Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2024. № 3 (393). С. 90-104

90

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2024-3-90-104

УДК 551.467

Прогноз толщины ледяного покрова

в прибрежных областях

Карского и Охотского морей

В.Д. Жупанов, Е.С. Нестеров

Гидрометеорологический научно-исследовательский центр

Российской Федерации, г. Москва, Россия

nesterov@mecom.ru

На основе модели морского льда CICE с вязко-пластичной реологией выполнено

моделирование ледяного покрова Обской губы и северо-западной части Охотского

моря для зимних сезонов 2021/2022, 2022/2023 и 2023/2024 гг. Дано описание сезон-

ной изменчивости характеристик ледяного покрова в этих районах, приведены при-

меры их численного моделирования. С использованием атмосферным форсинга на

основе негидростатической атмосферной модели WRF-ARW выполнено прогнози-

рование изменений толщины ледяного покрова в северо-западной части Охотского

моря на апрель 2024 года. Сравнение прогнозов с ледовыми картами Гидрометцен-

тра России и измерениями толщины льда на станциях Аян и Большой Шантар дало

удовлетворительные результаты.

Ключевые слова: модель морского льда CICE, ледяной покров, Обская губа,

северо-западная часть Охотского моря

Forecast of ice cover thickness

in coastal areas of the Kara and Okhotsk seas

V.D. Jupanov, E.S. Nesterov

Hydrometeorological Research Center of Russian Federation, Moscow, Russia

nesterov@mecom.ru

Based on the CICE viscoplastic sea ice model, the ice cover of the Gulf of Ob and the

northwestern Okhotsk Sea was simulated for the winter seasons of 2021/2022, 2022/2023,

and 2023/2024. The description of the seasonal variability of sea ice characteristics in these

areas and examples of their numerical modeling are given. Using atmospheric forcing

based on the WRF-ARW nonhydrostatic atmospheric model, the sea ice thickness in the

northwestern Okhotsk Sea was predicted for April 2024. A comparison of the forecasts

with the ice maps of the Hydrometcentre of Russia and sea ice thickness measurements at

the Ayan and Bolshoy Shantar stations gave satisfactory results.

Keywords: CICE sea ice model, ice cover, Gulf of Ob, northwestern Okhotsk Sea

Введение

Учет ледовых условий в прибрежных районах морей важен для судо-

ходства и для деятельности по добыче углеводородов на шельфе. Условия

формирования и эволюции ледяного покрова в прибрежных районах морей

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

91

и в их центральных областях различны. Основными причинами этого

являются различия в глубинах и мезометеорологических условиях форми-

рования атмосферного форсинга на границе суша – море. Важным факто-

ром является соленость, которая в прибрежных районах бывает суще-

ственно меньше, чем в центральных областях морей, из-за распреснения

вод в результате речного стока.

Ледовый режим Обской губы и северо-западной части

Охотского моря

Стратегически важным районом Арктики является Обская губа Кар-

ского моря, где осуществляются различные энергоресурсные и транспорт-

ные проекты по строительству морских портов, морских каналов, трубо-

проводов и т. д. Обская губа является уникальным водным объектом, так

как в течение ледового сезона здесь одновременно присутствуют пресные

(пресноводные) льды и льды распресненных водоемов, а при определен-

ных условиях образуются и морские льды. Длина Обской губы около

800 км, ширина 30–90 км, глубина на большей части акватории составляет

10–15 м [9].

Обская губа большую часть года покрыта льдом. Формирование ледя-

ного покрова начинается в первой половине октября, а окончательное за-

мерзание происходит во второй половине октября – начале ноября. Наибо-

лее раннее появление льда отмечается вблизи мыса Дровяной и бухты

Новый Порт [15]. В зимний период Обская губа покрывается припаем, мак-

симальное развитие которого наблюдается в апреле – мае. В среднем тол-

щина льда в Обской губе на конец апреля достигает 1,4–1,7 м.

Разрушение ледяного покрова начинается в конце мая в южной части

Обской губы. В северной части припай взламывается в начале июня под

воздействием ветра и волнения. Северная часть очищается ото льда во вто-

рой половине июля. При благоприятных условиях полное очищение ото

льда наступает в июне – первой половине июля, а при неблагоприятных –

в середине августа. Процесс очищения происходит гораздо интенсивнее,

чем формирование льда. Так, если в начале июня 2016 г. лед покрывал по-

чти всю акваторию губы, то к началу июля акватория была практически

свободна ото льда [17]. Средняя продолжительность ледового периода –

260 суток (минимальная – 233 суток, максимальная – 286 суток) [4, 8].

Средняя дата взлома припая – 20 июня. Толщина припайного льда (станция

Новый Порт) в январе – 103 см, феврале – 127 см, марте – 45 см, апреле –

155 см, мае – 155 см, июне (первая и вторая декады) – 144 см.

