Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I. Район исследования
1.1. Обоснование выбора района 15
1.2. Состояние изученности Татарского яролива применительно к задачам данной работы 21
1.3. Гидротермический режим Татарского пролива.. 29
ГЛАВА 2. Методика исследования
2.1. Обоснование выбора методики..., 49
2.2. Двухслойные модели деятельного слоя .., 51
2.3. Методы анализа спектрального состава одномерных рядов... 59
2.4. Используемые данные 66
ГЛАВА 3. Расчет характеристик верхнего квазиоднородного слоя
3.1, Алгоритм расчета - двухслойная параметрическая модель 69
3.2, Распределение параметра автомодельности в Татарском проливе 71
3.3, Расчет бюджета тепла поверхности Татарского пролива 78
3.4, Реализация алгоритма модели и сравнение расчетных данных с фактическими 82
ГЛАВА 4 Спектральный состав долгопериодных колебаний термического режима поверхностных слоев Татарского яролива .
4.1. Регулярные циклы в термическом режиме системы Куросио 95
4.2. Сдекгр долгопериодных термических флуктуации Цусимского течения . 108
4.3. Перспективная оценка изменений температурного фона в Татарском проливе 114
4.4. Оценка возможностей уточнения сверхдолгосрочного прогноза 123
Заключение 128
Список литературы
- Состояние изученности Татарского яролива применительно к задачам данной работы
- Двухслойные модели деятельного слоя
- Распределение параметра автомодельности в Татарском проливе
- Сдекгр долгопериодных термических флуктуации Цусимского течения
Введение к работе
Акватория дальневосточных морей является традиционным районом добычи рыбы лососевых пород. Продовольственной программой СССР предусмотрено дальнейшее увеличение вылова этой ценной рыбы, причем интенсификация добычи опирается на серьезную научную основу» дающую представление о путях миграции лососей, местах нагула, продуктивности стада и особенностях поведения рыбы при различных гидрометеорологических ситуациях.
В сложившейся таким образом цепи взаимосвязей науки с производством слабым звеном является недостаточность информации о самих гидрометеорологических ситуациях и, особенно, об их ожидаемых изменениях в пределах гидросферы. Поэтоглу "Целевая комплексная программа Госкомгидромета (раздел 09; "Гидрометеорологическое обеспечение продовольственной программ СССР на период до 1990 года") указывает на Еа&ность изучения гидротермических условий в промысловых районах. В пункте 2,9 этого раздела программы прямо говорится о необходимости "внедрить методы прогноза поверхностной температуры воды... в промысловых районах на северо-западе Тихого океана..."
Северная часть Японского моря в период с мая по август является районом лова горбуши япономорского стада. Исследования специалистов Тихоокеанского института рыбного хозяйства и океанографии выявили ряд видовых и территориальных особенностей поведения популяций этого вида в районах обитания и промысла. Япономорская горбуша попадает в Татарский пролив с восточно-китайской ЕОДНОЙ массой, переносимой Цусимским течением. Одним из признаков этой водной массы является относительно высокий температурный фон, поэтому япономорская горбуша избегает водных масс с низкими температурами. По данным Сахалинского филиала ТИНРО "нижняя" граница распространения горбуши лежит в пределах 8-10°С. Кроме того, основная масса горбуши находится в Татарском проливе как бы транзитом, по пути следования в нерестовые реки Приморья, Амур, к побережью заливов Анива и Терпения. Это повышает чувствительность особей к гидротермической обстановке. Если в районах нереста рыба в силу биологической необходимости может подойти к побережью и при неблагоприятных условиях, то в Татарском дропиве она строго придерживается водной массы, имеющей оптимальные параметры.
Исследование динамики уловов горбуши рыбодобывающими организациями производственного объединения "Сахалинрыбпром" и колхозами Сахалинского Облрыбакколхозсоюза в северной части Японского моря также свидетельствует о высокой чувствительности япономор-ской горбуши в этом районе к температурным аномалиям» В отдельные годы из-за неблагоприятной гидротермической обстановки начало лососевой путины в южной части Татарского пролива задерживается на 2-3 недели. Отрицательные аномалии температуры приводят к снижению уловов, а иногда и к полному прекращению промысла»
Рыбаки неоднократно обращались в Сахалинское управление по гидрометеорологии и контролю природной среды, в обязанности которого входит гидрометеорологическое обслуживание акватории Татарского пролива, а также в Сахалински филиал ТИНРО с просьбой обеспечить их прогнозами температуры воды до району лова. Однако, до настоящего времени отсутствуют надежные методики как краткосрочных, так и долгосрочных прогнозов температуры воды в Татарском проливе. Более того, рыбодобывающие предприятия не обеспечиваются в достаточной мере даже фактической информацией о сложившейся гидротермической обстановке.
