CC BY
12
УДК 551.582
Влияние пространственно-временных вариаций температуры поверхности моря на эволюцию полярных циклонов
МА Никитин1, Г.С. Ривин1*, М.М. Чумаков2
1 ФГБУ «Гидрометцентр России», 123242, Российская Федерация, г. Москва, Б. Предтеченский пер., д. 9-13
2 ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Российская Федерация, 142717, Московская обл., Ленинский р-н, с.п. Развилковское, пос. Развилка, Проектируемый пр-д № 5537, вл. 15, стр. 1
* E-mail: [email protected]
Ключевые слова:
полярные циклоны, модель прогноза погоды, температура поверхности океана.
Тезисы. При прогнозе полярных циклонов численными моделями атмосферы могут быть допущены существенные ошибки в их позиционировании. Один из источников ошибок - неточность задания температуры поверхности океана (ТПО). В данной работе исследуется зависимость качества воспроизведения эволюции полярных циклонов от пространственно-временных вариаций ТПО в модели атмосферы COSMO в конфигурации COSMO-Ru. На примере случая 19 марта 2015 г. показано, что использование регулярно обновляемых высокодетальных данных о ТПО позволяет существенно улучшить прогноз эволюции полярных циклонов. Для верификации прогноза были использованы спутниковые снимки, выполненные спектрорадиометром MODIS.
Активизация освоения нефтегазовых ресурсов континентального шельфа Российской Федерации определяет большое практическое значение задачи подготовки исходных данных для проектирования обустройства морских месторождений. В соответствии с российскими и зарубежными нормативными документами исходные данные для акваторий, расположенных в ледовитых морях, включают, в частности, информацию об оперативных и экстремальных характеристиках гидрометеорологических элементов (ГМЭ), на основе которой определяются расчетные воздействия на объекты обустройства и осуществляется планирование сопутствующих морских операций1 [1-3].
Особую актуальность полнота и достоверность сведений о параметрах природной среды приобретают для акваторий морей, на которых отсутствуют регулярные долговременные наблюдения, а число работающих прибрежных и морских гидрометеорологических станций (ГМС) весьма мало и в силу ограниченных возможностей федерального бюджета не может быть существенно увеличено в ближайшие годы2.
По этой причине была разработана современная методология, позволяющая решать задачу определения экстремальных характеристик ГМЭ для малоизученных акваторий [1]. Методология основана на идее высокодетального ретроспективного моделирования параметров природной среды на заданной акватории. В качестве основной компоненты она включает в себя совместное использование нескольких гидродинамических моделей, отвечающих за расчеты долговременных детализированных
1 См.: ИСО 19901-1:2015 (ISO 19901-1:2015). Нефтяная и газовая промышленность. Специальные требования к морским сооружениям. Ч. 1: Проектирование и эксплуатация с учетом гидрометеорологических условий (Petroleum and natural gas industries. Specific requirements for offshore structures - Part 1: Metocean design and operating considerations); ИСО 19906 (ISO 19906:2010) Нефтяная и газовая промышленность - Сооружения арктического шельфа (Petroleum and natural gas industries - Arctic offshore structures); ISO/FDIS 35106:2017. Petroleum and natural gas industries - Arctic operations - Metocean, ice, and seabed data; ГОСТ Р 58112-2018. Нефтяная и газовая промышленность. Арктические операции. Управление ледовой обстановкой. Сбор гидрометеорологических данных; Программа организации гидрометеорологического обеспечения и определения ледовой обстановки
в районах реализации проектов добычи углеводородного сырья на континентальном шельфе Российской Федерации и в российской части (российском секторе) дна Каспийского моря. -М.: Росгидромет, 2014.
2 См. сноску 1: Программа организации гидрометеорологического обеспечения...
полей состояния атмосферы, водной толщи и ледяного покрова.
Успешность практического применения разработанной методологии в первую очередь зависит от способности модели атмосферы (например, СОЗМО-Яи) адекватно воспроизводить (прогнозировать) опасные погодные явления, при которых значения ГМЭ могут достигать экстремальных величин.