Оценка изменений соленостного режима в северной части Обской

губы, которые могут быть вызваны изменением топографии дна в резуль-

тате строительства судоходного канала, приведена в [6]. Численные экспе-

рименты показали, что наибольшее увеличение солености в случае постро-

ения канала произойдет в районе его расположения.

92

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

Численное моделирование годовой эволюции ледового режима

Обской губы для условий 2015 года выполнено на основе адаптированной

к условиям губы модели Delft3D [17]. В качестве начальных условий ис-

пользовалось среднемноголетнее распределение температуры и солености

воды в августе в Карском море и Обской губе. По результатам расчетов к

началу ноября 2015 г. на всей акватории сформировался устойчивый ледо-

вый режим, что соответствовало данным наблюдений.

Северная и западная части Охотского моря находятся под влиянием

холодных воздушных масс с материка, поэтому ледяной покров первона-

чально образуется здесь, а затем в более южных районах. Средняя продол-

жительность ледового периода в западной части моря составляет 250 суток,

в суровой зиме – 290 суток. В глубоко врезанных в сушу бухтах и заливах

припай держится 140–170 суток, а у открытого побережья быстро разруша-

ется или вообще не образуется. В отдельных районах Охотского моря лед

может наблюдаться более девяти месяцев в году (акватория Шантарских

островов) [5, 7, 11, 13, 14]. В этом районе, а также в Сахалинском заливе

толщина льда может достигать 120 см, а в суровые зимы 130–150 см. Сред-

няя толщина льда за период (2001–2015 гг.) у пункта Аян составляет

106 см, максимальная 151 см, у пункта о. Большой Шантар 87 и 123 см

соответственно.

Первый лед появляется во второй половине октября в некоторых за-

крытых бухтах северной части моря, а в ноябре во всех бухтах северного

побережья. Максимальное распространение ледяного покрова – в первой

половине марта. Окончательное очищение моря ото льда в июле. Средняя

продолжительность ледового сезона в п. Аян (северо-западная часть моря)

– 186 суток, в районе Шантарских островов – 224 суток.

В самые мягкие зимы на западе и севере моря кромка льда располага-

ется на расстоянии 150–180 миль от побережья материка. Процессы разру-

шения льда под воздействием солнечной радиации начинаются в крайней

южной части моря в марте. В последнюю очередь (в конце июля – начале

августа) лед исчезает в северо-западной части моря в районе Шантарских

островов [13].

Основное препятствие для судов – «тяжелые» льды (однолетние льды

сплоченностью более 8 баллов). Максимальная площадь тяжелых льдов

(70 % моря) была во второй половине марта 1987 г. В северо-западном

районе моря в ноябре–декабре лед сплоченностью 9–10 баллов может об-

разоваться за 2–3 суток. В феврале в этом районе могут формироваться

большие ледяные поля размером до 10 км.

В качестве примера численного моделирования ледяного покрова

Охотского моря можно привести работу [16], где выполнен расчет харак-

теристик льда за период 1986–2015 гг. с помощью моделей морской цир-

куляции INMOM и морского льда CICE. Атмосферный форсинг задавался

на основе продукции модели COSMO-Ru. Качество воспроизведения ледо-

вых характеристик оценивалось по данным изысканий, выполненных

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

93

ФГБУ «ГОИН» в прибрежной зоне о. Сахалин, а также по спутниковым

картам льда. Получено качественное соответствие рассчитанного местопо-

ложения кромки льда данным измерений в северной и западной частях

Охотского моря.

В [10] описан опыт использования численной динамико-термодинами-

ческой модели ледяного покрова, разработанной в ААНИИ, для прогноза

на 5 суток распределения льдов в юго-западной части Охотского моря. Для

атмосферного форсинга использовались данные глобальной атмосферной

модели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды. Оценка

достоверности прогнозов выполнялась по сплоченности льда. Прогнозы

составлялись два раза в неделю в период с января по март 2013 г. В каче-

стве исходной и контрольной информации использовались ледовые карты

на основе спутниковых снимков NOAA и MODIS-TERRA. Получено, что

оправдываемость прогнозов сплоченности составила 87 %.

Прогноз толщины ледяного покрова в прибрежных областях

Карского и Охотского морей на основе модели CICE

В отличие от широкого использования CICE в совместных моделях

океан – атмосфера [21] и региональной практики ее применения [23], для

моделирования характеристик ледяного покрова в прибрежных районах

Карского и Охотского морей на базе пакета CICE, версия v6.3.1 [19] сфор-

мирована версия автономной прогностической модели с биполярной орто-

гональной расчетной сеткой [22] и анизотропной упруго-вязко-пластиче-

ской реологией [20]. Аналогичный подход был успешно применен при

расчете характеристик ледяного покрова Каспийского моря для сезонов

2011/2012 гг. (продолжительный и холодный) и 2015/2016 гг. (короткий и

теплый), экстремальных по таким параметрам, как продолжительность ле-

дового сезона, сумма градусодней мороза, площадь ледяного покрова, мак-

симальная толщина льда и др. [12]. Расчет, выполненный с использованием

характеристик атмосферы реанализов JRA-55, показал, что в период мак-

симального развития ледяного покрова в январе–феврале акватория моря

покрыта льдом, сплоченность и толщина которого соответствует данным

спутниковой информации и прибрежных станций.

