Морские информационно-управляющие системы АПРЕЛЬ 2018, № 13 | Page 25

Рис . 3 . Распределение температуры воды на горизонте 50 м ( а ) и скорости течений на поверхности моря ( б ) на 6 февраля 2018 года . Стрелки на карте ( б ) показывают направление течения , а цвет – его скорость

бассейне хорошая точность прогнозов достигается сочетанием высокого качества атмосферных прогнозов и самой модели циркуляции вод .

Еще более сложной является ситуация на Северо-Западном шельфе Европы , включающем в себя достаточно мелкое Северное море и глубоководную зону сопряжения с океаном . Высокая точность прогнозов здесь основана на сочетании особых требований к модели циркуляции вод и использовании наблюдательной основы и принципов организации прогнозов , типичных для глубоководных бассейнов . Граничные условия на жидкой границе для этой системы также берутся из оперативного диагноза и прогноза состояния Мирового океана .

В России региональная система морских прогнозов полей Черного моря , построенная в соответствии со стандартами CMEMS , функционирует в МГИ РАН [ 14 , 15 ]. Данная система построена в период участия института в проектах 7-й рамочной программы Европейской Комиссии MyOcean и MyOcean2 . Как видно из рисунка 2 , в Черноморском центре морских прогнозов работают оперативно несколько моделей . Базовой является вихреразрешающая модель циркуляции вод Черного моря , созданная в МГИ . Модель ассимилирует стандартный для CMEMS набор наблюдений , позволяющий давать диагноз и прогноз полей температуры , солености и скорости течений Черного моря с хорошей точностью на всех глубинах от поверхности до дна моря . На рисунке 3 представлены примеры продуктов центра на 6 февраля 2018 года .

Анализы и прогнозы для Черного моря доступны на сайтах центра : http :// bsmfc . net ( карты полей на нескольких горизонтах ); http :// mis . bsmfc . net ( цифровые массивы , визуализация , анимация ).

Спутниковые и контактные наблюдения используются также для оценки качества прогнозов . Пример валидации прогноза температуры на сутки в сравнении с наблюдениями одним из буев Argo , работающих в Черном море , в течение 90 дней приведен на рисунке 4 . Буй Argo всплывает на поверхность каждые пять дней , поэтому на рисунке показано 19 отсчетов . Среднее отклонение прогноза от наблюдений за 90 дней оказалось равным 0,2˚С , среднеквадратичное отклонения – 0,4 ° C , а коэффициент корреляции – 0,995 .

Кроме анализов и прогнозов гидрологических характеристик Черноморский центр дает также прогноз волнения , состояния экосистемы моря и биооптических свойств морской воды . Все продукты производятся в автоматическом режиме при минимальном участии оператора .

В рамках проекта РНФ « Новые методы и суперкомпьютерные технологии анализа и прогноза Мирового океана и Арктического бассейна » модель циркуляции вод Черного моря будет усовершенствована посредством уменьшения шага сетки базовой модели и распространения прогнозов на весь Азово-Черноморский бассейн . Данная система прогнозов может рассматриваться как прототип аналогичных систем для Каспийского и Японского морей , где вертикальная стратификация вод близка к океанической . Следует отметить также , что в российском секторе Балтийского моря в рамках проекта 6-й рамочной программы Европейской Комиссии ECOOP создана система оперативных прогнозов Финского залива [ 16 ]. Эта система является частью программы сотрудничества Балтийских стран и получает граничные условия от оперативной модели анализа и прогноза циркуляции Балтийского моря . В настоящее время производится стыковка системы оперативных прогнозов Финского залива со CMEMS .

Основываясь на результатах проекта « Новые методы и суперкомпьютерные технологии анализа и прогноза Мирового океана и Арктического бассейна » и функционирующей системе оперативных прогнозов Финского за-

No . 1 ( 13 ) / 2018 , Морские информационно-управляющие системы 23