Циклоническая активность Северного полушария и её роль в формировании режимов взаимодействия океана и атмосферы Тилинина Наталья Дмитриевна

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Данные, используемые в работе 26

1.1. Концепция реанализа параметров океана и атмосферы 26

1.2. Реанализы НЦППС 31

ГЛАВА 2. Методы количественного описания циклонической активности

2.1. Современные подходы к анализу циклонической активности 36

2.2. Численная схема идентификации циклонов и ее развитие в данной работе 39

2.3. Адаптация численной схемы идентификации циклонов к использованию данных региональной модели

2.4. Методология количественного оценивания основных характеристик жизненного цикла атмосферных циклонов 52

2.5. Развитие подхода к картированию характеристик циклонической активности 54

ГЛАВА 3. Климатология и межгодовая изменчивость характеристик циклонической активности в северном полушарии по данным различных реанализов 59

3.1. Климатология характеристик циклонической активности в различных реанализах 61

3.2. Межгодовая и декадная изменчивость характеристик циклонической активности в различных реанализах 71

3.3. Оценка достоверности воспроизведения глобальными реанализами арктических циклонов, региональный реанализ ASR 82

ГЛАВА 4. Климатология и межгодовая изменчивость характеристикциклонической активности на основе 15-и различных схем идентификации и построения траекторий циклонов глава 5. роль атмосферных циклонов в формировании характеристик турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой 101

5.1. Роль экстремально высоких турбулентных потоков тепла из океана в атмосферу в

формировании океанской теплоотдачи 102

5.2. Атмосферные синоптические условия, приводящие к возникновению экстремально высоких турбулентных потоков тепла 107

5.3. Региональный анализ атмосферных синоптических условий, приводящих к возникновению турбулентных потоков тепла различной интенсивности 112

5.3.1. Методология композитного анализа 112

5.3.2. Композитные картины атмосферных синоптических условий, приводящих к возникновению турбулентного потока тепла различной интенсивности 115

5.4. Связь режимов турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой с циклонической активностью в Северной Атлантике 121

5.4.1. Методология сопоставления траекторий атмосферных циклонов с аномалиями турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой 122

5.4.2. Роль циклонов в формировании турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой 125

Заключение 130

Список литературы

• Реанализы НЦППС
• Адаптация численной схемы идентификации циклонов к использованию данных региональной модели
• Межгодовая и декадная изменчивость характеристик циклонической активности в различных реанализах
• Региональный анализ атмосферных синоптических условий, приводящих к возникновению турбулентных потоков тепла различной интенсивности

Введение к работе

Актуальность исследования. Турбулентный тепло- и влагообмен между океаном и атмосферой является ключевым процессом формирования динамики как океана, так и атмосферы, а также изменчивости климата и погоды на континентах. Поток турбулентного тепла из океана в атмосферу определяет и механизмы воздействия океана на циркуляцию атмосферы и атмосферы на океанские процессы в широком диапазоне временных и пространственных масштабов.

Взаимодействие океана и атмосферы на разных временных масштабах [Bjerknes, 1964; Cayan, 1992a,b; Yu et al., 2011; Gulev et al., 2013] имеет разный характер. Океан, в силу большей инертности, контролирует изменчивость системы океан-атмосфера на масштабах десятилетий и более. Атмосфера, будучи "быстрым" компонентом климатической системы, играет активную роль на масштабах короткопериодной синоптической изменчивости [Frankignoul and Hasselmann, 1976], определяя в значительной степени динамику турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой на этих масштабах. Синоптическая изменчивость в атмосфере средних и высоких широт формируется главным образом среднеширотными циклонами, вызывающими флуктуации приповерхностных параметров атмосферы и интенсификацию или ослабление турбулентного потока тепла из океана в атмосферу. Однако существующие на сегодняшний день количественные оценки процессов взаимодействия атмосферных циклонов с океаном являются крайне неопределёнными. Это связано с ограниченностью наблюдений за процессами на данном масштабе и практически отсутствием диагностических работ, основанных на высокоразрешающих данных за длительный период времени. Недостаток знаний о роли атмосферных циклонов во взаимодействии океана и атмосферы существенно затрудняет работы по параметризации этих процессов на синоптических масштабах времени и их использование в климатических моделях. Поэтому крайне важно провести детальное

диагностическое исследование циклонической активности в средних широтах и оценить её влияние на синоптическую и мезомасштабную динамику турбулентного потока тепла на границе океан-атмосфера на основе современных данных. Это и обосновывает актуальность работы, определяемую необходимостью получения детальных количественных оценок роли атмосферных циклонов в процессах теплового взаимодействия океана и атмосферы и физического описания механизмов формировании режимов турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой под воздействием циклонической активности.

Решаемые проблемы. Одной из причин существующего пробела является традиционно используемый эйлеров подход к анализу синоптической изменчивости атмосферы и турбулентных потоков тепла. В рамках этого подхода оцениваются осредненные по времени характеристики океана и атмосферы без учета динамики отдельных вихрей, распространяющихся в атмосфере над океанской поверхностью. Термическая асимметричность среднеширотных циклонов предполагает наличие адвекции холодного воздуха в тыловой части каждого циклона, что повышает интенсивность теплообмена между океаном и атмосферой. Однако в работе [Rudeva and Gulev, 2011] было показано, что только 43% циклонов в Северной Атлантике характеризовались суммарным потоком тепла (скрытое+явное тепло, LSHF), превышающим средние фоновые значения в Северной Атлантике. Исследователи Юан и Пату [Yuan et al., 2009; Patoux et al., 2009] показали, что 90% тепла океан в Южном полушарии передает в атмосферу вне границ самих циклонов.

Эти аргументы ставят целый ряд вопросов.

1. Все ли циклоны связаны с сильным LSHF из океана в атмосферу?

2. Существует ли особый тип циклонов, ответственный за формирование аномально высокого теплообмена между океаном и атмосферой?