Попытки решить задачу прогнозирования гидротермических условий в Японском море и его северной части предпринимались неодно кратно. В первую очередь, это фундаментальные разработки Шалки-ной Б.Ф. Разработанный ею метод позволяет прогнозировать с заблаговременно сгью до одного месяца среднюю температуру в слоях 0-200 м и 0-25 м на основных стандартных разрезах Японского моря. Однако, область применения этого метода не распространяется на крайнюю северную периферию моря - Татарский пролив. Кроме того, метод позволяет прогнозировать только среднемесячные характеристики с минимальной заблаговременностью и весьма требователен к объему исходной информации.
Регионально, а также по формулировке задачи наиболее близки к описанной проблеме разработки Глаголевой М.Г., Саускан Е.М, и Тютнева Я.А. Ими предложен метод прогноза малой заблаговременно-сги (одна лентада) температуры воды по прибрежным пунктам юго--залздного побережья Сахалина и месячный прогноз средней температуры на разрезе от пос. Антонове Прогнозы предназначались для обслуживания сельдяной путины (март, апрель), но со временем связи стали весьма неустойчивыми.
На основании гармонического анализа ряда межгодовых изменений температуры на Антоновском разрезе Урановым Е.Н. был составлен сверхдолгосрочный прогноз среднегодовой температуры на разрезе, но точность его оказалась неудовлетворительной.
Краткое перечисление выполненных Е предшествующие годы прогностических разработок только подтверждает практическое отсутствие методической базы для гидротермического обслуживания промысловых работ в Татарском проливе. Обращает на себя внимание широкий спектр за благовременн о с ти упоминавшихся прогностических разработок: от краткосрочных до сверхдолгосрочных. Это обстоятельство не случайно. Интересы рыб"од обивающих организаций в этом районе можно условно разделить по трем временным масштабам: краткосрочный (до нескольких суток) - непосредственное обеспечение лова, долгосрочный (около месяца) - принятие координационных решений по предстоящей путине, и сверхдолгосрочный (до года и более) - перспективное планирование.
Исходя из вышесказанного можно окончательно сформулировать проблему и, соответственно, цель данной работы, которая состоит в следующем: разработать расчегно-прогностическую схему, позволяющую на основании стандартной гидрометеорологической информации обеспечить рыбодобывающие организации данными о сложившемся и ожидаемом распределении температуры в поверхностных слоях Татарского пролива на период лососевой путины, а также дать оценку гидротермического фона в этом районе на последующие годы.
Понятие "распределение температуры в поверхностных слоях" нуждается Е некотором уточнении. Уже с середины июня и вплоть до начала осенней конвекции "критическая" изотерма (8°С) проходит в слое максимальных вертикальных градиентов температуры (слои скачка), т.е. совпадает с нижней границей веркнего квазиоднородного слоя. Таким образом, задача определения зоны оптимальных температур сводится к задаче расчета и прогноза термических и морфомегрических характеристик верхнего квазиоднородного слоя (EKG).
Выделение ВКС в вертикальной структуре деятельного слоя и раздельная формулировка задачи для верхнего слоя и сезонного термоклина характерны дня так называемых двухслойных моделей, поэтому краткосрочная часть задачи данной работы формулировалась в рамках двухслойного моделирования.
Перспективная оценка гидротермического фона на предстоящий год и далее в настоящее время возможна только на основе гармонического подхода, т.е. выделения в ходе каких-либо интегральных гидротермических характеристик детерминированных гармонических колебаний и экстраполяции этих гармоник на требуемый период. Это определило характер исследований в данном направлении, который в общем виде совпадает с упоминавшимися работами Уранова Е.Н.
В качестве связующего звена медду краткосрочной и сверхдолгосрочной частями задачи необходим долгосрочный (до одного сезона) прогноз интенсивности адвекции тепла Цусимским течением, определяющим долговременные изменения температурного режима в Татарском проливе. Задачи подобного рода решаются обычно в рамках традиционного регрессионного подхода.
Исходя из вышеизложенного, задачи, которые необходимо решить для достижения поставленной в данной работе цели, бшш сформулированы следующим образом:
1. Оценить спектр долгопериодной изменчивости температурного режима в Татарском проливе. Выделить регулярные циклы в его колебаниях. Определить с достаточной для аппроксимации степенью точности характеристики выделенных гармоник и степень устойчивости этих величин во времени. Осуществить аппроксимацию исходного ряда гармоническим уравнением. Сравнить успешность аппроксимации с обеспеченностью климатических расчетов и в случае превышения первой над второй экстраполировать ход гармоник на пятилетие.
