Введение к работе
Акту.вльность_работы. Изучение гидрофизической структури вы-сокодинамичшх районов океана (фронтальних зон) па основе анализа натурных данных связано со следупцимг традициоіпшш подхода-ми. Простейший из них заключатся в эмпирической обработке отдельных съемок. Он выявляет разномасштабные черты вертикальной структуры вод, в той числе и синоптические. Получение климатических характеристик требует осторожных обобщений н вызывает необходимость статистической обработки всего доступного материала.
Для сопоставления многолетних данных используются совместные вероятностные распределения тешэратуры и солености (Г&чер-кин, 1975), что хотя и позволяет идентифицировать воднеге кассы п вычислить их тврмохалншшо индексы, одншео препятствует выявлению пространственных зависимостей. Для последнего строятся ос-редняемые по пространству и по времени поля. В условиях ВЫСОКОЙ изменчивости, свойственных фронтальным зона:,?, когда в гидрологических образованиях синоптического масштаба (внутри п вне вихрей, по разные стороны от вторичных фронтов) находятся воды с разными свойствами, а локальные термохалигаше распределения мультимодальны, подобные математические осреднения чреваты потерей полезной физической информации ._
б рамках современных представлений о вентиляции термоклипэ (Luyten, Pedloskl, Stoamel, I9S3) считается, что изопикническив водные слои, приобретая свои свойства на поверхности в высоких широтах, углубляются, распространяясь по направлении к экватору. Медленная трансформация водных слоев в северо-западной части Тихого океана происходит в пределах всего ареале кх распространения, а сама их эволюция тесно связана с формированием проиэзу-точных водных масс субтрошпюв (Sverdrup, Johnson, Fleming, 1942) Для ее изучения необходима детализация климатической изменчивости водных слоев в пределах значительной по протяЕенности акватории, включакщей субарктическую фронтальную, зону, по данным наблюдений, распределенных в пространстве и во времени.
Из сказанного вытекает актуальность подхода к классификации многолетнего материала, отражающего реальное распределение тем-
цературы и солености в пространстве и во времени и позволяющего соотнести классы с чертами динамики реальных гидрологических объектов.
1ЙЗь__Еаботн. Целью диссертационной работы является автоматическая классификация больших массивов срочных профилей гидрофизических параметров, направленная на выявление пространственно-временной изменчивости вертикальной структуры вод океана. Основной задачей является разработка методики классификации данных, обеспечивающей:
- совместную оценку сходства профилей нескольких гидрофизических параметров на долгосрочном материале, не подвергнутом предварительной горизонтальной интерполяции, построение иерархии климатических типов, разновидностей и подтипов вертикальной структуры вод океана на основе алгоритмов быстрой классификации; - выделение естественных районов и периодов, характерных ситуаций и прослеживание изменений термохалинных свойств изопик-нических водных слоев в трансфронтальном направлении в их связи со структурными образованиями во фронтальных зонах.
0325ІШОЩїОйМ_исследовашй. в разработках применены методы многомерного статистического анализа экспериментальных данных (кластерного и корреляционного анализа о элементами теории вероятностного оценивания), методы разработки прикладного программного обеспечения, методы обработки больших потоков информации.
Фактический материал. Исторические данные за период-1951-
1980 г. получены из Мирового-Центра Данных в г. Обнинске. Массив вертикальных профилей температуры и солености определен районом' с границами 4730'- 35с.ш., 140- 160в.д.; 35- 25с.ш., 125-160в.д., глубинами 0 - 500 м летом (август) и 0 - 1000 м зимой (январь - март).
Научная новизна.
-
Разработанная методика позволяет классифицировать большие объемы данных наблюдений в высокодинамичных районах океана с выделением, помимо основных типов вод, отруїстурн самих границ раздела и выявлением черт пространственно-временной изменчивости не только межгодового и сезонного, но и синоптического масштаба.