3. Влияют ли характеристики жизненного цикла циклонов на величину LSHF, формирование экстремально высоких LSHF и океанский тепловой бюджет?

Современные реанализы с 6-часовым (и выше) временным разрешением являются уникальным источником данных для исследования связи циклонической активности и теплового взаимодействия океана и атмосферы. Однако существенные различия как в конфигурации численных моделей, так и в системах усвоения данных в разных реанализах являются источником неопределенностей в оценках циклонической активности [Allen et al., 2010; Hodges et al., 2011; Tilinina et al., 2013, 2014]. Еще одним источником неопределенностей в таких оценках является наличие 15-ти численных методов идентификации циклонов [Sinclair, 1997; Sinclair and Watterson, 1999; Simmonds and Keay, 2000a,b; Rudeva and Gulev, 2007; Raible et al., 2008 и др.]. На сегодняшний день не было проведено количественной оценки неопределенностей и «устойчивости» характеристик циклонической активности по данным различных реанализов и с использованием разных методов идентификации циклонов.

Поэтому для достоверной оценки роли циклонической активности в формировании LSHF океан-атмосфера необходимо ответить на следующие вопросы:

4. Насколько устойчивы климатические характеристики циклонической активности в различных реанализах и по результатам применения различных численных алгоритмов (трекинга)?

5. Существуют ли значимые тренды в общем количестве циклонов в Северном полушарии как по различным реанализам, так и по результатам применения различных схем трекинга?

6. Каковы региональные сигналы в характеристиках циклонов в различных реанализах и при использовании различных схем трекинга?

7. Менялись ли за последние десятилетия характеристики жизненного цикла циклонов в Северном полушарии в целом и регионально?

Главная цель работы — детальное количественное исследование циклонической активности во внетропических широтах Северного полушария на основе всех доступных на сегодняшний день реанализов и методов

идентификации и построения траекторий циклонов, а также анализ механизмов влияния циклонов на характеристики турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой в средних широтах.

Для достижения этой цели в работе решались следующие задачи:

Оценить согласованность воспроизведения циклонической активности как во всех существующих реанализах, так и всеми имеющимися на сегодняшний день численными схемами идентификации и построения траекторий циклонов;

Адаптировать численную схему идентификации и построения траекторий циклонов к региональным модельным данным;

Построить методологию статистического анализа турбулентного потока тепла океан-атмосфера на синоптическом масштабе и статистически описать характеристики турбулентных потоков скрытого и явного тепла между океаном и атмосферой различных интенсивностей, включая экстремально высокие;

Исследовать связь циклонической активности в атмосфере с изменчивостью турбулентных потоков тепла из океана в атмосферу на синоптическом масштабе времени;

Получить количественные оценки роли внетропических циклонов в формировании турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой.

Предметом защиты является новое решение актуальной научной проблемы - количественная оценка циклонической активности в Северном полушарии на основе всех имеющихся данных и методов идентификации циклонов и описание основного атмосферного синоптического механизма формирования изменчивости турбулентных потоков тепла и влаги между океаном и атмосферой в средних широтах. Основные положения, выносимые на защиту, содержат результаты, полученные автором впервые, что определяет научную новизну результатов диссертации:

На основе впервые проведенного количественного сопоставления
характеристик циклонической активности как во всех существующих

реанализах, так и с применением всех существующих методологий идентификации и построения траекторий циклонов (15 схем) показано, что последнее поколение реанализов наиболее реалистично воспроизводит вихревую динамику в атмосфере, а также, что межгодовая изменчивость количества циклонов согласована между различными схемами лучше, чем между различными реанализами, что говорит о критической роли усвоения данных и формулировки моделей реанализов при воспроизведении циклонической активности;

Усовершенствована методология идентификации циклонов и построения их траекторий, что позволило провести идентификацию и построение траекторий циклонов на исходной модельной сетке, без применения процедур пространственной интерполяции данных; это позволило адаптировать методологию идентификации циклонов и построения их траекторий к данным региональных модельных экспериментов, а также провести сопоставление характеристик циклонической активности между глобальными и региональными модельными данными о состоянии атмосферы и океана;

Построено статистическое описание режима океанской теплоотдачи за счет турбулентных потоков явного и скрытого тепла в средних широтах Северного полушария и впервые показано, что более 60% океанских теплопотерь в средних широтах происходит за счет 20% случаев экстремально высоких потоков тепла, что указывает на ведущую роль синоптической изменчивости атмосферы в формировании теплового баланса на поверхности океана на синоптическом и сезонном масштабах времени;

Для анализа роли синоптической динамики атмосферы в формировании экстремальных тепловых потоков тепла из океана в атмосферу разработан численный алгоритм композиционного анализа атмосферных характеристик, связанных с потоками тепла разной интенсивности, и

впервые показано, что экстремально высокие потоки тепла возникают за пределами циклонов в зонах взаимодействия циклонов с антициклонами;

Впервые показано, что абсолютные значения турбулентных потоков тепла в тыловых областях циклонов в Северной Атлантике зависят не от интенсивности циклонов, а от крупномасштабной синоптической ситуации в тыловых частях циклонов, обеспечивающих условия для холодных вторжений, определяющих формирование экстремальных величин тепловых потоков;

Количественно оценена роль циклонов в формировании интегрального потока тепла из океана в атмосферу в средних широтах; показано, что только 60% всех циклонов и только в течение 20-60% их времени жизни связаны с экстремально высокими потоками тепла из океана в атмосферу.

