Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Данные о характеристиках ветровых волн, используемые в работе 16
1.1. Визуальные наблюдения за ветровыми волнами 16
1.1 1 .Структура и формат записи массива срочных наблюдений из архива ICOADS .17
1.1.2.Статистика плотности наблюдений в массиве волновых данных архива ICOADS 19
1.2. Инструментальные данные о волнении буев и плавучих маяков 25
1.3. Массивы данных о ветровом волнении, полученные на основе модельных прогнозов 28
1.4. Спутниковые альтиметрические данные 30
Глава 2. Оценка точности визуальных волновых наблюдений 33
2.1. Существующие оценки точности визуальных наблюдений за волнами 33
2.2. Общий контроль качества наблюдений 35
2.3. Случайные ошибки визуальных наблюдений за волнами 36
2.4. Неопределенности, связанные с различиями ночных и дневных визуальных наблюдений 50
2.5. Погрешности оценки истинного периода волны и истинного ветра, оценка виртуальных периодов 57
Глава 3. Построение глобальной климатологии ветрового волнении 62
3.1. Вычисление значимой высоты волны 62
3.2. Коррекция малых высот волн 68
3.3. Разделение ветровых волн и волн зыби в визуальных наблюдениях 71
3.4. Коррекция периодов ветровых волн и зыби и вычисление доминантного периода 73
3.5. Построение глобальных полей волновых характеристик на основе объективного анализа 76
3.6. Глобальные климатические характеристики параметров ветрового волнения 78
3.7. Компьютерный Атлас ветрового волнения Мирового океана 85
Глава 4. Количественное определение репрезентативности климатических характеристик ветровых волн и оценки ошибок в климатических полях ветрового волнения (валидация) 87
4.1. Сравнение климатологии ветровых волн с инструментальными наблюдениями на буях и плавучих маяках 88
4.2. Сравнение глобальных волновых характеристик с данными численного моделирования на основе волновой модели WAM и оценка ошибок репрезентативности 91
4.3. Сравнение с альтернативными климатологиями, базирующимися на попутных визуальных наблюдениях 110
4.4. Сравнение глобальных волновых характеристик с альтиметрическими спутниковыми данными 114
4.5. Климатологии, созданные на базе комбинированных данных. Сравнение с климатологией, основанной на попутных наблюдениях 118
Глава 5. Климатическая изменчивость характеристик ветрового волнения на поверхности Мирового океана 120
5.1. Построение однородных рядов характеристик ветрового волнения, трендовые изменения характеристик ветрового волнения за последнее столетие 121
5.2. Получение достоверных количественных оценок изменений характеристик ветровых волн на масштабах от нескольких лет до десятилетий 131
5.3. Межгодовая и декадная изменчивость параметров ветрового волнения в океанах Северного полушария 138
5.4. Связь изменений характеристик ветрового волнения с изменчивостью параметров атмосферной циркуляции в Северном полушарии 147
5.5. Оценка экстремальных характеристик волнения и их изменчивости 160
Заключение. Основные выводы работы 167
Список литературы 170
Приложение
- Массивы данных о ветровом волнении, полученные на основе модельных прогнозов
- Неопределенности, связанные с различиями ночных и дневных визуальных наблюдений
- Погрешности оценки истинного периода волны и истинного ветра, оценка виртуальных периодов
- Глобальные климатические характеристики параметров ветрового волнения
Массивы данных о ветровом волнении, полученные на основе модельных прогнозов
Для валидации и тестирования визуальных данных о волнении мы использовали результаты численного моделирования ветрового волнения на поверхности Мирового океана с помощью модели WAM 3-го поколения Европейского Центра Среднесрочных прогнозов погоды [137]. Эта модель включает основные достижения теории ветровых волн [11,14]. В работе использованы результаты по воспроизведению срочных 6-часовых глобальных полей ветрового волнения за период с января 1979 по февраль 1994 года, в течение которого модель использовалась совместно с полями ветра Европейского ре-анализа ERA-15. Расчетная область модели WAM 3-го поколения в этом эксперименте распространяется на весь Мировой океан с 81 Ю.ш. до 81 С.ш. с пространственным разрешением 1.5х1.5. Модель рассчитывает волновые спектры в 12 направлениях и по 25 частотам. Результаты моделирования имеют временное разрешение 6 часов и включают основные волновые параметры, такие как высоты и периоды ветровых волн, зыби и значимых высот волн. Основное достоинство модельных данных - регулярность во времени и в пространстве, отсутствие которой в визуальных наблюдениях, по мнению скептиков, является главным препятствием их использования при прогнозе состояния океана. Одним их направлений нашей работы стала оценка эффектов нерегулярности наблюдений в попутных данных о ветровом волнении путем их сопоставления с модельной климатологией.
