Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution

Ice pressure is characterized with significant spatial variability. Study of this variability with the help of in situ observations is rather difficult, because (1) the instrumental measurements are expensive and technically complicated, and, hence, the amount of such measurements is little, and (2)...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: S. Klyachkin V., С. Клячкин В.
Other Authors: Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18-05-60109 “Формирование и эволюция опасных ледовых явлений и ледяных образований в Арктике при современных изменениях климата”. Acknowledgments. Th
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: IGRAS 2023
Subjects:
Online Access:https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156
https://doi.org/10.31857/S2076673423010088
id ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/1156
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Ice and Snow (E-Journal)
op_collection_id ftjias
language Russian
topic the Kara and Barents Seas;numerical modeling;ice pressure;spatial resolution;scales ratio;approximation;extreme values;probability
Баренцево и Карское моря;численное моделирование;сжатие льда;пространственное разрешение;соотношение масштабов;аппроксимация;экстремальные значения;обеспеченность
spellingShingle the Kara and Barents Seas;numerical modeling;ice pressure;spatial resolution;scales ratio;approximation;extreme values;probability
Баренцево и Карское моря;численное моделирование;сжатие льда;пространственное разрешение;соотношение масштабов;аппроксимация;экстремальные значения;обеспеченность
S. Klyachkin V.
С. Клячкин В.
Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
topic_facet the Kara and Barents Seas;numerical modeling;ice pressure;spatial resolution;scales ratio;approximation;extreme values;probability
Баренцево и Карское моря;численное моделирование;сжатие льда;пространственное разрешение;соотношение масштабов;аппроксимация;экстремальные значения;обеспеченность
description Ice pressure is characterized with significant spatial variability. Study of this variability with the help of in situ observations is rather difficult, because (1) the instrumental measurements are expensive and technically complicated, and, hence, the amount of such measurements is little, and (2) the visual observations have pre-dominantly qualitative character and depend significantly on the observer’s experience. The most widely used method of obtaining the ice pressure information is model simulations. The existing ice dynamics models allow simulating the ice pressure averaged within the area of the model grid cell, which usually has the spatial size varying from 5 to 25 km, sometimes - up to 50 km. It is clear that such spatial resolution does not give the picture of local peaks of ice pressure with spatial scale much less that the size of the grid cell. The aim of the presented paper is, basing on the model results with spatial resolution from 5 to 50 km, to study the statistical correlations between the ice pressure fields with various spatial resolutions, and to evaluate the possibility of calculating the intensity and probability of ice pressure peaks with spatial scale less than the spatial resolution of the model. In order to solve this problem, the numerical dynamic-thermodynamic model of ice cover evolution developed both for the entire Arctic Ocean and for large regions (the Barents and Kara Seas), and, for more detailed spatial resolution, for some smaller basins (the Pechora Sea, the south-western Kara Sea, the Baidara Bay), was used. The ice pressure fields within the same region and the same period of time were simulated with various spatial resolutions – from 5 to 50 km. The initial ice conditions were stated with the help the AARI ice charts which cover both the entire Arctic Ocean and the specific regions mentioned above. The comparison of model results with various spatial resolutions allowed revealing moderate statistical correlation between the average ice pressure obtained from the ...
author2 Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18-05-60109 “Формирование и эволюция опасных ледовых явлений и ледяных образований в Арктике при современных изменениях климата”. Acknowledgments. Th
format Article in Journal/Newspaper
author S. Klyachkin V.
С. Клячкин В.
author_facet S. Klyachkin V.
С. Клячкин В.
author_sort S. Klyachkin V.
title Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
title_short Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
title_full Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
title_fullStr Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
title_full_unstemmed Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
title_sort estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution
publisher IGRAS
publishDate 2023
url https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156
https://doi.org/10.31857/S2076673423010088
geographic Arctic
Arctic Ocean
Kara Sea
geographic_facet Arctic
Arctic Ocean
Kara Sea
genre Annals of Glaciology
Arctic
Arctic
Arctic Ocean
Kara Sea
Pechora
Pechora Sea
The Cryosphere
genre_facet Annals of Glaciology
Arctic
Arctic
Arctic Ocean
Kara Sea
Pechora
Pechora Sea
The Cryosphere
op_source Ice and Snow; Том 63, № 1 (2023); 116-129
Лёд и Снег; Том 63, № 1 (2023); 116-129
2412-3765
2076-6734
op_relation https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156/653
Аппель И.Л., Гудкович З.М. Численное моделирование и прогноз эволюции ледяного покрова арктических морей в период таяния. СПб: Гидрометеоиздат, 1992. 143 с.
Воеводин В.А. Ветровые сжатия морских льдов и их влияние на судоходство. Дис. на соиск. уч. степ. канд. геогр. наук. Л.: ААНИИ, 1978. 212 с.
Гаврило В.П. Механические свойства морского льда. Терминология, экспериментальные характеристики // Морской лёд. СПб.: Гидрометеоиздат, 1997. С. 126–171
Гудкович З.М., Доронин Ю.П. Дрейф морских льдов. СПб.: Гидрометеоиздат, 2001. 112 с.
