Presentasjon lastes. Vennligst vent

Presentasjon lastes. Vennligst vent

Vertikalblanding i den marginale issonen i Barentshavet Arild Sundfjord OPNet-møte, Geilo, 06 Nov 2007.

Liknende presentasjoner


Presentasjon om: "Vertikalblanding i den marginale issonen i Barentshavet Arild Sundfjord OPNet-møte, Geilo, 06 Nov 2007."— Utskrift av presentasjonen:

1 Vertikalblanding i den marginale issonen i Barentshavet Arild Sundfjord OPNet-møte, Geilo, 06 Nov 2007

2 Motivasjon - turbulens Hvordan skal man representere turbulens i numeriske havmodeller? Dissipasjon av turbulent kinetisk energi foregår på mindre skala enn det som er oppløst i vanlige 3D sirkulasjonsmodeller. De turbulente blandingsprosessene må derfor representeres gjennom parameterisering, basert på fenomener på større skala som ER med i modellen. Det er mange ulike parameteriseringer i bruk, med ulik grad av kompleksitet. Strømskjær, stratifisering, og gjerne en form for lengdeskala, brukes ofte til å beregne blandingskoeffisientene. -Hvor godt er turbulens representert i DIN modell? -Hva er effekter og konsekvenser av (den dårlige?) representasjonen? -Hvordan kan det forbedres? Min motivasjon i CABANERA-prosjektet: effekt på biologi (prim.prod.)

3 SINMOD 3D baroclinic hydrodynamical model z-level model in regular Arakawa C-grid Standard setup uses Ri-number scheme 20 km large-scale model 4 km model (black) nested into 20 km 4 km/800 m grid (red) nested into 4 km Model grid for experiments with two different vertical mixing schemes, and with increased horizontal and vertical resolution. 5-year spin-up period before simulation of the three project years

4 Sesongvariasjon i stratifisering og vertikal diffusjon

5 Vinddrevet blanding end of ice covered period

6 Tidevannsdrevet blanding

7 Også geografiske forskjeller (pga vannmasser og tidevann) Sesongutvikling Diffusjon i ”pyknoklinen” August 2004 April 2004

8 Sammenligning med observert turbulens/diffusjon St X St XI St XIII measured modelled mod. “pre-history” Diffusivity Density “Problemer” som ble identifisert: 1)For sterk og for dyp miksing i overflatelaget. 2)For svak turbulens i pyknoklinen. 3)For sterk blanding i ”dypvannet” og BBL.

9 Sammenligning mellom Ri-tall-skjema og Mellor-Yamada Level 2.5

10 Numerical ocean modelling – possible improvements? Richardson number scheme: Adjustment of minimum and maximum diffusivities + initiation threshold Incorporate bottom boundary parameterization (e.g. KPP, Durski et al. 2004) Add wind-enhancement and under ice/ice-keel effect (Timmermann and Beckmann, 2004) Mellor-Yamada scheme: Length scale parameter adjustment (Burchard, 2001) Add wind-wave effect (Qiao et al., 2004)

11 Simuleringer med 800×800 m 2 grid (=moro!) SouthNorth ice edge Warm Atlantic Water meets ice and cold Arctic Water “Jet” current flows westward along the ice edge Alternating up- and downwelling below ice edge Enhanced diffusivities down to >100 m depth ice cover

12 The modelled development of diffusivity shows significant seasonal changes; high diffusivities during winter, minimum during the melting period, increasing in the ice-free season. The model is able to reproduce individual episodes of strong wind and tides, as well as calm conditions, reasonably well. Over time, the effect of surface mixing can extend too deep, the pycnocline may be too strong, and near-bottom mixing often homogenizes the deep part of the water column too effectively. Both the Ri-number mixing scheme and the Mellor-Yamada scheme reproduce the general water mass distributions and seasonal development from winter to summer, but neither is found to reproduce the observed MIZ hydrography optimally. Increasing the horizontal resolution from 4 km to 800 m allows for important ice edge processes to be resolved. STORE effekter på primærproduksjon – f.eks. timing på våroppblomstring, effekter av vindepisoder (“pumping”) og total produksjon i løpet av året (regenereringssyklus). Oppsummering

13 Referanse A. Sundfjord, I. Ellingsen, D. Slagstad and H. Svendsen. Vertical mixing in the marginal ice zone of the Barents Sea – results from numerical model experiments. Deep Sea Research-II, in press.

14 Numerical ocean modelling- large scale features What controls the variability of the large-scale heat budget – advection of water, or ice? July 2003 Satellite obs. Model July 2004May 2005 Ice cover at times of CABANERA cruises:


Laste ned ppt "Vertikalblanding i den marginale issonen i Barentshavet Arild Sundfjord OPNet-møte, Geilo, 06 Nov 2007."

Liknende presentasjoner


Annonser fra Google