На основе численных экспериментов с моделью CICE установлено,

что продолжительность периода адаптации (Spin Up) модели CICE –

согласование текущего атмосферного форсинга и начальных данных о тем-

пературе воды, рекомендованных разработчиком, может составлять

25–30 дней. Расчеты по модели CICE «от чистой воды» начиная с 1 октября

расчетного сезона обоснованы по условию минимальной в этот период

межгодовой изменчивости температуры воды и воздуха.

Расчет ледовых характеристик ведется с использованием базы данных

начальных данных консорциума CICE, включающей батиметрию морского

дна и среднемесячные значения температуры воды, солености и течений.

Текущий атмосферный форсинг в формате netCDF годового архива

94

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

глобальных метеорологических полей с трехчасовым временным разреше-

нием, эквивалентных реанализам JRA-55 [24] для потоков приходящей

коротковолновой и длинноволновой солнечной радиации, направления и

скорости ветра, температуры и влажности воздуха и количества осадков,

рассчитывается на основе прогностических полей глобальной негидроста-

тической модели погоды с горизонтальным пространственным разреше-

нием 0.25°.

Численные эксперименты показали (условие Куранта), что упруго-

вязко-пластическая модель льда CICE менее критична к размерам сетки и

эффективна в вычислительном отношении, поскольку использует шаг ин-

тегрирования по времени 1 час.

Расчеты в указанной конфигурация модели CICE ведутся на ортого-

нальной двухполюсной вычислительной сетке “gx1” (320×384, 1×1°) с ис-

пользованием в основном рекомендованных параметров [18], за исключе-

нием следующих:

– 360 дней в году и 12 месяцев по 30 дней;

– заблаговременность прогноза –270 дней начиная с 1 октября;

– временной шаг интегрирования – 1 час;

– период осреднения результатов расчетов – 24 часа.

Значения солености и глубины в узлах расчетной сетки корректиру-

ются на основе доступных данных измерений. Соленость в Обской губе

меняется от нулевых значений в южной части до 2–6 ‰ на границе с Кар-

ским морем, соленость которого в центральной части составляет 30–32 ‰

[1, 8]. В прибрежных районах Охотского моря соленость ниже в результате

стока рек. Распреснение прибрежных вод в западной части моря больше,

чем в восточной. Наиболее заметно распреснение в Тауйской губе и Саха-

линском заливе, где соленость у берегов составляет 25–28 ‰, а в августе

понижается до 24–25 ‰.

В модели CICE морской лед и снег разделены на пять категорий тол-

щины; в каждой из которых есть четыре слоя льда и один слой снега. Для

каждого слоя льда и снега изменения толщины происходят в результате

термодинамических процессов, включая радиационные, турбулентные и

тепловые потоки, вычисляемые с помощью термодинамической модели.

Модельное распределение толщины льда изменяется во времени из-за тер-

модинамических и динамических процессов и обновляется с использова-

нием схемы изменения толщины льда. Динамические процессы включают

дрейф льда, адвекцию сплоченности и параметризацию торошения.

В качестве атмосферного форсинга используются прогностические

поля негидростатической модели общего пользования WRF-ARW [26],

которая базируется на «упругих» уравнениях, записанных в орографиче-

ских координатах, и, аналогично gfs NCEP, воспроизводит атмосферные

циркуляции, в которых велика роль вертикальных ускорений (конвектив-

ные движения, орографические циркуляции, атмосферные фронты).

Для представления в модели микрофизических процессов используется

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

95

WRF Double-Moment 6-class параметризация, в которой учитываются как

водности облаков и жидких осадков, так и ледности облаков, снега и крупы

(града). Для параметризации процессов в пограничном слое используется

схема Меллора – Ямады – Янича, вертикальная турбулентность в которой

рассчитывается с использованием уравнения турбулентных пульсаций

энергии. Расчет коротковолновой и длинноволновой радиации произво-

дится по схеме RRTMG (Rapid Radiative Transfer Model) с использованием

стохастической модели учета влияния облачности [2]. Для параметризации

процессов на поверхности и в почве используется схема NOAH-MP [25]

как наиболее универсальная из всех параметризаций этого типа.

