Influence of new snow on growth and melting of sea ice

Numerical experiments were carried out using the thermodynamic model with the aim to optimize choice of parameterization of the density of fresh snow, its albedo, and thermal conductivity coefficient in order to reproduce the seasonal evolution of ice thickness in the North-Eastern part of the Sea o...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Ice and Snow
Main Authors: D. Zavyalov D., T. Solomakha A., Д. Завьялов Д., Т. Соломаха А.
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: IGRAS 2019
Subjects:
Online Access:https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545
https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1-103-111
id ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/545
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Ice and Snow (E-Journal)
op_collection_id ftjias
language Russian
topic Azov Sea;ice thickness;sea ice models;snow parameterization;thermodynamics
Азовское море;модели морского льда;параметризация снега;термодинамика;толщина льда
spellingShingle Azov Sea;ice thickness;sea ice models;snow parameterization;thermodynamics
Азовское море;модели морского льда;параметризация снега;термодинамика;толщина льда
D. Zavyalov D.
T. Solomakha A.
Д. Завьялов Д.
Т. Соломаха А.
Influence of new snow on growth and melting of sea ice
topic_facet Azov Sea;ice thickness;sea ice models;snow parameterization;thermodynamics
Азовское море;модели морского льда;параметризация снега;термодинамика;толщина льда
description Numerical experiments were carried out using the thermodynamic model with the aim to optimize choice of parameterization of the density of fresh snow, its albedo, and thermal conductivity coefficient in order to reproduce the seasonal evolution of ice thickness in the North-Eastern part of the Sea of Azov. The simulation results were compared with each other as well as with the observations obtained at the costal station of the Southern Scientific Center of the Russian Academy of Sciences in the Taganrog Bay. It is shown that small differences in the schemes of parameterization of physical and thermal properties of snow and ice cover may result in significant scatter in the simulation results. To assess the quality of the forecasting of the seasonal course of the ice thickness, the standard deviation of the calculated ice thickness from the average value for the period of measuring ice thickness, the standard deviation, the correlation coefficient, and the verification of the forecast were determined. Based on the analysis of these parameters, the optimal configuration of the snow layer parameters is proposed, which allows adequate reproducing of the seasonal thermal dynamics of the sea ice thickness. For the conditions of winter 2010/2011 the most close values of calculated ice thickness to results of the measurements in the North-Eastern part of the Taganrog Bay were obtained by determining the dependence of the density of fresh snow on the temperature in the near-surface layer of the atmosphere by the algorithm CLASS, albedo of the snow surface - by the scheme EHAM5, and the coefficient of thermal conductivity of snow – by the formulas of N.I. Osokin or M. Janson. На основе термодинамической модели выполнены численные эксперименты с целью оптимального выбора параметризации плотности свежевыпавшего снега, его альбедо и коэффициента теплопроводности для воспроизведения сезонной эволюции толщины льда в северо-восточной части Азовского моря. Результаты моделирования сравнивались между собой и с данными ...
format Article in Journal/Newspaper
author D. Zavyalov D.
T. Solomakha A.
Д. Завьялов Д.
Т. Соломаха А.
author_facet D. Zavyalov D.
T. Solomakha A.
Д. Завьялов Д.
Т. Соломаха А.
author_sort D. Zavyalov D.
title Influence of new snow on growth and melting of sea ice
title_short Influence of new snow on growth and melting of sea ice
title_full Influence of new snow on growth and melting of sea ice
title_fullStr Influence of new snow on growth and melting of sea ice
title_full_unstemmed Influence of new snow on growth and melting of sea ice
title_sort influence of new snow on growth and melting of sea ice
publisher IGRAS
publishDate 2019
url https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545
https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1-103-111
genre Annals of Glaciology
Sea ice
genre_facet Annals of Glaciology
Sea ice
op_source Ice and Snow; Том 59, № 1 (2019); 103-111
Лёд и Снег; Том 59, № 1 (2019); 103-111
2412-3765
2076-6734
10.15356/2076-6734-2019-1
op_relation https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545/306
Bartlett P.A, MacKay M.D., Verseghy D.L. Modified Snow Algorithms in the Canadian Land Surface Scheme: Model Runs and Sensitivity Analysis at Three Boreal Forest Stands // Canadian Meteorological and Oceanographic Society, Atmosphere–Ocean. 2006. V. 43. № 3. P. 207–222.