-
Улучшен быстродействующий алгоритм восходящей иерархической классификации и исследованы его оптимальные свойства-
/
3. Путем анализа статистических зависимостей показан характер влияния мэандрирования Куросио юкнее о. Хонсю на региональную гидрологическую структуру.
Практическая_цеяность_работу. Предложены практические рекомендации по применению быстродействукдэго алгоритма к классификации океанографических данных. Разработанная методика реализована в видо программной системы для ІВМ-сошестнмнх персональних ксягьютеров и мояет быть применена для изучения динамически" сложных районов Мирового океана. Статистически значимые характеристики трехмерной пространственной структуры могут использоваться в исследовательских и практических прилошниях, например, для построения модели среда и восстановления вертикальных профилей по поверхностны?.? данным, а качестве начальных условий для гидродинамического моделирования. Построены меагодошо серии карт динамического районирования северо-западной части Тихого океана. Статистические зависимости, связанные с чертами динамики района, могут служить в прогностических целях.
На_защиту выносятся:
1. Методика быстрой иерархической классификации вертикаль
ных профилей гидрофизических параметров.
-
Экспериментальные оценки оптимальних свойств быстродействующего алгоритма восходядей иерархической классификации.
-
Статистические- зависимости- изменчивости вертикальной структуры вод северо-западной частя Тихого океана.
ІФШ^ШРія работы. Основные положения и результати работы
обсуздшшсь и докладывались:
на конференции молода ученых Института автоматики и процессов управления ДВО АН СССР (1989 г.);
на I советско-китайском симпозиуме по океанографии (г. Владивосток, 1990 г.);
па 6-8 Международных симпозиумах по исследованию Охотского моря и морского льда (г. Момбецу, Япония, І99І-І993 г.);
на I Международной конференции по электронике и автоматическому управлению (г. Тизи-Оузу, Алжир, 1992 г.);
на семинарах отдела системных исследований Института автоматики и процессов управления ДВО РАН (1989-1992 г.), лаборатории исследования Южного океана Арктического и Антарктического
научно-исследовательского института Госкомгидромата (г. Саж»-Патербург, 1992 г.), кафедры океанологии Дашшвоскишшэ Itocy-дарственного университета (1992 г.).
Щбликауии. По результатам исследована! ищвжашшт 7 печатных работ.
Структура и_обг,ем_дисс9ртбцйд. &яесврзга&я состоит из вве
дения, четырех глав, заключения и csszata гшйэратуры, вклзочвщего
152 нашенования. Работа сод&рштШсзкшц текста,
35,рисунков и 4 таблицы.
Возведении o6ucaoss2!S ектушыаоть тема исследования, определена цель раб&ш й орэдв&т ксойздования. Указаны научная новизна и пракютзсзшя еа&чгиоеіь подученных результатов, а также основные иешмйшая, шйсскмаа ыа еащіту, сведения об апробации работы. Края» шлоаеяо 064SS содержание работы. -
Б nejgftgjLSSIEg особенности гщрологаи северо-западной части Тихого океана рассмотрена о цель Кфзботки требований к методика классификацию дйешх шеаяотрефмеских наблюдений. Для адекватной интерпретация классов "систематизированы известные сведения о структурних олвшішх вертикальных профилей разных типов, термохалшных индексах еодздх касс и характеристических значениях температуры и солзносїи в течаянях. Рассмотрены промежуточные водные массы: субтропическая- модальная вода - слой с пониженными градиентами температура, солености и плотности ыевду сезонным и главным терыоклином, водеея масса главного термоклина, промежуточная вода пониженной солености (Kasuzawa, IS72).
Вертикальная структура вод пограничных течений северо-запада и субарктической фронтальной зоны сопоставляется с основными типами, характеризуется связь динамических особенностей, с вертикальной структурой.Отмечено, что большинство авторов выделяет две разновидности вертикальной структуры вод фронтальной зоны: подобную субтропическому (или тропическому) и подобную субарктическому типам. Их пространственное разграничение зачастую связывается с южной границей субарктического типа стратификрции солености, называвши субарктическим фронтом (Roden et al., IS82).