2. Провести анализ характера взаимодействия системы Куросио с атмосферной циркуляцией. Определить предикторы для долгосрочного прогноза интегральных характеристик термического состояния Цусимского течения с заблаговременностью до 1-2 сезонов. Установить изменение тесноты связи после удаления из исходной выборки детерминированной части. Определить связь интенсивности адвекции тепла на северной периферии Цусимского течения с его интегральными термическими характеристиками. Разработать метод уточнения сверхдолгосрочного гармонического прогноза среднемесячных характеристик с заблаговременностью 1-2 сезона.
3. Выбрать среди разработанных к настоящему времени и доведенных до практического использования параметрических двухслойных моделей варианты, дающие приемлемые результаты в условиях ограниченной акватории Татарского пролива. Провести расчет параметров моделей для данной акватории. Приспособить наиболее удачный вариант для работы в оперативном рениме с использованием стандартной гидрометеорологической информации. Ввести в алгоритм модели учет горизонтальной внутриводной адвекции тепла на основе долгосрочного прогноза интегральных гидротермических характеристик.
Решение поставленных таким образом задач проводилось с использованием значительного количества классических и разработанных в последние годы методов, перечень которых целесообразно здесь привести. В первую очередь - это различные методы спектрального оценивания: периодограмманализ по методу Щустера, спектральный анализ с использованием быстрого преобразования Фурье и корреляционной схемы, спектральный анализ ло методу максимальной энтропии (адаптивная схема). Аппроксимация осуществлялась с использованием метода наименьших квадратов в его приложении к гармоническому анализу приливов. Проводилось разложение полей Предикторов по естественным ортогональным составляющим, затем парный и множественный корреляционный анализ связей коэффициентов разложения этих полей с лредиктангом. Интегрирование уравнений алгоритма двухслойной параметрической модели проводилось методом итераций. Реализация расчетов по самой модели, как и всех упомянутых методов, осуществлялась на ЭВМ ЕС-Ї022.
В качестве исходных данных использовались наблюдения на стандартных гидрологических разрезах Татарского пролива за пери . од с 1957 по 1980 годы: данные наблюдений за температурой воды на прибрежных ІМС Холмок, НЄЕЄЛЬСК, Углегорск, Аяександровск, Взморье, Корсаков за весь период наблюдений (самые ранние -с 1913 года), а также за температурой воздуха» облачностью и скоростью ветра за период май-август 1975-80 годов на ІМС Сосу-новоу Золотой, Гроссевичи, Ванино, Чехов, Ильинск, Холмск и Невельск; данные ежедекадных батитермографных съемок, проводившихся в Татарском проливе судами промразведки л/о "Сахалинрыб-лром" в период лососевой путины 1976-1978 гг. непосредственно для целей данной работы; наблюдения за распределением поверхностной температуры воды на акватории Татарского пролива с помощью облетного Ж-радиометра (измерения в инфракрасном диапазоне) за период июнь-июль 1975-80 годов; среднемесячные карты геоло-тенциала 85С1-миллнбаровой поверхности и аномалий приземной температуры воздуха над приэкваториальными районами западной части Тихого океана за период с 1970 по 1980 гг. из бюллетеней Гидрометцентра GCCP. Кроме того, в работе использовались данные о динамике уловов горбуши на ставных неводах у юго-западного побережья о.Сахалин в 1975-79 гг.
Использование перечисленной информации и упомянутых выше методов позволило в целом решить поставленные задачи. Результаты подробно описаны в работе. Здесь следует остановиться на некоторых моментах, представляющих наибольший интерес и содержащих элементы научной новизны.