Необходимо отметить, что для арктических морей особенно важно прогнозировать особый вид циклонов - полярные депрессии (полярные циклоны), имеющие характерный горизонтальный масштаб от 50 до 500 км и взрывной характер возникновения, определяемый локальной термодинамической структурой атмосферных слоев. Скорость ветра при прохождении полярного циклона может достигать ураганных значений, а высоты волн способны возрасти более чем в два раза в течение 6 ч (ранее опубликованы данные наблюдений на ГМС, свидетельствующие об увеличении высоты значительных волн с 4 до 9,5 м в течение 6 ч [2]).
В связи с тем что высокая скорость ветра и его порывов в сочетании с быстрым перемещением полярных циклонов (их скорость перемещения обычно составляет от 50 до 70 км/ч, но может превысить 90 км/ч [3]) обусловливает возможность возникновения масштабных ледовых процессов, системы управления ледовой обстановкой, применяемые для защиты объектов обустройства нефтегазовых месторождений, должны обеспечиваться достоверной прогностической информацией об эволюции этих барических образований3.
Постановка задачи и методика проведения численных экспериментов
Ранее показано [4, 5], что мезомасштабная система прогноза погоды С08М0-Яи способна предсказывать возникновение и эволюцию полярных циклонов, однако возможны некоторые неточности при воспроизведении их траекторий и особенностей структуры [6]. В качестве примера рассмотрим пару полярных циклонов, наблюдавшихся 19 марта 2015 г. над акваторией Норвежского моря. Согласно снимку, сделанному спектрорадиометром МОБШ
в 10:00 ВСВ4 19.03.2015 со спутника TERRA (рис. 1), между архипелагом Шпицберген и северным побережьем Норвегии наблюдались две облачные сигнатуры, которые характеризуют локализацию полярных циклонов. Размер облачных сигнатур составлял порядка 60...100 км.
Однако в полях приземных ветра и давления5, построенных по данным конфигурации COSMO-Ru, наблюдался только один полярный циклон (рис. 2). Одна из возможных причин отсутствия второго полярного циклона - неточность в воспроизведении температуры поверхности океана (ТПО) и положения кромки льда.
Основная цель исследований, результаты которых изложены далее, - на основе высокодетального (с шагами сетки от 2,2 до 13,2 км) численного моделирования изучить влияние температуры поверхности воды и положения кромки льда на зарождение и развитие полярного циклона, наблюдавшегося 19.03.2015 на акватории Норвежского моря.
Для проведения численных экспериментов использовалась мезомасштабная система прогноза погоды COSMO-Ru6 [7]. Модель COSMO разрабатывалась с 1998 г. в рамках одноименного консорциума по мелкомасштабному моделированию (англ. Consortium for Small-scale MOdelling) метеорологическими службами Германии и Швейцарии. Позже к консорциуму присоединились гидрометеорологические службы нескольких стран Европы, включая с 2009 г. и Россию.
В выполненных исследованиях для первичного определения положения полярных циклонов использовалась конфигурация модели с шагом сетки 13,2 км COSMO-Ru ENA (англ. Europe - North Asia). Она охватывает всю территорию России и многие прилегающие области, включая акваторию морей Русской Арктики и значительную часть акватории Северного Ледовитого океана вплоть до района Северного полюса.
3 ГОСТ Р 58113-2018. Нефтяная и газовая промышленность. Арктические операции. Управление ледовой обстановкой. Обеспечение метеорологической и гидрологической информацией.
4 ВСВ - всемирное скоординированное время (иТС).
5 Далее в статье на рис. 2, 4-6 изолиниями показаны изобары, гПа.
6 В настоящее время конфигурация СОЗМО-Яи является базовой мезомасштабной моделью атмосферы в оперативной практике Росгидромета. ФГБУ «Гидрометцентр России» производит оперативные расчеты по разным доменам модели с шагами сетки от 1,1 до 13,2 км.
10°з.д 0° 10°В.Д. 20°в.д. 30°в.д 40°в.д 50°в.д 60°в.д. 70°в.д.
Рис. 1. Облачность, по данным спектрорадиометра MODIS (спутник TERRA),
1G:GG ВСВ 19 марта 2G15 г.
В качестве начальных и граничных условий для системы COSMO-Ru применяются данные глобальной оперативной немецкой модели ICON на базе треугольной сетки с шагом в 13 км. Гидрометцентр России получает прогнозы ICON на 3.. .5 сут с дискретностью в 6 ч.
Для дальнейших численных экспериментов использовался домен NEA (англ. North - East Atlantic) с шагом сетки 6,6 км. Он охватывает область от восточного побережья Гренландии до западного побережья п-ова Таймыр и от Северного полюса до Исландии и Ботнического залива.
