Анализ пространственно-временной изменчивости распространения тихоокеанских вод в Охотском море на основе лагранжева подхода

Цель: описать сезонную и межгодовую изменчивость поступления и распространения вод тихоокеанского происхождения в восточной части Охотского моря на основе лагранжева похода и пространственного анализа.

Материалы: использованы данные компонент скорости геострофического течения, полученные с помощью спутниковой альтиметрии; разрешение данных 0,25° × 0,25° × 1 сутки. Для каждых суток в интервале с 31 января 1997 г. по 17 апреля 2022 г. прослежены траектории движения ~100000 частиц воды на 400 суток назад во времени. Для каждой даты определены частицы, пересекшие условный разрез вдоль Курильских островов, а также срок и место пересечения разреза. На основе этих двух параметров для каждой даты выполнен кластерный анализ частиц методом DBSCAN и обнаружены интрузии вод тихоокеанского происхождения. Проанализированы особенности расположения, формы и размеров интрузий.

Результаты: получены ежесуточные значения двух типов индексов распространения тихоокеанских вод в Охотском море. Изменчивость расположения центроида области, занятой водами тихоокеанского происхождения в выбранном районе, показала, что весной-летом эти воды распространяются максимально на север, а осенью-зимой они наблюдаются южнее. Зимой такие воды обычно располагаются ближе к Камчатке, а летом — дальше от побережья. В 1998, 2003, 2010, 2013, 2017 и 2019 гг. тихоокеанские воды проникали наиболее далеко на север. Второй тип индексов связан с анализом расположения и особенностей формы интрузии, сформированной водами тихоокеанского происхождения. Показано, что после достижения максимальной площади интрузии её форма быстро усложняется. Центроиды наиболее крупных интрузий обычно располагаются в полосе 152–154° в.д. На основе разработанных индексов показано, что заток вод из океана в море усилился с 2010 г.

Практическое значение: разработанный подход и полученные индексы предложено использовать при описании изменений экосистем и промысловых запасов восточной части Охотского моря.

1. Архипов Б.В., Солбаков В.В., Соловьев М.Б., Шапочкин Д.А. 2013. Экологическое моделирование и лагранжев подход // Математическое моделирование. Т. 25. № 3. С. 47–61.

2. Будянский М. В., Кулик В. В., Кивва К. К., Улейский М. Ю., Пранц С.В. 2022. Лагранжев анализ тихоокеанских вод в Охотском море на основе спутниковых данных в приложении к промыслу минтая // Исследование Земли из космоса. № 5. С. 47–59.

3. Волвенко И.В. 2008. Видовое разнообразие биомассы макрофауны пелагиали северо-западной Пацифики // Известия ТИНРО. Т. 153. С. 27–48.

4. Волков А.Ф. 2015. Интегральные значения биомассы и запаса зоопланктона в эпипелагиали 71 района севера Тихого океана, включая Берингово и Охотское моря, и схемы распределения массовых видов // Известия ТИНРО. Т. 180. С. 140–160. DOI: 10.26428/1606–9919–2015–180–140–160.

5. Зуенко Ю.И., Асеева Н.Л., Глебова С.Ю., Гостренко Л.М., Дубинина А.Ю., Дулепова Е.П., Золотов А.О., Лобода С.В., Лысенко А.В., Матвеев В.И., Муктепавел Л.С., Овсянников Е.Е., Фигуркин А.Л., Шатилина Т.А. 2019. Современ ные изменения в экосистеме Охотского моря (2008– 2018 гг.) // Известия ТИНРО. Т. 197. № 2. С. 35–61. DOI: 10.26428/1606–9919–2019–197–35–61.

6. Коломейцев В.В. 2020. Изменчивость Западно-Камчатского течения зимой 1994–2019 гг. по альтиметрическим данным // Известия ТИНРО. Т. 200. Вып. 2. С. 412–426. DOI: 10.26428/1606–9919–2020–200–412–426.

7. Ляхов А.Ф., Каштанов Н.В. 2013. Фрактальная размерность визуального образа математической матрицы // Компьютерные инструменты в образовании. № 2. С. 59–66.

