Deep Penetrating Cooling in the Black Sea as a Reaction to Cold Air Intrusions in Winter

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

We study the reaction of the Black Sea upper layer, and in particular the cold intermediate layer (CIL), to intense wind forcing during cold air intrusions (CAIs) in winter. Using atmospheric reanalysis ERA5 and marine reanalysis Copernicus, we obtained joint distributions of surface wind speed and water temperature differences at various depths for the period of 2000–2020. It is shown that reaction time of the sea upper layer to such extreme weather event as CAI is about 2 days. Also, it is shown that CAI influence extends to great depths, up to 60–70 m. Using coupled mesoscale sea-atmosphere model, we investigated the cooling mechanisms of the sea upper layer during the CAI case in January, 23–25, 2010. Two sensitivity experiments with suppressed air-sea interaction were performed. In the first experiment, sensible and latent heat fluxes from the sea surface were switched off. In the second experiment, wind shear stress at the sea surface was switched off. It is shown that the main reason for temperature decrease in the upper mixed layer was sea surface cooling due to sensible and latent heat fluxes. And the mechanism of deep cooling, that penetrates to the pycnocline, was vertical turbulent mixing caused by wind waves breaking and shear instability. In the first experiment, temperature decrease was insignificant; it was caused mainly by the entrainment of cold water from the CIL through the lower boundary of the mixed layer. In the second experiment, temperature decrease was as significant as in the control run. It is shown that after switching off wind shear stress in the second experiment turbulent mixing in the upper quasi-homogeneous layer of the sea changed fundamentally. In order to compensate the decrease of turbulence intensity and provide the same vertical heat flux as in the control run, the spatial vertical scale of turbulent eddies increased.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

V. Efimov

Marine Hydrophysical Institute of the RAS

Email: darik777@mhi-ras.ru
Rússia, 2, Kapitanskaya St., Sevastopol, 299011

D. Yarovaya

Marine Hydrophysical Institute of the RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: darik777@mhi-ras.ru
Rússia, 2, Kapitanskaya St., Sevastopol, 299011

