ВОЛНОВОЙ КЛИМАТ БАЛТИЙСКОГО МОРЯ НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ СПЕКТРАЛЬНОЙ МОДЕЛИ SWAN

Рассмотрено применение модели ветрового волнения SWAN (с входными данными ветра реанализа NCEP/NCAR) для Балтийского моря. Высокое пространственное разрешение для всей акватории и один из самых длительных периодов (более 60 лет), за который получены поля основных характеристик ветрового волнения, отличают исследование от предыдущих работ. Полученные результаты представляют собой хороший фундамент для дальнейшего изучения климатической изменчивости ветрового волнения. Выполнено сравнение натурных данных с заякоренных буев с известными оперативными моделями Балтийского региона и с результатами исследований других авторов [Лопатухин и др., 2006; Jönsson et al., 2003; Kriezi, Broman, 2008; Räämet, 2010; Räämet, Soomere, 2010; Saremi, 2010; Soomere, 2003; Soomere et al., 2008]. Результаты показали, что совпадение измерений и модельных данных высокое, однако модель SWAN в среднем занижает значения значительной высоты волн и пиковые периоды. По оценкам точности модели подсчитанные статистические характеристики (коэффициент корреляции, средняя систематическая, среднеквадратическая и относительная среднеквадратическая ошибки) попадают в средний диапазон по сравнению с другими численными экспериментами. Отдельно был рассмотрен экстремально сильный шторм, вызванный ураганом Гадран (2005). Результаты анализа показали, что модель адекватно отображает реальные условия, т.е. ее применение для Балтийского моря целесообразно. По полученным результатам за 63-летний период выделены штормовые ситуации по критерию превышения значительной высотой волн 2 м, что позволило исследовать климатическую изменчивость ветрового волнения в Балтийском море. За 63 года выявлено 2943 штормовых ситуации, т.е. в среднем около 50 штормов в год. В межгодовом ходе выявлены тенденция усиления штормовой активности и двадцатилетняя периодичность с максимумами в 70-х и 90-х гг. XX в.

• Архипкин В.С.
• Мысленков С.А.
• Зилитинкевич С.С.
• Медведева А.Ю.

• Прикладные науки. Медицина. Технология

• Естественные науки
• География. История.