Начальные условия для атмосферной модели WRF-ARW берутся из

анализов gdas NCEP [https://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/

gfs/prod/]. Для подготовки начальных условий используется информация о

геопотенциале, температуре, влажности, горизонтальных компонентах

скорости, температуре подстилающей поверхности, приземном давлении,

температуре почвы, водном эквиваленте снежного покрова, альбедо под-

стилающей поверхности, доле растительного покрова, рельефе, а также

маска вода – суша c пространственным разрешением 0.25°. Вертикальная

скорость, а также все переменные, характеризующие гидрометеоры,

в начальный момент равны нулю. Оценка качества прогнозирования моде-

лью WRF-ARW больших конвективных систем показала, что максималь-

ные суммы осадков за 12 ч и максимальный ветер на высоте 10 м близки

к наблюдаемым [3].

Прогностические поля используемой модели погоды содержат около

200 наименований переменных, характеризующих состояние атмосферы,

подстилающей поверхности и почвы, включая гидрологические характери-

стики типа поверхностного и грунтового стока. Инструментарий ввода\вы-

вода, который обеспечивает возможность работы с метеорологическими

данными в форматах GRIB1, GRIB2 и netCDF и интерполяцию переменных

с модельных уровней на изобарические поверхности или геометрические

высоты различных пространственных сеток, используется для формирова-

ния в формате netCDF атмосферного форсинга, включающего приземные

метеорологические поля температуры, ветра, осадков и радиационных по-

токов для текущего сезона с трехчасовым временным разрешением, интер-

полированных на двухполюсную ортогональную расчетную сетку.

На основе интегрированной в программную среду суперкомпьютера

Cray-XC40 Росгидромета вязко-пластичной модели динамики морского

льда CICE c атмосферным форсингом, использующим прогностические

поля глобальной негидростатической атмосферной модели WRF-ARW, вы-

полнено моделирование ледяного покрова Обской губы и северо-западной

части Охотского моря для 2021/2022, 2022/2023 и 2023/2024 гг. Прогноз

параметров ледяного покрова зимнего сезона рассчитывается с текущим

атмосферным форсингом (на примере прогноза по исходным данным от

1 декабря на зимний сезон 2023/2024 гг.):

96

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

01.10.2023 – 01.11.2023 – поля анализов текущего года;

01.11.2023 –16.11.2023 – прогностические поля атмосферной модели

WRF-ARW заблаговременностью 384 часа.

Расчет толщины льда в Обской губе

Для рассматриваемого периода регулярные наблюдения толщины

льда в Обской губе проводились только на станции Новый Порт (табл. 1).

Ранее наблюдения толщины льда в Обской губе проводились также на

станции Тамбей, расположенной в северной части губы. Однако эта стан-

ция в 2009 г. была закрыта. Интересно сравнить значения толщины льда на

этих станциях до 2009 г. Так, в мае 1995 г. средняя толщина льда на стан-

ции Новый Порт была 122 см, а на станции Тамбей – 175 см, то есть на

53 см больше. По расчетам на май 2022 г. толщина льда на станции Новый

Порт составила 160 см, а на станции Тамбей – 195 см, то есть на 35 см

больше. Это подтверждает увеличение толщины льда в Обской губе с юга

на север.

Таблица 1. Среднемесячные значения толщины льда на станции Новый

Порт (см)

Table 1. Mean monthly ice thickness at Novy Port station (cm)

Декабрь

52

Январь

83

Февраль

117

Март

141

120

147

140

163

110

Апрель

149

130

163

160

_

2021/2022

2022/2023

2023/2024

Факт

Расчет

Факт

70

90

110

62

93

125

Расчет

Факт

80

105

107

105

115

65

140

Расчет

70

90

140

Из табл. 1 следует, что в случае значительной толщины льда в феврале-

апреле (117–163 см) рассчитанная толщина льда оказалась меньше факти-

ческой. Подобный результат был получен также в [17].

На основе изложенного выше метода были рассчитаны изменения тол-

щины ледяного покрова в 2021–2024 гг. в трех пунктах Обской губы, рас-

положенных в северной (Тамбей), средней (Новый Порт) и в южной (Нида)

частях губы (рис. 1).

Средняя рассчитанная толщина льда за сезон 2022/2023 гг. (120 см)

оказалась больше, чем за сезон 2021/2022 гг. (104 см) и сезон 2023/2024 гг.

(103 см). Одной из причин этого могла быть меньшая средняя толщина

снежного покрова в декабре-январе 2022/2023 гг. (10 см), чем в эти же ме-

сяцы в 2021/2022 гг. (18 см) и 2023/2024 гг. (16 см), что привело к более

интенсивному нарастанию льда.

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

97

а)

б)

в)

Рис. 1. Расчет толщины ледяного покрова (см) в зимние сезоны 2021/2022

(а), 2022/2023 (б), 2023/2024 гг. (в) в пп. Тамбей (синий цвет), Новый Порт

(желтый цвет), Нида (зеленый цвет). Красный цвет – температура воздуха

(°С), голубой цвет – толщина снега на льду (см).