Электронный ресурс: http://www.cosmo-model.org/content/model/documentation/core/cosmoPhysParamtr.pdf. Doms G., Fӧerstner J., Heise E., Herzog H.‑J, Mironov D., Raschendorfer M., Reinhardt T., Ritter B., Schrodin R., Schulz J.‑P., Vogel G. A description of the Nonhydrostatic Regional COSMO Model. Part 2: Physical parameterization. 2011. 154 p.
Semmler T., Cheng B., Yang Y., Rontu L. Snow and ice on Bear Lake (Alaska) – sensitivity experiments with two lake ice models // Tellus A. 2012, 64. P. 1–14. doi:10.3402/tellusa.v64i0.17339.
Назинцев Ю.Л., Панов В.В. Фазовый состав и теплофизические характеристики морского льда. СПб.: Гидрометеоиздат, 2000. 83 с.
Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чернов Р.А. Коэффициент теплопроводности снега и его изменчивость // Криосфера Земли. 2017. Т. XXI. № 3. С. 60–68.
Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // Journ. of Glaciology. 1997. V. 43. № 143. P. 26–41.
Электронный ресурс: http://www.ccsm.ucar.edu/models/ice-csim4. Brieglieb B.P., Bitz C.M., Hunke T.C., Limpscomb W.H., Schramm J.L. Description of the Community Climate system model version 2: Sea ice model. 2002. National Center for Atmospheric Research.
Roeckner E., Arpe K., Bengtsson L., Christoph M., Claussen M., Dümeni L., Esch M., Giorgetta M., Schlese U., Schulzweida U. The atmospheric general circulation model ECHAM‑4: model description and simulation of present-day climate // Max-Planck Institute for Meteorology Report. № 218. Hamburg, Germany, 1996. 90 p.
Roeckner E., Bäuml G., Bonaventura L., Brokopf R., Esch M., Giorgetta M., Hagemann S., Kirchner I., Kornblueh L., Manzini E., Rhodin A., Schlese U., Schulzweida U., Tompkins A. The atmospheric general circulation model ECHAM‑5: model description // Max-Planck Institute for Meteorology Report. № 349. Hamburg, Germany, 2003. 140 p.
Рубинштейн К.Г., Громов С.С., Золоева М.В. Динамическая классификация снежного покрова // Вычислительные технологии. 2006. T. 11. № S7. С. 31–37.
Матишов Г.Г, Чикин А.Л., Дашкевич Л.В., Кулыгин В.В., Чикина Л.Г. Ледовый режим Азовского моря и климат в начале XXI века // ДАН. 2014. Т. 457. № 5. С. 604–607. doi:10.7868/S0869565214230200.
Maykut G.A., Untersteiner N. Some results from a time-dependent thermodynamic model of sea ice // Journ. of Geophys. Research. 1971. 76. Is. 6 (6). P. 1550–1575. doi:10.1029/JC076i006p01550.
Semtner A.J. A model for the thermodynamic growth of sea ice in numerical investigations of climate // Journ. of Physical Oceanography. 1976. V. 6. № 3. P. 379–389.
Букатов А.Е., Завьялов Д.Д., Соломаха Т.А. Термическая эволюция морского льда в Таманском и Динском заливах // Морской гидрофизический журнал. 2017. № 5. С. 21–34.
Lecomte O., Fichefet T., Vancoppenolle M., Nicolaus M. A new snow thermodynamic scheme for large-scale sea-ice models // Annals of Glaciology. 2011. № 52 (57). P. 337–346.
Чижов А.Н. Формирование ледяного покрова и пространственное распределение его толщины. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 126 с.
Kallos G., Nickovic S., Papadopoulos A., Jovic D., Kakaliagou O., Misirlis N., Boukas L., Mimikou N., Sakellaridis G., Papageorgiou J., Anadranistakis E., Manousakis M. The regional weather forecasting system SKIRON: An overview. Proc. of the International Symposium on Regional Weather Prediction on Parallel Computer Environments, 15–17 October 1997, Athens, Greece, P. 109–122.
Кузьмин П.П. Физические свойства снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1957. 179 с.
Балобаев В.Т. Геотермия мерзлой зоны литосферы севера Азии. Новосибирск: Наука, 1991. 194 с.
Павлов А.В. Мониторинг криолитозоны. Новосибирск: Академическое изд-во «ГЕО», 2008. 229 с.