Сравнение значимых высот волн, оцененных по модели WAM с высотами, измеренными на метеорологических буях NDBC, показало занижение высоких и завышение малых волн в модели, хотя для Атлантического океана разности "модель минус буй" преимущественно отрицательны [137]. Гулев и др. [76] сравнивали модельные и визуальные высоты волн для Северной Атлантики и установили, что значимые высоты волн по данным попутных судовых наблюдений систематически превышают модельные на 0.2-0.6 м, достигая максимальных различий в западных субтропиках, в областях североамериканского побережья и в высоких широтах. Минимальные различия отмечаются в северо-восточной Атлантике, составляя менее 0.2 м. Это экспериментальное сравнение было основано на некорректированных данных COADS [76]. Однако прямое сопоставление модельных данных с визуальными наблюдениями существенно осложняется ошибками репрезентативности визуальных наблюдений, различными в разных районах Мирового океана. До настоящего времени детального рассмотрения роли этих погрешностей в таких сравнениях выполнено не было. В нашей работе впервые осуществлен количественный анализ ошибок репрезентативности, и проведена оценка их влияния на результаты сопоставления визуальных данных о ветровом волнении с результатами модельных прогнозов.
Появление спутниковых систем изучения океана позволило существенно улучшить объем и качество информации о состоянии поверхности океана, открыло новые возможности мониторинга Мирового океана. В настоящее время методы дистанционного зондирования можно разделить на три группы: оптические, инфракрасные и микроволновые. Последние, к которым относится и спутниковая альтиметрия, имеют ряд серьезных преимуществ, главное из которых - всепогодность, т.к. для облачность не препятствует выполнению спутниковых зондирований в микроволновом диапазоне. Данные спутниковых альтиметров представляют собой набор измерений вдоль трека спутника с дискретностью примерно 7 км. Расстояние между соседними по времени спутниковыми треками для наиболее точного альтиметрического спутника TOPEX/POSEIDON составляет порядка 28, причем минимальное время покрытия исследуемого региона альтиметрическими данными составляет почти 10 суток. Таким образом, для того, чтобы построить карту аномалий высот морской поверхности требуется проводить процедуру пространственной и временной интерполяции альтиметрических данных. Поскольку сигнал спутникового альтиметра проходит через атмосферу и отражается от морской поверхности, он способен дать оценку мгновенного уровня океана. При этом необходимо учитывать поправки к альтиметрическому сигналу, связанные как с состоянием атмосферы, так и с состоянием подстилающей поверхности. Самой большой по амплитуде значений для альтиметрических данных является поправка на приливы. Существует несколько стандартных моделей приливных поправок (CSR 3.0, FES 95.2, GOT 99), которые позволяют эффективно фильтровать приливную составляющую в альтиметрических данных. Однако глобальные поправки не всегда одинаково хорошо работают во всех районах Мирового океана, особенно в прибрежной зоне и в динамически активных акваториях.
