V. 114. C12024. https://doi.org/10.1029/ 2009JC005436
  21. North G.R., Bell T.L., Cahalan R.F., Moeng F.J. Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions // Mon. Weather Rev. 1982. V. 110. P. 699–706. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1982)110%3C0699:SEITEO%3E2.0.CO;2
  22. Osborn T.J. Winter 2009/2010 temperatures and a record-breaking North Atlantic Oscillation index // Weather. 2011. V. 66. P. 19–21. https://doi.org/10.1002/wea.660
  23. Petoukhov V., Semenov V.A. A link between reduced Barents-Kara sea ice and cold winter extremes over northern continents // J. Geophys. Res, 2010. V. 115. D21111. https://doi.org/10.1029/2009JD013568
  24. Platov G.A., Golubeva E.N., Kraineva M.V., Malakhova V.V. Modeling of climate tendencies in Arctic seas based on atmospheric forcing EOF decomposition // Ocean Dynamics. 2019. V. 69. P. 747–767. https://doi.org/10.1007/s10236-019-01259-1
  25. Platov G., Iakshina D., Krupchatnikov V. Characteristics of Atmospheric Circulation Associated with Variability of Sea Ice in the Arctic // Geosci. 2020. V. 10. 359. https://doi.org/10.3390/geosciences10090359
  26. Proshutinsky A., Dukhovskoy D., Timmermans M.-L., Krishfield R., Bamber J. Arctic circulation regimes // Phil. Trans. R. Soc. A. 2015. V. 373. 20140160 https://doi.org/10.1098/rsta.2014.0160
  27. Serreze M.C., Barrett A.P., Slater A.G., Steele M., Zhang J., Trenberth K.E. The large-scale energy budget of the Arctic // J. Geophys. Res. 2007. V. 112. D11122. https://doi.org/10.1029/ 2006JD008230
  28. Sévellec F., Fedorov A., Liu W. Arctic sea-ice decline weakens the Atlantic Meridional Overturning Circulation // Nat. Clim. Chang, 2017. V. 7. P.604–610. https://doi.org/10.1038/nclimate3353
  29. Stroeve J.C., Markus T., Boisvert L., Miller J., Barrett A. Changes in Arctic melt season and implications for sea ice loss // Geophys. Res. Lett. 2014. V. 41. P. 1216–1225. https://doi.org/10.1002/ 2013GL058951
  30. Taylor K.E., Stouffer R.J., Meehl G.A. An overview of CMIP5 and the experiment design // Bull. Amer. Meteor. Soc. 2012. V. 93. P. 485–498. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00094.1
  31. Thorndike A.S. A toy model linking atmospheric thermal radiation and sea ice growth // J. Geophys. Res. 1992. V. 97. P. 9401–9410. https://doi.org/10.1029/92JC00695
  32. Zhang R., Sutton R., Danabasoglu G., Kwon Y.-O., Marsh R., Yeager S.G., Amrhein D.E., Little C.M. A review of the role of the Atlantic Meridional Overturning Circulation in Atlantic Multidecadal Variability and associated climate impacts // Rev. Geophys. 2019. V. 57. P. 316–375. https://doi.org/10.1029/2019RG000644

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (2MB)
Метаданные
3.

Скачать (460KB)
Метаданные
4.

Скачать (429KB)
Метаданные
5.

Скачать (1MB)
Метаданные

© Г.А. Платов, Е.Н. Голубева, В.Н. Крупчатников, М.В. Крайнева, 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».