Достоверность полученных результатов определяется использованием всех доступных на сегодняшний день реанализов, в том числе последнего поколения реанализов с наиболее развитыми моделями динамики атмосферы и схемами усвоения данных. Помимо всего доступного набора данных о состоянии атмосферы, для оценок циклонической активности использованы 15 численных методологий идентификации и построения траекторий циклонов. Все количественные результаты, полученные в работе, сопровождаются статистическими оценками точности, выполненными на основе обоснованных методов статистического оценивания. Численная схема идентификации и построения траекторий циклонов, использованная в работе, а также разработанные методы диагностики прошли проверку в международном проекте по сопоставлению схем трекинга циклонов IMILAST (Intercomparison of Mid Latitude Storm Diagnostics), продемонстрировавшем репрезентативность и хорошую согласованность нашего метода с большинством схем, основанных на других критериях идентификации циклонов. Наконец, все полученные результаты не противоречат современным представлениям о динамике океана и атмосферы, а также о процессах взаимодействия океана и атмосферы.

Научная и практическая значимость работы состоит в возможности использования результатов анализа циклонической активности, а также исследования механизмов взаимодействия океана и атмосферы на синоптическом масштабе для валидации моделей общей циркуляции атмосферы, океана и климата. Полученные зависимости также представляют большую ценность для краткосрочного и среднесрочного прогнозов погоды, так как позволяют с большой долей вероятности прогнозировать циклогенез в областях экстремально высоких значений турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой. Выполненное сопоставление всех доступных на сегодняшний день как атмосферных реанализов, так и всех разработанных схем идентификации и построения траекторий циклонов (15 схем более чем из 10 стран) позволило впервые оценить влияние различий в используемых данных и различий в методах на оценки циклонической активности.

Результаты работы могут быть использованы при решении практических задач по исследованию динамики атмосферы и климата. В настоящее время полученные в работе характеристики внетропических циклонов и численные процедуры используются в Университете Тарту (Эстония), в Гидрометеоцентре Белоруссии, в Институте Морских Исследований в г. Киль (Германия), Институте Полярных Исследований им. Альфреда Вегенера (г. Бремерхафен), Университете Милуоки (Висконсин, США), Университете Техаса (США), Университете Огайо (США), Лаборатории Гляциологии и Геофизики (Гренобль, Франция), Геофизическом Институте Университета Бергена (Норвегия), а также в ряде обобщений в рамках международных программ, включая ежегодный отчет по текущему климату Всемирной Метеорологической Организации.

Личный вклад автора заключается в: выполнении анализа имеющейся на текущий момент информации о взаимодействии океана и атмосферы, внетропических циклонов Северного

полушария и методов идентификации и построения траекторий циклонов (трекинга);

адаптации и существенной модификации метода трекинга ЛВОАМКИ к использованию различных видов данных, включая данные региональных модельных экспериментов в ограниченных областях;

развитии новых методов статистического анализа циклонической активности и турбулентных потоков тепла океан-атмосфера;

разработке численной методологии композиционного анализа атмосферных циркуляционных условий, приводящих к возникновению аномалий турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой различной интенсивности;

подготовке полученных результатов к опубликованию в ведущих международных и российских журналах, а также представлении их на российских и международных конференциях и семинарах.

В результатах, полученных совместно с коллегами Д. Бромвичем, К. Волосюк, С.К. Гулевым, И.А. Рудевой, Т. Семмлером, Т. Юнгом и др., автору принадлежит ведущая роль в выполнении расчетов и интерпретации результатов и равная роль в постановке задачи. В части использования базы данных и результатов проекта IMILAST, автором в работе представлены результаты, полученные ею лично на основании базы данных, доступной всем участникам проекта.

Апробация диссертационной работы. Основные фрагменты работы докладывались на заседании Ученого совета Физического направления ИО РАН (ноябрь 2013 г.), на заседании семинара "Математическое моделирование геофизических процессов: прямые и обратные задачи" в НИВЦ МГУ (октябрь 2015 г.). Автор докладывала основные результаты работы в качестве приглашенного докладчика на международном форуме для студентов, аспирантов и молодых учёных «Наука будущего — наука молодых» в г. Севастополь (август 2015 г.). Отдельные разделы работы докладывались на ежегодных ассамблеях Европейского геофизического общества в г. Вена,

Австрия (2013, 2014 гг.), на ежегодной ассамблее Американского геофизического общества в г. Сан-Франциско (2013 г.), 3-ей и 4-ой встречах международной рабочей группы по экстремальным циклонам (2014, 2015 гг.), на трех рабочих встречах по международному проекту по сопоставлению методологий идентификации и построения циклонов IMILAST (2011, 2012, 2013 гг.), на Международной Конференции Всемирной Климатической Программы в г. Денвер (2012 г.) и других научных форумах.

Публикации. Материалы диссертации полностью изложены в работах, опубликованных соискателем. По теме диссертации опубликовано 11 работ и 15 тезисов докладов на международных и российских научных конференциях, в том числе 6 статей в ведущих международных рецензируемых изданиях из списка, рекомендованного ВАК, 2 статьи в ведущих российских рецензируемых изданиях из списка, рекомендованного ВАК, раздел в главе отчета по текущему климату Всемирной Метеорологической Организации. Две статьи в международном рецензируемом издании из списка, рекомендованного ВАК, находятся в печати.

Благодарности. В первую очередь, автор выражает признательность научному руководителю, члену-корреспонденту РАН, доктору физико-математических наук, профессору Гулеву Сергею Константиновичу, усилиями которого в Лаборатории взаимодействия океана и атмосферы и мониторинга климатических изменений (ЛВОАМКИ) ИО РАН создана конкурентоспособная и развивающаяся научная школа. Автор благодарна преподавательскому составу кафедры метеорологии и климатологии географического факультета МГУ за энтузиазм и неподдельный интерес к преподаванию и научному познанию метеорологии и климатологии. Автор благодарит доктора географических наук, профессора кафедры метеорологии и климатологии Семенова Евгения Константиновича. Автор также признательна коллективу ЛВОАМКИ за плодотворное сотрудничество и обсуждение результатов работы, особенно Гаврикову Александру Владимировичу за техническую поддержку вычислительных ресурсов лаборатории и Рудевой Ирине Александровне за

помощь на начальных этапах работы. Автор выражает признательность кандидату физико-математических наук Гинзбург Анне Ивановне за внимание и поддержку при подготовке диссертационной работы.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из Введения, пяти глав, Заключения и Списка литературы из 200 наименований, в том числе 185 на иностранных языках. Работа содержит 150 страниц текста, включая 6 таблиц и 50 рисунков.