Fig 1. Calculation of ice cover thickness (cm) in the winter seasons 2021–2022 (a),

2022–2023 (б), 2023–2024 (в) in Tambay (blue colour), Novy Port (yellow colour),

Nida (green colour). Red colour – air temperature (°C), blue colour - snow thickness

on ice (cm).

Расчет толщины льда в северо-западной части Охотского моря

Для рассматриваемого периода регулярные наблюдения толщины

льда в северо-западной части Охотского моря проводились на станциях

Аян и Большой Шантар (табл. 2 и 3). На основе изложенного выше метода

были рассчитаны изменения толщины ледяного покрова на этих станциях

в 2021–2024 гг. Из табл. 2 и 3 следует, что если на станции Аян рассчитан-

ная толщина льда в марте–апреле меньше фактической, то на станции

Большой Шантар ситуация противоположная.

Также было спрогнозировано распределение толщины ледяного по-

крова в северо-западной части Охотского моря на 07.04.2024 (рис. 2), кото-

рое сравнивалось с ледовой картой ФГБУ «Гидрометцентр России» за

05.04 2024 (рис. 3).

98

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

Таблица 2. Среднемесячные значения толщины льда на станции Аян (см)

Table 2. Mean monthly values of ice thickness at Ayan station (cm)

Декабрь Январь Февраль

Март

Апрель

Май

2021/2022 Факт

Расчет

2022/2023 Факт

Расчет

2023/2024 Факт

Расчет

–

0-60

–

68

60-85

85

94

107

–

85-100 100-105 105-100 105-80

109 131 128

90-105 105-110 110-115 115-90

122 136 144

–

10-60

–

60-90

90

–

45-80

80-110 110-130 130-135 135-130 130-105

Таблица 3. Среднемесячные значения толщины льда на станции Большой

Шантар (см)

Table 3. Monthly averages of ice thickness at Bolshoy Shantar station (cm)

Декабрь Январь Февраль

Март

–

Апрель

–

Май

–

2021/2022 Факт

Расчет

2022/2023 Факт

Расчет

2023/2024 Факт

Расчет

52

0-50

–

70

50-65

56

82

65-80

64

70-70

64

75-65

64

65-45

–

0-40

36

40-45

59

45-60

77

60-75

90

75-75

92

75-50

–

40-60

60-90

90-95

95-115 115-125 125-85

Рис. 2. Прогноз толщины льда в северо-западной части Охотского моря на

07.04.2024 (см).

Fig.2. Forecast of ice thickness in the northwestern part of the Sea of Okhotsk

for 07.04.2024 (cm)

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

99

Рис. 3. Распределение ледяного покрова в северо-западной части Охотского

моря 05.04.2024.

Fig.3. Ice cover distribution in the northwestern part of the Sea of Okhotsk

05.04.2024.

100

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

Сравнение рис. 2 и 3 показывает, что основные особенности распреде-

ления толщины льда в регионе были спрогнозированы успешно. Согласно

рис. 2, толщина льда в районе станции Аян ожидалась в диапазоне

120–150 см. Фактическая толщина льда в первой декаде апреля 2024 г.

по измерениям составила 142 см. Толщина льда в районе станции Большой

Шантар ожидалась в диапазоне 70–120 см. Фактическая толщина льда в

первой декаде апреля 2024 г. по измерениям составила 92 см.

Заключение

На основе численных экспериментов с моделью CICE показано, что

использование ледовой модели CICE с атмосферным форсингом на основе

прогностических полей негидростатической модели погоды WRF-ARW

позволяет удовлетворительно воспроизводить процессы нарастания и тая-

ния льда в прибрежных районах Карского и Охотского морей, соленость

которых в результате речного стока существенно меньше, чем в централь-

ных акваториях.

Сравнение результатов прогноза ледовых характеристик, рассчитан-

ных на основе адаптированных к физико-географическим условиям России

программных продуктах CICE и WRF-ARW, с данными инструментальных

измерений показало следующее.

Обская губа:

– рассчитанная толщина льда в 2021–2024 гг. в пункте Новый Порт

(центральная часть Обской губы) в случае значительной толщины льда в

феврале–апреле (117–163 см) во все сезоны оказалась меньше фактической

на 15–20 %;

– по расчетам на май 2022 г. толщина льда на станции Новый Порт

составила 160 см, а на станции Тамбей – 195 см, то есть на 35 см больше,

что подтверждает увеличение толщины льда в Обской губе с юга на север;

– спрогнозировано более интенсивное нарастание льда на станции

Новый Порт в декабре–январе 2022/2023 гг., чем в эти же месяцы в

2021/2022 и 2023/2024 гг, в которые наблюдалось большее значение сред-

немесячной толщины снежного покрова (16 и 18 см соответственно), чем в

2022/2023 гг. (10 см).