8. Матвеев В.И., Тихомирова Е. А., Лучин В. А. 2015.Первичная продукция Охотского моря в годы с различными термическими условиями // Биология моря. Т. 41. № 3. С. 179–187. DOI 10.1134/S1063074015030062.

9. Мастрюков С.И., Червякова Н.В. 2019. К вопросу о сезонной изменчивости полей постоянных течений в Охотском море // Навигация и гидрография. № 58. С. 71–75.

10. Овсянников Е.Е., Овсянникова С.Л., Шейбак А.Ю. 2013. Динамика и структура запасов минтая в северной части Охотского моря в 2000-е гг // Известия ТИНРО. Т. 172. С. 133–148.

11. Пранц С.В., Пономарев В.И., Будянский М.В., Улейский М.Ю., Файман П.А. 2013. Лагранжев анализ перемешивания и переноса вод в морских заливах // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. Т. 49. № 1. С. 91–106. DOI 10.1134/S0001433813010088.

12. Рулева Н.Ю., Солбаков В.В. 2020. Экологическое моделирование и эйлеров подход, примеры расчетов // Исследование операций (модели, системы, решения). Т. 6. С. 70–82.

13. Файман П. А., Пранц С. В., Будянский М. В., Улейский М. Ю. 2021. Моделирование распространения тихоокеанских вод в Охотском море // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. Т. 57. № 3. С. 372–384. DOI 10.1134/S000143382103004X.

14. Фигуркин А.Л. 2002. Развитие океанологических условий Западной Камчатки по данным мониторинговых наблюдений 1997 и 2000 гг. // Известия ТИНРО. Т. 130. С. 103–116.

15. Шейбак А.Ю., Антонов Н.П., Кузнецова Е.Н. 2022. Состояние и структура запаса минтая в Охотском море в 2011– 2020 гг. // Труды ВНИРО. Т. 187. С. 71–86.

16. Шунтов В.П., Иванов О.А., Горбатенко К.М. 2019. Что же произошло в экосистеме Охотского моря в 2008– 2018 гг.? // Известия ТИНРО. Т. 197. № 2. С. 62–82. DOI 10.26428/1606–9919–2019–197–62–82.

17. Abdalla S., Kolahchi A.A., Ablain M. et al. 2021. Altimetry for the future: Building on 25 years of progress // Advances in Space Research. V. 68(2). P. 319–363.

18. Copernicus Marine Service. 2023. Global Ocean Gridded L 4 Sea Surface Heights And Derived Variables Reprocessed 1993 Ongoing. DOI 10.48670/moi-00148

19. Ester M., Kriegel H.P., Sander J., Xu X. 1996. A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise // Institute for Computer Science, University of Munich. Proceedings of 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). P. 226–231. DOI 10.5555/3001460.3001507.

20. Hahsler M., Piekenbrock M., Doran D. 2019. dbscan: Fast densitybased clustering with R // Journal of Statistical Software. V. 91. P. 1–30.

21. Hubert M., Vandervieren E. 2008. An adjusted boxplot for skewed distributions // Computational statistics & data analysis. V. 52(12). P. 5186–5201.

22. Nadaraya E.A. 1964. On estimating regression // Theory of Probability & Its Applications. 9(1). P. 141–142.

23. Pebesma E. 2018. Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data // The R Journal. V. 10:1. P. 439–446.

24. Prants S.V., Uleysky M. Y., Budyansky M.V. 2017. Lagrangian oceanography: large-scale transport and mixing in the ocean. Springer. 273 p.

25. Schubert E., Sander J., Ester M., Kriegel H.P., Xu X. 2017. DBSCAN revisited, revisited: why and how you should (still) use DBSCAN // ACM Transactions on Database Systems (TODS). V. 42(3). P. 1–21.

26. Watson G.S. 1964. Smooth regression analysis // Sankhyā: The Indian Journal of Statistics, Series A.P. 359–372.

27. Wickham H. 2011. ggplot2 // Wiley interdisciplinary reviews: computational statistics. V. 3(2). P. 180–185.

28. Zunic J., Rosin P.L. 2004. A new convexity measure for polygons // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. V. 26(7). P. 923–934.