Гипотеза о влиянии температуры воды на формирование полярных циклонов проверялась средствами многомасштабного анализа ультравысокого разрешения MUR версии 4.1 -(англ. Multiscale Ultrahigh Resolution analysis) группы данных по температуре поверхности моря высокого разрешения - GHRSST (англ. Group for High Resolution Sea Surface Temperature) [8]. Это глобальный ежедневный анализ с шагом сетки 1 км, который обновляется с задержкой в 2.3 сут. Для его построения используются данные спектрорадиометра
Рис. 2. Карта приземного давления5, приведенного к уровню моря, и скорости ветра на высоте 10 м в районе о. Медвежий (модель С08М0-Яи с шагом сетки 6,6 км, прогноз на 09:00 ВСВ 19 марта 2015 г.)
MODIS (спутники TERRA и AQUA), микроволнового радиометра AMSR-E (спутник AQUA), радиометра AVHRR-3 (спутник NOAA-18) и микроволнового радиометра WindSat (спутник Coriolis).
Таким образом, при построении анализа GHRSST MUR используются сенсоры
8
7 ^
6 5 4 3 2 1 0
-1,0 -1,7
в инфракрасном и микроволновом диапазонах. Каждый из этих диапазонов обладает как преимуществами, так и недостатками. Инфракрасные сенсоры позволяют получать информацию о температуре с точностью 1 пиксель ~ 1 км, но наличие облаков вызывает многочисленные пропуски в данных. С другой стороны, поскольку облака в используемом диапазоне прозрачны, микроволновые датчики гораздо надежнее, но значительно менее точны (1 пиксель ~ 25 км). При получении анализа MUR использовалась технология вейвлет-декомпозиции, позволяющая объединить данные со столь различными размерами пикселя.
Данные анализа MUR были проинтерпо-лированы на сетку модели COSMO. Сравнение температуры воды за 19 марта 2015 г. по версиям ICON и GHRSST MUR (рис. 3) показывает, что последний набор данных охватывает значительно большее количество мелких пространственных неоднородностей. При этом в данных ICON присутствуют обширные изолированные области теплой воды. Одна из таких областей наблюдается к западу от Шпицбергена в районе формирования рассматриваемого полярного циклона. Температура в ее центре превышает 8 °C, в то время как температура окружающей ее воды не превышает 5 °C.
Рис. 3. Температура поверхности воды в районе о. Медвежий 19 марта 2015 г.: а - по данным ICON; б - по данным GHRSST MUR
Такое пространственное распределение ТПО представляется нереалистичным. Напротив, в данных MUR в этой области наблюдается длинный язык теплой воды с постепенно понижающейся температурой.
Еще одно отличие данных MUR по сравнению с ICON - это меньшая площадь ледяного покрова, особенно в акватории Баренцева моря. По данным ICON, у западного побережья Новой Земли наблюдается ледяной покров, а по данным MUR, вода омывает побережье Новой Земли вплоть до м. Желания.
Численные эксперименты и их результаты
С целью изучения влияния изменения температуры воды на эволюцию полярных циклонов проведен ряд численных экспериментов на домене NEA. Шаг сетки составлял 6,6 км.
В качестве контрольного эксперимента был рассчитан прогноз от 00:00 ВСВ 19 марта 2015 г. В первые же часы прогноза к западу от о. Медвежий стала формироваться барическая ложбина. Скорость приземного ветра в ней начала увеличиваться и к 05:00 ВСВ превысила 20 м/с, при этом сама ложбина постепенно сдвигалась на юг, к Финнмарку (Норвегия). К 08:00 ВСВ скорость ветра превысила 22,5 м/с (см. рис. 2), в самой ложбине сформировалась замкнутая изобара (изобары проводились с шагом 2,5 гПа). К 17:00 циклон, скорость ветра в котором превысила 25 м/с, достиг побережья Норвегии. После выхода на сушу полярный циклон быстро заполнился, и скорость ветра резко упала. Второго полярного циклона в полях ветра и давления не наблюдалось.
Таким образом, уменьшение шага сетки до 6,6 км (а в дальнейшем и до 2,2 км) не привело к появлению второго полярного циклона при полученной по данным модели ICON фиксированной ТПО во время всего прогноза погоды. Следовательно, здесь точность воспроизведения полярных циклонов не зависит от шага сетки.