Реанализы НЦППС

Предметом защиты является новое решение актуальной научной проблемы -количественная оценка циклонической активности в Северном полушарии на основе всех имеющихся данных и методов идентификации циклонов и описание основного атмосферного синоптического механизма формирования изменчивости турбулентных потоков тепла и влаги между океаном и атмосферой в средних широтах. Основные положения, выносимые на защиту, содержат результаты, полученные автором впервые, что определяет научную новизну результатов диссертации:

На основе впервые проведенного количественного сопоставления характеристик циклонической активности как во всех существующих реанализах, так и с применением всех существующих методологий идентификации и построения траекторий циклонов (15 схем) показано, что последнее поколение реанализов наиболее реалистично воспроизводит вихревую динамику в атмосфере, а также, что межгодовая изменчивость количества циклонов согласована между различными схемами лучше, чем между различными реанализами, что говорит о критической роли усвоения данных и формулировки моделей реанализов при воспроизведении циклонической активности;

Усовершенствована методология идентификации циклонов и построения их траекторий, что позволило провести идентификацию и построение траекторий циклонов на исходной модельной сетке, без применения процедур пространственной интерполяции данных; это позволило адаптировать методологию трекинга к данным региональных модельных экспериментов, а также проводить сопоставление циклонической активности между глобальными и региональными базами данных о состоянии атмосферы и океана; Построено статистическое описание режима океанской теплоотдачи за счет турбулентных потоков явного и скрытого тепла в средних широтах Северного полушария и впервые показано, что более 60% океанских теплопотерь в средних широтах происходит за счет 20% случаев экстремально высоких потоков тепла, что указывает на ведущую роль синоптической изменчивости атмосферы в формировании теплового баланса на поверхности океана на синоптическом и сезонном масштабах времени;

Для анализа роли синоптической динамики атмосферы в формировании экстремальных тепловых потоков тепла из океана в атмосферу разработан численный алгоритм композитного анализа атмосферных характеристик, связанных с потоками тепла разной интенсивности и впервые показано, что экстремально высокие потоки тепла, возникают за пределами циклонов в зонах взаимодействия циклонов с антициклонами;

Впервые показано, что абсолютные значения турбулентных потоков тепла в тыловых областях циклонов в Северной Атлантике зависят не от интенсивности циклонов, а от крупномасштабной синоптической ситуации в тыловых частях циклонов, обеспечивающих условия для холодных вторжений, определяющих формирование экстремальных величин тепловых потоков;

Количественно оценена роль циклонов в формировании интегрального потока тепла из океана в атмосферу в средних широтах; показано что только 60% всех циклонов и только в течение 20-60% их времени жизни связаны с экстремально высокими потоками тепла из океана в атмосферу.

Достоверность полученных результатов определяется использованием всех доступных на сегодняшний день реанализов, в том числе, последнего поколения реанализов с наиболее развитыми на сегодня моделями динамики атмосферы и схемами усвоения данных. Помимо всего доступного набора данных о состоянии атмосферы, для оценок циклонической активности, использованы 15 численных методологий идентификации и построения траекторий циклонов. Все количественные результаты, полученные в работе, сопровождаются статистическими оценками точности, выполненными на основе обоснованных методов статистического оценивания. Численная схема идентификации и построения траекторий циклонов, использованная в работе, а также разработанные методы диагностики прошли проверку в международном проекте по сопоставлению схем трекинга циклонов IMILAST (Intercomparison of Mid Latitude Storm Diagnostics), продемонстрировавшем репрезентативность и хорошую согласованность нашего метода с большинством схем, основанных на других критериях идентификации циклонов. Все полученные результаты не противоречат современным представлениям о динамике океана и атмосферы, а также о процессах взаимодействия океана и атмосферы.

Научная и практическая значимость работы состоит в возможности использования результатов анализа циклонической активности, а также исследования механизмов взаимодействия океана и атмосферы на синоптическом масштабе для валидации моделей общей циркуляции атмосферы, океана и климата. Полученные зависимости также представляют большую ценность для краткосрочного и среднесрочного прогнозов погоды, так как позволяют с большой долей вероятности прогнозировать циклогенез в областях экстремально высоких значений турбулентного теплообмена между океаном и атмосферой. Выполненное сопоставление всех доступных на сегодняшний день как атмосферных реанализов, так и всех разработанных схем идентификации и построения траекторий циклонов (15 схем более чем из 10 стран) позволило впервые оценить влияние различий в используемых данных и различий в методах на оценки циклонической активности.

Результаты работы могут быть использованы при решении практических задач по исследованию динамики атмосферы и климата. В настоящее время полученные в работе характеристики внетропических циклонов и численные процедуры используются в Университете Тарту (Эстония), в Гидрометеоцентре Белоруссии, а также в Институте Морских Исследований в г. Киль (Германия), Институте Полярных Исследований им. Альфреда Вегенера (г. Бремерхафен), Университете Милуоки (Висконсин, США), Университете Техаса (США), Университете Огайо (США), Лаборатории Гляциологии и Геофизики (Гренобль, Франция), Геофизическом Институте Университета Бергена (Норвегия), а также в ряде обобщений в рамках международных программ, включая ежегодный отчет по текущему климату Всемирной Метеорологической Организации.