Наставление по службе прогнозов. Раздел 3. Ч. III. Служба морских гидрологических прогнозов. М.: ТРИАДА ЛТД, 2011. 189 c.
Электронный ресурс: http://193.7.160.230/web/esimo/azov/ice. Единая государственная система информации об обстановке в мировом океане.
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545
doi:10.15356/2076-6734-2019-1-103-111
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_rightsnorm CC-BY
op_doi https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1-103-111
https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1
https://doi.org/10.3402/tellusa.v64i0.17339
https://doi.org/10.7868/S0869565214230200
https://doi.org/10.1029/JC076i006p01550
container_title Ice and Snow
container_volume 59
container_issue 1
container_start_page 103
op_container_end_page 111
_version_ 1766003708845359104
spelling ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/545 2023-05-15T13:29:51+02:00 Influence of new snow on growth and melting of sea ice Влияние свежевыпавшего снега на нарастание и таяние морского льда D. Zavyalov D. T. Solomakha A. Д. Завьялов Д. Т. Соломаха А. 2019-03-20 application/pdf https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1-103-111 rus rus IGRAS https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545/306 Bartlett P.A, MacKay M.D., Verseghy D.L. Modified Snow Algorithms in the Canadian Land Surface Scheme: Model Runs and Sensitivity Analysis at Three Boreal Forest Stands // Canadian Meteorological and Oceanographic Society, Atmosphere–Ocean. 2006. V. 43. № 3. P. 207–222. Электронный ресурс: http://www.cosmo-model.org/content/model/documentation/core/cosmoPhysParamtr.pdf. Doms G., Fӧerstner J., Heise E., Herzog H.‑J, Mironov D., Raschendorfer M., Reinhardt T., Ritter B., Schrodin R., Schulz J.‑P., Vogel G. A description of the Nonhydrostatic Regional COSMO Model. Part 2: Physical parameterization. 2011. 154 p. Semmler T., Cheng B., Yang Y., Rontu L. Snow and ice on Bear Lake (Alaska) – sensitivity experiments with two lake ice models // Tellus A. 2012, 64. P. 1–14. doi:10.3402/tellusa.v64i0.17339. Назинцев Ю.Л., Панов В.В. Фазовый состав и теплофизические характеристики морского льда. СПб.: Гидрометеоиздат, 2000. 83 с. Осокин Н.И., Сосновский А.В., Чернов Р.А. Коэффициент теплопроводности снега и его изменчивость // Криосфера Земли. 2017. Т. XXI. № 3. С. 60–68. Sturm M., Holmgren J., Konig M., Morris K. The thermal conductivity of seasonal snow // Journ. of Glaciology. 1997. V. 43. № 143. P. 26–41. Электронный ресурс: http://www.ccsm.ucar.edu/models/ice-csim4. Brieglieb B.P., Bitz C.M., Hunke T.C., Limpscomb W.H., Schramm J.L. Description of the Community Climate system model version 2: Sea ice model. 2002. National Center for Atmospheric Research. Roeckner E., Arpe K., Bengtsson L., Christoph M., Claussen M., Dümeni L., Esch M., Giorgetta M., Schlese U., Schulzweida U. The atmospheric general circulation model ECHAM‑4: model description and simulation of present-day climate // Max-Planck Institute for Meteorology Report. № 218. Hamburg, Germany, 1996. 90 p. Roeckner E., Bäuml G., Bonaventura L., Brokopf R., Esch M., Giorgetta M., Hagemann S., Kirchner I., Kornblueh L., Manzini E., Rhodin A., Schlese U., Schulzweida U., Tompkins A. The atmospheric general circulation model ECHAM‑5: model description // Max-Planck Institute for Meteorology Report. № 349. Hamburg, Germany, 2003. 140 p. Рубинштейн К.Г., Громов С.С., Золоева М.В. Динамическая классификация снежного покрова // Вычислительные технологии. 2006. T. 11. № S7. С. 31–37. Матишов Г.Г, Чикин А.Л., Дашкевич Л.В., Кулыгин В.В., Чикина Л.Г. Ледовый режим Азовского моря и климат в начале XXI века // ДАН. 2014. Т. 457. № 5. С. 604–607. doi:10.7868/S0869565214230200. Maykut G.A., Untersteiner N. Some results from a time-dependent thermodynamic model of sea ice // Journ. of Geophys. Research. 1971. 76. Is. 6 (6). P. 1550–1575. doi:10.1029/JC076i006p01550. Semtner A.J. A model for the thermodynamic growth of sea ice in numerical investigations of climate // Journ. of Physical Oceanography. 1976. V. 6. № 3. P. 379–389. Букатов А.Е., Завьялов Д.Д., Соломаха Т.А. Термическая эволюция морского льда в Таманском и Динском заливах // Морской гидрофизический журнал. 