Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Сравнительный анализ различных баз данных в Баренцевом море

Работа №174591

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

гидрология

Объем работы55
Год сдачи2024
Стоимость4390 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
1
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 2
Глава 1. Физико-географическое описание Баренцева моря 3
1.1. Географическое расположение 3
1.2. Гидрография 5
1.3. Рельеф и геологическое строение дна 9
1.4. Климат 10
1.5. Ледовый режим 11
Глава 2. Материалы и методы исследования 13
Глава 3. Сравнительный анализ прогностической модели HYCOM с
натурными данными в Кольском заливе 15
3.1. Материалы и методы 15
3.2. Результаты сравнения 16
3.3. Выводы 22
Глава 4. Сравнительный анализ прогностической модели HYCOM с
натурными данными в Баренцевом море 23
4.1. Материалы и методы 23
4.2. Анализ разрезов 25
4.3. Анализ распределения коэффициентов корреляции 39
4.4. Квантильный анализ 44
4.5. Анализ распределения среднеквадратичной ошибки 48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
Список используемых источников 53

В настоящее время в океанологии весьма распространены различные системы прогностического моделирования, они значительно облегчают обработку данных и во многих случаях могут заменить натурные наблюдения, что в свою очередь, может сделать более доступным многие исследования. Однако при расчетах какой-либо модели учитываются не все физические процессы, как в океане, так и на суше, из-за чего данные о стратификации водных масс могут не совпадать с реальностью. Таким образом, возникает необходимость оценки, насколько хорошо конкретная модель реанализа отражает действительность.
Целью данной работы является выполнение сравнительного анализа прогностической модели реанализа HYCOM с натурными данными в акватории Баренцева моря.
Для достижения цели решались следующие задачи:
1. Изучить физико-географические и гидрометеорологические условия формирования вод Баренцева моря;
2. Сформировать базы данных экспедиционных наблюдений и соответствующих данных реанализа HYCOM;
3. Выполнить сравнительный анализ двух наборов данных на основе визуального и статистического анализов.
Результаты работы были апробированы на конференциях:
1. Конференция Студенческого Научного Общества (СНО) Института гидрологии и океанологии РГГМУ (Санкт-Петербург, 20-21 апреля 2023);
2. XII Международная научно-практическая конференция «Морские исследования и образование» (MARESEDU-2024) (Москва, 23-27 октября 2024);


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Соответствие значений прогностических данных модели HYCOM натурным измерениям не выполняется в частных случаях, что подтверждается значимыми расхождениями показателей при сравнительном анализе двух совокупностей по среднеквадратичной ошибке, коэффициенту корреляции и квантильному анализу.
Замечено, что максимальные несоответствия по солености, в основном наблюдаются на станциях расположенных под влиянием речного плюма вблизи Кольского залива на первом разрезе, что подтвердилось значимыми завышенными ошибками модели в слое воды до 70 метров, из чего следует вывод, что прогностическая модель не учитывает короткопериодные аномальные физические процессы влияющие на прибрежную акваторию. Также значимые заниженные ошибки модели по солености, можно наблюдать на севере первого разреза и почти на всех станциях разреза 2,3 и 4, что говорит о том, что модель HYCOM плохо описывает конвективные процессы проходящие близ ледовой кромки. В случаях с температурой не было выявлено значимых ошибок, однако практически все они имеют большой разброс по квантильному анализу, особенно после глубин в 50 метров, это связано с тем, что модель неточно выделяет фронтальную зону, в основном, всегда сглаживая основные распределения характеристик по температуре и солености.
Таким образом, в прибрежной зоне качество прогнозируемых данных модели HYCOM достаточно низкое, что связано с множеством непредсказуемых локальных процессов, таких как паводки, стоки мелких рек, резкое таяния снега и льда. Данная модель не может учесть вышеперечисленные мелкомасштабные процессы. Однако когда моделирование переносится в открытые акватории, где физические
процессы более предсказуемы, из-за значительно больших масштабов, данные модели значительно точнее описывают натурные измерения.



1. Лебедев С.А., Костяной А.Г., Попов С.К.. Спутниковая альтиметрия Баренцева моря / Система Баренцева моря: сборник.- М., ООО "Издательство ГЕОС", 2021.- С.194-212
2. Баренцево море / Кольская энциклопедия. В 5 т. Т. 1. А-Д / гл. ред. А.А. Киселёв.— СПб.: ИС; Апатиты: КНЦ РАН, 2008.- 600 с.
3. Деев М.Г. Баренцево море / Большая российская энциклопедиями Большая российская энциклопедия, 2004—2017.
4. Учёные провели гидрологические измерения в самой глубокой
точке Баренцева моря / Русское географическое общество.— [Электронный ресурс].- URL: https://rgo.ru/activity/redaction/news/uchyenye-proveli-
gidrologicheskie-izmereniya-v-samoy-glubokoy-tochke-barentseva-morya/?ysclid=lxage7gttn14820511 (дата обращения: 11.05.2024).
5. Течения в Баренцевом море // ЕСИМО:[сайт]. — URL: http://esimo.oceanography.ru/esp1/index.php?sea_code=5§ion=6&menu_code=2 659 (дата обращения: 13.05.2024).
6. Терзиева Ф.С., Гирдюк Г.В., Зыкова Г.Г., Дженюк С.Л. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Том 1. Баренцево море. Гидрометеорологические условия. - Л.: Гидрометеоиздат, 1990.- 280 с.
7. Ожигин В.К., Ившин В.А., Трофимов А.Г., Карсаков А.Л.,
Анциферов М.Ю. Воды Баренцева моря: структура, циркуляция,
изменчивость. - Мурманск: ПИНРО, 2016. - 260 с.
8. Прогностическая модель HYCOM. — [Электронный ресурс].-URL:
https://www.hycom.org/dataserver/gofs-3pt1/reanalysis (дат обращения
12.05.2024).
9. Обзорные ледовые карты СЛО / ЕСИМО: ААНИИ. - [Электронный ресурс].- URL: http://old. aari.ru/odata/_d0015 .php?lang=0&mod=1 &yy=2023(дата обращения 10.052024).
10. CTD-зонд 90 (M, Мс)/ ИТЕРА.- [Электронный ресурс] - URL: https://www. itera. spb.ru/katalog/gidrologicheskoe-i-okeanograficheskoe-oborudovanie/ctd-i-mss-zondy/ctd-zond-ctd90-m-ms?ysclid=lxahtou8zq108318319 (дата обращения 17.052024).
11. Model output HYCOM gofs3.1 hycom GLBy0.08 a0 ts3z / APDRC:
easier access to scientific data.- [Electronic data].- URL:
http://apdrc.soest.hawaii.edu/erddap/griddap/hawaii_soest_c42a_7066_9271.html(дата обращения 14.05.2024).
12. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников.- М.:ФИЗМАТЛИТ, 2006.- 816 с.
13. PAST4.13.- [Electronic resource]. - URL:
https://www.nhm.uio.no/english/research/resources/past/(дата обращения 09.09.2023).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