В первом исследовательском эксперименте (с использованием данных о ТПО GHRSST MUR) прогноз стартовал от 00:00 ВСВ 19 марта 2015 г., и в нем массив GHRSST MUR принципиально не повлиял на структуру полей приземного ветра и давления. По-видимому, это было связано с тем, что при прогнозе на 10:00 по данным за 00:00 ВСВ 19 марта 2015 г. изменения ТПО не успели сказаться на атмосферных процессах.
Для проверки этой гипотезы второй исследовательский эксперимент стартовал на базе данных за 00:00 ВСВ 17 марта 2015 г. В качестве значений температуры воды использовались результаты анализа GHRSST MUR на момент старта модели, причем ТПО в течение срока прогноза не менялась. В итоге к западу от первого полярного циклона сформировалась барическая ложбина со скоростями ветра, превышающими 20 м/с, однако в этой ложбине отсутствовали замкнутые изобары (см. рис. 4а).
Следует заметить, что день ото дня температура воды меняется мало, поэтому применение постоянной ТПО при прогнозе на несколько суток обоснованно. Однако можно предположить, что даже эти изменения могут повлиять на эволюцию барических образований.
Для проверки этой гипотезы в третьем исследовательском эксперименте температура поверхности воды обновлялась раз в сутки с частотой обновления анализа GHRSST MUR. Полученные поля ветра и давления принципиально не отличаются от предыдущего эксперимента, хотя в отдельные моменты времени во втором полярном циклоне появляется небольшая замкнутая изобара.
В четвертом исследовательском эксперименте поля температуры воды были проинтер-полированы по времени и обновлялись каждые 3 ч с частотой обновления граничных условий. На выходе в обеих ложбинах в отдельные моменты времени появились замкнутые изобары, а скорость ветра во второй ложбине превысила 22,5 м/с (см. рис. 4б). Таким образом, своевременное обновление значений ТПО способствовало более реалистичному воспроизведению полярных циклонов.
При этом следует заметить, что на рис. 4 приведен результат прогноза с заблаговремен-ностью в 56 ч. Для численного прогноза погоды это довольно большой промежуток времени, в течение которого даже малые неточности в начальных условиях способны привести к значительным ошибкам в полях метеорологических элементов. Действительно, на рис. 2 в центральной части Баренцева моря виден довольно крупный циклон, предположительно, синоптического масштаба. Также он хорошо идентифицируется в поле облачности на снимке спектрорадиометра MODIS (см. рис. 1). Однако на рис. 4а и 4б он сдвинут в западную часть Баренцева моря.
Для того чтобы при долгосрочных и климатических расчетах по мезомасштабным моделям лучше отображать реальную синоптическую ситуацию, используют технологию спектрального подталкивания (наджинга) [9]. При этом из полей граничных условий выделяют отдельные гармоники с крупными волновыми числами, которые впоследствии применяют
Рис. 4. Карта приземного давления5, приведенного к уровню моря, и скорости ветра на высоте 10 м в районе о. Медвежий (модель С08М0-Ки с шагом сетки 6,6 км, прогноз на 56 ч от 00:00 ВСВ 17 марта 2015 г.): а - ТПО не меняется в течение всего срока прогноза; б - ТПО обновляется каждые 3 ч; в - ТПО обновляется каждые 3 ч, включена технология спектрального наджинга
для корректировки результатов прогноза. Считается, что это дает возможность сохранить реалистичную конфигурацию крупномасштабных синоптических процессов, позволяя проявиться особенностям мезомасштаб-ной циркуляции.
Однако эксперимент с обновляемыми полями ТПО и включенным спектральным над-жингом не привел к желаемому результату (см. рис. 4в). Хотя циклон синоптического масштаба в действительности сместился на восток, второй полярный циклон стал гораздо менее выраженным. В нем исчезла замкнутая изобара, барическая ложбина сгладилась, а скорость ветра значительно уменьшилась. Таким образом, в рассматриваемом случае спектральный наджинг препятствует образованию мезо-масштабных циклонов, хотя и корректирует положение циклонов синоптического масштаба. Поэтому последующие эксперименты проводились без использования спектрального над-жинга.
