повтор цикла
спуск на глубину дрейфа ~ 1000 м
дрейф 5 ~ 10 дней
10 часов на поверхности для передачи данных на спутник
всплытие в течение ~ 6 часов , запись профилей температуры и солености
спуск на глубину ~ 2000 м для начала измерений
чальными условиями для последующего прогностического расчета вплоть до поступления новой порции данных .
Результаты исследований , выполненных в рамках проекта GODAE – Global Ocean Data Assimilation Experiment [ 10 ], показали , что модель циркуляции вод Мирового океана должна иметь достаточно высокое разрешение , чтобы достоверно воспроизводить синоптическую изменчивость полей океана . Поэтому все системы оперативных прогнозов основаны на использовании вихреразрешающих моделей . Ассимиляция альтиметрических измерений позволяет уточнять фазы синоптических процессов и таким образом повышать точность прогнозов . Обычно распределения температуры и солености морской воды по вертикали , рассчитанные даже самыми лучшими численными моделями при идеальных начальных условиях , с течением времени удаляются от реального состояния океана . Ассимиляция профилей температуры и солености морской воды , измеренных буями программы Argo , позволяет исправить неверные тренды и повысить точность анализов и прогнозов . Другим источником информации , также позволяющим скорректировать неточности численных моделей , являются спутниковые измерения температуры и солености поверхностного слоя океана .
Поля температуры и солености в поверхностном слое трудно воспроизводить с высокой точностью как минимум по двум обстоятельствам . Во-первых , данный слой , как правило , сильно турбулизован и перемешан , и для описания его эволюции приходится использовать параметры , которые априори неточны , поскольку полная теория турбулентности еще не создана . Во-вторых , при проведении численных расчетов с использованием моделей циркуляции вод океана необходимо задавать потоки радиации , тепла , влаги и импульса на поверхности моря . Эти граничные условия устанавливаются на основе данных прогнозов погоды , которые в свою очередь неточны и вносят дополнительные погрешности в расчеты характеристик верхнего слоя моря . Ассимиляция спутниковых наблюдений температуры и солености морской поверхности позволяет компенсировать неточности модели и граничных условий на поверхности моря . Аналогичным образом ассимиляция построенных по спутниковым наблюдениям границ ледяных полей позволяет скорректировать недостатки модели эволюции ледяного покрова .
Аккуратная настройка параметров модели и выбор метода ассимиляции является одним из способов повышения качества анализов и прогнозов . В настоящее время считается , что наиболее точные прогнозы полей Мирового океана дает морская служба программы CMEMS – Copernicus Marine Environment Monitoring Service , созданная при поддержке рамочных программ Европейской Комиссии [ 8 ]. Оперативные прогнозы , ведущиеся на регулярной основе организацией Merkator Ocean ( Франция ), базируются на модели циркуляции океана NEMO . Прогноз дается на сетке , шаг которой уменьшается по мере роста вычислительных возможностей центра прогнозов . В настоящее время пространственное разрешение изображений доведено до 1 / 12˚ . Результаты анализа и прогноза полей Мирового океана и регулярные оценки их точности , как и другие продукты службы , свободно доступны на сайте CMEMS . Сервис сайта CMEMS дает возможность визуализировать различные сечения представленных полей , отображать временные ряды , создавать анимации , а также копировать числовые массивы в заданной области Мирового океана .
В России до последнего времени не ставилась задача вихреразрешающего оперативного прогноза полей Мирового океана , несмотря на наличие высококачественных моделей циркуляции вод океана и наработанных методов ассимиляции наблюдений . Работы по созданию макета современной системы оперативного прогноза полей Мирового океана начаты в 2017 году в рамках проекта Российского научного фонда « Новые методы и суперкомпьютерные технологии анализа и прогноза Мирового океана и Арктического бассейна ». В его реализации участвуют специалисты Морского гидрофизического института РАН , Института вычислительной математики РАН , Института океанологии РАН и Гидрометцентра РФ . Макет системы реализуется на кластере фирмы Sugon ( Китай ), имеющем более 650 ядер . Прогнозирование полей Мирового океана
No . 1 ( 13 ) / 2018 , Морские информационно-управляющие системы 21