Гумбель Э. Статистика экстремальных значений. М.: Мир, 1965. 586 с.
Клячкин С.В., Гудкович З.М., Май Р.И., Фролов С.В. Сжатия льдов // Опасные ледовые явления для судоходства в Арктике / Ред. Е.У. Миронова. СПб.: Изд-во ААНИИ, 2010. С. 33–91.
Клячкин С.В., Гузенко Р.Б., Май Р.И. Численная модель эволюции ледяного покрова арктических морей для оперативного прогнозирования // Лёд и Снег. 2015. Т. 55. № 3. С. 83–96. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-3-83-96
Клячкин С.В., Гузенко Р.Б., Май Р.И. Статистические особенности экстремального дрейфа льда в югозападной части Карского моря, полученные по результатам модельных расчетов // Проблемы Арктики и Антарктики. 2020. № 66 (4). С. 427–445. https://doi.org/10.30758/0555-2648-2020-66-4-427-445
Николаева А.Я., Шестериков Н.П. Метод расчёта ледовых условий (на примере моря Лаптевых) // Тр. ААНИИ. 1970. Т. 292. С. 143–217.
Хейсин Д.Е., Ивченко В.О. Распространение ледовых сжатий в сплочённых льда // Океанология. 1975. Т. 15. № 5. С. 803–812.
Lemieux J.-F., Tremblay B., Plante M. Toward a method for downscaling sea ice pressure for navigation purposes // The Cryosphere. 2020. № 14. P. 3465–2020. https://doi.org/10.5194/tc-14-3465-2020
Leppäranta M. The drift of sea ice. Heidelberg. Germany. Springer-Praxis, 2005. 282 p.
Richter-Menge J.A., Elder B.C. Characteristics of pack ice stress in the Alaskan Beaufort Sea // Journ. of Geophys. Research. 1998. V. 103. № C10. P. 21817–21829.
Richter-Menge J.A., McNutt S.L. Overland J.E., Kwok R. Relating arctic pack ice stress and deformation under winter conditions // Journ. of Geophys. Research. 2002. V. 107. № C10. 8040 p. https://doi.org/10.1029/2000JC000477
Tucker W.B. III., Perovich D.K., Hopkins M.A., Hibler III W.D. On the relationship between local stresss and strains in Arctic pack ice // Annals of Glaciology. 1991. № 15. P. 265–270.
Tucker W.B. III., Perovich D.K. Stress measurements in drifting pack ice // Cold Region Science and Technology. 1992. № 20 (2). P. 119–139. https://doi.org/10.1016/0165-232X(92)90012-J
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156
doi:10.31857/S2076673423010088
op_rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , что позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Редакция журнала будет размещать принятую для публикации статью на сайте журнала до выхода её в свет (после утверждения к печати редколлегией журнала). Авторы также имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
op_doi https://doi.org/10.31857/S207667342301008810.15356/2076-6734-2015-3-83-9610.30758/0555-2648-2020-66-4-427-44510.5194/tc-14-3465-202010.1029/2000JC00047710.1016/0165-232X(92)90012-J
_version_ 1771543810594045952
spelling ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/1156 2023-07-16T03:51:52+02:00 Estimates of the statistical correlation between the extreme ice pressure patterns with various spatial resolution Оценка статистической связи между полями экстремальных сжатий морского льда с разной пространственной детализацией S. Klyachkin V. С. Клячкин В. Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18-05-60109 “Формирование и эволюция опасных ледовых явлений и ледяных образований в Арктике при современных изменениях климата”. Acknowledgments. Th 2023-04-13 application/pdf https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156 https://doi.org/10.31857/S2076673423010088 rus rus IGRAS https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156/653 Аппель И.Л., Гудкович З.М. Численное моделирование и прогноз эволюции ледяного покрова арктических морей в период таяния. СПб: Гидрометеоиздат, 1992. 143 с. Воеводин В.А. Ветровые сжатия морских льдов и их влияние на судоходство. Дис. на соиск. уч. степ. канд. геогр. наук. Л.: ААНИИ, 1978. 212 с. Гаврило В.П. Механические свойства морского льда. Терминология, экспериментальные характеристики // Морской лёд. СПб.: Гидрометеоиздат, 1997. С. 126–171 Гудкович З.М., Доронин Ю.П. Дрейф морских льдов. СПб.: Гидрометеоиздат, 2001. 112 с. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений. М.: Мир, 1965. 586 с. Клячкин С.В., Гудкович З.М., Май Р.И., Фролов С.В. Сжатия льдов // Опасные ледовые явления для судоходства в Арктике / Ред. Е.У. Миронова. СПб.: Изд-во ААНИИ, 2010. С. 33–91. Клячкин С.В., Гузенко Р.Б., Май Р.И. Численная модель эволюции ледяного покрова арктических морей для оперативного прогнозирования // Лёд и Снег. 2015. Т. 55. № 3. С. 83–96. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-3-83-96 Клячкин С.В., Гузенко Р.Б., Май Р.И. Статистические особенности экстремального дрейфа льда в югозападной части Карского моря, полученные по результатам модельных расчетов // Проблемы Арктики и Антарктики. 2020. № 66 (4). С. 427–445. https://doi.org/10.30758/0555-2648-2020-66-4-427-445 Николаева А.