В долговременных (более года) колебаниях термического режима Цусимского течения обнаружен квазидвухлетний цикл (1.75 года) и солнечный полупериод (5»56 года), наличие которых в системе
Куросио подтверждается целым рядом исследований. Однако, по сравнению с предшествующими результатами,в данной работе лолуче но значительное количество дополнительных данных о периодичности Куросио. Во-первых, установлено отсутствие значимых пиков спектра в других частотных диапазонах. Это означает, что долгопериодные колебания температурного ренима на северной периферии Цусимского течения могут быть представлены двумя указанными гармониками. Кроме того, применение адаптивных схем спектрального оценивания позволило на яорядок повысить точность определения параметров гармоник, а также установить характер временной изменчивости этих параметров. Вопреки существующему представлению о "плавающих" периодах, величины которых могут быть определены только в некотором частотном диапазоне, установлено, что величины периодов практически не меняются. На протяжении 60 лет их изменение не превышает Ъ% средней величины. Кроме того, на протяжении всего времени наблюдений сохраняется неизменной начальная фаза периодических колебаний. Исключение составляет только амплитуда гармоник, которая меняется весьма значительно. Тем не менее, устойчивость периодов дает основание назвать эти колебания детерминированными и принципиально отличать их от случайных колебаний. На участках наиболее яркого проявления периодичности (максимальная амплитуда двух гармоник) детерминированные колебания обеспечивают около 25$ дисперсии исходной выборки Е долгопериодном диапазоне (частоты менее 1.0 цикл/год).
Аппроксимация фильтрованного ряда двумя гармониками по методу наименьших квадратов показала, что превышение оправдыва-емости сверхдолгосрочного (1-2 года) прогноза по сравнению с обеспеченностью климатических расчетов на участках яркого проявления периодичности может достигать 10-13$. Оправдываемость сверхдолгосрочного лрогноза аномалий среднемесячной температуры составила 62,5$, а среднегодовой температуры - 83$. Таким обра зом, в работе показана принципиальная возможность прогнозирования гидрогермического фона с заблаговременносгью значительно более года» на ОСНОЕЄ детерминистического подхода,
В процессе реализации и приспособления к местным условиям алгоритма двухслойной параметрической модели установлено, что входщий в него параметр автомодельности имеет не только существенную пространственную, но и аналогичного порядка временную изменчивость. Учет последнего факта позволил реализовать модель в масштабе осреднения ло времени одни сутки с использованием оперативной информации с береговых гидрометеостанций. Точность расчетов температуры и толщины верхнего квазиоднородного слоя на 20-30$ превысила обеспеченность инерционных и климатических прогнозов этих характеристик и составила для декадного интервала 78$ по температуре и С8$ по толщине ВКС.
Точность расчетов характеристик BKG повысилась на 4-6% после введения в расчетные уравнения индекса адвекции - величины, косвенно учитывающей влияние аномалии температурного фона в зоне Цусимского течения на процесс формирования верхнего квазиоднородного слоя. Величина индекса адвекции определялась по данным гармонического анализа многолетнего ряда, о котором говорилось выше. Таким образом, была осуществлена корректировка краткосрочных расчетов на основе долгосрочного и сверхдолгосрочного прогноза, т.е. организована единая расчетно-лрогнос-тическая схема.
Использование в расчетной схеме стандартной информации, регулярно поступающей с ГМС, открывает возможности для ее оперативного применения в полуавтоматическом режиме. Срочная информация проходит по цепочке: ГМС - узел связи - мультиплексор передачи данных - ЭВМ EC-I022. Машина обрабатывает ее с помощью комплекса программ "ИШЮРМ" и формирует макеты данных для рабо — ты расчетной схемы - програш/: "АШАКС", Результаты расчета по этой программе передаются на факсимильную аппаратуру и транслируются в виде карт распределения параметров ВКС рыбодобываю-щим предприятиям п/о "Сахалинрыбпром", СОРКС, а также СахТИНРО и оперативным прогностическим органам, ведущим гидрометеорологическое обеспечение путины (1MB Холмск).
Долгосрочные консультации об ожидаемых аномалиях температурного фона могут использоваться л/о "Сахалинрыбпром" для перспективного и текущего планирования.
Консультации о сложившейся и ожидаемой гидротермической обстановке используются рыбодобивающими предприятиями для корректировки сроков и места размещения рыболовного флота и в ряде случаев дают прямой экономический эффект. Так, в путину 1979 года перемещение двух единиц флота из района Холмск, где гидротермическая обстановка была и ожидалась неблагоприятной, в северную часть Татарского пролива позволило выловить дополнительно сельди иваси на сумму 230 тыс.рублей. Однако, консультации такого характера являются разовыми и в оперативную практику еще не внедрены.
Результаты данной работы на разных стадиях ее выполнения неоднократно докладывались на промсовете п/о "Сахалинрыбпром". Сообщения по отдельным разделам работы заслушивались на 8-й и 9-й областных конференциях прогнозистов СахУГКС, а также на итоговой сессии Ученого Совета ДВНИЇЇ в 1981 году. Доклады по теме диссертации делались на 12-й и 13-й конференциях молодых ученых Сахалинского комплексного БИИ. По решению секции гидрофизики на 13-й конференции СахКНЙИ некоторые разделы диссерта цин включены в план работы до геме "Разрезы", посвященной исследованию энергетических характеристик дальневосточных морей.
