Анализ внутригодовой изменчивости потоков тепла в Северной Атлантике на основе аппроксимации траекторий стохастического диффузионного процесса

Для анализа потоков тепла использованы данные наблюдений за 1979–2018 гг. в районе Северной Атлантики. Пространственно-временная изменчивость полного потока тепла моделировалась стохастическим диффузионным процессом. Коэффициенты стохастического дифференциального уравнения были оценены методами непараметрической статистики. Ранее существование и единственность решения в сильном смысле стохастического дифференциального уравнения, порожденного построенным диффузионным процессом, были доказаны при выполнении условий Колмогорова. В настоящей работе коэффициенты уравнения аппроксимировались по времени тригонометрическими полиномами, амплитуды и фазы которых зависели от значений потока. По заданному ряду длиной 40 лет с 1979 по 2018 г. были построены пространственные карты и временные кривые. Результаты показаны для 1999 и 2018 годов., а также произведен их сравнительный анализ. Численные расчеты были проведены на суперкомпьютере «Ломоносов-2» МГУ имени М.В. Ломоносова.

анализ временных рядов, климатический сезонный ход, максимальные и минимальные значения тепловых потоков и температуры внутри климатического года, аппроксимация коэффициентов стохастического дифференциального уравнения

1. Gavrikov A., Gulev S., Markina M., Tilinina N., Verezemskaya P., Barnier B., Dufour A., Zolina O., Zyulyaeva Y., Krinitskiy M., Okhlopkov I., Sokov A. RAS-NAAD: 40-yr High-Resolution North Atlantic Atmospheric Hindcast for Multipurpose Applications (New Dataset for the Regional Mesoscale Studies in the Atmosphere and the Ocean) // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2020. Vol. 59, No. 5. P. 793–817. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-19-0190.1.

2. Gorshenin A., Osipova A., Belyaev K. Stochastic analysis of air–sea heat fluxes variability in the North Atlantic in 1979–2022 based on reanalysis data. // Computers and Geosciences. 2023. Vol. 181, No. 10. 105461. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2023.105461

3. Cayan D.R. Variability of latent and sensible heat fluxes estimated using bulk formulate // Atmosphere-Ocean. 1992. Vol. 30, No 1. P. 1–42. https://doi.org/10.1080/07055900.1992.9649429

4. Parfitt R., Czaja A., Kwon Y.-O. The impact of SST resolution change in the ERA Interim reanalysis on wintertime Gulf Stream frontal air-sea interaction // Geophysical Research Letters. 2017. Vol. 44, No. 7. P. 3246–3254. https://doi.org/10.1007/s00376-020-0072-0

5. Belyaev K., Gorshenin A., Korolev V., Osipova A. Comparison of Statistical Approaches for Reconstructing Random Coefficients in the Problem of Stochastic Modeling of Air–Sea Heat Flux Increments // Mathematics. 2024. Vol. 12, No. 2. 228. https://doi.org/10.3390/math12022288

6. Simmons A., Hersbach H., Munoz-Sabater J., Nicolas J., Vamborg F., Berrisford P., de Rosnay P., Willett K., Woollen J. Low frequency variability and trends in surface air temperature and humidity from ERA5 and other datasets // ECMWF Technical Memoranda. 2021. Vol. 881. https://doi.org/10.21957/ly5vbtbfd

7. Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1977. 465 с.

8. Самарский А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1977. 656 с.