Для сравнительного анализа с визуальными наблюдениями мы использовали данные альтиметрического зондирования поверхности океана альтиметров А м-диапазона спутников GEOSAT, TOPEX/POSEIDON и ERS-1/2 [48,49,57,58,104,117,140,141,159]. Эти данные охватывают периоды от нескольких месяцев до нескольких лет. В общей сложности для сопоставления с данными визуальных наблюдений за волнами мы использовали непрерывный массив спутниковых измерений значимых высот волн за 1985-1997 годы, исключая отдельные месяцы, которые не обеспечивались данными альтиметров в 1989-1990 годах. Временное разрешение этого массива - один месяц, пространственное - 2х2.
Подводя итоги первой главы, следует отметить, что объем натурных и модельных данных, использованный нами для исследования закономерностей и изменчивости глобального волнового климата, позволяет строить достоверные взаимопроверяемые оценки. В среднем, количество записей для каждого месяца по данным попутных судовых наблюдений составляет от 50 000 в начале XX века до 500 000 - в конце столетия. Инструментальные измерения включают данные 314 буев за период с начала 1970-х до середины 1990-х годов. Модельные реализации представляют 6-часовые поля, использующиеся для оценки ошибок репрезентативности и построения модельного климата по всем элементам волнения за период 1979-1994 гг., для его последующего сравнения с климатологическими полями ветровых волн по данным визуальных наблюдений. Альтиметрические данные представлены в виде построенной нами 12-ти летней климатологии значимых высот волн (1985-1997) с двухградусным разрешением.
Неопределенности, связанные с различиями ночных и дневных визуальных наблюдений
Важным элементом анализа достоверности полученных климатических распределений параметров ветрового волнения является исследование различий между дневными и ночными наблюдениями. Различия в подходах к определению параметров волнения - еще один потенциальный источник ошибок, который может влиять на репрезентативность климатических характеристик волнения. В целом предполагается, что в ночное время наблюдатели имеют тенденцию занижать визуально определяемые волновые параметры, в первую очередь - высоты волн. Анализируя практику наблюдений над ветром, Кент и др. [105] отмечали, что умеренные и сильные ветры могут быть существенно занижены в ночное время на 10-20%. Наши результаты по анализу данных опроса SHIPMET [79] в целом подтверждают более низкую точность ночных наблюдений. Однако, из-за множества факторов, влияющих на ошибки наблюдений, остается неясным, занижают или завышают ночные наблюдения состояние морской поверхности. Для анализа этого эффекта все наблюдения за волновыми параметрами в базе данных были разделены на выполненные в дневное и ночное время суток. Принадлежность каждого наблюдения к тому или иному времени по освещенности оценивалась исходя из астрономических параметров, координат судна и UTC {Coordinated Universal Time) времени путем вычисления мгновенной высоты солнца и отнесения к ночным наблюдениям всех данных с мгновенной высотой солнца менее 5. Для различных регионов соотношение ночных и дневных наблюдений варьируется в пределах от 30 до 60%.
В первую очередь, мы проанализировали случайные ошибки наблюдений для высот ветровых волн и зыби в ночное и дневное время по вышеописанной методике семивариограмм (п.2.3). В целом, нами не было обнаружено никаких устойчивых доказательств, что в ночное время случайные ошибки наблюдений стабильно выше, чем в течение дня. Для хорошо обеспеченных районов дневные случайные ошибки могут даже превышать ночные. Так, случайные ошибки наблюдений для высоты ветровых волн в северо-западной части Тихого океана в дневное время в среднем на 10-20% выше, чем ночью (Рис.13). Это можно объяснить разной наблюдательной практикой в течение дня и ночи, предполагая, что в ночное время, офицеры реже выходят на мостик для визуальных наблюдений за волнением, что подтверждается результатами опроса SHIPMET [79]. Как результат, ночные оценки высот и периодов волн могут иметь меньший разброс по сравнению с дневными, и случайные ошибки, оцененные методом семивариограмм, также оказываются меньше. Для периодов ветровых волн и зыби картина аналогична (Рис.14). Случайные ошибки дневных и ночных наблюдений отличаются друг от друга в пределах 10-20%.