Рис. 5. Температура поверхности на 14:00 ВСВ 19 марта 2015 г. в районе о. Медвежий: а - увеличенная на 2 °С по сравнению с анализом
GHRSST MUR; б - уменьшенная на 2 °С по сравнению с анализом GHRSST MUR. Давление на картах приведено к уровню моря
Для того чтобы определить период времени, за который атмосфера подстраивается к обновленной температуре поверхности, проведен ряд экспериментов с различными стартовыми датами. Эксперименты показали, что при прогнозе от 00:00 ВСВ 18 марта 2015 г. ложбина, ассоциирующаяся со вторым полярным циклоном, сохраняется, но она гораздо менее выражена, а скорость ветра в ней не превышает 20 м/с. При прогнозе от 12:00 ВСВ 18 марта 2015 г. эта ложбина отсутствует. Прогноз от 06:00 ВСВ 18 марта носит промежуточный характер: ложбина на месте второго полярного циклона присутствует, но она еще менее выражена, и области с высокими скоростями ветра занимают еще меньшую площадь, чем при прогнозе от 00:00 ВСВ 18 марта 2015 г.
При более раннем прогнозе от 00:00 ВСВ 16 марта 2015 г. характер поля приземного давления значительно меняется, барические ложбины перемещаются, и становится затруднительно проассоциировать их с наблюдаемыми барическими образованиями. Таким образом, наилучшие результаты получаются при прогнозе от 00:00 ВСВ 17 марта 2015 г., при котором полярные циклоны наблюдаются на 51-й...67-й часы прогноза. При такой забла-говременности атмосфера успевает подстроиться к изменениям температуры поверхности воды, и вместе с тем модель не успевает сильно оторваться от реальной синоптической ситуации.
В дальнейших экспериментах изучалось влияние изменений градиентов поля ТПО на эволюцию полярных циклонов (рис. 5). В качестве контрольного эксперимента был выбран прогноз от 00:00 ВСВ 17 марта 2015 г. с обновлением значений ТПО каждые 3 ч (см. рис. 4б). При внесении изменений в поле ТПО температура воды повышалась или понижалась на фиксированную величину (1.2 °С). При этом увеличивалась она в тех областях, где первоначально превышала 3 °С (см. рис. 5а), а при уменьшении не могла упасть ниже 1,5 °С (см. рис. 5б). Таким образом, при повышении температуры увеличивалась контрастность поля ТПО, что приводило к росту горизонтального градиента температуры в атмосфере и степени баро-клинности. При снижении температуры контрастность и степень бароклинности, наоборот, уменьшались.
Внесенные изменения ярче всего проявляются в полях ветра и давления при выходе
полярного циклона на сушу (рис. 6). Если в контрольном эксперименте при прогнозе на 62 ч есть лишь маленькая область со скоростью ветра, превышающей 25 м/с (см. рис. 6а), то в эксперименте с увеличением температуры на 2 °С эта область занимает большую площадь (см. рис. 6б). Кроме того, сам полярный циклон углубляется до 1000 гПа вместо 1002,5 гПа.
Снижение температуры на 2 °С дает даже более выраженный эффект (см. рис. 6в): все барическое поле претерпевает значительные изменения, в нем наблюдаются не две, а три ложбины с относительным повышением скорости ветра; при этом одна из ложбин существенно смещается на восток, а две другие - на запад.
Изменение ТПО на меньшие значения -на 1 и 0,5 °С - показало, что при варьировании поля температуры изменения барического поля носят постепенный характер.
По итогам выполненной работы можно сделать следующие выводы.
Точность воспроизведения полярных циклонов в модели С08М0 существенно зависит от реалистичности данных о температуре поверхности океана.
Отклик атмосферы на изменения в поле ТПО наблюдается лишь через двое суток прогноза.
Регулярное (с частотой не реже одного раза в 3 ч) обновление полей ТПО способствует повышению качества моделирования эволюции полярных циклонов.
Усиление локальных максимумов поля ТПО способствует интенсификации полярного циклона, а их ослабление приводит к сглаживанию барического поля и недостоверным изменениям траекторий полярных циклонов.
10,0 12,5 15,0 17,5 20,0 22,5 25,0 27,5 30,0 32,5 35,0
Рис. 6. Карта приземного давления5, приведенного к уровню моря, и скорости ветра на высоте 10 м в районе о. Медвежий (модель С08М0-Ки с шагом сетки 6,6 км, прогноз на 62 ч от 00:00 ВСВ 17 марта 2015 г.): а - контрольный эксперимент; б - ТПО увеличена на 2 в - ТПО уменьшена на 2 °С
Исследование выполнено за счет грантов Российского научного фонда (проект № 14-37-00053-П).