2017. № 5. С. 21–34. Lecomte O., Fichefet T., Vancoppenolle M., Nicolaus M. A new snow thermodynamic scheme for large-scale sea-ice models // Annals of Glaciology. 2011. № 52 (57). P. 337–346. Чижов А.Н. Формирование ледяного покрова и пространственное распределение его толщины. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 126 с. Kallos G., Nickovic S., Papadopoulos A., Jovic D., Kakaliagou O., Misirlis N., Boukas L., Mimikou N., Sakellaridis G., Papageorgiou J., Anadranistakis E., Manousakis M. The regional weather forecasting system SKIRON: An overview. Proc. of the International Symposium on Regional Weather Prediction on Parallel Computer Environments, 15–17 October 1997, Athens, Greece, P. 109–122. Кузьмин П.П. Физические свойства снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1957. 179 с. Балобаев В.Т. Геотермия мерзлой зоны литосферы севера Азии. Новосибирск: Наука, 1991. 194 с. Павлов А.В. Мониторинг криолитозоны. Новосибирск: Академическое изд-во «ГЕО», 2008. 229 с. Наставление по службе прогнозов. Раздел 3. Ч. III. Служба морских гидрологических прогнозов. М.: ТРИАДА ЛТД, 2011. 189 c. Электронный ресурс: http://193.7.160.230/web/esimo/azov/ice. Единая государственная система информации об обстановке в мировом океане. https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/545 doi:10.15356/2076-6734-2019-1-103-111 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). CC-BY Ice and Snow; Том 59, № 1 (2019); 103-111 Лёд и Снег; Том 59, № 1 (2019); 103-111 2412-3765 2076-6734 10.15356/2076-6734-2019-1 Azov Sea;ice thickness;sea ice models;snow parameterization;thermodynamics Азовское море;модели морского льда;параметризация снега;термодинамика;толщина льда info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2019 ftjias https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1-103-111 https://doi.org/10.15356/2076-6734-2019-1 https://doi.org/10.3402/tellusa.v64i0.17339 https://doi.org/10.7868/S0869565214230200 https://doi.org/10.1029/JC076i006p01550 2022-12-20T13:30:09Z Numerical experiments were carried out using the thermodynamic model with the aim to optimize choice of parameterization of the density of fresh snow, its albedo, and thermal conductivity coefficient in order to reproduce the seasonal evolution of ice thickness in the North-Eastern part of the Sea of Azov. The simulation results were compared with each other as well as with the observations obtained at the costal station of the Southern Scientific Center of the Russian Academy of Sciences in the Taganrog Bay. It is shown that small differences in the schemes of parameterization of physical and thermal properties of snow and ice cover may result in significant scatter in the simulation results. To assess the quality of the forecasting of the seasonal course of the ice thickness, the standard deviation of the calculated ice thickness from the average value for the period of measuring ice thickness, the standard deviation, the correlation coefficient, and the verification of the forecast were determined. Based on the analysis of these parameters, the optimal configuration of the snow layer parameters is proposed, which allows adequate reproducing of the seasonal thermal dynamics of the sea ice thickness. For the conditions of winter 2010/2011 the most close values of calculated ice thickness to results of the measurements in the North-Eastern part of the Taganrog Bay were obtained by determining the dependence of the density of fresh snow on the temperature in the near-surface layer of the atmosphere by the algorithm CLASS, albedo of the snow surface - by the scheme EHAM5, and the coefficient of thermal conductivity of snow – by the formulas of N.I. Osokin or M. Janson. На основе термодинамической модели выполнены численные эксперименты с целью оптимального выбора параметризации плотности свежевыпавшего снега, его альбедо и коэффициента теплопроводности для воспроизведения сезонной эволюции толщины льда в северо-восточной части Азовского моря. Результаты моделирования сравнивались между собой и с данными ... Article in Journal/Newspaper Annals of Glaciology Sea ice Ice and Snow (E-Journal) Ice and Snow 59 1 103 111