В разделе 1.3 обсуаданы отличия гидрологии субарктшщ Тихого океана от других приполярних областей: относительно невысокие значения солености' и плотности поверхностной водной массц дата зимой, а таккэ малая глубина зимней конвекции (Held, 1973).
Проведанный анализ работ показал рг лнсобразиэ взргкколыюй структуры и динамики вод субг/тстической Фронтальної зоил и выявил различия, а иногда и ' противоречия во взглядах отдельных исследователей. Предложено детализировать ввртгосальнуя структуру вод северо-западной части Тихого окояка и выявить статистические зависимости ее изменчивости на осново гласскфикакии дашшх океанографических наблюдений, выполненных в течение длительного срока.
Сформулированы следуксзго требования :с *;зтадикэ автсматячвс-кой ісласспфикацни вертикальной структура вод шсшсодинеигошх областей океана:
совместная классихіясацізл всех доступна наблюдений, рассматриваемых в качестве единой выборки, на основе бнстродойству-пзщх алгоритмов;
необходимость одновременного учета нескольких гидрофизических параметров (гегязврзтура, солзеость п др.);
сравнение вертикальных профилей как по форма, так и по амплитудный особенностям;
систематизация классов, отрекайся связи типов, подтипов и разновидностей вертикальной структура;
прослэЕяваниэ проявления какдого класса в пространствен-по-врзкзшшх образованиях как клнкаткчэско-го, так и синоптического масштабов;
прослеживание зависимостей, отразагщих тршсфориацшо характерних водних слсэз.
- Вторая глава посвяэоиа разработке петодики классификации гидрологических профилей. В рзздзлэ 2.1 с точка зрения предъявленных требований оценена нзвзстнш подхода к класифікація! данных океанографических вгблэдений. Идентификация водных гласе как экстремумйв иа T.S-iipirsx и па зтой основе эмпирическая классификация вертикальной структуры вод та отдельным наблюден-нам кривым позволяет определять основные тепы И ИХ ПОДТИПЫ и выявить простейшие географические закономерности (ТихиЯ океан, т. 2, 1-963; Степанов, 1983). Недостатки, присущие лкбкм экпири-
ческкы іслассифакациям (субъективность, неполнота, трудоемкость обработки), заставляют развивать белее формализованные подходи. Исследование параметров статистических распределений температури и солености позволяет связать ядра водшх масс с модальными областями '.Галеркин, 1981). Однако неизбежное при таком подхода обезличивание измерений требует дополнительной географической прпвязші водних масс и затрудняет анализ их динамики.
Метод оггорішх точек (tea и др., I97S), позднее развитии; в морфолого-статистической їлоїоднкє анализа стратификации 'океана (Беліаїн, 1991), кодирует форму локального экстремума совокупностью логических условий, относя к одному классу профили с идентичным набором дискретних признаков. Этот принцип, приамле-ьігй для ішесскфпкацки сглаженных, осредненьнх данных, не&ффекти-E9H ь пр;шонешш к реельннм наблюдениям во фронтальных зонах ввиду многообразия форм профшіои.
Сделан нівод о пргдпочтитэльностз менее жестких оценок сходства, основанных на метриках, для іслаеспфикации данных во фронтальних зонах. Вследствие этого предлагается последователь-нал оценка сходства форм и амплитуд"профилей на основе метрики корреляционного типа к обычной евклидовой метрики. Сопоставимость профилей различных гидрофизических параметров обеспечивается вертикальной интерполяцией измерений к стандартным горизонтам, в также обезраз&зриваншм параметров с учетом всеобщих средних и дисперсий кеедого параметра. Размерность признакового пространства,' отбывающего профили, определяется произведением количества параметров к количества горизонтов.