Список литературы
1. Онищенко Д.А. Методология расчета
экстремальных значений параметров ледяного покрова и характеристик опасных природных явлений, основанная на детализированном реанализе и результатах натурных наблюдений, в целях подготовки исходных данных для проектирования объектов обустройства морских месторождений (на примере Охотского
моря) / Д.А. Онищенко, М.М. Чумаков, А.И. Новиков и др. // Сборник работ лауреатов Международного конкурса научных, научно-технических и инновационных разработок, направленных на развитие и освоение Арктики и континентального шельфа. -М.: Минэнерго РФ: Технологии развития, 2017.
2. Noer G. A climatological study of polar lows 6. in the Nordic Seas / G. Noer, 0. Saetra, T. Lien
et al. // Q. J. R. Meteorol. Soc. - 2011. - Т. 137. -№ 660. - С. 1722-1772. - D01:10.1002/ qj.846. - https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/ epdf/10.1002/qj.846
3. 3. Brummer B. A Polar low pair over the 7. Norwegian Sea / B. Brummer, G. Muller //
Monthly Weather Review. - 2009. - Т. 137. -С. 2559-2575.
4. Никитин М.А. Идентификация полярных циклонов над акваторией Карского моря с помощью гидродинамического моделирования / М.А. Никитин, Г.С. Ривин,
И.А. Розинкина и др. // Вести газовой науки: 8. Современные подходы и перспективные технологии в проектах освоения нефтегазовых месторождений российского шельфа. -М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2015. - № 2 (22). -С. 106-112.
5. Никитин М.А. Использование прогностической 9. системы COSMO-Ru для исследования свойств полярных циклонов: эпизод 25-27 марта
2014 года / М.А. Никитин, Г.С. Ривин,
И. А. Розинкина и др. // Труды Гидрометцентра
России. - 2016. - Вып. 361. - С. 128-145.
Effect of spatiotemporal variations of sea surface temperatures upon the evolution of polar lows
M.A. Nikitin1, G.S. Ruvin1*, M.M. Chumakov2
1 Hydrometcenter of Russia, Bld. 9-13, Bolshoy Predtechenskiy pereulok, Moscow, 123242, Russian Federation
2 Gazprom VNIIGAZ LLC, Bld. 1, Estate 15, Proyektiruemyy proezd no. 5537, Razvilka village, Leninsky district, Moscow Region, 142717, Russian Federation
* E-mail: [email protected]
Abstract. When predicting polar lows by means of numerical atmospheric models, the considerable errors of their positioning could be made. One reason is the inaccurate setting of sea surface temperature (SST). This paper examines dependency between the simulation quality of polar low evolution and the spatiotemporal SST variations in the COSMO-Ru configuration of the COSMO atmospheric model. On example of March 19, 2015 case study it is shown that application of precise and regularly updated SST information enables much better prediction of polar low behavior. To verify forecasts, the MODIS satellite images have been used.
Keywords: polar low, weather forecast model, sea surface temperature.
References
1. ONISHCHENKO, D.A., M.M. CHUMAKOV, A.I. NOVIKOV et al. Methodology of calculating extremal values of ice sheet parameters and characteristics of hazardous natural phenomena based on detailed reanalysis and field observations, and aimed at preparation of initial data for designing offshore field facilities (on example of the Sea of Okhotsk) [Metodologiya rascheta ekstremalnykh znacheniy ledyanogo pokrova i kharakteristik opasnykh prirodnykh yavleniy, osnovannaya na detalizirovannom reanalyze i rezultatakh naturnykh nablyudeniy, v tselyakh podgotovki iskhodnykh dannykh dlya proyektirovaniya obyektov obustroystva morskikh mestorozhdeniy (na primere Okhotskogo moray)]. In: Collected papers of the awardees of the International competition of scientific, scientific-technical and innovative works aimed at development and mastering of Arctic and continental shelf. Moscow: Minenergo of Russia: Tekhnologii Razvitiya, 2017. (Russ.).
