Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route

Article describes a probabilistic model (stochastic generator) of spatial-temporal variability of sea ice concentration. Values of the ice concentration are generated at the nodes of the spatial grid with 10 km resolution; the model time step is one day. The change in ice concentration with time (te...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Ice and Snow
Main Authors: R. May I., R. Guzenko B., O. Tarovik V., A. Topaj G., A. Yulin V., Р. Май И., Р. Гузенко Б., О. Таровик В., А. Топаж Г., А. Юлин В.
Other Authors: The study is supported by the Russian Science Foundation (Project № 17-79-20162)., Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 17-79-20162).
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: IGRAS 2022
Subjects:
Online Access:https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955
https://doi.org/10.31857/S2076673422010121
id ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/955
record_format openpolar
institution Open Polar
collection Ice and Snow (E-Journal)
op_collection_id ftjias
language Russian
topic ice concentration;sea ice generator;stochastic modeling;ice conditions;Markov chain;Arctic navigation
вероятностное моделирование;сплочённость льда;стохастический генератор ледяного покрова;ледовые условия;цепь Маркова;навигация в Арктике
spellingShingle ice concentration;sea ice generator;stochastic modeling;ice conditions;Markov chain;Arctic navigation
вероятностное моделирование;сплочённость льда;стохастический генератор ледяного покрова;ледовые условия;цепь Маркова;навигация в Арктике
R. May I.
R. Guzenko B.
O. Tarovik V.
A. Topaj G.
A. Yulin V.
Р. Май И.
Р. Гузенко Б.
О. Таровик В.
А. Топаж Г.
А. Юлин В.
Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route
topic_facet ice concentration;sea ice generator;stochastic modeling;ice conditions;Markov chain;Arctic navigation
вероятностное моделирование;сплочённость льда;стохастический генератор ледяного покрова;ледовые условия;цепь Маркова;навигация в Арктике
description Article describes a probabilistic model (stochastic generator) of spatial-temporal variability of sea ice concentration. Values of the ice concentration are generated at the nodes of the spatial grid with 10 km resolution; the model time step is one day. The change in ice concentration with time (temporal variability) is modeled on the basis of a matrix of transient probabilities (discrete Markov chain), each row of which is a distribution function of the conditional probability of changes in the ice concentration. Spatial variability is determined by empirical probability fields, with which the observed changes in fields of the ice concentration are associated with known conditional probability distribution functions. To identify the parameters of the stochastic generator, satellite data from the OSI SAF project for the period 1987–2019 were used. The generator takes into account seasonal, interannual and climatic variability. Interannual and climatic variability are determined on the basis of a stochastic model of changes in the types of ice coverage. In order to verify the developed stochastic generator, we compared the statistical indicators of observed and calculated ice fields. The results showed that the fieldaverage absolute error of statistical characteristics of the ice concentration (mean and standard deviation) does not exceed 3.3%. The discrepancy between the correlation intervals of ice coverage calculated from the model and measured ice concentration fields does not exceed 2 days. The variograms of the modeled and observed fields have a similar form and close values. As an example, we determined the duration of navigation of Arc4 ice class ships between the Barents and Kara Seas using synthetic fields of the ice concentration reproduced by the stochastic generator. Описана созданная вероятностная модель пространственно-временнóй изменчивости сплочённости ледяного покрова. Временнáя связанность обеспечивается за счёт использования цепей Маркова, а пространственная – путём введения эмпирических ...
author2 The study is supported by the Russian Science Foundation (Project № 17-79-20162).
Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 17-79-20162).
format Article in Journal/Newspaper
author R. May I.
R. Guzenko B.
O. Tarovik V.
A. Topaj G.
A. Yulin V.
Р. Май И.
Р. Гузенко Б.
О. Таровик В.
А. Топаж Г.
А. Юлин В.
author_facet R. May I.
R. Guzenko B.
O. Tarovik V.
A. Topaj G.
A. Yulin V.
Р. Май И.