Адаптация численной схемы идентификации циклонов к использованию данных региональной модели

Например, при использовании 16 точек вес точки в центре матрицы приравнивается единице, точки (i-1;j) – 0.5, а точки (i-1;j-1) – 0.25. Такой метод позволяет сгладить локальные экстремумы в поле давления, размер которых соотносим с расстоянием между соседними точками сетки; в региональном реанализе ASR это расстояние составляет 30 км. Однако такое сглаживание полей атмосферного давления на уровне моря обнаруживает в поле давления большое количество локальных экстремумов на первом этапе трекинга. На рис.2.3.5 приведены сезонные климатологические количества "циклонов" в реанализе ASR, полученные по данным, сглаженным фильтром Ланцоша (рис. 2.3.4а,б), и по данным, сглаженным пространственным фильтром по 25 соседним точкам (рис. 2.3.4в,г). Спектральная фильтрация по сравнению с пространственным сглаживанием отражает положение основных центров циклонической активности с большей достоверностью по сравнению с глобальными реанализами, не требующими пространственного сглаживания полей давления на уровне моря. При использовании пространственной фильтрации данных процедура трекинга идентифицирует большое количество циклонов над орографическими превышениями рельефа, что является артефактом приведения атмосферного давления к уровню моря в неспектральной модели реанализа ASR. Поэтому для дальнейшего анализа мы использовали спектральную фильтрацию Ланцоша, оставляя возмущения больше 200 км в диаметре. Дальнейшая процедура трекинга проводится с использованием описанной выше численной схемы «Циклон». На заключительном этапе удаляются циклоны с продолжительностью жизни менее 24 часов, для учета циклонов синоптического масштаба. (а) ASR, лето, фильтр Ланцоша

Циклоническую активность можно характеризовать частотой и количеством циклонов. Под частотой циклонов понимается количество локальных минимумов давления, найденных в данной ячейке сетки за данный промежуток времени. Анализ этой характеристики даёт основные представления о географическом распределении районов, где наиболее часто присутствуют минимумы в поле давления. В отличие от частоты циклонов, количество циклонов показывает количество именно циклонов, а не локальных минимумов, проходящих через ячейку сетки. При этом каждый циклон учитывается только один раз. Таким образом, частота циклонов является совокупной характеристикой количества циклонических образований и времени их присутствия в данном районе. Количество же циклонов характеризует непосредственно количество образований в данном районе безотносительно скорости их перемещения. Выше мы описывали метод идентификации циклонов по частоте повторяемости минимумов давления (Глава 2). С помощью этого метода также можно получить частоту локальных минимумов в заданной ячейке сетки. Однако при таком подходе учитываются все локальные минимумы, прошедшие над определенной ячейкой с давлением ниже заданного, тогда как при определении «частоты циклонов» учитываются только те минимумы давления, которые являются центрами циклонов в полученных нами траекториях.

Траектории циклонов, полученные численной схемой «Циклон», содержат информацию о координатах центра циклона и соответствующем давлении в центре циклона в каждый момент времени. Это позволяет характеризовать не только географическое распределение интенсивности циклонической активности, которая также может быть получена и методами полосовой фильтрации или учета только числа минимумов давления [Hense and Stein, 1994; Lambert, 1996], но и открывает большие возможности для более детальной характеристики жизненного цикла циклонов. Так, для каждого циклона можно количественно оценить такие характеристики жизненного цикла, как интенсивность, продолжительность жизни, скорость углубления и заполнения, скорость распространения.

Под интенсивностью циклонов подразумевается минимальное давление в центре циклона, которое достигается циклоном в процессе своего развития. За время жизни циклона принимается количество 6-часовых интервалов от момента образования циклона до момента его полного заполнения. Учитывая то, что разрешение по времени составляет 6 часов, точность оценки времени жизни составляет ±3 часа [Gulev et al., 2001]. Скорость углубления, р рассчитывалась как величина падения давления в центре циклона за 6 ч и нормализовалась с учетом широты положения циклона в рассматриваемой точке по отношению к 60с.ш. с использованием формулы [Roebber, 1989]: Ф = ф , (2 4 1) norm sm(pref где фпогт- скорость углубления, нормализованная по отношению к рге (60 с.ш.), ф- скорость углубления на данной широте. Эта нормализация позволяет учитывать изменение размера циклона и его завихренности с широтой [Roebber, 1989]. Под средней скоростью углубления в данной работе понимается скорость углубления, осреднённая за период от момента образования циклона до достижения им максимальной глубины. Максимальная скорость углубления, то есть максимальное значение скорости углубления за период от момента образования циклона до момента достижения им максимального развития, характеризует так называемые быстро углубляющиеся циклоны (или метеорологические бомбы). Быстро углубляющимся считается циклон, максимальная скорость углубления которого больше 24гПа за 24 часа [Sanders, 1986]. Эта величина (т.е. единица измерения скорости углубления) называется Бержерон, один Бержерон приравнивается к углублению циклона на 6 гПа за 6 часов. Кроме скорости углубления циклона оценивалась также и средняя и максимальная скорости перемещения циклонов. Оценка скорости выполнялась численным дифференцированием с использованием передних разностей. Быстродвижущимися считаются циклоны, максимальная скорость которых превышает 60 км/ч.

Циклоническая активность обычно характеризуется картами распределения количеств и частот циклонов [Alpert et al., 1990; LeTreut and Kalnay, 1990; Murray and Simmonds, 1991; Koenig et al., 1993; Hodges, 1994; Sinclair, 1994, 1997; Serreze, 1995; Serreze et al. 1997; Blender et al., 1997; Sinclair and Watterson, 1999 и др.]. Недавние исследования Блендера и Шуберта [Blender and Schubert, 2000] показали влияние различного пространственно-временного разрешения на результаты трекинга циклонов и обнаружили, что более грубое временное разрешение может порождать 10-50% ошибок в подсчёте количества циклонов (когда разрешение уменьшается с 2 до 24 часов). Уменьшение пространственного спектрального разрешения с ТІ06 до Т42 вызывает появление 30% ошибок в количестве циклонов. Однако точность идентификации циклонов не является единственным источником неопределённостей в анализе циклонической активности. Процедура картирования циклонов также является источником ошибок.