Я., Шестериков Н.П. Метод расчёта ледовых условий (на примере моря Лаптевых) // Тр. ААНИИ. 1970. Т. 292. С. 143–217. Хейсин Д.Е., Ивченко В.О. Распространение ледовых сжатий в сплочённых льда // Океанология. 1975. Т. 15. № 5. С. 803–812. Lemieux J.-F., Tremblay B., Plante M. Toward a method for downscaling sea ice pressure for navigation purposes // The Cryosphere. 2020. № 14. P. 3465–2020. https://doi.org/10.5194/tc-14-3465-2020 Leppäranta M. The drift of sea ice. Heidelberg. Germany. Springer-Praxis, 2005. 282 p. Richter-Menge J.A., Elder B.C. Characteristics of pack ice stress in the Alaskan Beaufort Sea // Journ. of Geophys. Research. 1998. V. 103. № C10. P. 21817–21829. Richter-Menge J.A., McNutt S.L. Overland J.E., Kwok R. Relating arctic pack ice stress and deformation under winter conditions // Journ. of Geophys. Research. 2002. V. 107. № C10. 8040 p. https://doi.org/10.1029/2000JC000477 Tucker W.B. III., Perovich D.K., Hopkins M.A., Hibler III W.D. On the relationship between local stresss and strains in Arctic pack ice // Annals of Glaciology. 1991. № 15. P. 265–270. Tucker W.B. III., Perovich D.K. Stress measurements in drifting pack ice // Cold Region Science and Technology. 1992. № 20 (2). P. 119–139. https://doi.org/10.1016/0165-232X(92)90012-J https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/1156 doi:10.31857/S2076673423010088 Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). Авторы, публикующие статьи в данном журнале, соглашаются на следующее:Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , что позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Редакция журнала будет размещать принятую для публикации статью на сайте журнала до выхода её в свет (после утверждения к печати редколлегией журнала). Авторы также имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). Ice and Snow; Том 63, № 1 (2023); 116-129 Лёд и Снег; Том 63, № 1 (2023); 116-129 2412-3765 2076-6734 the Kara and Barents Seas;numerical modeling;ice pressure;spatial resolution;scales ratio;approximation;extreme values;probability Баренцево и Карское моря;численное моделирование;сжатие льда;пространственное разрешение;соотношение масштабов;аппроксимация;экстремальные значения;обеспеченность info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2023 ftjias https://doi.org/10.31857/S207667342301008810.15356/2076-6734-2015-3-83-9610.30758/0555-2648-2020-66-4-427-44510.5194/tc-14-3465-202010.1029/2000JC00047710.1016/0165-232X(92)90012-J 2023-06-25T17:53:38Z Ice pressure is characterized with significant spatial variability. Study of this variability with the help of in situ observations is rather difficult, because (1) the instrumental measurements are expensive and technically complicated, and, hence, the amount of such measurements is little, and (2) the visual observations have pre-dominantly qualitative character and depend significantly on the observer’s experience. The most widely used method of obtaining the ice pressure information is model simulations. The existing ice dynamics models allow simulating the ice pressure averaged within the area of the model grid cell, which usually has the spatial size varying from 5 to 25 km, sometimes - up to 50 km. It is clear that such spatial resolution does not give the picture of local peaks of ice pressure with spatial scale much less that the size of the grid cell. The aim of the presented paper is, basing on the model results with spatial resolution from 5 to 50 km, to study the statistical correlations between the ice pressure fields with various spatial resolutions, and to evaluate the possibility of calculating the intensity and probability of ice pressure peaks with spatial scale less than the spatial resolution of the model. In order to solve this problem, the numerical dynamic-thermodynamic model of ice cover evolution developed both for the entire Arctic Ocean and for large regions (the Barents and Kara Seas), and, for more detailed spatial resolution, for some smaller basins (the Pechora Sea, the south-western Kara Sea, the Baidara Bay), was used. The ice pressure fields within the same region and the same period of time were simulated with various spatial resolutions – from 5 to 50 km. The initial ice conditions were stated with the help the AARI ice charts which cover both the entire Arctic Ocean and the specific regions mentioned above. The comparison of model results with various spatial resolutions allowed revealing moderate statistical correlation between the average ice pressure obtained from the ... Article in Journal/Newspaper Annals of Glaciology Arctic Arctic Arctic Ocean Kara Sea Pechora Pechora Sea The Cryosphere Ice and Snow (E-Journal) Arctic Arctic Ocean Kara Sea