Р. Гузенко Б.
О. Таровик В.
А. Топаж Г.
А. Юлин В.
author_sort R. May I.
title Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route
title_short Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route
title_full Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route
title_fullStr Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route
title_full_unstemmed Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route
title_sort stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the northern sea route
publisher IGRAS
publishDate 2022
url https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955
https://doi.org/10.31857/S2076673422010121
geographic Arctic
geographic_facet Arctic
genre Arctic
Arctic
Northern Sea Route
Sea ice
genre_facet Arctic
Arctic
Northern Sea Route
Sea ice
op_source Ice and Snow; Том 62, № 1 (2022); 125-140
Лёд и Снег; Том 62, № 1 (2022); 125-140
2412-3765
2076-6734
op_relation https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955/605
Richardson C.W. Stochastic simulation of daily precipitation, temperature and solar radiation // Water Resources Research. 1981. № 17. P. 182–190. doi:10.1029/WR017i001p00182.
Гельфан А.Н., Морейдо В.М. Динамико-стохастическое моделирование формирования снежного покрова на Европейской территории России // Лёд и Снег. 2014. № 2 (126). C. 44–52.
Laslett D., Creagh C., Jennings P. A method for generating synthetic hourly solar radiation data for any location in the south west of Western Australia, in a world wide web page // Renewable Energy. 2014. V. 68. P. 87–102. doi:10.1016/j.renene.2014.01.015.
Peleg N., Fatichi S., Paschalis A., Molnar P., Burlando P. An advanced stochastic weather generator for simulating 2-D high resolution climate variables // Journ. of Advances in Modeling Earth Systems. 2017. V. 9. P. 1–33. doi:10.1002/2016MS000854.
Youngman B.D., Stephenson D.B. A geostatistical extreme-value framework for fast simulation of natural hazard events // Proc. of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Science. 2016. № 472 (2189). 20150855. doi:10.1098/rspa.2015.0855.
Schlabing D. Frassl M.A., Eder M.M., Rinke K., Bardossy A. Use of a weather generator for simulating climate change effects on ecosystems: A case study on Lake Constance // Environmental Modelling & Software. 2014. V. 61. P. 326–338. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.06.028.
Dubrovsky M., Buchtele J., Zalud Z. High-frequency and low-frequency variability in stochastic daily weather generator and its effect on agricultural and hydrologic modelling // Climatic Change. 2004. V. 63 (1–2). P. 145–179. doi:10.1023/B:CLIM.0000018504.99914.60.
Keller D.E., Fischer A.M., Liniger M.A., Appernzeller C., Knutti R. Testing a weather generator for downscaling climate change projections over Switzerland // Intern. Journ. of Climatology. 2016. V. 37 (2). P. 928–942. doi:10.1002/joc.4750.
Ailliot P., Allard D., Monbet V., Naveau P. Stochastic weather generators: an overview of weather type models // Journ. de la Société Française de Statistique. 2015. V. 156 (1). P. 101–113.
Май Р.И., Таровик О.В., Топаж А.Г. Моделирование морской погоды как входного сигнала имитационных моделей транспортных и экологических систем в арктическом регионе // Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. 2018. Т. XXIX. № 3. C. 20–38. doi:10.21513/0207-2564-2018-3-20-38.
Semenov M.A., Brooks R.J. Spatial interpolation of the LARS-WG stochastic weather generator in Great Britain // Climate Research. 1999. V. 11. P. 137–148. doi:10.3354/cr011137.
Iwanski S., Kuchar L. Spatial generation of daily meteorological data // Acta Scientiarum Polonorum – Formatio Circumiectus. 2003. V. 2 (1). P. 113–121.
Khalili M., Brissette F., Leconte R. Stochastic multi-site generation of daily weather data // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2009. V. 23. № 6. P. 837–849. doi:10.1007/s00477-008-0275-x.