В разделе 2.2 выработана стратегия классификации. Из первого требования вытекает необходимость обработки больших потоков шформацзш, предусматривающей человеко-машинную процедуру по-эгапной классификации профилей а сегментированием и "перемешиванием*'. На каадом этапе последовательно выполняются следующие операции: формирование классифицируемой выборки путем сегментирования и "перемешивания" данных; обеспечение сопоставимости данных внутри выборки; вычисление расостояний между станциями; построение иерархии связей; выбор 'уровня иерархии (числа классов); оценка статистических свойств классов; интерпретация классов б признаковом пространстве; географическая интерпретация
классов.
Зегаентированиа исходной выборки является вынужденной мерой а условиях ограниченности вычислительных, ресурсов. На первом этого для кандого сегмента в отдельности предусматривается получение основнпх классов, содержащих профиля сходной форгли, которые в яервсм приближении описывают взаимное расположение водшх .часе по вертикали. Формирование выборок после выполнения первого-этапа ("перемешивание") заключается в эвристическом объединения прсішіей аналогичной формы из разных сегментов. Профили картой фора следует дополнительно разделить согласно in а'яшщудпым особенностям. Полученные классы идентифицируется с типаш Еортп-кальнсй структуры. В детализации подтипов и разновидностей на дальнейли". этапах по необходимости используются сегментирование, "шремезивенке", варьируются обе метрики и подбираются клосспфп-илрущие призпаїга.
Взаимодействие разнотипных вод во фронтальных зонах, порождаема разнообразие переходных фор,!, неустойчивость пограничных течений, высокая синоптическая изменчивость, маезтаби которой сопоставимы с клпмзтлчеекпма вариациями, приводят К СЛОЇ2ЮЛ ЕнутрэннзЯ структуре донных: отсутстЕїпз четких границ мезду скоплениями, наличии "мостиков", зон рассеяния, В этих условиях для классийтацил срочных наблюдений., выполненных ео фронтальных зспах,_ обычно кспользускае в'океанографических приложениях итеративные (вариационные) алгоритм поиска скоплений точек в признаковом пространстве (типа ФОРЭЛЬ я др.) неэффективны ввиду трудности выбора начального приблинзЕня и неустойчивости решения.
В качестве базового метода предлагаемой стратегии избран иерархически агломэратиЕЕиа алгоритм клЕсстфакеция, нэ требующий злриорннх предположений о количестве классов ц сбеспечпваэ-ций наглядное представление иерархии связен мезду нзблэдениями в еидэ дэндрографа. Процедура построения иерархии заключается в слвдунг,зм. Вначале исходные объекты рассматриваются как отдельные кластеры. Объединение па h-том шаге двух блнхайлих кластеров з и s', называе?,:цх преемниками, порог-дзет взамен них новый кластер а. = s О з*, что уменьсаэт количество кластеров на единицу; расстояние (1 = d{s, s') называется кндоксом уровня 1г.
Пересчет расстояний нозду новым кластером а,, и другими
кластерами производится на основе связей преемников по формуле Лапса-Уильямса, коэффициенты к которой определяются критерием пересчета. Показано, что -наиболее приемлемыми при классификации океанографических: данных является критерии дальнего соседа (максимальнее из расстояний между 'отдельными элементами разных кластеров) или средней связи (средневзвешенное расстояние).
Слабым местом классического алгоритма является его недостаточная вычислительная эффективность. Тот факт, что большая часть проводимых операций, связанная с просмотром и пересчетом расстояний, существенно превышающих индекс уровня на данном таге, не влияет на вновь образуемый кластер и может быть опущена, положен в основу быстродействующего алгоритма (Камб», 1985). Взамен полного перебора всех связей при поиске объединяемых кластеров на каждом уровне иерархии предлагается анализировать подмножество блязкосвяаанных кластеров, рассчитывая полную матрицу расстояний только после его исчерпания.