Объем диссертационной работы составляет 147 листов, иллюстраций - 38, список литературы состоит из 137 наименований.
Состояние изученности Татарского яролива применительно к задачам данной работы
Обобщения и частные публикации, касающиеся гидротермического режима Татарского пролива, условно мскно разделить на две группы: во-первых, посвященные циркуляции вод и взаимодействию водных масс, во-вторых, содержащие методы расчета и прогноза температуры воды. По каждой из этих групп в последние годы были опубликованы довольно полные обзоры [98, д} , поэтому здесь состояние изученности будет описано весьма кратко.
Основными элементами горизонтальной циркуляции в северной части Японского моря являются теплое Цусимское течение и холодное Приморское, которое по мнению ряда авторов [98] , севернее широты 46 должно сохранить название Яиманское. Впервые эти элементы циркуляции были выделены ещё академиком Л.И.Шренком [9б]. Б последующие годы схеїла циркуляции в Татарском проливе неоднократно уточнялась по новым данным наблюдений [77, 98а,б, 124,9?] затем на основании модельных диагностических расчетов [46,97,10) . Полученная в результате схема циркуляции в обобщенном виде представлена на рисунке 1.3,
На представленной схеме отчетливо видно, что Цусимское течение является главенствующим элементом циркуляции. Адвекция тепла этим течением определяет до 60 фактического изменения температуры в слое 0-1000 м у юго-западного побережья о.Сахалин [Ї7] . Некоторые авторы объясняют изменчивостью Цусимского течения все долговременные колебания температуры на горизонте 50 м в зоне течений [Ї09], Таким образом, для целей данной работы наибольший интерес представляет изученность именно этого элемента горизонтальной циркуляции.
Цусимское течение является ветвью течения Куросио, попадающей в Японское море через Корейский пролив. Расход Цусимского течения составляет в среднем 1/20 расхода Куросио[}Ц]. В летний период (август) скорость Цусимского течения достигает I.0-I.5 узлов. Вплоть до широты 40-41 мощность течения не ослабевает. По мнению некоторых исследователей, на этой широте перенос вод Цусимским течением дане превышает средний расход воды через Корейский пролив (2+8) I06 мЗ/сек против 1.35 10 мЗ/сек [114,127) . Затем мощность течения резко уменьшается за счет оттока через проливы Сангарский и Лаперуза. Вынос ялономорской воды через эти проливы соотносится как 6:4 соответственно [94], Окончательная трансформация Пусимского течения происходит в юго-восточной части Татарского пролива. По некоторым данным этого района, а точнее широты 46, достигает не более Ъ% водной массы течения[Ё53], однако, тепла,приносимого ею, оказывается достаточно для формирования, как указывалось выше, более 6С$ термических флуктуации в южной части Татарского лролива.
Водная масса Цусимского течения формируется в Восточно--Китайском море путем некоторого распреснения Тихоокеанской воды в поверхностных слоях [5з] Таким образом, поток Цусимского течения ухе в зоне зарождения имеет двухслойную структуру: поверхностная восточно-китайская водная масса (температура от 14 до 30, соленость - от 30 до 35,2$ес явно выраженным годовым ходом) занимает слой до глубины 25-50 м, а ниже располагается собственно тихоокеанская водная масса, которая имеет более стабильные характеристики Стешература от 12 до 26, соленость от 34,1 до 34,8 «). Далее соответственно будут приняты сокращения Ж и ТО.
По мере продвижения к южной части Татарского пролива Ж водная масса претерпевает значительную трансформацию. Максимум солености снижается до 34,С$Й и за счет теплоотдачи снижается температура воды. ТО водная масса сохраняет свои характеристики почти неизменными. На широте Сангарского пролива она пополняется за счет притока из Тихого океана.
В некоторых источниках [78] ТО и Ж водные массы объединяются под общим названием: поверхностная тихоокеанская водная масса, однако предложенное в [53] разделение представляется более правильным.