O. Komarovskaya

Marine Hydrophysical Institute of the RAS

Email: darik777@mhi-ras.ru
Rússia, 2, Kapitanskaya St., Sevastopol, 299011

Bibliografia

  1. Баянкина Т.М., Сизов А.А., Юровский А.В. О роли холодных вторжений в формировании аномалии зимней поверхностной температуры Черного моря // Процессы в геосредах. 2017. № 3. С. 565–572.
  2. Ефимов В.В., Яровая Д.А. Численное моделирование конвекции в атмосфере при вторжении холодного воздуха над Черным морем // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2014. Т. 50, № 6. С. 692–703. doi: 10.7868/S0002351514060078
  3. Ефимов В.В., Яровая Д.А. Численное моделирование реакции Черного моря на вторжение аномально холодного воздуха 23–25 января 2010 года // Морской гидрофизический журнал. 2024. Т. 40. № 1. С. 130–145.
  4. Зацепин А.Г. и др. Формирование прибрежного течения в Черном море из-за пространственно-неоднородного ветрового воздействия на верхний квазиоднородный слой // Океанология. 2008. Т. 48. № 2. С. 176–192.
  5. Коротаев Г.К., Кныш В.В., Кубряков А.И. Исследование процессов формирования холодного промежуточного слоя по результатам реанализа гидрофизических полей Черного моря за 1971–1993 гг. // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2014. Т. 50. № 1. С. 41–56. doi: 10.7868/S0002351513060102
  6. Куклев С.Б., Зацепин А.Г., Подымов О.И. Формирование холодного промежуточного слоя в шельфово-склоновой зоне северо-восточной части Черного моря // Океанологические исследования. 2019. Т. 47. № 3. С. 58–71. doi: 10.29006/1564–2291.JOR–2019.47(3).5
  7. Овчинников И.М., Попов Ю.И. Формирование холодного промежуточного слоя в Черном море // Океанология. 1987. Т. 27. № 5. С. 739–746.
  8. Пиотух В.Б., Зацепин А.Г., Казьмин А.С., Якубенко В.Г. Реакция термохалинных характеристик деятельного слоя Черного моря на зимнее выхолаживание // Океанология. 2011. Т. 51, № 2. С. 232–241.
  9. Сизов А.А., Баянкина Т.М. Особенность формирования температуры верхнего слоя Чёрного моря во время холодного вторжения // Доклады академии наук. 2019. Т. 487. № 4. С. 443–447.
  10. Яровая Д.А., Ефимов В.В. Воздействие Новороссийской боры на верхний слой Черного моря // Метеорология и гидрология. 2024 (в печати).
  11. Canuto V.M., Cheng Y., Dubovikov M.S. Ocean Turbulence. Part I: One-Point Closure Model − Momentum and Heat Vertical Diffusivities // Journal of Physical Oceanography, 2001, V. 31, 1413−1426.
  12. Hong S.-Y., Noh W.G., Dudhia J.A. A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes// Mon. Wea. Rev. 2006. V. 134. P. 2318 – 2341.
  13. Madec G. et al. NEMO ocean engine // Notes du Pole de Modelisation 27, Inst. Pierre-Simon Laplace, Paris, France. 2008.
  14. Miladinova S., Stips A., Garcia-Gorriz E., Macías D. Formation and changes of the black sea cold intermediate layer // Progress in Oceanography. 2018. V. 167. P. 11–23. doi: 10.1016/j.pocean.2018.07.002
  15. Reffray G., Bourdalle-Badie R., Calone C. Modelling turbulent vertical mixing sensitivity using a 1-D version of NEMO // Geosci. Model Dev. 2015. V. 8. P. 69–86.
  16. Samson G. et al. The NOW regional coupled model: Application to the tropical Indian Ocean climate and tropical cyclone activity // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2014. V. 6. P. 1–23.
  17. Skamarock W.C. et al. A description of the Advanced Research WRF version 3 // NCAR Technical Note. 2008.
  18. Stanev E.V., Peneva E., Chtirkova B. Climate change and regional ocean water mass disappearance: case of the Black Sea // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2019. V. 124, iss. 7. P. 4803–4819. doi: 10.1029/2019JC015076
  19. Valcke S. The OASIS3 coupler: a European climate modelling community software // Geosci. Model Dev. 2013. V. 6, iss. 2. P. 373–388.
  20. Umlauf L., Burchard H. A generic length-scale equation for geophysical turbulence models // Journal of Marine Research, 2003, 61, 235–265.
  21. https://resources.marine.copernicus.eu/product-detail/GLOBAL_MULTIYEAR_PHY_001_030/INFORMATION

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. Sea temperature change (°С) at a depth of 30 m during the CCS on 23-25 January 2010 from data of the Copernicus reanalysis. The point (32°E; 44.5°N) is marked, for which Figs. 4-7.

Baixar (426KB)
Metadados
3. Fig. 2. Joint distribution of water temperature change ∆T(t) = T(t) - T(t - 2) and drive wind speed V(t), where t is time in days, at depths of (a) 0.5 m, (b) 47 m at (32°E; 44°N).

Baixar (291KB)
Metadados
4. Fig. 3. Joint distribution of total sea surface heat flux (W/m2) at point (31°E; 45°N) and drive wind speed (m/s) at point (31°E; 46.7°N).

Baixar (127KB)
Metadados
5. Fig. 4. Variation of the upper sea surface temperature (°C) during the cold intrusion on 23-25 January 2010 at (32°E; 44.5°N) for (a) the main calculation, (b) experiment 1, and (c) experiment 2. The upper part of the figure shows the sea surface friction stress (N/m2; black line) and the total heat flux (W/m2; red line).

Baixar (577KB)
Metadados
6. Fig. 5. Variation of vertical temperature profiles (°C) during the cold intrusion on 23-25 January 2010 at (32°E; 44.5°N) for (a) the main calculation, (b) experiment 1, (c) experiment 2.

Baixar (192KB)
Metadados
7. Fig. 6. Variation of the vertical momentum exchange coefficient (m2/s) during the cold intrusion on 23-25 January 2010 at (32°E; 44.5°N) for (a) main calculation, (b) experiment 1, (c) experiment 2.

Baixar (493KB)
Metadados
8. Fig. 7. Vertical profiles of a) exchange coefficient (m2/s), b) TKE (m2/s2), and c) mixing path (m) at (32°E; 44.5°N) at 12 h on 23 January 2010 for the main calculation, experiment 1, and experiment 2. For clarity, in Fig. 7b, the TKE value for experiment 2 is increased by a factor of 10.

Baixar (334KB)
Metadados


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».