|
Да, 25 м для льда, это очень много. Вот расследование РАН http://83.149.207.89/GCM_DATA_PLOTTING/documents/ArcticOceanModeling.pdf Временной ход средней по ширине пролива среднемесячной толщине льда представлен
на рис. 17. Выделены периоды 1950-1960, 1960-1970, 1970-1980, 1980-1990 и 1990-2002 гг.
Также показаны тренды, рассчитанные отдельно для каждого периода. Первые двадцать лет идет повышение толщины льда – 0,08 м/год в первую декаду (при средней толщине 2,70 м) и 0,06 м/год – во вторую (при средней толщине 3,44 м). Отметим очень толстый лед в 1968 году – особенно летом. Вероятно, такой характер изменения толщины льда связан с процессами формирования льда первые примерно 10 лет модельного времени (установление примерного термодинамического равновесия в системе «лед - верхний слой океана», с учетом процессов перераспределения льда по градациям толщины в процессе его движения и термической эволюции). В период 1970-1980 средняя толщина составила 3,09 м, с максимальной толщиной более 4 м (конце 1977 года) и минимальной около 1,5 м в сентябре 1979. Тренд составил –0,03 м/год. В следующее десятилетие тренд был положительным – около 0,08 м/год, при средней толщине 3,13 м. Этот тренд был сформирован очень толстым льдом зимой 1988-1990 годов, когда толщина льда достигала 5 м. В то же время, в 1985 и 1986 годах толщина льда зимой составляла всего 2,5-3 м. В период 1990-2002 годов толщина льда неуклонно уменьшалась с заметным трендом –0,1 м/год, так что в сентябре 2002 года было всего порядка 1,5 м (сравнимо с аномалией осени 1996 года). При этом уменьшалась и зимняя толщина льда – с 5 м до 3 м. Сравнение с данными наблюдений за 1990-1996 гг. [68] показывает, что модель дает среднюю за период толщину льда 3,28 м против примерно 3,26 м, полученных с учетом того,
что среднегодовая сплоченность льда в проливе Фрама порядка 0,88. За тот же период модель дает среднемесячный перенос 291,29 куб. км., в сравнении с 237,17, полученными в [68] (рис.
19). Ошибка составляет около 13%, или порядка погрешности измерений. В то же время сравнение среднемесячных данных за конкретный месяц показывает, что ошибка зимой может
превосходить 100% - модель дает завышенные значения. Эта ошибка компенсируется летом, когда модель дает направленный на север перенос, что не отмечается в данных наблюдений.
|