Типичные распределения разностей между высотами ветровых волн и зыби, измеренными в дневное и ночное время, приведены на Рис.15 для зимнего и летнего сезонов для всей акватории Мирового океана. В целом, эти разности имеют случайный характер и не образуют какого-либо закономерного распределения на поверхности океана. Преобладающие величины разностей между ночными и дневными наблюдениями для высот ветровых волн невелики и колеблются в пределах: +0.1 м. Максимальные различия "день-минус-ночь" наблюдаются в средних широтах обоих полушарий, но и здесь они носят случайный характер, не обнаруживая устойчивой пространственной закономерности. В Индийском океане эти разности несколько выше по сравнению с другими океанскими бассейнами, особенно в летнее время. Отсутствие какой-либо закономерности характерно также для высот волн зыби. Только в июле можно наблюдать систематическое превышение дневных высот над ночными вдоль восточного побережья Южной Америки и в Аравийском море.
В то же время для периодов ветровых волн в средних широтах отмечается слабо выраженное превышение оценок по данным дневных наблюдений над ночными, составляющее несколько десятых долей секунды. Это превышение несколько лучше выражено для периодов волн зыби в зимний период, составляя от 1 до 2 секунд. Максимальные разности дневных и ночных оценок периодов могут превышать 2 секунды (Рис.16).
Таким образом, нами не было выявлено устойчивых различий в оценках высот ветровых волн и зыби между дневными и ночными наблюдениями. Случайные ошибки наблюдений также не обнаруживают тенденции к повышению в ночное время. Тогда как для периодов волн имеется тенденция некоторого превышения оценок, полученных днем, по сравнению с оценками, полученными ночью.
К одним из наиболее сложно оцениваемых параметров ветрового волнения можно отнести истинное направление распространения волнения, используемое при оценке периодов и компонентов фазовой скорости распространения волн. На первый взгляд задача определения истинного направления распространения ветровых волн сходна с проблемой вычисления истинного ветра. Однако для ветровых наблюдений эта проблема актуальна только в случае апемометрических измерений, которые составляют от 30 до 50% от общего количества наблюдений над ветром. Оценки силы ветра по шкале Бофорта не зависят от процедуры вычисления истинного ветра. В то же время для поверхностных волн абсолютно все оценки направлений волнения и периодов могут быть подвержены неточностям, связанным с определением истинного направления распространения волнения.
Для того чтобы определить максимально возможную ошибку в оценке периодов и направлений распространения волнения следует предположить полное отсутствие какой бы то ни было поправки, вводимой наблюдателями. Иными словами, оценить виртуальные периоды и виртуальные направления. Зная скорость и курс судна (виртуальный ветер) и используя формулу скорости распространения волны на глубокой воде, можно рассчитать виртуальные периоды ветрового волнения, которые имели бы место, если бы волнение имело бы те же направления и скорости распространения, что и суда, оперирующие в океане
Погрешности оценки истинного периода волны и истинного ветра, оценка виртуальных периодов
К одним из наиболее сложно оцениваемых параметров ветрового волнения можно отнести истинное направление распространения волнения, используемое при оценке периодов и компонентов фазовой скорости распространения волн. На первый взгляд задача определения истинного направления распространения ветровых волн сходна с проблемой вычисления истинного ветра. Однако для ветровых наблюдений эта проблема актуальна только в случае апемометрических измерений, которые составляют от 30 до 50% от общего количества наблюдений над ветром. Оценки силы ветра по шкале Бофорта не зависят от процедуры вычисления истинного ветра. В то же время для поверхностных волн абсолютно все оценки направлений волнения и периодов могут быть подвержены неточностям, связанным с определением истинного направления распространения волнения.
