Стохастическое моделирование полей сплочённости ледяного покрова для оценки условий плавания по трассе Северного морского пути

Р. И. Май; Р. Б. Гузенко; О. В. Таровик; А. Г. Топаж; А. В. Юлин

doi:10.31857/S2076673422010121

Стохастическое моделирование полей сплочённости ледяного покрова для оценки условий плавания по трассе Северного морского пути

Р. И. Май, Р. Б. Гузенко, О. В. Таровик, А. Г. Топаж, А. В. Юлин

https://doi.org/10.31857/S2076673422010121

Полный текст:

Аннотация

Описана созданная вероятностная модель пространственно-временнóй изменчивости сплочённости ледяного покрова. Временнáя связанность обеспечивается за счёт использования цепей Маркова, а пространственная – путём введения эмпирических полей вероятности. Модель учитывает синоптическую, сезонную, межгодовую и климатическую изменчивости ледяного покрова. Определение параметров стохастического генератора выполнено на основе архивных данных проекта OSI SAF. Верификация модели показала, что средняя по полю абсолютная ошибка статистических показателей сплочённости (среднее и стандартное отклонение) относительно исторических данных не превышает 1/3 балла. Автокорреляционные функции ледовитости и вариограммы отдельных полей сплочённости по модельным и фактическим данным имеют схожий вид. На основе результатов расчёта вероятностной модели полей сплочённости рассчитаны даты начала и окончания навигации судов ледового класса Arc4 между Баренцевым и Карским морями.

Ключ. слова

вероятностное моделирование, сплочённость льда, стохастический генератор ледяного покрова, ледовые условия, цепь Маркова, навигация в Арктике,

Об авторах

Р. И. Май

Крыловский государственный научный центр; Санкт-Петербургский государственный университет
Россия
Санкт-Петербург

Р. Б. Гузенко

Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт
Россия
Санкт-Петербург

О. В. Таровик

Крыловский государственный научный центр
Россия
Санкт-Петербург

А. Г. Топаж

ООО «Бюро Гиперборея»
Россия
Санкт-Петербург

А. В. Юлин

Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт
Россия
Санкт-Петербург

Список литературы

1. Richardson C.W. Stochastic simulation of daily precipitation, temperature and solar radiation // Water Resources Research. 1981. № 17. P. 182–190. doi: 10.1029/WR017i001p00182.

2. Гельфан А.Н., Морейдо В.М. Динамико-стохастическое моделирование формирования снежного покрова на Европейской территории России // Лёд и Снег. 2014. № 2 (126). C. 44–52.

3. Laslett D., Creagh C., Jennings P. A method for generating synthetic hourly solar radiation data for any location in the south west of Western Australia, in a world wide web page // Renewable Energy. 2014. V. 68. P. 87–102. doi: 10.1016/j.renene.2014.01.015.

4. Peleg N., Fatichi S., Paschalis A., Molnar P., Burlando P. An advanced stochastic weather generator for simulating 2-D high resolution climate variables // Journ. of Advances in Modeling Earth Systems. 2017. V. 9. P. 1–33. doi: 10.1002/2016MS000854.

5. Youngman B.D., Stephenson D.B. A geostatistical extreme-value framework for fast simulation of natural hazard events // Proc. of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Science. 2016. № 472 (2189). 20150855. doi: 10.1098/rspa.2015.0855.

6. Schlabing D. Frassl M.A., Eder M.M., Rinke K., Bardossy A. Use of a weather generator for simulating climate change effects on ecosystems: A case study on Lake Constance // Environmental Modelling & Software. 2014. V. 61. P. 326–338. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.06.028.

7. Dubrovsky M., Buchtele J., Zalud Z. High-frequency and low-frequency variability in stochastic daily weather generator and its effect on agricultural and hydrologic modelling // Climatic Change. 2004. V. 63 (1–2). P. 145–179. doi: 10.1023/B:CLIM.0000018504.99914.60.

8. Keller D.E., Fischer A.M., Liniger M.A., Appernzeller C., Knutti R. Testing a weather generator for downscaling climate change projections over Switzerland // Intern. Journ. of Climatology. 2016. V. 37 (2). P. 928–942. doi: 10.1002/joc.4750.

9. Ailliot P., Allard D., Monbet V., Naveau P. Stochastic weather generators: an overview of weather type models // Journ. de la Société Française de Statistique. 2015. V. 156 (1). P. 101–113.