Bergström M., Erikstad S.O., Ehlers S. A simulationbased probabilistic design method for arctic sea transport systems // Journ. of Marine Science and Appli cation. 2016. № 15. Р. 349–369. doi:10.1007/s11804-016-1379-1.
Третьяков В.Ю., Фролов С.В., Сарафанов М.И. Результаты компьютерного моделирования вероятности аварийных ситуаций из-за сжатий судов дрейфующими льдами на участке Северного морского пути // Российская Арктика. 2019. № 5. С. 4–11. doi:10.24411/2658-4255-2019-10051.
Topaj A., Tarovik O., Bakharev A.A. Modification of ship routing algorithms for the case of navigation in ice // Proc. of the 25th Intern. Conf. on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions (POAC-2019), Delft, The Netherlands. June 9–13. 2019. 12 p.
May R.I., Fedyakov V.E., Frolov S.V.,Tarovik O.V., Topaj A.G. Method for finding the optimal ship route in ice based on vector geo-algorithms // Intern. Journ. of Offshore and Polar Engineering. 2020. № 30 (1). Р. 78–85.
Lavergne T., Tonboe R., Lavelle J., Eastwood S. Algorithm Theoretical Basis Document for the OSI SAFGlobal Sea Ice Concentration Climate Data Record.OSI-450, OSI-430-b. Version 1.2. EUMETSAT Ocean and Sea Ice SAF High Latitude Processing Centre. 2019. 33 p.
Трапезников Ю.А., Чепурина М.А. Вероятностная модель ледовитости арктических морей // Вероятностный анализ и моделирование океанологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. C. 39–42.
Wilks D. Multisite generalization of a daily stochastic precipitation generation model // Journ. of Hydrology. 1998. № 210 (1). P. 178–191. doi:10.1016/S0022-1694(98)00186-3.
Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с.
DolloffJ., Doucette P. The Sequential Generation of Gaussian Random Fields for Applications in the Geospatial Sciences // ISPRS. Intern. Journ. of Geo-Information. 2014. V. 3. P. 817–852. doi:10.3390/ijgi3020817.
Schlather M., Malinowski A., Menck P.J., Oesting M., Strokorb K. Analysis, simulation and prediction of multivariate random fields with package RandomFields // Journ. of Statistical Software. 2015. V. 63. № 8. P. 1–25. doi:10.18637/jss.v063.i08.
Правила классификации и постройки морских судов. Ч. I. Классификация. СПб.: Российский морской регистр судоходства, 2017. 60 с.
https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955
doi:10.31857/S2076673422010121
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/10.31857/S2076673422010121
https://doi.org/10.1029/WR017i001p00182
https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.01.015
https://doi.org/10.1002/2016MS000854
https://doi.org/10.1098/rspa.2015.0855
https://doi.org/10.1023/B:CLIM.0000018504
container_title Ice and Snow
container_volume 62
container_issue 1
container_start_page 125
op_container_end_page 140
_version_ 1766302490327777280
spelling ftjias:oai:oai.ice.elpub.ru:article/955 2023-05-15T14:28:19+02:00 Stochastic modeling of sea ice concentration fields for assessment of navigation conditions along the Northern Sea Route Стохастическое моделирование полей сплочённости ледяного покрова для оценки условий плавания по трассе Северного морского пути R. May I. R. Guzenko B. O. Tarovik V. A. Topaj G. A. Yulin V. Р. Май И. Р. Гузенко Б. О. Таровик В. А. Топаж Г. А. Юлин В. The study is supported by the Russian Science Foundation (Project № 17-79-20162). Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 17-79-20162). 2022-02-23 application/pdf https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955 https://doi.org/10.31857/S2076673422010121 rus rus IGRAS https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955/605 Richardson C.W. Stochastic simulation of daily precipitation, temperature and solar radiation // Water Resources Research. 1981. № 17. P. 182–190. doi:10.1029/WR017i001p00182. Гельфан А.Н., Морейдо В.