Для того чтобы определить максимально возможную ошибку в оценке периодов и направлений распространения волнения следует предположить полное отсутствие какой бы то ни было поправки, вводимой наблюдателями. Иными словами, оценить виртуальные периоды и виртуальные направления. Зная скорость и курс судна (виртуальный ветер) и используя формулу скорости распространения волны на глубокой воде, можно рассчитать виртуальные периоды ветрового волнения, которые имели бы место, если бы волнение имело бы те же направления и скорости распространения, что и суда, оперирующие в океане На рис.17 показаны виртуальные периоды, оцененные по данным о скоростях и курсах судов для января и июля. Потенциально эффект неопределенности, связанный с истинным направлением распространения (а, соответственно, и погрешности в величинах периодов волн), естественно, не столь значителен, поскольку скорость и направление волнения рассчитываются как векторная сумма фазовой скорости волны и скорости судна, а затем уже вычисляются величины периодов, связь эта нелинейна, и конечные значения периодов на 1-3 секунды превышают наблюденные. Согласно обработке результатов опроса SHIPMET, выполненных в работе, только 27% наблюдателей проводят оценку истинного ветра из относительного и 33% делают это нерегулярно. То есть, 40% штурманов пренебрегают этой процедурой. Таким образом, действительная погрешность в оценке периодов волн, связанная с этим фактором, даже по самым жестким оценкам, должна быть уменьшена вдвое и будет составлять не более 1,5 секунд. На рис. 18,19 изображены средние значения наблюденных и скорректированных периодов, а также их разность для зимнего и летнего сезонов (на примере января и июля, соответственно). Максимальные различия между нескорректированными и скорректированными периодами волн отмечаются в Тихом океане и составляют 2-3 секунды.
Как уже упоминалось ранее, с середины XX столетия количество визуальных наблюдений за волнами резко возрастает по сравнению с предыдущими десятилетиями, что позволяет нам, начиная с конца 1950-х годов, построить глобальные пространственные поля основных волновых характеристик. В этой главе будет подробно рассмотрена методология построения глобальной климатологии ветрового волнения на поверхности Мирового океана по данным попутных судовых наблюдений. Первый этап разработанной нами методологии включает предварительную подготовку исходной информации: вычисление значимой высоты волны по независимым оценкам ветровых волн и зыби, коррекцию малых высот волн и периодов, вычисление доминантного периода. Следующим этапом является построение климатических полей волновых параметров и расчет их режимных характеристик. Наконец, важным этапом создания климатологии стало развитие возможностей интерактивного доступа, как к графической, так и к цифровой информации о волнении. Поэтому серьезное внимание в процессе работы уделялось возможности практического использования уникального массива натурных данных о волнении не только в рамках нашего исследования, но и научным сообществом, заинтересованном в подобной информации. С этой целью нами был создан компьютерный Атлас ветрового волнения за 1958-2002 годы, принципы построения и область возможного применения которого также будут описаны в этой главе.
Визуальные наблюдения за волнами с 1950 года обеспечивают независимые данные о высотах ветровых волн и зыби. В то же время, параметром, традиционно используемым в научных и практических расчетах, часто является значимая высота волнения. Поэтому важнейшей задачей является расчет значимых высот волн (далее везде SWH) по данным о высотах ветровых волн и зыби. Это необходимо для осуществления адекватного сопоставления попутных наблюдений с измерениями и модельными расчетами, которые часто предоставляют данные только о значимой высоте волнения.
Глобальные климатические характеристики параметров ветрового волнения
На Рис.25,26 представлены климатические карты для высот ветровых волн, зыби и значимых высот волн для зимнего (на примере января) и летнего (на примере июля) сезонов за период с 1958 по 2002 год. Максимум для высот ветровых волн зимой составляет 2.5 метра и отмечается в средних широтах Северной Атлантики. Для зимнего Южного океана характерна зона повышенных значений высот ветровых волн с величинами около 2 метров между 40 и 60 Ю.ш. и с локальными максимумами выше 2 метров в юго-восточных частях Атлантического и Тихого океанов. Июльские максимумы, как и ожидается, сосредоточены в Южном океане и характеризуются высотами более 3 метров. Устойчивый локальный максимум высот ветровых волн присутствует в Аравийском море (от 2 до 2.7 метров) и связан с летней интенсификацией локальных юго-западных ветров. Минимальные значения высот ветровых волн наблюдаются в экваториальной области океана, где высоты располагаются в диапазоне от 0.2 до 0.7 метров.