10. Май Р.И., Таровик О.В., Топаж А.Г. Моделирование морской погоды как входного сигнала имитационных моделей транспортных и экологических систем в арктическом регионе // Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. 2018. Т. XXIX. № 3. C. 20–38. doi: 10.21513/0207-2564-2018-3-20-38.

11. Semenov M.A., Brooks R.J. Spatial interpolation of the LARS-WG stochastic weather generator in Great Britain // Climate Research. 1999. V. 11. P. 137–148. doi: 10.3354/cr011137.

12. Iwanski S., Kuchar L. Spatial generation of daily meteorological data // Acta Scientiarum Polonorum – Formatio Circumiectus. 2003. V. 2 (1). P. 113–121.

13. Khalili M., Brissette F., Leconte R. Stochastic multi-site generation of daily weather data // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2009. V. 23. № 6. P. 837–849. doi: 10.1007/s00477-008-0275-x.

14. Bergström M., Erikstad S.O., Ehlers S. A simulationbased probabilistic design method for arctic sea transport systems // Journ. of Marine Science and Appli cation. 2016. № 15. Р. 349–369. doi: 10.1007/s11804-016-1379-1.

15. Третьяков В.Ю., Фролов С.В., Сарафанов М.И. Результаты компьютерного моделирования вероятности аварийных ситуаций из-за сжатий судов дрейфующими льдами на участке Северного морского пути // Российская Арктика. 2019. № 5. С. 4–11. doi: 10.24411/2658-4255-2019-10051.

16. Topaj A., Tarovik O., Bakharev A.A. Modification of ship routing algorithms for the case of navigation in ice // Proc. of the 25th Intern. Conf. on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions (POAC-2019), Delft, The Netherlands. June 9–13. 2019. 12 p.

17. May R.I., Fedyakov V.E., Frolov S.V.,Tarovik O.V., Topaj A.G. Method for finding the optimal ship route in ice based on vector geo-algorithms // Intern. Journ. of Offshore and Polar Engineering. 2020. № 30 (1). Р. 78–85.

18. Lavergne T., Tonboe R., Lavelle J., Eastwood S. Algorithm Theoretical Basis Document for the OSI SAFGlobal Sea Ice Concentration Climate Data Record.OSI-450, OSI-430-b. Version 1.2. EUMETSAT Ocean and Sea Ice SAF High Latitude Processing Centre. 2019. 33 p.

19. Трапезников Ю.А., Чепурина М.А. Вероятностная модель ледовитости арктических морей // Вероятностный анализ и моделирование океанологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. C. 39–42.

20. Wilks D. Multisite generalization of a daily stochastic precipitation generation model // Journ. of Hydrology. 1998. № 210 (1). P. 178–191. doi: 10.1016/S0022-1694(98)00186-3.

21. Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с.

22. DolloffJ., Doucette P. The Sequential Generation of Gaussian Random Fields for Applications in the Geospatial Sciences // ISPRS. Intern. Journ. of Geo-Information. 2014. V. 3. P. 817–852. doi: 10.3390/ijgi3020817.

23. Schlather M., Malinowski A., Menck P.J., Oesting M., Strokorb K. Analysis, simulation and prediction of multivariate random fields with package RandomFields // Journ. of Statistical Software. 2015. V. 63. № 8. P. 1–25. doi: 10.18637/jss.v063.i08.

24. Правила классификации и постройки морских судов. Ч. I. Классификация. СПб.: Российский морской регистр судоходства, 2017. 60 с.

Дополнительные файлы

Для цитирования: Май Р.И., Гузенко Р.Б., Таровик О.В., Топаж А.Г., Юлин А.В. Стохастическое моделирование полей сплочённости ледяного покрова для оценки условий плавания по трассе Северного морского пути. Лёд и Снег. 2022;62(1):125-140. https://doi.org/10.31857/S2076673422010121

For citation: May R.I., Guzenko R.B., Tarovik O.V., Topaj A.G., Yulin A.V. Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route. Ice and Snow. 2022;62(1):125-140. (In Russ.) https://doi.org/10.31857/S2076673422010121

Обратные ссылки

Обратные ссылки не определены.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2076-6734 (Print)
ISSN 2412-3765 (Online)

Логин
Пароль