2. NOER, G., 0. SAETRA, T. LIEN, Y. GUSDAL. A climatological study of polar lows in the Nordic Seas. [online]. Q. J. R. Meteorol. Soc. 2011, vol. 137, no. 660, pp. 1722-1772. DOI:10.1002/qj.846. ISSN 0035-9009. Available from: https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/qj.846.
Марченко А.В. Исследование дрейфа льда и эволюции консолидированного слоя торосов в Северо-Западном регионе Баренцева моря / А.В. Марченко, Н.А. Дианский, Д.А. Онищенко и др. // Труды Гидрометцентра России. -2016. - Вып. 361. - С. 231-260.
Ривин Г.С. Система COSMO-Ru негидростатического мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России: второй этап реализации и развития / Г.С. Ривин, И.А. Розинкина, Р.М. Вильфанд и др. // Метеорология и гидрология. - 2015. - № 6. -С. 58-70.
GHRSST Level 4 MUR Global Foundation Sea Surface Temperature Analysis. Ver. 4.1. - CA, USA: Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC), 2015. - DOI: 10.5067/GHGMR-4FJ04. - http://dx.doi.org/ 10.5067/GHGMR-4FJ04.
Waldron K.M. Sensitivity of a spectrally filtered and nudged limited-area model to outer model options / K.M. Waldron, J. Paegle, J.D. Horel // Monthly Weather Review. - 1996. - Т. 124(3). -С. 529-547.
3. BRUMMER, B., G. MULLER. A Polar low pair over the Norwegian Sea. Monthly Weather Review. 2009, vol. 137, pp. 2559-2575. ISSN 0027-0644.
4. NIKITIN, M.A., G.S. RIVIN, I.A. ROZINKINA et al. Identification of polar cyclones above the Kara Sea waters using hydrodynamic modelling [Identifi katsiya polyarnykh tsiklonov nad akvatoriyey Karskogo moray s pomoshchyu gidrodinamicheskogo modelirovaniya]. Vesti Gazovoy Nauki. Moscow: Gazprom VNIIGAZ LLC, 2015, no. 2 (22): Modern approach and promising technologies within the projects for development of oil-and-gas fields at the Russian continental shelf, pp. 106-112. ISSN 2306-8949. (Russ.).
5. NIKITIN, M.A., G.S. RIVIN, I .A. ROZINKINA et al. Use of COSMO-Ru forecasting system for polar low's research: case study 25-27 March 2014 [Ispolzovaniye prognosticheskoy sistemy COSMO-Ru dlya issledovaniya svoystv polyarnykh tsiklonov: epizod 25-27 marta 2014 goda]. Trudy Gidrometeorologicheskogo Nauchno-issledovatelskogo Tsentra Rossiyskoy Federatsii. 2016, is. 361, pp. 128-145. ISSN 0371-7089. (Russ.).
6. MARCHENKO, M.A., N.A. DIANSKIY, D.A. ONISHCHENKO et al. Studies of ice drift and ridge consolidated layer evolution in the North-West Barents Sea [Issledovaniye dreyfa lda i evolutsii konsolidirovannogo sloya torosov v Severo-Zapadnom regione Barentseva moray]. Trudy Gidrometeorologicheskogo Nauchno-issledovatelskogo Tsentra Rossiyskoy Federatsii. 2016, is. 361, pp. 231-260. ISSN 0371-7089. (Russ.).
7. RIVIN, G.S., I.A. ROZINKINA, R.M. VILFAND et al. A COSMO-Ru system for non-hydrostatic mesoscale short-term weather forecast of the Hydromtcenter of Russia: the second stage of realization and development [Sistema COSMO-Ru negidrostaticheskogo mezomasshtabnogo kratkosrochnogo prognoza pogody Gidromettsentra Rossii: vtoroy etap realizatsii i razviyiya].Meteorologiya i Gidrologiya. 2015, no. 6, pp. 58-70. ISSN 0130-2906. (Russ.).
8. GHRSSTLevel 4 MUR Global Foundation Sea Surface Temperature Analysis. Ver. 4.1. [online]. CA, USA: Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC), 2015. DOI: 10.5067/GHGMR-4FJ04. Available from: http://dx.doi.org/10.5067/GHGMR-4FJ04.
9. WALDRON, K.M., J. PAEGLE, J.D. HOREL. Sensitivity of a spectrally filtered and nudged limited-area model to outer model options. Monthly Weather Review. 1996, vol. 124(3), pp. 529-547. ISSN 0027-0644.