Быстродействующий алгоритм включает три этапа. Этап А: 'выбор порога по заранее заданному- размеру рабочей области на основе гистограмм исходных расстоянии и загрузка в рабочую область связей, меньших порога. Этап В: последовательные шаги объединения кластеров с пересчетом связей внутри рабочей области до ее исчерпания. Этап С (наиболее длительный): пересчет всех расстояний ма&ду кластерами'данного уровня иерархии и переход на втап А.
Рабочая область определяется как множество пар близкосвя-заннах кластеров (і, З), расстояния d(i, 2) между которыми меньше заданного порога D. Корректность вычислений в рабочей области обеспечивается выполнением свойства сводимости (Bruynooghe, 1977) Пусть s, s*, t - кластеры уровня п. Тогда, если d(s, s') < D, d(s, t) < D и d(s*. t) < D, то d(3 U з', t) < D, (ah, t) включается в рабочую область. Если see d(s, s') < D, d(s, t) > D и d(s', t) > D, то d(sUs', t) > D, (ah, t) вне рабочей области.
В ситуации, когда 1(з, t) < D, но d(s', t) > D, называемой далее случаем неполной связи, заранее неизвестно, попадет ли связь (ah, t) в рабочую область, что при вычислениях по рекуррентной формуле должно вызывать немедленный переход к этапу С, несмотря на неисчерпанность рабочей области. С целью лучшего использования рабочей области в настоящей работе предлагается
слодущая обработка случаев неполной связи: связь d(s, t) исключается из рабочей области путем уменьшения порога до величины D' = d(s, t), что и позволяет продолжить вычисления в рамках этапа В и повысить эффективность алгоритма за счет уменьшения количества выполнений этапа С.
Показано, что пока индекс уровня d^ « D, уменьшение порога q = D - D' будет незначительным (q « D) при условия, что расстояния обладают метрическими свойствами, т.е. подчиняются неравенству треугольника. Это гарантирует наличие высокоэффективной начальной фазы вычислений (фаза-1), характеризуемой длительным этапом В. Когда же значение djl сравнимо с D, уменьшение порога будет создавать новые случаи неполных связей, которые таккэ долины быть устранены. Такое, "каскадное" снижение порога долано укорачивать этап В, сникая эффективность алгоритма "(фаза II). Заключительная фаза III наступит, когда число кластеров станет настолько мало, что все расстояния между ними поместятся в рабочую область.
Для повышения эффективности алгоритма предлокено отказаться от использования рекуррентной формулы, если это . возможно, в частности, для критерия дальнего ссседа, когда d(ah; t) = max (d(s, t), d(s', t)> = d(s', t) > D. Неполная связь d(s, t) исключается из рабочей области без снижения порога, что долано удлинить фазу I.
Сложность К (количество операций) алгоритма теоретически оценена как О (И2) < К < О (N-3), причем верхняя оценка совпадает с оценкой классического алгоритма, а нижняя сравнима с затратами на вычисление расстояний мвзду N объектами. Кошфвтное значение К, как и затраты-оперативной памяти, зависит от размера рабочей области, причем максимальная оценка достигается как при слитком большой (0(N2)), так л при слишком малой (0(1)) рабочей области. Показано, что нижняя оценка достижима в предположении, что малой рабочей области (0(H)) соответствует малое число выполнений этапа С (k = 0(1)).
Быстродействующий алгоритм иерархической классификации с предложенной обработкой неполных связей реализован в виде подпрограммы на языке ФОРТРАН. Построенная иерархия упорядочивает кластеры по степени их сходства; визуальное кэ сравнение длины
]Q
ребер дендрографа служит для неформального Еыбора вариантов классифпкащш различного уровня детальности, окончательный среди которых определяется содержательной интерпретацией (раздел 2.3).