Северо-западная часть Охотского моря:

– основные особенности распределения толщины льда в апреле 2024 г.

были спрогнозированы успешно;

– толщина льда в районе станции Аян в начале апреля 2024 г. ожида-

лась в диапазоне 120–150 см. Фактическая толщина льда в первой декаде

апреля 2024 г. по измерениям составила 142 см;

– толщина льда в районе станции Большой Шантар ожидалась в диа-

пазоне 70–120 см. Фактическая толщина льда в первой декаде апреля

2024 г. по измерениям составила 92 см.

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

101

Вычислительные алгоритмы численных прогнозов, как правило, опти-

мизированы для среднего диапазона расчетных величин, а корректировка

и формулировка прогностических характеристик обычно выполняется на

этапе постпроцессинга. В общем случае прогноз толщины льда в прибреж-

ной зоне связан с необходимостью прогноза ряда дополнительных харак-

теристик: даты начала формирования ледяного покрова, средней толщины

льда, границы распространения ледяного покрова, даты полного очищения

моря ото льда, расчет которых выполняется при малых значениях толщины

льда.

Отклонение прогнозируемой толщины льда в локальной области от из-

меренной в 15–20 % укладывается в границы пространственной изменчи-

вости морского льда и при оперативной работе корректируется на основа-

нии информации ледовых карт.

Авторы выражают признательность А.В. Федоренко за представление

данных наблюдений за ледовыми характеристиками Карского и Охотского

морей.

Список литературы

1. Андреев О.М. и др. Оценки некоторых физико-механических характеристик

льда Обской губы // Проблемы Арктики и Антарктики. 2023. Т. 69, №. 1. С. 44-57.

2. Вельтищев Н.Ф., Жупанов В.Д. Численные прогнозы погоды по негидро-

статическим моделям общего пользования WRF-ARW и WRF-NMM // 80 лет Гид-

рометцентру

России.

М.:

Триада,

лтд,

2010.

С.

94-135.

https://method.meteorf.ru›publ/books/80_years/velt_zh.pdf

3. Вельтищев Н.Ф., Жупанов В.Д. Эксперименты по численному моделирова-

нию интенсивной конвекции // Метеорология и гидрология. 2008. № 9. C. 30-44.

4. Гидрометеорологические условия шельфовой зоны морей СССР. Гидроме-

теорологические условия шельфовой зоны морей СССР. Т. 7. Карское море. Л.:

Гидрометеоиздат, 1986. 95с.

5. Гидрометеорология и гидрохимия морей. Т. 9. Охотское море. Выпуск 1.

Гидрометеорологические условия. Л.: Гидрометеоиздат, 1998. 342 с.

6. Дианский Н.А. и др. Оценка влияния подходного канала к порту Сабетта на

изменение гидрологических условий Обской губы с помощью численного моде-

лирования // Арктика: экология и экономика. 2015. Т. 3, № 19. С. 18.

7. Думанская И.О. Ледовые условия морей азиатской части России. М.; Об-

нинск: ИГ-СОЦИН, 2017. 640 с.

8. Думанская И.О. Ледовые условия морей европейской части России. М.;

Обнинск: ИГ-СОЦИН, 2014. 608 с.

9. Ильин Г.В. Гидрологический режим Обской губы как новой области мор-

ского природопользования в российской Арктике // Наука Юга России. 2018. Т. 14,

№. 2. С. 20-32.

10. Клячкин С.В., Гудкович З.М., Гузенко Р.Б., Май Р.И. Численная модель

прогноза распределения льдов в юго-западной части Охотского моря заблаговре-

менностью 1–5 суток // Труды Гидрометцентра России. 2015. Вып. 353. С. 63-87.

11. Минервин И.Г., Романюк В.М., Пищальник П.А. и др. Районирование ледя-

ного покрова Охотского и Японского морей // Вестник Российской академии наук.

2015. Т. 85, № 3. С. 209-217.

102

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

12. Нестеров Е.С., Жупанов В.Д., Федоренко А.В. Моделирование ледяного

покрова Северного Каспия в экстремальные сезоны // Метеорология и гидрология.

2023. № 11. С. 89-100.

13. Пищальник В. М., Романюк В. А., Минервин И. Г., Батухтина А. С. Анализ

динамики аномалий ледовитости Охотского моря в период с 1882 по 2015 г. //

Известия ТИНРО. 2016. Т. 185. С. 228-239.

14. Плотников В.В. Изменчивость ледовых условий дальневосточных морей

России и их прогноз. Владивосток: Дальнаука, 2002. 172 с.

15. Тарасенко А.Д. и др. Исследование ледовой обстановки Обской губы по

современным спутниковым данным в 2007–2017 гг. // Проблемы Арктики и Ан-

тарктики. 2022. Т. 68, № 1. С. 48-63.