В случае использования долготно-широтных сеток существуют дискуссии между выбором так называемой равноплощадных ячеек и нормирования результатов по широте. Хайден [Hayden, 1981] получил, что нормализация на широту вызывает значительные ошибки в характеристиках циклонов и рекомендовал картировать исходные частоты или использовать равноплощадные ячейки сетки. Однако он рассматривал район от 25с.ш. до 45с.ш., для которого размер долготно-широтной ячейки сетки изменяется меньше чем на 25%. В высоких широтах картирование частот циклонов становится очень чувствительным к размеру ячейки сетки. В климатологии арктических циклонов [Serreze and Barry, 1988; Serreze et al., 1993, 1997; Serreze, 1995] обычно используется равноплощадная сетка, базирующаяся на полярной стереографической проекции Ламберта. Однако в среднеширотных и субтропических районах реальная конфигурация ячеек такой сетки очень сильно различается от конфигурации ячеек в высоких широтах и не обязательно обеспечивает наиболее эффективное улавливание циклонов. Это вторая проблема картирования циклонов, впервые подмеченная Тейлором [Taylor, 1986]. Для того чтобы избежать зависимости улавливания траектории циклона от разных направлений Тейлор [Taylor, 1986] ввёл так называемое эффективное направление, которое подразумевает использование специальной сетки сложного вида. Это очень сложно осуществить на практике. Альтернативный подход - использование сетки с ячейками в виде круга, которая впервые была рекомендована в работе [Kelsey, 1925] и использовалась для картирования циклонов в Южном полушарии. Циркулярные сетки очень эффективны для региональной климатологии. Однако в глобальном масштабе они могут вызывать сильное пространственное сглаживание на разных широтах в случае использования кругов большого диаметра.

Представляется интересным рассмотреть использование циркулярной сетки с высоким пространственным разрешением в картировании циклонов. В отличие от предыдущих исследований [Sinclair, 1994; Sinclair and Watterson, 1999], где использовались ячейки с радиусом 5 и считалось, что такие сетки сглаживают пространственную картину характеристик циклонов, мы ввели циркулярную сетку с радиусом ячейки 2 и расстоянием между центрами ячеек 2 (рис. 2.5.1а); площадь ячейки в такой сетке остается постоянно равной 155 000 км2. Мы произвели расчеты количества циклонов для циркулярной сетки (рис. 2.5.1а) с радиусом ячейки 2 и для прямоугольной равноплощадной сетки [Zolina and Gulev, 2002] с площадью ячейки 218 000 км2 (рис. 2.5.1б), традиционно использовавшейся в работах [Zolina and Gulev, 2002; Rudeva and Gulev, 2007 и др.]. Пространственное распределение количеств циклонов на циркулярной сетке (рис. 2.5.1 в) получилось более детальным по сравнению с традиционной прямоугольной сеткой (рис. 2.5.1г). Многократный учет циклонов в перекрывающихся соседних циркулярных ячейках даёт эффект сглаживания, однако этот эффект малозаметен при радиусе ячейки для картирования 2. Использование циркулярной сетки в областях теплых течений Гольфстрим и Куросио позволило получить более детальную, чем на прямоугольной сетке, структуру основных областей циклонической активности -шторм-треков.

Межгодовая и декадная изменчивость характеристик циклонической активности в различных реанализах

Как и в случае циклонов различной интенсивности сложно выделить пару реанализов, которая бы систематически демонстрировала высокие или низкие корреляции в количестве БУЦ. Аналогичный анализ был проведен и для БУЦ, которые характеризуются падением давления на 6 гПа за 6 часов. Результаты этого анализа качественно не меняют выводов о БУЦ, подтверждают долгопериодные тренды и показывают чуть более высокую корреляцию межгодовой изменчивости количества циклонов между реанализами.

Таким образом, важно отметить, что значимый положительный тренд в общем количестве циклонов в Северном полушарии выявляется только в реанализах ERA Interim и NCEP DOE и составляет от 1 до 2 % в декаду. Этот тренд особенно четко прослеживается в период с 1989 по 2010 гг. и формируется неглубокими циклонами и циклонами средней интенсивности (группа циклонов с минимальным давлением в центре выше 980 гПа). Количество интенсивных, глубоких циклонов ( 960 гПа) в Северной Атлантике возрастает до 1990-х годов и сокращается вплоть до настоящего времени по данным всех реанализов. В Тихом океане количество таких циклонов достигается своего максимума около 2000 года и потом тоже сокращается в 2000-х. Наиболее сильные тренды в количестве циклонов, как по знаку так и по абсолютным значениям, прослеживаются в Северной Атлантике у побережья Северной Америки (положительный), в восточной части Тихого океана (положительный) и в Арктике (отрицательный). Летом количество циклонов увеличивается по данным всех реанализов Средиземноморском шторм-треке, в то время как в Североатлантическом шторм-треке значения трендов отрицательны. Статистически значимые изменения в количестве быстроуглубляющихся циклонов (8-10% за 32 года) обнаружены только в реанализе MERRA в Северной Атлантике и в реанализе NCEP DOE в Тихом океане. Самая высокая корреляция межгодовой изменчивости количества циклонов прослеживается над океанскими шторм-треками и в Северной Евразии. Корреляция выше для глубоких циклонов и циклонов средней интенсивности зимой, чем для неглубоких. Реанализы MERRA, ERA Interim и NCEP CFSR демонстрируют самые высокие коэффициенты корреляции межгодовой изменчивости количества циклонов в Северном полушарии.

