Створення системи комплексного моніторингу стану водного середовища Чорного моря шляхом його математичного моделювання

Автор(и)

  • О.І. Шундель Кандидат фізико-математичних наук, науковий співробітник відділу панорамних акустичних систем Державної установи «Науковий гідрофізичний центр Національної академії наук України», Київ, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-3076-9553
  • С.Г. Федосеєнков Кандидат геологічних наук, завідувач відділу панорамних акустичних систем Державної установи «Науковий гідрофізичний центр Національної академії наук України», Київ, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.32347/2411-4049.2022.1.111-120

Ключові слова:

моніторинг, прогноз, математичне моделювання, Чорне море, океанографічні параметри

Анотація

Моделювання та прогноз гідродинамічних процесів у Чорному морі з високою розрізнювальною здатністю є важливими для прибережних і шельфових зон, оскільки саме ці зони зазнають найбільшого антропогенного навантаження. Тут проходять процеси поширення та трансформації забруднюючих речовин, що потрапили в море різними шляхами, перенесення та седиментація твердих наносів річок, літодинамічні та біохімічні процеси та інше. Особливості перебігу таких процесів безпосередньо пов'язані з динамічними процесами, що розвиваються у прибережних зонах. Значним кроком уперед для океанографії північно-західної частини Чорного моря, безумовно, можна вважати створення регіональної оперативної системи прогнозу стану цієї частини морського басейну. Створення системи комплексного моніторингу стану водного середовища Чорного моря й окремих його частин шляхом математичного моделювання, разом з подальшим прогнозуванням, відповідає сучасним потребам суспільства. Це сприятиме запобіганню та своєчасному реагуванню на кризи, зумовлені природними та техногенними ризиками. Створена система вирішуватиме завдання забезпечення національної безпеки, підвищення якості життя людей, розвитку нових наукомістких галузей економіки.

Посилання

Dorofeev, V.L., & Suhih, L.I. (2016). Analysis of the variability of Black Sea hydrophysical fields between 1993 and 2012 based on the results of the reanalysis. Morskoj gidrofizičeskij žurnal, 1, 33-48 [in Russian].

Korotaev, G.K., Lishaev, P.N., Knysh, V.V. (2015). Methodology for analysis of temperature and salinity measurements of the Black Sea using dynamic altimetry. Morskoj gidrofizičeskij žurnal, 2, 26-42 [in Russian].

Site «SWEEP» (2019). Co-creating Operational and Strategic Modelling Systems to Reduce Economic and Social Impacts on Coastal Hazards: Wave modelling. Project summary. sweep.ac.uk. Retrieved 26.09.2021 from https://sweep.ac.uk/wp-content/uploads/IP-001-A4-ESummary pdf.

Apecechea, M.I., Verlaan, M., Zijl F., Le Coz, C. & Kernkamp, H. (2017). Effects of self-attraction and loadingat a regional scale: a test case for the Northwest European Shelf. Ocean Dynamics. 67(6), 729-749. Retrieved 26.09.2021 from https://link.springer.com/article/10.1007/s10236-017-1053-4.

Veeramony, J., Orzech, M.D., Edwards, K.L., Gilligan, M., Choi, J., Terrill, E. & Tony De Paolo (2014). Navy nearshoreocean prediction systems. Oceanography, 27(3), 80-91.

Site «Delft3D Open Source Community». oss.deltares.nl. Retrieved 26.09.2021 from https://oss.deltares.nl/web/delft3d/home.

Deltares. Тerms of use Delft3D Community. Retrieved 26.09.2021 from https://oss.deltares.nl/web/delft3d/terms-of-use.

Deltares. Delft3D-FLOW, User Manual: Simulation of multi-dimensional hydrodynamic flow sand transport phenomena, including sediments. Retrieved 06.10.2021 from https://content.oss.deltares.nl/delft3d/manuals/Delft3DFLOW_User_Manual pdf.

Deltares. Delft3D-WAVE, User Manual: Simulation of short-crested waves with SWAN. Retrieved 06.10.2021 from https://content.oss.deltares.nl/delft3d/manuals/Delft3D-WAVE_User_Manual pdf.

Site «E.U. Copernicus Marine Service Information». Black Sea Physics Analysis and Forecast. resources.marine.copernicus.eu Retrieved 05.11.2021 from https://resources.marine.copernicus.eu/productdetail/BLKSEA_ANALYSISFORECAST_PHY_007_001/.

GEBCO. GEBCO aims to provide the most authoritative, publicly available bathymetry data sets for the world’s oceans. Retrieved from https://www.gebco.net.

OpenGribs'. OpenGribs' Mission Statement. Retrieved from https://opengribs.org/en.

Site «NOAA». National Operational Model Archive and Distribution System (NOMADS). nomads.ncep.noaa.gov. Retrieved from https://nomads.ncep.noaa.gov/.

NOMADS. Data Transfer: NCEP GFS Forecasts (0.25 degree grid). Retrieved from http://nomads.ncep.noaa.gov/cgi-bin/filter_gfs_0p25.pl.

Site «Research Data Archive at the Computational and Information Systems Laboratory». NCEP GFS 0.25 Degree Global Forecast Grids Historical Archive. rda.ucar.edu Retrieved from https://rda.ucar.edu/datasets/ds084.1/

NOAA. NCEP Global Ocean Data Assimilation System (GODAS). Retrieved from https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/wesley/wgrib2/index.html.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-04-15

Як цитувати

Шундель, О., & Федосеєнков, С. (2022). Створення системи комплексного моніторингу стану водного середовища Чорного моря шляхом його математичного моделювання. Екологічна безпека та природокористування, 41(1), 111–120. https://doi.org/10.32347/2411-4049.2022.1.111-120

Номер

Розділ

Інформаційні ресурси та системи