В южной части Татарского пролива происходит окончательная трансформация Ж и ТО водных масс. Здесь Цусимское течение (см.рисунок 1.3) под влиянием орографических условий поворачивает к западу, затем на юг и формирует таким образом Приморское течение. При этом, Ж водная масса за счет охлаждения и распреснения поверхностным стоком, а также ледотаянием в начале периода прогрева, изменяет свои физические свойства, переходя во вторую фазу - северную ядономорскую воду (СЯ).В формировании СЯ водной массы принимает участие также ТО водная масса. Поскольку соленость двух исходных водных масс достаточно высока, то соленость СЯ воды особенно вдали ог берегов обычно превышает 32,Ъ% , а в зимний период достигает 34,2$, . В [79] эта водная масса носит название поверхностная япономорская, что несколько затушевывает картину ее образования и распространения.
Наличие годового хода солености СЯ водной массы приводит к различным схемам дальнейшей трансформации ЕОДНЫХ гласе в холодную и теплую половину года, В период прогрева трансформация Ж и ТО водных масс сопровождается, как отмечалось выше, значительным распреснением, поэтому плотность результирующей водной массы понижается и формируется собственно СЯ водная масса. В период осенне-зимнего охлаждения распреснение Ж и ТО водных масс поверхностным стоком значительно снижается и почти полностью компенсируется осолонением за счет испарения и ледообразования. Плотность воды в охлаждаемых поверхностных слоях, резко возрастает, что приводит к развитию конвекции, которая имеет место во всей северо-западной части Японского моря и везде проникает практически до дна. Этот процесс приводит к формированию глубинной япономорской (ГЯ) водной массы. Её характеристики относительно постоянны. Соленость составляет 33.9-34. а температура не превышает 1С
Двухслойные модели деятельного слоя
Критерием стационарности двухслойных моделей служит, главным образом, наличие производной по времени в уравнении баланса тепла. Иногда в стационарном варианте записывается уравнение баланса турбулентной энергии. Очевидно, что стационарные варианты моделей весьма далеки от реальности и перспективы практически не имеют.
Стационарные и нестационарные модели в свою очередь подразделяются на термо- и гидротермодинамические.
Первые стационарные термодинамические модели строились в рамках модели экмановского дрейфа [115, б] . Некоторые модели этого направления, несмотря на несовершенство [ІІО], имеют большое значение как прообраз широко распространенных в настоящее время интегральных моделей деятельного слоя.
Наиболее долгую историю имеют линейные варианты нестационарных термодинамических моделей. Подавляющее большинство моделей данного направления посвящено исследованию распространения заданных на поверхности синусоидальных колебаний температуры вглубь океана. Двухслойность модели заключается в том, что величина коэффициента турбулентного обмена ( Кт) задается по-разному: в верхнем слое постоянной толщины, где Кт зависит лишь от времени, и в нижележащем слое, где Кт является функцией времени и глубины [47] . В последнее время двухслойная параметризация Кт, по аналогии с рассмотренной выше, получила дальнейшее развитие в работе [те] . В рамках данного направления было исследовано также влияние объемного поглощения солнечной радиации на распространение температурных волн [іб] , Оно оказалось тесно связанным с вертикальным распределением Кт .
Линейные термодинамические модели имеют большие возможности воспроизведения реальных тепловых процессов, однако до последнего времени эти возможности остаются нереализованными, вследствие неопределенности Кт, являющегося наиболее ЕЭЖНЫМ моментом в моделях данного направления. Предпринимавшиеся попытки решения обратной задачи, т.е. определения Кт по заданному распределению температуры в пространстве и времени \У, 28] , желаемых результатов не принесли.
Анализ ряда нелинейных (обобщенных) нестационарных термодинамических моделей, приведенный в [ЗІ] , показал, что наиболее четкий сезонный термоклин в численных экспериментах образуется при экспоненциальной параметризации распределения Кт с учетом потока плавучести.
Наиболее совершенными, но одновременно и наиболее сложными, являются нестационарные варианты гидротермодинамических моделей, в основу которых положен учет взаимодействия гидротермических и гидродинамических полей в океане. Это позволяет воспроизводить изменчивость во времени не только термической структуры, но и характерных геометрических параметров ДС« Достигается такое пре -имущество гидротермодинамических моделей рассмотрением уравнения баланса турбулентной энергии в явной форме, тогда как в упомянутых выше моделях оно учитывается неявно, в виде числа RL , причем, далеко не всегда.
При решении задач, сформулированных в рамках нестационарных гидротермодинамических моделей, существует два подхода, которые различаются характером масштабирования явлений: модели медленной (сезонной) эволюции вертикальной термической структуры ДО, так называемые интегральные модели, и модели быстрой эволюции ВКС, в которых анализируется изменчивость вертикальных температурных профилей в масштабе времени порядка нескольких . часов.