Циклоническая активность в Арктике представляет огромный интерес для изучения, так как играет в важнейшую роль в механизмах формирования погоды и климата. Внетропические циклоны, потенциально обеспечивают поступление тепла и влаги в полярные регионы могут и существенно модифицировать ледовый покров Северного Ледовитого океана (СЛО). Особенно большой интерес к атмосферной циркуляции в Арктике связан сокращением площади льда в Арктике в последнее десятилетие [Zhang et al., 2004; Stroeve et al., 2007; Deser et al., 2010; Screen et al., 2011]. Некоторые исследования указывают воздействие особо интенсивных циклонов на ледовый покров на синоптическом масштабе времени [Simmonds and Rudeva, 2012, Zhang et al., 2013]. Изменения площади льда в Арктике, в свою очередь, могут модифицировать атмосферную циркуляцию, которую в большой степени отражает циклоническая активность. Такие изменения могут проявляться в увеличении частоты наводнений, засух, волн тепла и других экстремальных явлений погоды в средних широтах Евразии и Северной Америке [Francis and Vavrus, 2012]. Хотя роль различных факторов в увеличении частоты таких явлений и остается вопросом [Barnes, 2013].

Современные глобальные реанализы довольно согласованно воспроизводят циклоническую активность в высоких широтах, как было показано в главе 3.1 этой работы и работах [Hodges et al., 2011; Tilinina et al., 2013]. Однако высокоширотные циклоны отличаются от среднеширотных и пришедших из средних широт, тем, что развиваются в условиях, отличающихся от среднеширотных (меньшая высота пограничного слоя, полярная ночь и др.). В работах [Serreze, 1995; Gulev et al. 2001; Rudeva and Gulev, 2007; Zhang et al., 2004] упоминается, что высокоширотные циклоны имеют меньший по сравнению со среднеширотными диаметр, живут меньше и чаще испытывают взрывное углубление.

Несмотря на высокую актуальность исследований циклонов высоких широт, недостаток данных наблюдений в этих труднодоступных регионах, ставит под сомнение качество реанализов, особенно покрывающих периоды до 2000-х годов [Bengtsson et al., 2004]. С этой точки зрения, появление Реанализа Арктической Системы (Arctic System Reanalysis - ASR) [Bromwich et al., 2010] в 2013г. открывает новые возможности для изучения циклонической активности в полярных регионах. В работе [Schkolnik and Efimov, 2013] был продемонстрирован большой потенциал региональных моделей высокого разрешения в воспроизведении Арктических циклонов.

Реанализ выполнен специально для Арктики, покрывает период с 2000 по 2013 гг., имеет разрешение в настоящее время 30 км и усваивает рекордное, по сравнению с глобальными реанализами, количество данных наблюдений в Арктике. ASR выполнен с использованием негидростатичной модели Polar Weather Research and Forecast model (Polar WRF V3.3.1, [Bromwich et al., 2009; Hines et al., 2011; Hines and Bromwich, 2008; Wilson et al., 2012]) с использованием реанализа ERA Interim [Dee et al., 2011] в качестве граничных условий. Система усвоения данных High Resolution Land Data Assimilation (HRLDAS) была оптимизирована для Арктики и усваивает больше данных наблюдений в Арктике, чем стандартное усвоение в моделях глобальных реанализов.

Для идентификации и построения траекторий циклонов (трекинга) мы использовали давление на уровне моря с 3-часовым разрешением за 11 летний период с 2000 по 2010 гг. Для сравнения ASR с глобальными реанализами были выбраны NCEP CFSR [Saha et al., 2010], ERA Interim [Dee et al., 2011] и MERRA [Rienecker et al., 2011] за тот же промежуток времени (таблица 3.3.1).

Трекинг циклонов осуществлялся численным алгоритмом, разработанным в Лаборатории взаимодействия океана и атмосферы [Zolina and Gulev, 2002; Rudeva and Gulev, 2007; Tilinina et al., 2013] (ЛВОАМКИ) ИО РАН. Эта схема, разработанная для трекинга на полярной ортографической проекции, была модифицирована для реализации на оригинальной сетке реанализа ASR (360 на 360 точек). Для удаления «шума» в поле давления, возникающего при пространственном разрешении 30 км, мы использовали двумерный спектральный фильтр Ланцоша [Duchon, 1979], отрезая возмущения меньше 200 км в диаметре, процедура пространственной спектральной фильтрации подробно описана в главе 2. Также мы применили стандартную фильтрацию результатов трекинга над областями со сложным рельефом, убирая циклоны, достигшие максимального развития над территорией с высотой больше 1500 м., а так для области Гренландии циклоны, зародившиеся выше 1000 м.

Трекинг на ограниченной сетке приводит к проблеме входа-выхода циклонов из области моделирования. Чтобы избежать этой проблемы, мы учитывали только циклоны, зашедшие за 55 с.ш. Учитывая, что ASR покрывает территорию к северу от 50 с.ш. (а в некоторых областях дотягивается до 30 с.ш.), такое ограничение гарантирует учет только тех циклонов, которые провели полный жизненный цикл в области реанализа, а также позволяет сфокусироваться именно на Арктических особенностях циклонической активности. Мы представляем результаты для двух, так называемых, арктических сезонов (ЯФМА – январь, февраль, март, апрель и ИАСО июль, август, сентябрь, октябрь), выбранных для периодов максимальной и минимальной площади льда в Арктике.

Региональный анализ атмосферных синоптических условий, приводящих к возникновению турбулентных потоков тепла различной интенсивности

Для анализа атмосферных условий, приводящий к формированию LSHF различной интенсивности мы разработали методологию построения композитных картин характеристик атмосферной циркуляции в области возникновения потоков тепла различной интенсивности. Мы модифицировали подход [Rudeva and Gulev, 2011], которые оценивали характеристики циклонов на различных стадиях развития циклона. Наш анализ основывается на аномалиях турбулентного теплообмена различной интенсивности.