Интерпретацию в признаковом пространстве предложено проводить ыа основе внутриклассовых статистик, апредэлякщих "трубку" из трех характеристических профилей - среднего и предельных в смысле среднеквадратичного разброса. (Достоверность реиенпя оценивается стандартними статистическими тестами, проверяющими нормальность внутриклассовых распределений по критерии согласия, а также точность оценки выборочных средних и дисперсий на оснозе t- и "хи-квадрат"-расіфздєлешій.) Классы идентифицируются сопоставлением структурних элементов характеристических профилей (экстремумов к квазкоднородных слоев) с элементами, присущими типам вертикальной структуры.
Географическая интерпретация классов проводится путем их отображения в географическое пространство с построением как интегрального распределения шіассов, так и временной серии карт, соответствующие выбранному временному масштабу. Визуапышй анализ такой серии позволяет проследить временную изменчивость пространстьенянх структур, в которых локализованы классы, т. е. провести так називаеїлоз динагліческоо районирование.
Сопоставление терыохалнкнЕК свойств азэцикнических водных слоев, характеризующих класса-, упорядоченные в трансфронтальном нанравлешш с учетом динамического районирования, составляет основу для прослекнвания трансформации водных касс.
В_пав__3 реализация предложенной схеш расіфнвается на примере термохалшшой классификации вод в свЕэро-заиадноЗ части Тихого океана по зимней и по летней выборкам. Массив дятант охарактеризован выше; приведены характеристики освещенности акватории в пространстве и во времени.
В результате первого этапа классификации по форме профилей выделено пять основных классов как в летней, так и в зимней выборке, условно названных: (1) - "субарктический"; (2) - "субтропический", характеризуемый толстым верхним перемешанным слоем (зима) или наличием квазиодяородного слоя мезду сезонній! и главкам термонлином (лото); (3) - подобный "субтропическому" с ума-
ретшм-верхним поремепаннш слоем (зима) и отсутствием квазиод--нородного слоя манду сезонным и главным термоіслшом (лето); (4) - переходный, близки; к (1); (5) - переходный, близкий к (3). Показана статистическая значимость внутриклассовых корреляций.
Па втором стане классификации профилей по амплитуде выделе-іііі два основных типа - субарктические и субтропический, два промежуточных структуры смешения - "і^аеиск'-'рктическвя*' (КСА) и "квззисубгропическгн" (KGT), сирзделенз вертикальная структура вод течеїшй Куросио и Сгішарског-о, в соответствии с чем сформировано ІЗ выборок, для зк-дг н лета ргі:ц;«л;..:о. Идентификация типов вертикальной структуры проі-адеив по навічна структур:;!!:: элементов на харрктеристичеокіис профілях, епстекаткаированних в глаье І.
Детализация регионально;; гидрологической структури проводится на третьем этапе раздельно!! классификацией сформированных выборок на основе, как правило, евклидовой метрики, вводге.юй, в ряде случаев, в подпространствах. Класс!- различаются, в основном,' ноличественшлли показателя:.:.! структурных элементов, а детальность класспшпкации определяется возможностью геогрзф:песко-го соотнесешь классов с гидрологически:,:;! обрзеовакплмл как климатического, таї: и синоптического масштаба и устойчивостью ил. во времени. Построены характеристические "трубки" профилей (как для тегяіература и солености, їщ к для вычисленной по ним плотности). Однородность выделенных классов подтверждена ста-тлстичеюсш Обнаружено, что статистически значимые классн характеризуются сходство:,? сорм всех трех профилей трубки. Построено по 30 ежегодных и но две, . соотзетстЕухетдс ситуациям надп-чия/отсутствия Меандра Куросио южнее о. Хонсю карт динамического районирования для зиш и лета.