Основополагающей моделью медленной эволюции вертикальной термической структуры является модель Крауса-Тернера Qlf] . Проинтегрировав по вертикали в пределах ВКС уравнение баланса тепла и стационарное уравнение баланса турбулентной энергии, и основываясь в дальнейших преобразованиях на предположении об односторонней направленности потоков тепла на поверхности раздела ВКС - СТ, авторы получили выражения для расчета приращения температуры поверхности и толщины ВКС. Полученная ими система уравнений оказалась незамкнутой вследствие неопределенности температуры в нижней окрестности поверхности раздела BKG-CT ( Th ), тем не менее, она имеет фундаментальное значение.
Распределение параметра автомодельности в Татарском проливе
Рассмотренная в предыдущем разделе двухслойная параметрическая модель весьма чувствительна к выбору параметра автомодельности (А . Например, обнаруженная в Северной Атлантике простран-ственшя изменчивость этого параметра в пределах от 0.55 до 0.85 при введении в модель даёт уточнение расчетов толщины ВКС по сравнению с предположенным в [зэ] вариантом оС = const = =0.734 на 20—30 [бз] . Таким образом, расчетам характеристик ВКС в каком-либо районе океана с использованием упомянутой модели должно предшествовать изучение пространственно-временного распределения параметра автомодельности в этом районе.
В рамках модели температура в верхнем квазиоднородном слое не меняется с глубиной и равна температуре на поверхности. В сезонном термоклине распределение температуры описывается с помощью безразмерных переменных 6 и Ь : где 2 - вертикальная координата, направленная вглубь океана; t - время; h - толщина квазиоднородного слоя; Н - толщина деятельного слоя; Тн - температура вода на нижней границе деятельного слоя.
Описание температурного профиля соотношением (3.8), (3.9) осношшается на гипотезе о его автомодельности, т.е. о том, что безразмерная температура В зависит только от безразмерной координаты Справедливость этого соотношения подтверждается натурными данными [бЗ, 58j . Интегральная характеристика зависимости 0(g) и называется параметром автомодельности
После несложных преобразований можно получить формулу для расчета і . і \ Ts -НЕ) J3 . . Т-Тн ЗЛ2) "H-h J Т6-Тн dz " 1 " TSK n Й где "Т = "н ь JTl ) 2 средняя температура воды в сезонном п термоклине.
Анализ выражения (3.12) позволяет предположить наличие широтности в пространственном распределении Д. . Действительно, в соответствии о (3.12) увеличению параметра способствует концентрация вертикальных градиентов в верхней части температурного профиля, т.е. наличие ярко выраженного сезонного слоя скачка температуры. Такой термоклин характерен для умеренных и высоких широт. В низких широтах сезонный слой скачка напротив несколько размыт, поэтому значение к по мере смещения к экватору должно уменьшаться.
Исследования, проведенные в Северной Атлантике []бЗ] подтверждают широтность распределения параметра автомодельности. Согласно этим данным на широте 60 Д имеет порядок 0.80-0.85, а на широте 30 не превышает 0.60. Простирание изолиний к широтное, однако, в зоне влияния Гольфстрима широтность резко нарушается, что является, по-видимому, следствием возмущений,вносимых мощным тешшм течением в характер вертикального распределения температуры в сезонном термоклине.
В упоминаемой работе не анализируется сезонная изменчивость к , хотя профиль термоклина, особенно в средних широтах, претерпевает весьма значительные изменения в течение года. Очевидно, что при временном осреднении исходных данных в масшта 74. бе менее сезона выражение (3.12) дает несколько различные значения Л. в фиксированной точке для начала периода прогрева и, скажем, для периода максимального развития слоя скачка температуры. Таким образом, в первом приближении величина параметра автомоделиости зависит от трех факторов: широты места, интенсивности адвективного притока тепла в пределах ДС и времени года.
Расчет параметра автомодельноети для Татарского пролива [43] проводился с использованием данных батитермографных и стандартных гидрологических наблюдений на четырех южных разрезах (рис.1.2). Количество относительно глубоководных станций, на которых влиянием дна можно пренебречь, составило 32. Средняя обеспеченность наблюдениями за период прогрева достигает 27 случаев (см.раздел 2.4) на станцию.
Глубина деятельного слоя принималась постоянной на каждой станции и определялась по колебаниям температуры. Их амплитуда на глубине Н равна Щ? амплитуды колебаний температуры воды на поверхности [&з\ .