16. Фомин В.В., Дианский Н.А., Чумаков М.М., Степанов Д.В. Ретроспектив-

ные расчеты циркуляции и ледяного покрова Охотского моря на основе современ-

ных технологий численного моделирования // Вести газовой науки. 2017. №. 4 (32).

С. 82-93.

17.Чанцев В. Ю., Даньшина А. В. Расчет внутригодовой динамики гидрофи-

зического режима Обской губы с высоким пространственным разрешением //

Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2021. Т. 12, № 3. С. 55-64.

18. Bouillon S. et al. An elastic–viscous–plastic sea ice model formulated on Ara-

kawa B and C grids // Ocean Modelling. 2009. Vol. 27, no. 3-4. P. 174-184.

19. СICE Documentation 2021. https://github.com/CICE-Consortium/

20. Hunke E.C. Viscous–Plastic Sea Ice Dynamics with the EVP Model: Lineari-

zation Issues // Journal of Computational Physics. 2001. Vol. 170. P. 18-38. DOI:

10.1006/jcph.2001.6710.

21. Roberts A.F., Hunke E.C., Allard R., Bailey D.A. et al. Quality control for com-

munity-based sea-ice model development // Phil. Trans. R. Soc. A. 2018. Vol. 376.

P. 20170344. DOI: org/10.1098/rsta.2017.034.

22. Ross J.M. Explicit Generation of Orthogonal Grids for Ocean Models // J. Com-

putational Physics. 1996. Vol. 126. P. 251-273.

23. Smith G.C., Roy F., Reszka M., Surcel D. et al. Sea ice forecast verification in

the Canadian global ice ocean prediction system // Q. J. R. Meteorol. Soc. 2016.

Vol. 142. P. 659–671. DOI:10.1002/qj.2555.

24. Tsujino H. et al. JRA-55 based surface dataset for driving ocean–sea-ice models

(JRA55-do) // Ocean Modelling. 2018. Vol. 130. P. 79-139.

25. THE COMMUNITY Noah LAND-SURFACE MODEL (LSM). User’s Guide

Public Release Version 2.7.1. 26 p.

26. WRF-ARW version 4 Modeling System User’s Guide, April 2019. 214 p.

http://www.mmm.ucar. edu/wrf/users

References

1. Andreev O.M., Golovin N.V., Krupina N.A., Kubyshkin N.V., Skutin A.A., Cher-

nov A.V. Estimates of certain physical and mechanical characteristics of ice in the Ob’

Bay. Problemy Arktiki i Antarktiki [Arctic and Antarctic Research], 2023, vol. 69, no. 1,

pp. 44-57. DOI: 10.30758/0555-2648-2023-69-1-44-57 [in Russ.].

2. Vel'tishchev N.F., Zhupanov V.D. Chislennye prognozy pogody po negidrostat-

icheskim modelyam obshchego pol'zovaniya WRF-ARW i WRF-NMM. 80 let

Gidrometcentru Rossii. Moscow, Triada LTD publ., 2010, pp. 94-135 [in Russ.].

Жупанов В.Д., Нестеров Е.С.

103

3. Veltishchev, N.F., Zhupanov, V.D. Experiments on numerical modeling of in-

tense convection. Russ. Meteorol. Hydrol., 2008, vol. 33, pp. 560-569. DOI:

10.3103/S1068373908090033.

4. Gidrometeorologicheskie usloviya shel'fovoy zony morey SSSR. Gidrometeor-

ologicheskie usloviya shel'fovoy zony morey SSSR. T. 7. Karskoe more. Leningrad,

Gidrometeoizdat publ., 1986, 95 p. [in Russ.].

5. Gidrometeorologiya i gidrohimiya morey. T. 9. Ohotskoe more. Vypusk 1.

Gidrometeorologicheskie usloviya. Leningrad, Gidrometeoizdat publ., 1998, 342 p.

[in Russ.].

6. Diansky N.A., Fomin V.V., Gruzinov V.M., Kabatchenko I.M., Litvinenko G.I.

Assessment of eﬀect of the approach channel to the port of Sabetta to changes in hydro-

logical conditions of the Gulf of Ob using numerical modeling. Arktika: ekologiya i

ekonomika [Arctic: ecology and economy], 2015, vol. 19, no. 3, pp. 18-29 [in Russ.].

7. Dumanskaya I.O. Ledovye usloviya morey aziatskoy chasti Rossii. Moscow, Ob-

ninsk, IG-SOCIN publ., 2017, 640 p. [in Russ.].

8. Dumanskaya I.O. Ledovye usloviya morey evropeyskoy chasti Rossii. Moscow,

Obninsk, IG-SOCIN publ., 2014, 608 p. [in Russ.].

9. Ilyin G.V. Hydrological conditions of the ob bay as new area of martime wildlife

management in the Russian Arctic. Nauka Yuga Rossii [Science in the South of Russia],

2018, vol. 14, no. 2, pp. 20-32. [in Russ.].