Для того, чтобы количественно оценить различные перцентили LSHF мы рассчитали эмпирические функции плотности вероятности LSHF в каждой ячейке сетки 0.5х0.5 за каждый январь с 1979 по 2010 гг. Далее, для каждого 6-часового шага по времени мы определили области, попадающие в различные диапазоны вероятности возникновения, например, выше 95-го или ниже 10-го перцентиля. В большинстве случаев мы используем три категории перцентилей, которые выбраны так, что первая категория (ниже 20-го перцентиля) характеризует случаи очень низкого потока тепла, вторая категория (40–60-й перцентиль) включает в себя потоки средней интенсивности, и наконец, третья категория (выше 80-го перцентиля) характеризует очень высокие и экстремальные потоки тепла. На рис. 5.3.1.1а, показаны связные области различных категорий потоков тепла для одного шага по времени. На следующем шаге мы рассчитываем центр масс каждой из этих связных областей, согласно: где cm и cm – широта и долгота центра масс фигуры, попадающей в определенный интервал эмпирического распределения LSHF, n – количество узлов сетки, которые попадают в эту фигуру, rfi – весовая функция, определяемая значением LSHF в каждом узле сетки.

Мы учитываем только те связные области, площадь которых превышает 50 000 км2 (что эквивалентно окружности с радиусом 126,5 км). На следующем этапе, используя координаты «центра масс» каждой фигуры мы определяем её приналежность к одному из 5 регионов, показанных на рисунке 5.1.1б. При отнесении фигуры к одному из 5 регионов, координаты центра её масс могут лежать в одном из 5 регионов, а вся область, занимаемая фигурой при этом может выходить из региона.

Методология построения композитных картин. (а) связные области (с центрами масс) суммарного потока тепла различной интенсивности, (б) сопоставление центров масс связных областей и поворот системы координат (в) таким образом, что виртуальный полюс помещается в центр масс каждой из фигур. 12:00 по Гринвичу, 06/01/1979. Реанализ NCEP CFSR Далее, для всех "центров масс" с координатами ст и ст, мы создали новую ортогональную сетку с центром в точке [ст, ст], таким образом, что центр масс становился виртуальным полюсом, а координаты остальных ячеек сетки пересчитывались с учетом нового положения полюса. Размер новой сетки составляет 81x81, с шагом между соседними точками 74 км и радиусом 3000 км. Интерполяция всех переменных на новую сетку проводилась с использованием метода локальных процедур [Akima, 1970], который определяется локальным набором полиномов. Помимо полей LSHF, на новую сетку с виртуальным полюсом в "центре масс" фигуры, занятой потоком тепла определенной интенсивности, мы интерполировали и параметры пограничного слоя атмосферы: SLP (давление уровне моря), SST (температура поверхности моря), U и V компоненты скорости ветра на высоте 10 метров, T2M (температура воздщуха на высоте 2 метра), RHUM (относительная влажность воздуха на высоте 2 метра). Затем, результирующие поля всех переменных на новой сетке 8181, были наложены и осреденены для создания региональных композитов для пяти выбранных областей для трех категорий перценртилей (рис. 5.3.2.1). Для дальнейшего анализа важно, чтобы переменные, связанные только с океаном (SST, LSHF) учитывались только над океаном, в то время как SLP и компоненты скорости ветра рассматривались и над сушей. Это приводит к несколько различному количеству событий, учавствующих в осредненении в различных частях композитной картины, однако не оказывает влияния на получаемые характеристики циркуляционных особенностей атмосферы, посколькую они основаны на осреднении параметров и над сушей.

Композитные картины атмосферных параметров и LSHF для 5 регионов показаны на рис. 5.3.2.1. Региональные композитные картины для случаев низкого потока тепла (меньше 20-го перцентиля, рис. 5.3.2.1а–д) показывают, что поток тепла ниже 20-го перцентиля характеризуется величинами от 50 Вт/м2 в море Лабрадор и 100 Вт/м2 в области Гренландского, Исландского и Норвежского морей (море ГИН). В соответствующем среднем поле давления на уровне моря для всех регионов, кроме морей Лабрадор и ГИН (рис. 5.3.2.1г,д) присутствует область высокого давления с центром в юго-восточной части композитной картины. Это приводит к формированию слабых южных ветров (от 2 до 4 м/с, ±4) в центре композитной картины. В результате происходит адвекция относительно теплого и влажного воздуха из южных областей и ослабление потока тепла, вследствие ослабления вертикальных температурно-влажностных градиентов (dT=2–4C). В море Лабрадор и море ГИН при значениях LSHF ниже 20-го перцентиля, присутствует область низкого давления, с центром к востоку от центра композита в море ГИН и к западу в море Лаборадор. В море ГИН эти условиях приводят к адвекции воздуха с юго-запада, ослабляя турбулентный поток тепла. В море Лабрадор при потоке тепла ниже 20-го перцентиля, наблюдаются скорости ветра не выше 3 м/c.

Для потоков тепла средней интенсивности (от 40-го до 60-го перцентиля, рис. 5е–к), средняя величина LSHF в центре композитной картины составляет от 125 Вт/м2 в области моря

ГИН до более 250 Вт/м2 в среднем по Северной Атлантике. Для трех регионов атмосферные синоптические условия представлены слабоградиентным полем, не вызывающим адвекции ни относительно теплого, ни холодного воздуха. Это приводит к адаптации температурно-влажностных характеристик воздушной массы к температуре поверхности моря и ослаблению вертикальных температурно-влажностных градиентов. В области моря ГИН композитные картины выявляют присутствие области низкого давления – циклона, однако со слабой циркуляцией. В море Лабрадор значения потока тепла, попадающие в интервал от 40-го до 60-го перцентиля, уже связаны с хорошо различимой градиентной зоной в поле давления на уровне моря, вызывающей северо-западную адвекцию со скоростями ветра до 6 м/c (±3).

Композитные картины для высоких и экстремально высоких потоков тепла (рис. 5.3.2.1 л–п), выше 80-го перцентиля характеризуются локализованным в центре максимумом суммарного потока тепла от 250 Вт/м2 до 500 Вт/м2. Для всех районов отличительной чертой является совпадение положения сильноградиентной зоны SLP и максимума LSHF. В море ГИН происходит интенсификация области низкого давления – циклона, за счет формирования сильноградиентной зоны с областью высокого давления на северо-западе. Во всех регионах сильноградиентная зона была вызвана областью взаимодействия циклона и антициклона, которые образовали атмосферный диполь.