Толщина ВКС в каждом конкретном случае снималась с кривой вертикального распределения температуры воды. Определение h по данным батитермографных наблюдении затруднений не вызывало и осуществлялось с точностью + I метр . Для обработки серий стандартных гидрологических наблюдений применялся графический способ. За нижнюю границу BKG принималась глубина пересечения вертикальной линии, соответствующей температуре на поверхности, и касательной к участку кривой с максимальными градиентами температуры. Точность определения h в этом случае не превышала 5 метров.
Сдекгр долгопериодных термических флуктуации Цусимского течения
Выделение в спектре колебаний температурного режима акватории периодических составляющих позволяет вплотную подойти к решению задачи сверхдолгосрочного прогноза термических характеристик. Схема составления такого прогноза предельно простав Зная величину доминирующих периодов, вычисляем амплитуду и начальную фазу каждой гармоники, затем экстраполируем значение искомой характеристики на необходимый интервал времени (4.2) і.» і где A-L и LJ4 - соответственно амплитуда и фаза выделенных гармоник с периодами ti ; М - количество гармоник; Txt - прогностическое значение температуры на момент времени;! ; С- остаточный член, характеризующийся уровнем шума в спектре прогнозируемой характеристики.
Определение величины С представляет наибольшую сложность. Возможны два варианта:
1 Если уровень шума в спектре невысок, то С переносится в левую часть уравнения (4.2) и суммируется с ошибкой прогноза. Критерием возможности такого подхода является процент оправдывае-мости прогноза.
2. Если уровень шума высок, либо возникает необходимость уточнения прогноза, то можно записать следующее соотношение (4.3) С = СК СС , где Сс - случайная составляющая шума; Ск - коррелированная составляющая, которая зависит от значения суммы М предикторов В МОМеНТ Времени "ti-j z,M-Ц±ъч) . (4.4) .1 . -А где і - параметр асинхронносги связи.
При таком подходе заблаговременность прогноза ограничивается величиной і , что противоречит идее сверхдолгосрочного прогноза, поэтому в данной работе сначала был реализован первый вариант. Однако, из пункта Й следует, что гармонический метод может оказаться существенным дополнением к современным адаптивным прогностическим схемам, которые в общем виде сводятся к отысканию вида функции і в выражении (4.4) [77, 55, 34] .
Надо заметить, что возможность составления сверхдолгосрочного прогноза на гармонической основе зачастую оспаривается. Основным аргументом при этом служит якобы значительная временная изменчивость параметров гармоник- Утверждается, что ЕЄЛИЧИНН доминирующих периодов могут быть определены только в некоторых вероятных пределах [бв] . Обойти эти возражения можно лишь располагая достоверными экспериментальными данными.
Существующие в природе периодические составляющие можно разделить на два класса: детерминированные и случайные. К первым относятся прежде всего периоды, связанные с астрономическими явлениями (суточный, годовой, одиннадцатилетний и др.). Примером вторых является квазидвухлетний цикл, существование которого обусловлено взаимодействием случайных процессов в атмосфере и годового цикла.
Очевидно, что . утверждение о "значительной временной изменчивости параметров гармоник", несправедливо ло отношению к детерминированным периодам. Здесь вопрос состоит только в точности их определения. Скользящий спектральный анализ исходного ряда С TV ) подтверждает этот тезис. На рисунке 4,7, показана изменчивость доминирующих периодов ло данным 1947-1977 гг. . В 85% случаев значения периодов, полученные по 20легнему участку ряда, отличаются от среднего менее, чем на 5$,
Более чувствительным индикатором устойчивости гармонических колебаний является начальная фаза. Монотонное уклонение точек от прямой линии на диаграмме фаз при скользящем анализе указывает на недостаточную точность определения величины периода, а хаотические колебания говорят о наличии "сбросов" гармоник, либо о случайном характере периодичности QsJ .
Для получения начальных фаз по десятилетним участкам исходного ряда в работе использовался метод наименьших квадратов в его приложении к гармоническому анализу приливов Q5l] . На диаграмме фаз (рис. 4,8) значения Lf0 группируются вдоль прямых линий. Максимальное .отклонение if. не превышает 0.1 х , причем if. стремится к нулю. Это означает, что при экстраполяции ряда дву -мя исследуемыми гармониками ошибка будет нарастать существенно медленно и за 10 лет она не превысит 0.5 дисперсии исходной выборки.
Устойчивость периодов и фаз достаточно убедительно иллюстрирует рисунок 4.9. На нем показан результат совмещения расчетных кривых, которые получены при аппроксимации различных участков исходного ряда, пересекающихся только на 30$. На протяжении более чем 15 лет фаза колебаний и периоды остаются практически неизменными.