Проведенная обработка большого объема океанографических данных предоставляет обшпріпл! материал для акслерижнтально.; оценки еффективности быстро действующе го алгоритма. Так, оценит;. оптимальнее значение длины рабочей обдзетн как 0(11) оказалось еозмоззшм ка основе анализа гистограмм расстояний м-'кду исходники объектами. Показано, что в общем случае действительно У:'.::у:л место три фазы вычисления-, высокоэффективная озеа .Г длительностью HQ = 0/1 * N с числом идтолнеїшй эт,8иа 0 1; ^ 0(i ), илек.::-
эффективная фаза II с к = 0.1 * N; финальная зхэ фаза III коротка ввиду малости оптимального размера рабочей области. При отказа от рекуррентной формулы (критерий дальнего соседа) низкоэффек-тишая фаза II отсутствует вовсе.
В качестве меры эффективности алгоритма принято отношение времен классификации N объектов и вычисления расстояний между ними Т. Показано, что при расчетах по рекуррентной формуле (критерий средней связи) Т - 5-8, тогда как для классического алгоритма Т = 14-20; для критерия дальнего соседа Т = 1-1.5, т.е. на практике реализуется нижняя теоретическая оценка.
Предложены практические рекомендации по применению быстро-дайствукгдего алгоритма к классификации океанографических данных:
- первые этапы ,"разведочной" классификации выборок большого
объема следует проводить на основе критерия дальнего соседа, вы
бирая размер рабочей области, равный объему выборки;
- детализацию вертикальной структуры на последующих этапах желательно проводить на основе критерия средней связи,'выбирая рабочую область в два - три раза больше объема выборки;
- ОПрОДеЛЯТЬ ВОЗМОЕПОСТЬ Применения Критерия- Средней СВЯ2Е,
оценивая окидаемое время классификации t = Jt * t , где к. = 0:1 * К - число выполнзннй втапа С, t - время выполнения этапа С, если число кластеров равно ш = 0.8 * Н / 2 = 0.4 * її, II - объем выборки.
Четвертая глава посвящена содержательной ' интерпретации классов и динамическому районированию северо-западной части Тихого океана. Полученные результаты в (основной согласуются со елошааимися представлениями о водных кассах и вертикальной структуре вод данного района (Masuzav/a, 1972; Булгаков и др.* 1972; Покудов и др., 1978). Вместе с тем, предлоЕвнныи подход позволяет связать пространственно-времэннуа изменчивость гидрологической структуры с изменениями региональной климатической ситуации, а именно с наянчшк/отсутствиек Ееандра Куросио данеє о. Хонсю, а таюкэ прослеживать трансформации водных слоев от класса к классу и от района к району.
Раздел 4.1 посвящен субтропической структуре, северная граница преапа которой выделена в виде одномерного района, протя-нугеегося вдоль всей акватории и идентифицированного со струей
Kjpocao. с правого лента к нему примыкает лентообразный район, лдаитЕ^арфоваЕЕзЗ с ТвпиЕН ядрся" Нуросио (Kawai, 1972), гид-рошгдазсжая структура каторого является промежуточной между схбзропатесжоЗ и водами Куроеж». ЗемоЯ район с такой же гидроло-гичзскоЗ структурой, идвнтЕфпцирсванннЗ с противотечением Ку-pccso, занимает Екнув часть акватории от 27-28 до. 25с.ш., объединяясь о Теплым ядром* Нуросио около Г31в.д.
Идентичность вод "теплого ядра" и Противотечения" Куросио, установленная статпстетзскн. соответствует современны?* представлениям о наличка циркуляционной ячейки Нуросио - Противотечение Нуросио (Hasununa. YosMda. 1978). Как известно, внутри этой ячейки СКВ контактирует с поверхностью (зимой), приобретая сбои свойства под воздействием атмосферы (Hanawa, 1978). В настоящей работе установлено, что в годы существования Меандра Куросію вя-нее о. Хонсю, субтропическая структура размещена в осназпсм к востоку от Шв.д., тогда как в западной части ячейка расположен класс, соответствующие Противотечению Нуросио. Умэнккняэ в такие периода области контакта ОТМВ с поверхностью океана за счет своей западной части не монет не приводить к уменьшению объема формирующейся водной массы.
