Совместный семинар ИФА РАН и Гидрометцентра России 29 апреля 14:00

29 апреля (вторник) в 14:00 в конференц-зале ИФА им. А.М. Обухова РАН (Москва, Пыжевский пер. 3,стр.1) состоится 5-ый совместный семинар ИФА РАН и Гидрометцентра России, на котором будет представлен доклад Николая Геннадьевича Яковлева, д.ф.-м.н., доцента, в.н.с. Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука (ИВМ) РАН «Моделирование гидротермодинамики вод и динамики морского льда Северного Ледовитого океана: многомасштабная физика и численное моделирование».

Аннотация доклада:

Северный Ледовитый океан (СЛО) является одним из наименее изученных регионов мира из-за своего географического положения. Сеть наблюдений по-прежнему скудна, особенно в глубоководных районах океана. Изменение климата приводит к структурной перестройке полярной климатической системы. Вот почему сложные численные модели, построенные на основе первых физических принципов, имеют огромное значение для диагностики, мониторинга и прогнозирования процессов в СЛО.

Опыт международной деятельности по моделированию СЛО показывает, что многие из проблем, сформулированных более 25 лет назад, все еще остаются на повестке дня, несмотря на впечатляющее улучшение пространственного разрешения современных моделей океана и улучшение физических параметризаций. Это может быть связано со сложной нелинейной физикой полярного океана, морского льда и подледного пограничного слоя.

Будут рассмотрены основные особенности гидротермодинамики Северного Ледовитого океана, динамики морского льда и неоднородного пограничного слоя подо льдом. Существенные особенности динамки СЛО: струйные течения на склонах континентов, специфическая стратификация, склоновая и глубокая конвекции, дифференциальная диффузия. Важной особенностью является малый радиус деформации Россби, наблюдаемые мезомасштабные вихри, по размерам совпадающие с вихрями геострофическими, слабые внешние и внутренние приливы и подледная турбулентность.

Особое внимание будет уделено проблеме корректного отображения физики океана и льда на численные методы и параметризации при улучшении пространственного разрешения численной модели.