Пространственное распределение высот зыби в средних широтах Северного полушария обнаруживает некоторое смещение максимумов к западу относительно максимумов высот ветровых волн. Максимальные высоты волн зыби для января отмечаются в северных частях Атлантического и Тихого океанов, где они достигают 3.5- 4 метров. В Южном океане характерный январский максимум, превышающий 4.5 метра, наблюдается в юго-восточной части Тихого океана. Минимальные зимние высоты зыби (от 0.7 до 2 метров) сосредоточены в экваториальных районах. В июле самая высокая зыбь (3.5 - 4.2 метра) наблюдается на юге Индийского Океана и в Аравийском море (4 м). Сезонный ход для высот зыби ярче выражен для Северного полушария, по сравнению с Южным. Для обоих сезонов (зимы и лета) характерна тенденция распространения зыби от средних широт к тропикам в области пассатных ветров обоих полушарий.
Картина климатических значений значимых высот волн логичным образом представляет комбинированный эффект высот ветровых волн и зыби. Максимальные значения SWH, превышающие 4.5 метра, отмечаются в среднеширотной зоне Северной Атлантики. Минимальные значимые высоты волн (менее 1.5 м) наблюдаются в западных Атлантических и Тихоокеанских экваториальных водах и в акватории Индонезийских морей. В июле значительное увеличение SWH (до 4-4.5 м) отмечается в Южной Атлантике и южной части Индийского океана. Локальный максимум значимых высот волн в Аравийском море составляет 4.5 м. В южной части Тихого океана значимые высоты волн возрастают до 3.5-4 метров между 35 и 40 Ю.ш, но не показывают существенного увеличения к югу от 40 Ю.ш. Следует отметить, что эти районы характеризуются крайне слабой обеспеченностью натурными данными, и локальные оценки в них должны быть рассмотрены именно в этом контексте. Ниже, в Главе 4 будут приведены оценки ошибок репрезентативности данных в этих областях.
Климатология периодов волн для зимнего и летнего сезонов представлена на рис. 27,28. Пространственная картина для периодов в целом схожа с распределением высот волн, но с меньшими амплитудами пространственных изменений. Самые длинные зимние периоды ветровых волн достигают 6 секунд и наблюдаются в средних широтах Северной
Атлантики. В Южном океане они составляют от 4 до 5 секунд и отмечаются в Южной Атлантике и на юго-западе Индийского океана. В июле периоды ветровых волн незначительно увеличиваются в юго-западной Атлантике, в южной субтропической и среднеширотной зонах Тихого океана. В то же самое время, для значительной части Южного океана, к югу от Австралии, характерно даже небольшое уменьшение периодов ветровых волн.
Самые длинные периоды зыби в зимний сезон (приблизительно 9 секунд) наблюдаются в средних широтах северных частей Атлантического и Тихого океанов. Минимальные величины периодов - от 4 до 6 секунд обнаруживаются в экваториальных районах. В июле область максимальных периодов зыби смещается в Южное полушарие, где периоды достигают значений 8-9.5 секунд. Январский максимум для доминантных периодов ветровых волн расположен в средних широтах Северного полушария, где величины доминантных периодов составляют от 9 до 10 секунд. Для Южного океана диапазон максимальных доминантных периодов составляет от 7 до 9 секунд. В июле закономерно происходит возрастание величин доминантных периодов волн в Южном полушарии (до 9-10 секунд) с локальными максимумами в Индийском океане, юго-восточной части Атлантического и юго-западной части Тихого океанов.