Показано, что КСА и КСТ структури субарктической фронтальной зоны (раздел 4.2) по-разному размещены в ее западной (при-брекной) и восточной (основной) частях. Установлено, что граница мецду ними смещается на восток в периоды развития Моандра Ку-росио кжнее о. Хонсю в сравнении с "безмеендрсвыкя" периодами, равно как п летом в сравнении с зимой.
Показано, что вблизи северной границы западной части фронтальной зоны КСТ .структура образует на фоне КСА структуры, компактные районы, окрукенные подковообразной интрузией субарктической структуры. Это образование идентифицировано с антициклрніїческими вихрями мекду меандрами Ойяско (Kami, 1972). Обнаружено, что для иерархий на КСА и КСТ выборках характерно обилие малых кластеров, представляющих собой их переходные формы и локализованных именно в западной части. Особый КСТ подтип идентифицирован с водами Меандра Куроско юзшее о. Хснею на основании локализации здесь, соответствующего района в периоды существования Меандра.
ri восточной части субарктической фронтальной зоны "КСА"--и "КСТ"-районы разделены пшротной границей, идентифицированной с субарктическим фронтом (floden et al., 1982). Гри класса, идентифицированные с КСТ подтипами, упорядочены в восточной части с севера на юг. Полученные характеристики подтипов по температуре, солености и плотности показывают, что в зимний сезон точки, соответствующие поверхностным водным массам, последовательно ложатся на ередню» T.S-кривую субтропического типа, покрывая диапазон плотностей верхней части термоклина. Разница же между плотностями поверхностной водной массы у самого северного КСТ подтипа и КСА структуры покрывает диапазон плотностей нижней части термоклина (зимой). Это соответствует имеющимся представлениям о выходе главного термоклина на поверхность океана в зоне субарктического фронта (Булгаков и др., 1972).
При идентификации Сангарского течения существенной оказалась географическая интерпретация, а именно, наличие компактного района между островами Хоккайдо и Хонсю при выходе из Сангароко-го пролива. Показано, что соответствующие станции рассеяны по всей ширине западной части фронтальной зош и локализованы внутри КСА. структуры в восточной части; внутри ке КСТ структуры восточной частя они не обнаружены вовсе. Этот факт свидетельствует в пользу того, что граница мевду КСА и КСТ структурами в восточной области связана с ветвьв Куросио.
В разделе 4.3 известное уменьшение вертикальных градиентов солености и плотности и снижение кривизны этих профилей продемонстрировано для классов, упорядоченных от центра субарктического круговорота к его западной окраине. Особый класс идентифицирован с зимней модификацией курильской разновидности субарктической структуры на основании локализации соответствующих районов в курильских проливах Буссоль и Фриза и соответствия его характеристик на поверхности воды известным свойствам подповерхностного холодного слоя летней курильской структуры (Морошкин, 1965).
Незначительный вертикальный гредаонт плотности (менее 0.1 усл. ед./ЮО к) дает основание считать верхний слой (0 - 600.м) зимней курильской структуры одной из так называемых модальных вод, традиционно связываемых с источниками водных масс (McCart-
ney, 1977, 1982). Внутриклассовые значения плотности на поверхности океана (26.65 - 26.75 усл. ед.) свидетельствуют в пользу возможной связи курильской модальной воды с промежуточной водной массой пониженной солености, о происховдении которой до сих пор нет единого мнения. Это предположение подкрепляется характером трансформации изопикнпчвского слоя о плотностью 26.7 усл. ед., прослеженной на основе характеристических профилей температуры, солености и плотности для классов, идентифицированных с курильской структурой, КСА структурой и северным КСТ подтипом, с учетом расположения соответствукщкх районов вдоль периферии субарктического круговорота и в субарктической фронтальной зоне к северу и к югу от субарктического фрмла.