М. Динамико-стохастическое моделирование формирования снежного покрова на Европейской территории России // Лёд и Снег. 2014. № 2 (126). C. 44–52. Laslett D., Creagh C., Jennings P. A method for generating synthetic hourly solar radiation data for any location in the south west of Western Australia, in a world wide web page // Renewable Energy. 2014. V. 68. P. 87–102. doi:10.1016/j.renene.2014.01.015. Peleg N., Fatichi S., Paschalis A., Molnar P., Burlando P. An advanced stochastic weather generator for simulating 2-D high resolution climate variables // Journ. of Advances in Modeling Earth Systems. 2017. V. 9. P. 1–33. doi:10.1002/2016MS000854. Youngman B.D., Stephenson D.B. A geostatistical extreme-value framework for fast simulation of natural hazard events // Proc. of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Science. 2016. № 472 (2189). 20150855. doi:10.1098/rspa.2015.0855. Schlabing D. Frassl M.A., Eder M.M., Rinke K., Bardossy A. Use of a weather generator for simulating climate change effects on ecosystems: A case study on Lake Constance // Environmental Modelling & Software. 2014. V. 61. P. 326–338. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.06.028. Dubrovsky M., Buchtele J., Zalud Z. High-frequency and low-frequency variability in stochastic daily weather generator and its effect on agricultural and hydrologic modelling // Climatic Change. 2004. V. 63 (1–2). P. 145–179. doi:10.1023/B:CLIM.0000018504.99914.60. Keller D.E., Fischer A.M., Liniger M.A., Appernzeller C., Knutti R. Testing a weather generator for downscaling climate change projections over Switzerland // Intern. Journ. of Climatology. 2016. V. 37 (2). P. 928–942. doi:10.1002/joc.4750. Ailliot P., Allard D., Monbet V., Naveau P. Stochastic weather generators: an overview of weather type models // Journ. de la Société Française de Statistique. 2015. V. 156 (1). P. 101–113. Май Р.И., Таровик О.В., Топаж А.Г. Моделирование морской погоды как входного сигнала имитационных моделей транспортных и экологических систем в арктическом регионе // Проблемы экологического мониторинга и моделирование экосистем. 2018. Т. XXIX. № 3. C. 20–38. doi:10.21513/0207-2564-2018-3-20-38. Semenov M.A., Brooks R.J. Spatial interpolation of the LARS-WG stochastic weather generator in Great Britain // Climate Research. 1999. V. 11. P. 137–148. doi:10.3354/cr011137. Iwanski S., Kuchar L. Spatial generation of daily meteorological data // Acta Scientiarum Polonorum – Formatio Circumiectus. 2003. V. 2 (1). P. 113–121. Khalili M., Brissette F., Leconte R. Stochastic multi-site generation of daily weather data // Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2009. V. 23. № 6. P. 837–849. doi:10.1007/s00477-008-0275-x. Bergström M., Erikstad S.O., Ehlers S. A simulationbased probabilistic design method for arctic sea transport systems // Journ. of Marine Science and Appli cation. 2016. № 15. Р. 349–369. doi:10.1007/s11804-016-1379-1. Третьяков В.Ю., Фролов С.В., Сарафанов М.И. Результаты компьютерного моделирования вероятности аварийных ситуаций из-за сжатий судов дрейфующими льдами на участке Северного морского пути // Российская Арктика. 2019. № 5. С. 4–11. doi:10.24411/2658-4255-2019-10051. Topaj A., Tarovik O., Bakharev A.A. Modification of ship routing algorithms for the case of navigation in ice // Proc. of the 25th Intern. Conf. on Port and Ocean Engineering under Arctic Conditions (POAC-2019), Delft, The Netherlands. June 9–13. 2019. 12 p. May R.I., Fedyakov V.E., Frolov S.V.,Tarovik O.V., Topaj A.G. Method for finding the optimal ship route in ice based on vector geo-algorithms // Intern. Journ. of Offshore and Polar Engineering. 2020. № 30 (1). Р. 78–85. Lavergne T., Tonboe R., Lavelle J., Eastwood S. Algorithm Theoretical Basis Document for the OSI SAFGlobal Sea Ice Concentration Climate Data Record.OSI-450, OSI-430-b. Version 1.2. EUMETSAT Ocean and Sea Ice SAF High Latitude Processing Centre. 2019. 33 p. Трапезников Ю.А., Чепурина М.