10. Klyachkin S.V., Gudkovich Z.M., Guzenko R.B., May R.I. Numerical model of

the ice cover forecast in the south-western part of the Sea of Okhotsk with 1-5 days

period in advance. Trudy Gidromettsentra Rossii [Proceedings of the Hydrometcentre of

Russia], 2015, vol. 353, pp. 63-87 [in Russ.].

11. Minervin I.G., Romanyuk V.A., Pischalnik V.M., Truskov P.A., Pokrashenko

S.A. The Zoning of the Okhotsk and the Japanese Seas Ice Cover. Vestnik Rossiyskoy

akademii nauk [Herald of the Russian Academy of Sciences], 2015, vol. 85, no. 3,

pp. 209-217 [in Russ.].

12. Nesterov E.S., Zhupanov V.D., Fedorenko A.V. Modeling the Northern Caspian

Sea Ice Cover in Extreme Seasons. Russ. Meteorol. Hydrol., 2023, vol. 48, pp. 995-1004.

DOI: 10.3103/S1068373923110079.

13. Pishchalnik V.M., Romanyuk V.A., Minervin I.G., Batuhtina A.S. Analysis of

dynamics for anomalies of the ice cover in the Okhotsk Sea in the period from 1882 to

2015. Izvestiya TINRO, 2016, vol. 185, no. 2, pp. 228-239. DOI: 10.26428/1606-9919-

2016-185-228-239 [in Russ.].

14. Plotnikov V.V. Izmenchivost' ledovyh usloviy dal'nevostochnyh morey Rossii i

ih prognoz. Vladivostok, Dal'nauka publ., 2002, 172 p. [in Russ.].

15. Tarasenko A.D., Selyuzhenok V.V., Sandalyuk N.V., Abramova I.A., Demchev

D.M. A study of sea ice regime in the Obskaya guba Bay using modern satellite data in

2007–2017. Problemy Arktiki i Antarktiki [Arctic and Antarctic Research], 2022, vol. 68,

no. 1, pp. 48-63. DOI: 10.30758/0555-2648-2021-68-1-48-63[in Russ.].

16. Dianskiy N.A., Fomin V.V., Chumakov M.M., Stepanov D.V. Application of

modern numerical ocean and ice models for retrospective simulations of circulation and

ice cover of Okhotsk Sea. Vesti gazovoy nauki, 2017, vol. 32, no. 4, pp. 82-93 [in Russ.].

17. Chantsev V.Yu., Danshina A.V. A calculation of the intra-annual dynamics of

the Ob Bay hydrophysical regime with high spatial resolution. Fundamental'naya i pri-

kladnaya gidrofizika [Fundamental and Applied Hydrophysics], 2019, vol. 12, no. 3,

pp. 55-64. DOI: 10.7868/S2073667319030079 [in Russ.].

104

Расчеты и прогнозы элементов режима морей и океанов

18. Bouillon S. et al. An elastic–viscous–plastic sea ice model formulated on Ara-

kawa B and C grids. Ocean Modelling. 2009, vol. 27, no. 3-4, pp. 174-184.

19. СICE Documentation 2021. https://github.com/CICE-Consortium.

20. Hunke E.C. Viscous–Plastic Sea Ice Dynamics with the EVP Model: Lineari-

zation Issues. Journal of Computational Physics, 2001, vol. 170, pp. 18-38. DOI:

10.1006/jcph.2001.6710.

21. Roberts A.F., Hunke E.C., Allard R., Bailey D.A. et al. Quality control for com-

munity-based sea-ice model development. Phil. Trans. R. Soc. A., 2018, vol. 376,

pp. 20170344. DOI: org/10.1098/rsta.2017.034.

22. Ross J.M. Explicit Generation of Orthogonal Grids for Ocean Models. J. Com-

putational Physics, 1996, vol. 126, pp. 251-273.

23. Smith G.C., Roy F., Reszka M., Surcel D. et al. Sea ice forecast verification in

the Canadian global ice ocean prediction system. Q. J. R. Meteorol. Soc., 2016, vol. 142,

pp. 659-671. DOI: 10.1002/qj.2555.

24. Tsujino H. et al. JRA-55 based surface dataset for driving ocean–sea-ice models

(JRA55-do). Ocean Modelling, 2018, vol. 130, pp. 79-139.

25. THE COMMUNITY Noah LAND-SURFACE MODEL (LSM). User’s Guide

Public Release Version 2.7.1., 26 p.

26. WRF-ARW version 4 Modeling System User’s Guide, April 2019. 214 p.

Available at: www.mmm.ucar. edu/wrf/users

Поступила 24.06.2024; одобрена после рецензирования 24.09.2024;

принята в печать 15.10.2024.

Submitted 24.06.2024; approved after reviewing 24.09.2024;

accepted for publicat on 15.10.2024