А. Вероятностная модель ледовитости арктических морей // Вероятностный анализ и моделирование океанологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. C. 39–42. Wilks D. Multisite generalization of a daily stochastic precipitation generation model // Journ. of Hydrology. 1998. № 210 (1). P. 178–191. doi:10.1016/S0022-1694(98)00186-3. Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с. DolloffJ., Doucette P. The Sequential Generation of Gaussian Random Fields for Applications in the Geospatial Sciences // ISPRS. Intern. Journ. of Geo-Information. 2014. V. 3. P. 817–852. doi:10.3390/ijgi3020817. Schlather M., Malinowski A., Menck P.J., Oesting M., Strokorb K. Analysis, simulation and prediction of multivariate random fields with package RandomFields // Journ. of Statistical Software. 2015. V. 63. № 8. P. 1–25. doi:10.18637/jss.v063.i08. Правила классификации и постройки морских судов. Ч. I. Классификация. СПб.: Российский морской регистр судоходства, 2017. 60 с. https://ice-snow.igras.ru/jour/article/view/955 doi:10.31857/S2076673422010121 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 62, № 1 (2022); 125-140 Лёд и Снег; Том 62, № 1 (2022); 125-140 2412-3765 2076-6734 ice concentration;sea ice generator;stochastic modeling;ice conditions;Markov chain;Arctic navigation вероятностное моделирование;сплочённость льда;стохастический генератор ледяного покрова;ледовые условия;цепь Маркова;навигация в Арктике info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion 2022 ftjias https://doi.org/10.31857/S2076673422010121 https://doi.org/10.1029/WR017i001p00182 https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.01.015 https://doi.org/10.1002/2016MS000854 https://doi.org/10.1098/rspa.2015.0855 https://doi.org/10.1023/B:CLIM.0000018504 2022-12-20T13:30:26Z Article describes a probabilistic model (stochastic generator) of spatial-temporal variability of sea ice concentration. Values of the ice concentration are generated at the nodes of the spatial grid with 10 km resolution; the model time step is one day. The change in ice concentration with time (temporal variability) is modeled on the basis of a matrix of transient probabilities (discrete Markov chain), each row of which is a distribution function of the conditional probability of changes in the ice concentration. Spatial variability is determined by empirical probability fields, with which the observed changes in fields of the ice concentration are associated with known conditional probability distribution functions. To identify the parameters of the stochastic generator, satellite data from the OSI SAF project for the period 1987–2019 were used. The generator takes into account seasonal, interannual and climatic variability. Interannual and climatic variability are determined on the basis of a stochastic model of changes in the types of ice coverage. In order to verify the developed stochastic generator, we compared the statistical indicators of observed and calculated ice fields. The results showed that the fieldaverage absolute error of statistical characteristics of the ice concentration (mean and standard deviation) does not exceed 3.3%. The discrepancy between the correlation intervals of ice coverage calculated from the model and measured ice concentration fields does not exceed 2 days. The variograms of the modeled and observed fields have a similar form and close values. As an example, we determined the duration of navigation of Arc4 ice class ships between the Barents and Kara Seas using synthetic fields of the ice concentration reproduced by the stochastic generator. Описана созданная вероятностная модель пространственно-временнóй изменчивости сплочённости ледяного покрова. Временнáя связанность обеспечивается за счёт использования цепей Маркова, а пространственная – путём введения эмпирических ... Article in Journal/Newspaper Arctic Arctic Northern Sea Route Sea ice Ice and Snow (E-Journal) Arctic Ice and Snow 62 1 125 140